論文の概要: Latent Emission-Augmented Perspective-Taking (LEAPT) for Human-Robot Interaction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06498v1
• Date: Sat, 12 Aug 2023 08:22:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-15 17:04:48.441653
• Title: Latent Emission-Augmented Perspective-Taking (LEAPT) for Human-Robot Interaction
• Title（参考訳）: 人-ロボットインタラクションのための潜在発光増進パースペクティブタイキング(LEAPT)
• Authors: Kaiqi Chen, Jing Yu Lim, Kingsley Kuan, Harold Soh
• Abstract要約: 本稿では,ロボットが知覚と概念的視点の両方を捉えることができる深層世界モデルを提案する。 鍵となる革新は、架空の観測・放出を生成・拡張できる多モード潜在状態モデルである。 我々は,3つの部分観測可能なHRIタスクにおいて,人間の観察と信念を予測するために,モデルを実行した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.19711863900126
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Perspective-taking is the ability to perceive or understand a situation or concept from another individual's point of view, and is crucial in daily human interactions. Enabling robots to perform perspective-taking remains an unsolved problem; existing approaches that use deterministic or handcrafted methods are unable to accurately account for uncertainty in partially-observable settings. This work proposes to address this limitation via a deep world model that enables a robot to perform both perception and conceptual perspective taking, i.e., the robot is able to infer what a human sees and believes. The key innovation is a decomposed multi-modal latent state space model able to generate and augment fictitious observations/emissions. Optimizing the ELBO that arises from this probabilistic graphical model enables the learning of uncertainty in latent space, which facilitates uncertainty estimation from high-dimensional observations. We tasked our model to predict human observations and beliefs on three partially-observable HRI tasks. Experiments show that our method significantly outperforms existing baselines and is able to infer visual observations available to other agent and their internal beliefs.
• Abstract（参考訳）: パースペクティブテイク(英: Perspective-take)とは、他者の視点から状況や概念を知覚または理解する能力であり、日々の人間との相互作用において重要である。 決定論的あるいは手作りの手法を用いた既存のアプローチでは、部分的に観察可能な設定で不確実性を正確に説明できない。 本研究は、ロボットが知覚と概念の両方の視点を取ることを可能にする深世界モデルを通じて、この制限に対処することを提案する。 鍵となるイノベーションは、架空の観察/放出を生成・増強できる分解されたマルチモーダル潜在状態空間モデルである。 この確率的グラフィカルモデルから生じるエルボの最適化は、潜在空間における不確かさの学習を可能にし、高次元観測からの不確実性推定を容易にする。 我々は,3つの部分観測可能なHRIタスクにおいて,人間の観察と信念を予測するために,モデルを実行した。 実験により,本手法は既存のベースラインを著しく上回り,他のエージェントとその内的信念の視覚的観察を推し進めることができた。

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