論文の概要: How Can Everyday Users Efficiently Teach Robots by Demonstrations?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.13083v1
- Date: Thu, 19 Oct 2023 18:21:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-24 01:47:49.498262
- Title: How Can Everyday Users Efficiently Teach Robots by Demonstrations?
- Title（参考訳）: 実演でロボットを効率的に教えるには?
- Authors: Maram Sakr, Zhikai Zhang, Benjamin Li, Haomiao Zhang, H.F. Machiel Van
der Loos, Dana Kulic and Elizabeth Croft
- Abstract要約: 本稿では,人間の教師に情報伝達の実証例を提案するための指標として,タスク関連情報エントロピーという不確実性の尺度を提案する。
その結果,教師のデモンストレーションからロボット学習効率が大幅に向上した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6145826787059643
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Learning from Demonstration (LfD) is a framework that allows lay users to
easily program robots. However, the efficiency of robot learning and the
robot's ability to generalize to task variations hinges upon the quality and
quantity of the provided demonstrations. Our objective is to guide human
teachers to furnish more effective demonstrations, thus facilitating efficient
robot learning. To achieve this, we propose to use a measure of uncertainty,
namely task-related information entropy, as a criterion for suggesting
informative demonstration examples to human teachers to improve their teaching
skills. In a conducted experiment (N=24), an augmented reality (AR)-based
guidance system was employed to train novice users to produce additional
demonstrations from areas with the highest entropy within the workspace. These
novice users were trained for a few trials to teach the robot a generalizable
task using a limited number of demonstrations. Subsequently, the users'
performance after training was assessed first on the same task (retention) and
then on a novel task (transfer) without guidance. The results indicated a
substantial improvement in robot learning efficiency from the teacher's
demonstrations, with an improvement of up to 198% observed on the novel task.
Furthermore, the proposed approach was compared to a state-of-the-art heuristic
rule and found to improve robot learning efficiency by 210% compared to the
heuristic rule.
- Abstract（参考訳）: learning from demonstration (lfd)は、ユーザーが簡単にロボットをプログラムできるフレームワークである。
しかし、ロボット学習の効率性とタスクのバリエーションを一般化するロボットの能力は、提供されたデモの質と量に依存する。
我々の目的は、人間の教師がより効果的なデモを行うよう指導し、効率的なロボット学習を促進することである。
そこで,本研究では,タスク関連情報エントロピーという不確実性尺度を,教師の指導力向上のための情報提示事例を提示するための基準として用いることを提案する。
実施実験(N=24)では,作業空間内で最もエントロピーの高い領域から,初心者を訓練するための拡張現実(AR)に基づく指導システムを用いた。
これらの初心者は、限られた数のデモを使ってロボットに汎用的なタスクを教えるためのいくつかの試行のために訓練された。
その後、トレーニング後のユーザのパフォーマンスを、まず同じタスク(保持)で評価し、その後、ガイダンスなしで新しいタスク(転送)で評価した。
その結果,教師のデモンストレーションではロボットの学習効率が大幅に向上し,新たな課題では最大198%の改善が見られた。
さらに,提案手法を最先端のヒューリスティック・ルールと比較し,ヒューリスティック・ルールと比較してロボット学習効率を210%向上させた。
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