I detta dokument presenteras en metod för att utforma strategier för interaktion mellan människa och robot i miljöer där multimodalitet, dvs. möjligheten av flera mycket skilda framtider, spelar en avgörande roll i beslutsfattandet. Vi är motiverade i detta arbete av exemplet med trafik vävning, t.ex. vid motorväg onramps/off-ramps, där in- och utfart bilar måste byta körfält på kort avstånd-en utmanande förhandling även för erfarna förare på grund av den inneboende multimodala osäkerheten om vem som kommer att passera vem. Vår strategi är att lära sig multimodala sannolikhetsfördelningar över framtida mänskliga handlingar från en datauppsättning av mänskliga exemplars och utföra realtids robotpolicy konstruktion i den resulterande miljömodellen genom massivt parallell provtagning av mänskliga svar på kandidat robot åtgärder sekvenser. Direkt inlärning av dessa distributioner möjliggörs genom den senaste tidens framsteg i teorin om villkorliga variations autoenkodrar (CVAEs), där vi lär oss actiondistributioner som samtidigt är beroende av den nuvarande interaktionshistorien, liksom framtida robotåtgärder för att ta hänsyn till responsdynamiken. Vi visar effektiviteten av detta tillvägagångssätt med en human-in-the loop simulering av ett trafik vävande scenario. 21–25 maj 2018, Brisbane, Australien 978-1-5386-3081-5/18/$31.00 ©2018 IEEE, x (t+i+1) ) = J c +J a +J l +J d som motsvarar kollisionsundvikande, kontrollinsats, körfältsbytesincitament och longitudinellt diambiguationsincitament definierat som: J c = 1000 · 1 { ska vara lika med <8 och Δτ <2} · (9.25 − Δs 2 + Δτ 2 ) J a =s 2 r J l = −500 · min (1.5 + s r /150, 1) ·.τ r − τ mål.
I REF, humanrobot interaktionspolicyer är konstruerade för ett scenario med flera mycket skilda framtida resultat i beslutsfattandet.
Multimodal Probabilistic Model-Based Planning for Human-Robot Interaction
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}