論文の概要: From Reals to Logic and Back: Inventing Symbolic Vocabularies, Actions, and Models for Planning from Raw Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11871v4
• Date: Mon, 4 Mar 2024 14:52:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 23:58:39.055858
• Title: From Reals to Logic and Back: Inventing Symbolic Vocabularies, Actions, and Models for Planning from Raw Data
• Title（参考訳）: 現実から論理へ: 生データから計画のための象徴的な語彙、行動、モデルを創出する
• Authors: Naman Shah, Jayesh Nagpal, Pulkit Verma, Siddharth Srivastava
• Abstract要約: 本稿では,抽象状態と行動に対する論理に基づく関係表現を自律的に学習する最初の手法を提案する。 学習された表現は自動発明されたPDDLのようなドメインモデルを構成する。 決定論的設定における実証的な結果は、少数のロボット軌道から強力な抽象表現を学ぶことができることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.01856556195228
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hand-crafted, logic-based state and action representations have been widely used to overcome the intractable computational complexity of long-horizon robot planning problems, including task and motion planning problems. However, creating such representations requires experts with strong intuitions and detailed knowledge about the robot and the tasks it may need to accomplish in a given setting. Removing this dependency on human intuition is a highly active research area. This paper presents the first approach for autonomously learning generalizable, logic-based relational representations for abstract states and actions starting from unannotated high-dimensional, real-valued robot trajectories. The learned representations constitute auto-invented PDDL-like domain models. Empirical results in deterministic settings show that powerful abstract representations can be learned from just a handful of robot trajectories; the learned relational representations include but go beyond classical, intuitive notions of high-level actions; and that the learned models allow planning algorithms to scale to tasks that were previously beyond the scope of planning without hand-crafted abstractions.
• Abstract（参考訳）: 手作りの論理的状態と行動表現は、タスクや動作計画問題を含む長い水平ロボット計画問題の難解な計算複雑性を克服するために広く用いられている。 しかし、そのような表現を作成するには、ロボットに関する強い直感と詳細な知識を持つ専門家と、特定の環境で達成すべきタスクが必要である。 この人間の直感への依存を取り除くことは、非常に活発な研究分野である。 本稿では,無意味な高次元実数値ロボット軌道から始まる抽象状態と行動に対する論理的関係表現を自律的に学習する最初のアプローチを提案する。 学習された表現は、pddlライクなドメインモデルを構成する。 決定論的設定における経験的な結果は、強力な抽象表現は、ほんの一握りのロボットの軌跡から学べることを示し、学習された関係表現は、古典的な直感的なハイレベルなアクションの概念を含まないこと、そして学習されたモデルは、これまで手作りの抽象化なしで計画のスコープを超えたタスクに計画アルゴリズムをスケールすることを可能にする。

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