基于 POMDP 环境下蒙特卡洛规划的联合人机搜救任务主动意图识别
机器人学
2019-08-28 v1 人工智能
人机交互
机器学习
摘要
主动感知他人意图是在非结构化、动态且新颖的环境中有效互动的一项关键技能。本工作提出了将该技能嵌入搜救任务支援机器人中的第一步。事实上，预测救援人员的意图将使得探索方法能够识别并优先处理对救援人员乃至任务更为相关的区域，从而发展出更安全、更鲁棒且高效的联合探索策略。更具体地，本文提出了一种主动意图识别范式，即使在传感受限条件下，也能感知不仅目标的位置，还有第一名救援人员的运动，这些运动可提供关于其意图的信息（例如到达其预期目标所在的位置）。该机制通过采用一种针对部分可观测环境的基于蒙特卡洛的规划技术的扩展来实现，其中奖励函数被增加了熵减奖励项。我们在仿真中测试了多种奖励增强配置（包括信息论与非信息论的）以及信念状态近似，并相较于基础方法获得了显著改进。
引用
@article{arxiv.1908.10125,
title = {Proactive Intention Recognition for Joint Human-Robot Search and Rescue Missions through Monte-Carlo Planning in POMDP Environments},
author = {Dimitri Ognibene and Lorenzo Mirante and Letizia Marchegiani},
journal= {arXiv preprint arXiv:1908.10125},
year = {2019}
}