論文の概要: Improving User Experience in Preference-Based Optimization of Reward Functions for Assistive Robots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11182v1
• Date: Sun, 17 Nov 2024 21:52:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-19 14:34:24.351470
• Title: Improving User Experience in Preference-Based Optimization of Reward Functions for Assistive Robots
• Title（参考訳）: 推論に基づく支援ロボットのリワード関数最適化におけるユーザエクスペリエンスの向上
• Authors: Nathaniel Dennler, Zhonghao Shi, Stefanos Nikolaidis, Maja Matarić,
• Abstract要約: CMA-ES-IGは、ユーザの嗜好学習プロセスの経験を優先することを示す。 我々は,本アルゴリズムが,身体的,社会的なロボット作業にまたがる従来のアプローチよりも直感的であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.523009758632668
• License:
• Abstract: Assistive robots interact with humans and must adapt to different users' preferences to be effective. An easy and effective technique to learn non-expert users' preferences is through rankings of robot behaviors, for example, robot movement trajectories or gestures. Existing techniques focus on generating trajectories for users to rank that maximize the outcome of the preference learning process. However, the generated trajectories do not appear to reflect the user's preference over repeated interactions. In this work, we design an algorithm to generate trajectories for users to rank that we call Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategies with Information Gain (CMA-ES-IG). CMA-ES-IG prioritizes the user's experience of the preference learning process. We show that users find our algorithm more intuitive and easier to use than previous approaches across both physical and social robot tasks. This project's code is hosted at github.com/interaction-lab/CMA-ES-IG
• Abstract（参考訳）: 補助ロボットは人間と対話し、異なるユーザの好みに適応する必要がある。 非熟練者の好みを学習するための簡単で効果的なテクニックは、例えばロボットの動きの軌跡やジェスチャーなどのロボットの行動のランク付けを通じてである。 既存の技術は、嗜好学習プロセスの結果を最大化するランク付けのための軌道を生成することに重点を置いている。 しかし、生成された軌跡は、反復的な相互作用よりもユーザの好みを反映していないように見える。 本研究では,CMA-ES-IG(Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategies with Information Gain)と呼ばれる,ユーザのランク付けのためのトラジェクトリを生成するアルゴリズムを設計する。 CMA-ES-IGは、ユーザの好み学習プロセスの経験を優先する。 我々は,我々のアルゴリズムが,物理・社会ロボットのタスクにまたがる従来のアプローチよりも,より直感的で使いやすくなっていることを示す。 このプロジェクトのコードはgithub.com/interaction-lab/CMA-ES-IGでホストされている

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