論文の概要: Using High-Level Patterns to Estimate How Humans Predict a Robot will Behave
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13533v1
- Date: Fri, 20 Sep 2024 14:23:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-07 06:41:58.253019
- Title: Using High-Level Patterns to Estimate How Humans Predict a Robot will Behave
- Title（参考訳）: ロボットがどう動くか予測する高レベルパターン
- Authors: Sagar Parekh, Lauren Bramblett, Nicola Bezzo, Dylan P. Losey,
- Abstract要約: ロボットと対話する人間は、ロボットが次に何をするかを予測する。
我々は、ロボットが人間の行動を予測する方法を推定できる2階のマインド・アプローチを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.794132035382269
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A human interacting with a robot often forms predictions of what the robot will do next. For instance, based on the recent behavior of an autonomous car, a nearby human driver might predict that the car is going to remain in the same lane. It is important for the robot to understand the human's prediction for safe and seamless interaction: e.g., if the autonomous car knows the human thinks it is not merging -- but the autonomous car actually intends to merge -- then the car can adjust its behavior to prevent an accident. Prior works typically assume that humans make precise predictions of robot behavior. However, recent research on human-human prediction suggests the opposite: humans tend to approximate other agents by predicting their high-level behaviors. We apply this finding to develop a second-order theory of mind approach that enables robots to estimate how humans predict they will behave. To extract these high-level predictions directly from data, we embed the recent human and robot trajectories into a discrete latent space. Each element of this latent space captures a different type of behavior (e.g., merging in front of the human, remaining in the same lane) and decodes into a vector field across the state space that is consistent with the underlying behavior type. We hypothesize that our resulting high-level and course predictions of robot behavior will correspond to actual human predictions. We provide initial evidence in support of this hypothesis through a proof-of-concept user study.
- Abstract（参考訳）: ロボットと対話する人間は、ロボットが次に何をするかを予測する。
例えば、最近の自動運転車の行動に基づいて、近くの人間のドライバーは、車が同じ車線に留まっていると予測するかもしれない。
ロボットが人間の安全でシームレスな相互作用の予測を理解することは重要である。例えば、自動運転車が人間をマージしていないと認識しているなら、自動運転車は実際にマージを意図している。
従来の研究は、人間がロボットの振る舞いを正確に予測していると仮定していた。
しかし、人間と人間の予測に関する最近の研究は、人間は高いレベルの振る舞いを予測することによって、他のエージェントを近似する傾向があることを示唆している。
この発見を,ロボットが人間の行動を予測する方法を推定する2階のマインド・アプローチの開発に応用する。
データから直接これらの高いレベルの予測を抽出するために、最近の人間とロボットの軌道を離散的な潜在空間に埋め込む。
この潜伏空間の各要素は、異なる種類の振舞い(例えば、人間の前にマージし、同じ車線に残る)を捉え、下層の振舞いと整合した状態空間のベクトル場にデコードする。
ロボット行動の高レベルおよびコース予測は実際の人間の予測と一致すると仮定する。
本稿では,この仮説を支持するための最初の証拠を概念実証ユーザスタディを通じて提示する。
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