Human Behavior Modeling via Identification of Task Objective and Variability

要約

人間の行動モデリングは、ヒューマンオートメーション対話型制御システムの設計と実装にとって重要です。
この文脈では、人間の行動とは、システムに対する人間の制御入力を指します。
我々は、与えられたタスクに対する人間のデモンストレーションを使用して、未知のタスクの目的と変動性を推測する、人間の行動モデリングのための新しい方法を提案します。
タスクの目的は人間の意図や願望を表します。
これは、逆最適制御によって推論でき、特定の人間の行動の背後に説明可能な目的関数を提供することで、人間の行動の理解を向上させることができます。
一方、変動性は人間の行動における本質的な不確実性を示しています。
これは混合ガウス モデルによって記述でき、タスクの目的によってエンコードできない人間の行動の不確実性を捉えることができます。
提案手法は、タスクの目的と変動性の両方を活用することで、人間の行動の予測精度を向上させることができます。
提案された方法は、例示的なクアローター リモート コントロールの例を使用した人体実験を通じて実証されます。

要約(オリジナル)

Human behavior modeling is important for the design and implementation of human-automation interactive control systems. In this context, human behavior refers to a human’s control input to systems. We propose a novel method for human behavior modeling that uses human demonstrations for a given task to infer the unknown task objective and the variability. The task objective represents the human’s intent or desire. It can be inferred by the inverse optimal control and improve the understanding of human behavior by providing an explainable objective function behind the given human behavior. Meanwhile, the variability denotes the intrinsic uncertainty in human behavior. It can be described by a Gaussian mixture model and capture the uncertainty in human behavior which cannot be encoded by the task objective. The proposed method can improve the prediction accuracy of human behavior by leveraging both task objective and variability. The proposed method is demonstrated through human-subject experiments using an illustrative quadrotor remote control example.

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