論文の概要: Active Exploration based on Information Gain by Particle Filter for
Efficient Spatial Concept Formation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10934v2
- Date: Mon, 12 Jun 2023 06:10:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-14 02:10:52.064007
- Title: Active Exploration based on Information Gain by Particle Filter for
Efficient Spatial Concept Formation
- Title（参考訳）: 効率的な空間概念形成のための粒子フィルタによる情報ゲインに基づくアクティブ探索
- Authors: Akira Taniguchi, Yoshiki Tabuchi, Tomochika Ishikawa, Lotfi El Hafi,
Yoshinobu Hagiwara, Tadahiro Taniguchi
- Abstract要約: 本稿では,情報ゲインに基づく能動探索を用いた空間概念形成法を提案する。
本研究は,アクティブな推論の文脈において,ロボットの動作を利用者に尋ねる目的地の選択として解釈する。
本研究では,家庭環境における空間概念学習の目的を効率的に決定する上で,SpCoAEの有効性を実証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.350057408744861
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Autonomous robots need to learn the categories of various places by exploring
their environments and interacting with users. However, preparing training
datasets with linguistic instructions from users is time-consuming and
labor-intensive. Moreover, effective exploration is essential for appropriate
concept formation and rapid environmental coverage. To address this issue, we
propose an active inference method, referred to as spatial concept formation
with information gain-based active exploration (SpCoAE) that combines
sequential Bayesian inference using particle filters and information gain-based
destination determination in a probabilistic generative model. This study
interprets the robot's action as a selection of destinations to ask the user,
`What kind of place is this?' in the context of active inference. This study
provides insights into the technical aspects of the proposed method, including
active perception and exploration by the robot, and how the method can enable
mobile robots to learn spatial concepts through active exploration. Our
experiment demonstrated the effectiveness of the SpCoAE in efficiently
determining a destination for learning appropriate spatial concepts in home
environments.
- Abstract（参考訳）: 自律ロボットは、環境を探索し、ユーザーと対話することで、様々な場所のカテゴリを学ぶ必要がある。
しかし,言語指導による学習データセットの作成には時間と労力が要る。
さらに, 適切な概念形成と迅速な環境被覆に有効な探査が不可欠である。
本研究では,粒子フィルタを用いた逐次ベイズ推定と情報ゲインに基づく目的地決定を確率的生成モデルで組み合わせた,空間概念形成と情報ゲインに基づく活動探索(SpCoAE)を併用した能動推論手法を提案する。
本研究は,ロボットの動作を,アクティブ推論の文脈において,ユーザに対して「これは何の場所ですか?」と問う目的地の選択として解釈する。
本研究は,ロボットによるアクティブな知覚と探索を含む,提案手法の技術的側面と,アクティブな探索を通じて移動ロボットが空間概念を学習できる方法に関する知見を提供する。
本研究では,家庭環境における空間概念学習の目的を効率的に決定する上で,SpCoAEの有効性を実証した。
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