論文の概要: Proactive Robot Assistance via Spatio-Temporal Object Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15501v1
• Date: Mon, 28 Nov 2022 16:20:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 20:01:23.056251
• Title: Proactive Robot Assistance via Spatio-Temporal Object Modeling
• Title（参考訳）: 時空間物体モデリングによるプロアクティブロボット支援
• Authors: Maithili Patel, Sonia Chernova
• Abstract要約: アクティブなロボット支援により、ロボットは明示的に尋ねられることなく、ユーザのニーズを予測し、提供することができる。 本稿では,オブジェクト配置の時間的シーケンスからオブジェクトのダイナミクスを学習するための生成グラフニューラルネットワークを提案する。 我々のモデルは、オブジェクトの動きを予測し、11.1%以上のオブジェクトの場所を正しく予測し、人間の使用するオブジェクトを11.5%少なくする位置を正しく予測する上で、主要なベースラインよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.785125079811902
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Proactive robot assistance enables a robot to anticipate and provide for a user's needs without being explicitly asked. We formulate proactive assistance as the problem of the robot anticipating temporal patterns of object movements associated with everyday user routines, and proactively assisting the user by placing objects to adapt the environment to their needs. We introduce a generative graph neural network to learn a unified spatio-temporal predictive model of object dynamics from temporal sequences of object arrangements. We additionally contribute the Household Object Movements from Everyday Routines (HOMER) dataset, which tracks household objects associated with human activities of daily living across 50+ days for five simulated households. Our model outperforms the leading baseline in predicting object movement, correctly predicting locations for 11.1% more objects and wrongly predicting locations for 11.5% fewer objects used by the human user.
• Abstract（参考訳）: アクティブなロボット支援により、ロボットは明示的に尋ねられることなく、ユーザのニーズを予測し、提供することができる。 ロボットが日常のユーザルーチンに付随する物体の動きの時間的パターンを予測する問題として、積極的な支援を定式化し、そのニーズに適応するためのオブジェクトを配置することで、ユーザの積極的な支援を行う。 本稿では,物体配置の時間系列から物体ダイナミクスの時空間予測モデルを学ぶために,生成グラフニューラルネットワークを提案する。 また,50日以上の生活行動に関連する家庭内オブジェクトを5つのシミュレートされた家庭で追跡するHouse Object Movements from Everyday Routines(HOMER)データセットを寄贈した。 提案モデルは,物体移動の予測において主要なベースラインを上回り,11.1%以上の物体の位置を正確に予測し,11.5%の利用者が使用する物体の位置を誤って予測する。

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