Intention inference kan vara ett viktigt steg mot effektiv människa-robot interaktion. För detta ändamål föreslår vi Intention-Driven Dynamics Model (IDM) att probabilistiskt modellera den generativa processen av rörelser som styrs av avsikten. IDDM tillåter avsikten att härledas från observerade rörelser med Bayes' teorem. IDDM finner samtidigt en latent tillstånd representation av bullriga och högdimensionella observationer, och modellerar den avsiktsdrivna dynamiken i latent tillstånd. Eftersom de flesta robottillämpningar är föremål för begränsningar i realtid, utvecklar vi en effektiv online-algoritm som möjliggör realtids intention inference. Två interaktionsscenarier mellan människa och robot, d.v.s. målförutsägelse för robot bordtennis och actionigenkänning för interaktiva humanoida robotar, används för att utvärdera prestandan hos vår inference algoritm. I både intention inference uppgifter, den föreslagna algoritmen uppnå betydande förbättringar över stöd vektor maskiner och Gaussiska processer.
Wang m.fl. REF föreslår Intention-Driven Dynamics Model (IDM) som en probabilistisk grafisk modell med observationer, latent tillstånd och intentioner där övergången mellan latent tillstånd och kartläggning från latent tillstånd till observationer modelleras som Gaussian Processes.
Probabilistic movement modeling for intention inference in human–robot interaction
{'venue': None, 'journal': 'The International Journal of Robotics Research', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}