論文の概要: An Emergency Disposal Decision-making Method with Human--Machine
Collaboration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18165v1
- Date: Mon, 29 May 2023 15:53:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-30 14:20:32.602092
- Title: An Emergency Disposal Decision-making Method with Human--Machine
Collaboration
- Title(参考訳): 人間と機械の協調による緊急処分意思決定手法
- Authors: Yibo Guo, Jingyi Xue, Yingkang Zhang, Mingliang Xu
- Abstract要約: 現代の運用環境では、すべての業務計画が機器の故障や資源不足などの緊急イベントの影響を受けている。
意思決定を支援するために無人のシステムを使用することは、解決効率を向上させることができるが、その決定は解釈できない。
本稿では,タスクフィルタリングとタスクスケジューリングという2つのフェーズを用いて,計画外のイベントを解決するための協調的ヒューマンマシン手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 20.84526084548098
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Rapid developments in artificial intelligence technology have led to unmanned
systems replacing human beings in many fields requiring high-precision
predictions and decisions. In modern operational environments, all job plans
are affected by emergency events such as equipment failures and resource
shortages, making a quick resolution critical. The use of unmanned systems to
assist decision-making can improve resolution efficiency, but their
decision-making is not interpretable and may make the wrong decisions. Current
unmanned systems require human supervision and control. Based on this, we
propose a collaborative human--machine method for resolving unplanned events
using two phases: task filtering and task scheduling. In the task filtering
phase, we propose a human--machine collaborative decision-making algorithm for
dynamic tasks. The GACRNN model is used to predict the state of the job nodes,
locate the key nodes, and generate a machine-predicted resolution task list. A
human decision-maker supervises the list in real time and modifies and confirms
the machine-predicted list through the human--machine interface. In the task
scheduling phase, we propose a scheduling algorithm that integrates human
experience constraints. The steps to resolve an event are inserted into the
normal job sequence to schedule the resolution. We propose several
human--machine collaboration methods in each phase to generate steps to resolve
an unplanned event while minimizing the impact on the original job plan.
- Abstract(参考訳): 人工知能技術の急速な発展は、高精度な予測と決定を必要とする多くの分野において、人間を置き換える無人システムにつながった。
現代の運用環境では、すべてのジョブプランは機器故障やリソース不足などの緊急イベントの影響を受け、迅速な解決が重要である。
意思決定を支援するために無人システムを使用することで、解決効率は向上するが、彼らの意思決定は解釈不可能であり、間違った決定をする可能性がある。
現在の無人システムは人間の監督と制御を必要とする。
タスクフィルタリングとタスクスケジューリングという2つのフェーズを用いて,計画外の事象を解決するための協調的ヒューマンマシン手法を提案する。タスクフィルタリングフェーズでは,動的タスクのためのヒューマンマシン協調意思決定アルゴリズムを提案する。
GACRNNモデルは、ジョブノードの状態を予測し、キーノードを特定し、マシン予測された解決タスクリストを生成するために使用される。
A human decision-maker supervises the list in real time and modifies and confirms the machine-predicted list through the human--machine interface. In the task scheduling phase, we propose a scheduling algorithm that integrates human experience constraints. The steps to resolve an event are inserted into the normal job sequence to schedule the resolution. We propose several human--machine collaboration methods in each phase to generate steps to resolve an unplanned event while minimizing the impact on the original job plan.
