論文の概要: Robust Robot Planning for Human-Robot Collaboration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.13916v1
• Date: Mon, 27 Feb 2023 16:02:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-28 15:01:23.073840
• Title: Robust Robot Planning for Human-Robot Collaboration
• Title（参考訳）: ロボット協調のためのロバストロボット計画
• Authors: Yang You, Vincent Thomas, Francis Colas, Rachid Alami, Olivier Buffet
• Abstract要約: 人間とロボットのコラボレーションにおいて、人間の目的はしばしばロボットに未知である。 本研究では,各目的関数に対して不確実な人間行動(ポリシー)を自動的に生成する手法を提案する。 また,上記の不確実性に対して頑健なロボット計画アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.609195090422514
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In human-robot collaboration, the objectives of the human are often unknown to the robot. Moreover, even assuming a known objective, the human behavior is also uncertain. In order to plan a robust robot behavior, a key preliminary question is then: How to derive realistic human behaviors given a known objective? A major issue is that such a human behavior should itself account for the robot behavior, otherwise collaboration cannot happen. In this paper, we rely on Markov decision models, representing the uncertainty over the human objective as a probability distribution over a finite set of objective functions (inducing a distribution over human behaviors). Based on this, we propose two contributions: 1) an approach to automatically generate an uncertain human behavior (a policy) for each given objective function while accounting for possible robot behaviors; and 2) a robot planning algorithm that is robust to the above-mentioned uncertainties and relies on solving a partially observable Markov decision process (POMDP) obtained by reasoning on a distribution over human behaviors. A co-working scenario allows conducting experiments and presenting qualitative and quantitative results to evaluate our approach.
• Abstract（参考訳）: 人間とロボットのコラボレーションにおいて、人間の目的はしばしばロボットに未知である。 さらに、既知の目的を仮定しても、人間の行動は不確かである。 ロバストなロボットの動作を計画するために、重要な予備的な疑問は: 既知の目的を与えられた現実的な人間の行動をどのように導き出すか? 大きな問題は、人間の振る舞い自体がロボットの振る舞いを考慮すべきであり、そうでなければコラボレーションは起こらないことである。 本稿では,人間の目的に対する不確実性を,目的関数の有限集合上の確率分布(人間の行動に対する分布)として表現するマルコフ決定モデルに依存する。 これに基づいて、私たちは2つの貢献を提案します。 1) ロボットの動作を考慮しつつ,与えられた対象機能ごとに不確定な人間の行動(方針)を自動的に生成するアプローチ 2) 上記の不確実性に頑健で, 人間の行動に対する分布を推論して得られる部分観測可能なマルコフ決定過程(POMDP)を解くことに依存するロボット計画アルゴリズム。 共同作業シナリオでは,実験を行い,質的かつ定量的な結果を提示することで,アプローチを評価することができる。

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