論文の概要: A Human-Centered Safe Robot Reinforcement Learning Framework with Interactive Behaviors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.13137v1
• Date: Sat, 25 Feb 2023 18:29:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-28 18:49:52.212473
• Title: A Human-Centered Safe Robot Reinforcement Learning Framework with Interactive Behaviors
• Title（参考訳）: 対話行動を用いた人間中心型安全ロボット強化学習フレームワーク
• Authors: Shangding Gu, Alap Kshirsagar, Yali Du, Guang Chen, Yaodong Yang, Jan Peters, Alois Knoll
• Abstract要約: 我々は,安全探索,安全価値調整,安全コラボレーションの3段階からなる人間中心のSRRLフレームワークを構想する。 対話的な行動は、人間とロボット間の双方向の情報伝達を可能にする。 対話行動を伴うSRRLの堅牢性,効率性,透明性,適応性に関する4つのオープン課題について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.395174540309874
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deployment of reinforcement learning algorithms for robotics applications in the real world requires ensuring the safety of the robot and its environment. Safe robot reinforcement learning (SRRL) is a crucial step towards achieving human-robot coexistence. In this paper, we envision a human-centered SRRL framework consisting of three stages: safe exploration, safety value alignment, and safe collaboration. We examine the research gaps in these areas and propose to leverage interactive behaviors for SRRL. Interactive behaviors enable bi-directional information transfer between humans and robots, such as conversational robot ChatGPT. We argue that interactive behaviors need further attention from the SRRL community. We discuss four open challenges related to the robustness, efficiency, transparency, and adaptability of SRRL with interactive behaviors.
• Abstract（参考訳）: ロボット応用のための強化学習アルゴリズムを現実世界に展開するには、ロボットとその環境の安全性を確保する必要がある。 安全ロボット強化学習(SRRL)は,ロボット共存の実現に向けた重要なステップである。 本稿では,安全な探索,安全価値アライメント,安全なコラボレーションという3段階からなる,人間中心のsrrlフレームワークを想定する。 これらの分野における研究ギャップを調べ,srrlにおける対話的行動の活用を提案する。 対話的な行動は、会話ロボットChatGPTのような人間とロボット間の双方向の情報伝達を可能にする。 対話行動はSRRLコミュニティからさらに注意が必要であると我々は主張する。 対話行動を伴うSRRLの堅牢性,効率性,透明性,適応性に関する4つのオープン課題について論じる。

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