論文の概要: Efficient Causal Discovery for Robotics Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14925v2
- Date: Tue, 24 Oct 2023 08:51:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-25 11:12:38.388564
- Title: Efficient Causal Discovery for Robotics Applications
- Title（参考訳）: ロボット応用のための効率的な因果発見
- Authors: Luca Castri, Sariah Mghames, Nicola Bellotto
- Abstract要約: 我々は,F-PCMCI(F-PCMCI)と呼ばれる高速かつ正確な因果解析のためのアプローチの実例を示す。
提案したアプリケーションは,F-PCMCIが人間とロボットの相互作用シナリオの因果モデルを正確にかつ迅速に再構築できることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1244188321694146
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Using robots for automating tasks in environments shared with humans, such as
warehouses, shopping centres, or hospitals, requires these robots to comprehend
the fundamental physical interactions among nearby agents and objects.
Specifically, creating models to represent cause-and-effect relationships among
these elements can aid in predicting unforeseen human behaviours and anticipate
the outcome of particular robot actions. To be suitable for robots, causal
analysis must be both fast and accurate, meeting real-time demands and the
limited computational resources typical in most robotics applications. In this
paper, we present a practical demonstration of our approach for fast and
accurate causal analysis, known as Filtered PCMCI (F-PCMCI), along with a
real-world robotics application. The provided application illustrates how our
F-PCMCI can accurately and promptly reconstruct the causal model of a
human-robot interaction scenario, which can then be leveraged to enhance the
quality of the interaction.
- Abstract（参考訳）: 倉庫やショッピングセンター、病院など、人間と共有される環境でタスクを自動化するロボットは、近くのエージェントやオブジェクト間の基本的な物理的相互作用を理解する必要がある。
特に、これらの要素間の因果関係を表現するモデルを作成することは、予期せぬ人間の行動を予測し、特定のロボット行動の結果を予測するのに役立つ。
ロボットに適合するためには、因果解析は高速かつ正確で、リアルタイムの要求を満たすことと、ほとんどのロボティクスアプリケーションで典型的な限られた計算資源を必要とする。
本稿では,F-PCMCI(F-PCMCI)と呼ばれる高速かつ正確な因果解析のためのアプローチと,実世界のロボット工学応用の実践例を示す。
提案したアプリケーションは,F-PCMCIが人間とロボットのインタラクションシナリオの因果モデルを正確にかつ迅速に再構築し,インタラクションの質を高めるために利用することができることを示す。
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