要約
意図認識、つまり他のエージェントの行動を予測する能力は、人間の日常業務をサポートできる自動アシスタントの設計と開発において重要な役割を果たします。
特に、産業環境では、意思決定者の気が散る可能性や、騒音や不完全な観察など、興味深い課題が生じます。
このような環境では、人間の作業者を支援しサポートする任務を負ったロボットアシスタントは、情報収集アクションとそれ自体のプロアクティブなタスクを交互に配置する必要があり、これはアクティブ目標認識と呼ばれるアプローチです。
この論文では、オンライン意図認識のための部分的に観察可能なモデルについて説明し、いくつかの予備的な実験結果を示し、この一連の問題に存在するいくつかの課題について説明します。
要約(オリジナル)
Intention recognition, or the ability to anticipate the actions of another agent, plays a vital role in the design and development of automated assistants that can support humans in their daily tasks. In particular, industrial settings pose interesting challenges that include potential distractions for a decision-maker as well as noisy or incomplete observations. In such a setting, a robotic assistant tasked with helping and supporting a human worker must interleave information gathering actions with proactive tasks of its own, an approach that has been referred to as active goal recognition. In this paper we describe a partially observable model for online intention recognition, show some preliminary experimental results and discuss some of the challenges present in this family of problems.
arxiv情報
著者 | Juan Carlos Saborio,Joachim Hertzberg |
発行日 | 2024-11-26 11:13:00+00:00 |
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