論文の概要: Surrogate Assisted Generation of Human-Robot Interaction Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.13787v4
• Date: Tue, 31 Oct 2023 22:42:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-02 17:39:54.275862
• Title: Surrogate Assisted Generation of Human-Robot Interaction Scenarios
• Title（参考訳）: 人-ロボットインタラクションシナリオの生成を支援するサロゲート
• Authors: Varun Bhatt, Heramb Nemlekar, Matthew C. Fontaine, Bryon Tjanaka, Hejia Zhang, Ya-Chuan Hsu, Stefanos Nikolaidis
• Abstract要約: 本研究では,サロゲート支援シナリオ生成が,課題シナリオの多様なデータセットを効率的に合成することを示す。 これらの失敗は実世界の相互作用において再現可能であることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.548073522259248
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As human-robot interaction (HRI) systems advance, so does the difficulty of evaluating and understanding the strengths and limitations of these systems in different environments and with different users. To this end, previous methods have algorithmically generated diverse scenarios that reveal system failures in a shared control teleoperation task. However, these methods require directly evaluating generated scenarios by simulating robot policies and human actions. The computational cost of these evaluations limits their applicability in more complex domains. Thus, we propose augmenting scenario generation systems with surrogate models that predict both human and robot behaviors. In the shared control teleoperation domain and a more complex shared workspace collaboration task, we show that surrogate assisted scenario generation efficiently synthesizes diverse datasets of challenging scenarios. We demonstrate that these failures are reproducible in real-world interactions.
• Abstract（参考訳）: HRI(Human-robot Interaction)システムが進歩するにつれて、異なる環境と異なるユーザでこれらのシステムの強みや制限を評価し理解することが困難になる。 この目的のために、従来の手法は、共有制御遠隔操作タスクにおけるシステム障害を明らかにする様々なシナリオをアルゴリズムで生成している。 しかし,これらの手法では,ロボットのポリシーや人間行動のシミュレーションによって生成シナリオを直接評価する必要がある。 これらの評価の計算コストは、より複雑な領域での適用性を制限する。 そこで本研究では,人間とロボットの行動を予測するサロゲートモデルを用いたシナリオ生成システムを提案する。 共有制御遠隔操作ドメインとより複雑な共有ワークスペース協調タスクにおいて,surrogate assisted scenario generation が課題シナリオの多様なデータセットを効率的に合成することを示す。 これらの失敗は実世界の相互作用において再現可能であることを示す。

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