Fugu-MT 論文翻訳(概要): Interpretable Responsibility Sharing as a Heuristic for Task and Motion Planning

論文の概要: Interpretable Responsibility Sharing as a Heuristic for Task and Motion Planning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05586v1
Date: Mon, 9 Sep 2024 13:15:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-10 14:39:56.578288
Title: Interpretable Responsibility Sharing as a Heuristic for Task and Motion Planning
Title（参考訳）: 作業計画と運動計画のヒューリスティックとしての解釈責任共有
Authors: Arda Sarp Yenicesu, Sepehr Nourmohammadi, Berk Cicek, Ozgur S. Oguz,
Abstract要約: 解釈可能な責任共有(IRS)は、人間構築環境と固有のバイアスを活用することにより、家庭内ロボットの計画効率を高める。このアプローチは、補助オブジェクトがタスクの責任を実施エージェントと共有する新しい概念である責任共有(Responsibility Sharing, RS)に根ざしている。 IRSは、タスク実行に必要な労力を削減し、全体的な意思決定プロセスを強化することで、従来の方法よりも大幅に優れています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.331052581441265
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This article introduces a novel heuristic for Task and Motion Planning (TAMP) named Interpretable Responsibility Sharing (IRS), which enhances planning efficiency in domestic robots by leveraging human-constructed environments and inherent biases. Utilizing auxiliary objects (e.g., trays and pitchers), which are commonly found in household settings, IRS systematically incorporates these elements to simplify and optimize task execution. The heuristic is rooted in the novel concept of Responsibility Sharing (RS), where auxiliary objects share the task's responsibility with the embodied agent, dividing complex tasks into manageable sub-problems. This division not only reflects human usage patterns but also aids robots in navigating and manipulating within human spaces more effectively. By integrating Optimized Rule Synthesis (ORS) for decision-making, IRS ensures that the use of auxiliary objects is both strategic and context-aware, thereby improving the interpretability and effectiveness of robotic planning. Experiments conducted across various household tasks demonstrate that IRS significantly outperforms traditional methods by reducing the effort required in task execution and enhancing the overall decision-making process. This approach not only aligns with human intuitive methods but also offers a scalable solution adaptable to diverse domestic environments. Code is available at https://github.com/asyncs/IRS.
Abstract（参考訳）: 本稿では、人間構築環境と固有のバイアスを利用して、家庭内ロボットの計画効率を向上させる「解釈責任共有」(Interpretable Responsibility Sharing、IRS)という、タスクと運動計画のための新しいヒューリスティックなヒューリスティックな手法を紹介する。補助的なオブジェクト(例:トレイ、ピッチャー)が家庭で一般的に見られるため、IRSはこれらの要素を体系的に組み込んでタスクの実行を簡素化し最適化する。このヒューリスティックは、複雑なタスクを管理可能なサブプロブレムに分割し、補助的なオブジェクトがエンボディエージェントとタスクの責任を共有するという新しい概念である責任共有(Responsibility Sharing, RS)に根ざしている。この部門は、人間の使用パターンを反映するだけでなく、人間の空間内でのナビゲーションや操作をより効果的に行うロボットを支援している。意思決定のために最適化ルール合成(ORS)を統合することにより、IRSは補助オブジェクトの使用が戦略的かつ文脈的にも認識されることを保証し、ロボット計画の解釈可能性と有効性を向上させる。各種家庭内課題を対象とした実験により、IRSはタスク実行に要する労力を削減し、全体的な意思決定プロセスを強化することにより、従来の手法を著しく上回ることを示した。このアプローチは人間の直感的な手法と調和するだけでなく、多様な国内環境に適用可能なスケーラブルなソリューションも提供します。コードはhttps://github.com/asyncs/IRS.comで入手できる。

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