Abstract-En viktig komponent i människa-robot interaktion är att människor måste kunna instruera robotar att flytta till andra platser med naturligt givna riktningar. När man ger anvisningar gör man ofta misstag som t.ex. märkningsfel (t.ex. vänster vs. höger) och underlåtenhetsfel (skippa viktiga beslutspunkter i en sekvens). Dessutom använder människor ofta flera nivåer av granularitet för att ange riktningar, hänvisar till platser med hjälp av enstaka objekt landmärken, flera landmärken på en given plats, eller identifiera stora regioner som en enda plats. Utmaningen är att identifiera rätt väg till en destination från en sekvens av bullriga, möjligen felaktiga riktningar. I vårt arbete kastar vi detta problem som en probabilistisk slutsats: med tanke på en uppsättning riktningar, bör en agent automatiskt hitta vägen med geometrin och det fysiska utseendet för att maximera sannolikheten för dessa riktningar. Vi använder en specifik variant av ett Markov Random Field (MRF) för att representera vår modell, och samla multi-granularity representation information med hjälp av befintliga stora taggade datauppsättningar. På en datauppsättning vägbeskrivningar som samlats in i en stor universitetsbyggnad på tredje våningen fann vi att vår algoritm på ett korrekt sätt kom fram till den verkliga slutdestinationen i 47 av de 55 fall som framgångsrikt följdes av frivilliga människor. Dessa resultat tyder på att vår algoritm presterar bra i förhållande till mänskliga användare. I framtiden kommer detta arbete att ingå i ett bredare system för autonomt byggande av miljörepresentationer som stöder naturlig människarobotinteraktion för riktningsgivande.
I tidigare arbete har vi byggt riktning förståelse system som modellerar riktningarna som en sekvens av landmärken REF.
Where to go: Interpreting natural directions using global inference
{'venue': '2009 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2009 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Engineering', 'Computer Science']}