関連論文リスト
- Optimal Integrated Task and Path Planning and Its Application to
Multi-Robot Pickup and Delivery [10.530860023128406]
本稿では,最適なタスクプランナと最適なパスプランナを組み合わせた,汎用的なマルチロボット計画機構を提案する。
統合プランナーは、タスクプランナーとパスプランナーの相互作用を通じて、ロボットに対して最適な衝突のない軌道を生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-02T17:48:40Z) - Safe Task Planning for Language-Instructed Multi-Robot Systems using
Conformal Prediction [13.053013407015628]
ミッション成功率の高い分散型マルチロボットプランナを新たに導入する。
これは、分布のない不確実性定量化ツールである共形予測(CP)をブラックボックスモデルで活用することで達成される。
理論的にも経験的にも,提案したプランナは,ヘルプリクエストの総数を最小限に抑えながら,ユーザ特定タスクの成功率を達成可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-23T15:02:44Z) - The Foundations of Computational Management: A Systematic Approach to
Task Automation for the Integration of Artificial Intelligence into Existing
Workflows [55.2480439325792]
本稿では,タスク自動化の体系的アプローチである計算管理を紹介する。
この記事では、ワークフロー内でAIを実装するプロセスを開始するための、ステップバイステップの手順を3つ紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-07T01:45:14Z) - Unified Task and Motion Planning using Object-centric Abstractions of
Motion Constraints [56.283944756315066]
本稿では,タスクとモーションプランニングを一つの検索に統一するTAMP手法を提案する。
我々のアプローチは、オフザシェルフAIサーチの計算効率を活用して、物理的に実現可能な計画が得られるような、オブジェクト中心の動作制約の抽象化に基づいている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-29T14:00:20Z) - Automated Process Planning Based on a Semantic Capability Model and SMT [50.76251195257306]
製造システムと自律ロボットの研究において、機械で解釈可能なシステム機能の仕様に「能力」という用語が用いられる。
セマンティック能力モデルから始めて、AI計画問題を自動的に生成するアプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-14T10:37:34Z) - Optimal task and motion planning and execution for human-robot
multi-agent systems in dynamic environments [54.39292848359306]
本稿では,タスクのシーケンシング,割り当て,実行を最適化するタスクと動作計画の組み合わせを提案する。
このフレームワークはタスクとアクションの分離に依存しており、アクションはシンボル的タスクの幾何学的実現の可能な1つの可能性である。
ロボットアームと人間の作業員がモザイクを組み立てる共同製造シナリオにおけるアプローチの有効性を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-27T01:50:45Z) - Robust Planning for Human-Robot Joint Tasks with Explicit Reasoning on
Human Mental State [2.8246074016493457]
我々は,人間ロボットチームが達成するための既知の目的を持った共有タスクを与えられる,人間に意識したタスク計画問題を考える。
近年のアプローチでは、ロボットが両方のエージェント(共有された)タスクを計画する独立した合理的エージェントのチームとしてそれをモデル化している。
本稿では,実行時の可観測性規約をモデル化し,使用するための新しいアプローチについて述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-17T09:21:00Z) - Learning to Coordinate for a Worker-Station Multi-robot System in Planar
Coverage Tasks [16.323122275188354]
ランダムな動的干渉器を有する大規模平面領域におけるマルチロボットカバレッジパス計画問題に着目する。
本稿では,実際の作業に必要なリソースが限られている複数の作業者と,資源補給に十分なリソースを持つ1つのステーションからなる作業者ステーションMSSを紹介する。
本稿では、労働者のカバレッジプランニングと駅のランデブープランニングを同時に解決する、エンドツーエンドの分散オンラインプランニング手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-05T05:36:42Z) - SABER: Data-Driven Motion Planner for Autonomously Navigating
Heterogeneous Robots [112.2491765424719]
我々は、データ駆動型アプローチを用いて、異種ロボットチームをグローバルな目標に向けてナビゲートする、エンドツーエンドのオンラインモーションプランニングフレームワークを提案する。
モデル予測制御(SMPC)を用いて,ロボット力学を満たす制御入力を計算し,障害物回避時の不確実性を考慮した。
リカレントニューラルネットワークは、SMPC有限時間地平線解における将来の状態の不確かさを素早く推定するために用いられる。
ディープQ学習エージェントがハイレベルパスプランナーとして機能し、SMPCにロボットを望ましいグローバルな目標に向けて移動させる目標位置を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-03T02:56:21Z) - Dynamic Multi-Robot Task Allocation under Uncertainty and Temporal
Constraints [52.58352707495122]
本稿では,不確実性およびマルチエージェント協調の下での逐次意思決定における重要な計算課題を分離するマルチロボット割当アルゴリズムを提案する。
都市におけるマルチアームコンベヤベルトピック・アンド・プレイスとマルチドローン配送ディスパッチの2つの異なる領域における広範囲なシミュレーション結果について検証を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-27T01:10:41Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。