論文の概要: Inferring World Belief States in Dynamic Real-World Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.11020v1
- Date: Mon, 13 Apr 2026 05:34:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-14 20:13:16.349061
- Title: Inferring World Belief States in Dynamic Real-World Environments
- Title（参考訳）: 動的実世界環境における世界信頼状態の推定
- Authors: Jack Kolb, Aditya Garg, Nikolai Warner, Karen M. Feigh,
- Abstract要約: 本研究では,動的・3次元・部分的に観察可能な環境下でのロボットの観察による人間の世界信念状態の推定について検討する。
本手法を現実的なシミュレーションで評価し、実世界のロボットプラットフォームに拡張し、アクティブ・アシスト・セマンティック・推論タスクを通じて信念状態の下流適用を実演する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.46498278084317707
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We investigate estimating a human's world belief state using a robot's observations in a dynamic, 3D, and partially observable environment. The methods are grounded in mental model theory, which posits that human decision making, contextual reasoning, situation awareness, and behavior planning draw from an internal simulation or world belief state. When in teams, the mental model also includes a team model of each teammate's beliefs and capabilities, enabling fluent teamwork without the need for constant and explicit communication. In this work we replicate a core component of the team model by inferring a teammate's belief state, or level one situation awareness, as a human-robot team navigates a household environment. We evaluate our methods in a realistic simulation, extend to a real-world robot platform, and demonstrate a downstream application of the belief state through an active assistance semantic reasoning task.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,動的・3次元・部分的に観察可能な環境下でのロボットの観察による人間の世界信念状態の推定について検討する。
この手法は、人間の意思決定、文脈的推論、状況認識、行動計画が内部シミュレーションや世界信念状態から引き出されることを示唆する精神モデル理論に基礎を置いている。
チーム内では、メンタルモデルには各チームメイトの信念と能力のチームモデルも含まれている。
この作業では、チームメイトの信念状態、あるいは人間ロボットチームが家庭環境をナビゲートするように、レベル1の状況意識を推論することで、チームモデルのコアコンポーネントを複製します。
本手法を現実的なシミュレーションで評価し、実世界のロボットプラットフォームに拡張し、アクティブ・アシスト・セマンティック・推論タスクを通じて信念状態の下流適用を実演する。
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