論文の概要: Online Goal Recognition in Discrete and Continuous Domains Using a Vectorial Representation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07876v1
• Date: Sat, 15 Jul 2023 19:27:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-18 17:19:33.830350
• Title: Online Goal Recognition in Discrete and Continuous Domains Using a Vectorial Representation
• Title（参考訳）: ベクトル表現を用いた離散・連続領域におけるオンラインゴール認識
• Authors: Douglas Tesch, Leonardo Rosa Amado, Felipe Meneguzzi
• Abstract要約: 本研究では,個別領域における各目標に対するプランナーへの1回の呼び出し,あるいは連続領域における計算負担を軽減する簡易な動作モデルのいずれかに依存する,効率的なゴール認識手法を開発する。 結果として得られたアプローチは、現在の最先端技術よりもはるかに高速な認識順序のオンラインコンポーネントを実行し、サブ秒単位の認識を必要とするロボティクスアプリケーションに効果的に使用できる最初のオンライン手法となった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.62966122370634
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While recent work on online goal recognition efficiently infers goals under low observability, comparatively less work focuses on online goal recognition that works in both discrete and continuous domains. Online goal recognition approaches often rely on repeated calls to the planner at each new observation, incurring high computational costs. Recognizing goals online in continuous space quickly and reliably is critical for any trajectory planning problem since the real physical world is fast-moving, e.g. robot applications. We develop an efficient method for goal recognition that relies either on a single call to the planner for each possible goal in discrete domains or a simplified motion model that reduces the computational burden in continuous ones. The resulting approach performs the online component of recognition orders of magnitude faster than the current state of the art, making it the first online method effectively usable for robotics applications that require sub-second recognition.
• Abstract（参考訳）: オンラインゴール認識に関する最近の研究は、可観測性の低いゴールを効率的に推測するが、相対的に少ない作業は、離散ドメインと連続ドメインの両方で動作するオンラインゴール認識に焦点を当てている。 オンラインゴール認識アプローチは、新しい観察ごとにプランナーへの繰り返し呼び出しに依存し、高い計算コストを伴います。 連続空間におけるゴールを迅速かつ確実に認識することは、実際の物理世界が高速移動しているため、軌道計画問題にとって重要な問題である。 本研究では,個別領域における各目標に対するプランナーへの1回の呼び出し,あるいは連続領域における計算負担を軽減する簡易な動作モデルのいずれかに依存する,効率的なゴール認識手法を開発する。 その結果、認識順序のオンラインコンポーネントは、現在の最先端技術よりも高速に動作し、サブ秒の認識を必要とするロボティクスアプリケーションで効果的に使用できる最初のオンラインメソッドとなる。

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