状态、机器人知识与人类（错误）信念的联合推断
计算机视觉与模式识别
2020-04-28 v1 机器人学
摘要
为理解人类（错误）信念——一种核心社会认知能力——如何影响人与机器人的交互，本文提出采用图模型统一表示物体状态、机器人知识以及人类（错误）信念。具体而言，通过沿时间聚合各种物体状态，从单视角时空解析中学习得到解析图（pg）；此类学到的表示被累积为机器人的知识。推导出一种推断算法，将来自所有机器人的多视角个体 pg 融合为联合 pg，从而提供更有效的推理与推断能力以克服单视角引发的错误。在实验中，通过对 pg 的联合推断，系统在各种设定下正确识别人类（错误）信念，并在具挑战性的小物体跟踪数据集上取得了更好的跨视角精度。
引用
@article{arxiv.2004.12248,
title = {Joint Inference of States, Robot Knowledge, and Human (False-)Beliefs},
author = {Tao Yuan and Hangxin Liu and Lifeng Fan and Zilong Zheng and Tao Gao and Yixin Zhu and Song-Chun Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.12248},
year = {2020}
}
备注
Accepted to ICRA 2020