将人机任务通信构建为 POMDP
机器人学
2012-04-03 v1
摘要
随着通用机器人能力的增强，在工厂中预编程所有任务将变得不再实际。我们希望非技术背景的人类用户能够通过与机器人交互来传达新任务的细节；我们将这种交互称为“任务通信”。在任务通信期间，机器人必须从非结构化的人类信号中推断任务的细节，并且必须选择有助于此推断的动作。在本文中，我们提出使用部分可观测 Markov 决策过程（POMDP）来表示任务通信问题；将不可观测的任务细节和人类教师不可观测的意图纳入状态中，将来自人类的所有信号表示为观测，并选择代价函数以惩罚不确定性。我们通过一个示例详细说明了将任务通信表示为 POMDP 的过程，并针对涉及单一物体移动和来自教师二元认可输入的任务，展示了在交互式虚拟机器人上的用户实验结果，并与人类控制的虚拟机器人进行了比较。结果表明，所提出的 POMDP 表示能够产生对教师错误具有鲁棒性、能准确推断任务细节且被认为具有智能的机器人。
引用
@article{arxiv.1204.0280,
title = {Framing Human-Robot Task Communication as a POMDP},
author = {Mark P. Woodward and Robert J. Wood},
journal= {arXiv preprint arXiv:1204.0280},
year = {2012}
}