Self-Organized Construction by Minimal Surprise

要約

ロボットが望ましい行動をするためには、ロボットを直接プログラムするか、訓練するか、あるいはロボット自身が目標とする行動を望むような生得的なドライバーを与えることができる。ミニマル・サプライズ・アプローチでは、ロボットの世界を予測可能にしたいという欲求をロボットに植え付ける。ここでは、ミニマムサプライズを集団建設に応用する。シミュレーションされたロボットは、2Dトーラスグリッド世界でブロックを押す。私たちの実験では、2つのバリエーションで、創発的な行動を許容するか、ロボットの期待される環境をあらかじめ定義する。どちらの場合でも、ブロックを動かすロボットの行動を進化させ、環境を構造化し、より予測しやすくする。得られたコントローラは、ロボットによる集団建設に応用できる。

要約(オリジナル)

For the robots to achieve a desired behavior, we can program them directly, train them, or give them an innate driver that makes the robots themselves desire the targeted behavior. With the minimal surprise approach, we implant in our robots the desire to make their world predictable. Here, we apply minimal surprise to collective construction. Simulated robots push blocks in a 2D torus grid world. In two variants of our experiment we either allow for emergent behaviors or predefine the expected environment of the robots. In either way, we evolve robot behaviors that move blocks to structure their environment and make it more predictable. The resulting controllers can be applied in collective construction by robots.

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arxiv.jp, DeepL