要約
ロボットの知識ベースの重要な側面は、ロボットが何ができるかについての自己認識です。
どのタスクに割り当てることができ、どのタスクに割り当てられないかを定義できます。
この知識を能力概念と呼びます。
機能はロボットが所有するコンポーネントに由来するため、それらをリンクすることができます。
この研究では、この概念はコンポーネントに単に関連付けられるのではなく、コンポーネントから推測できるという仮説を立てています。
したがって、低レベルの機能だけでなく、所有するコンポーネントに基づいてエージェントの機能を推測するオントロジ的手段を導入します。
この推論により、エージェントは応答的な方法で何ができるかを認識できるようになり、たとえばエージェントが運ぶことができる外部エンティティに一般化できます。
アクションを開始するには、ロボットの機能を外部エンティティとリンクする必要があります。
そのためには、その能力と外部エンティティの性質からアフォーダンス関係を推測する必要があります。
この取り組みは、ソーシャル アフォーダンスを人間とロボットのコラボレーション コンテキストに統合する広範な取り組みの一部であり、既存のオントロジーの拡張です。
要約(オリジナル)
A key aspect of a robot’s knowledge base is self-awareness about what it is capable of doing. It allows to define which tasks it can be assigned to and which it cannot. We will refer to this knowledge as the Capability concept. As capabilities stems from the components the robot owns, they can be linked together. In this work, we hypothesize that this concept can be inferred from the components rather than merely linked to them. Therefore, we introduce an ontological means of inferring the agent’s capabilities based on the components it owns as well as low-level capabilities. This inference allows the agent to acknowledge what it is able to do in a responsive way and it is generalizable to external entities the agent can carry for example. To initiate an action, the robot needs to link its capabilities with external entities. To do so, it needs to infer affordance relations from its capabilities as well as the external entity’s dispositions. This work is part of a broader effort to integrate social affordances into a Human-Robot collaboration context and is an extension of an already existing ontology.
arxiv情報
著者 | Bastien Dussard,Guillaume Sarthou,Aurélie Clodic |
発行日 | 2023-06-13 06:44:02+00:00 |
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