面向食物摆放的物理一致偏好贝叶斯优化
系统与控制
2022-09-23 v1 系统与控制
摘要
本文考虑利用基于计算机图形学（CG）的菜肴图像，从交互式两两比较中估计用户偏好的食物摆放问题。作为餐饮服务业的需求，我们需要利用关于摆放几何的领域规则（例如，某些日本料理的食物布局让人联想到山脉）。然而，这些规则是定性且模糊的；估计结果可能在物理上不一致（例如，每种食物在物理上相互干涉，导致摆放不可行）。为应对此问题，我们提出物理一致偏好贝叶斯优化（PCPBO）作为一种获得满足领域规则且物理可行、受偏好的摆放的方法。PCPBO 采用结合基于物理仿真优化与基于偏好的贝叶斯优化（PbBO）的双层优化。我们的实验结果证明了 PCPBO 在模拟与真实人类用户上的有效性。
引用
@article{arxiv.2209.10602,
title = {Physically Consistent Preferential Bayesian Optimization for Food Arrangement},
author = {Yuhwan Kwon and Yoshihisa Tsurumine and Takeshi Shimmura and Sadao Kawamura and Takamitsu Matsubara},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.10602},
year = {2022}
}
备注
8 pages, 10 figures, accepted by IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L) 2022