INTERACT: Transformer Models for Human Intent Prediction Conditioned on Robot Actions

Kernekoncepter

人間の意図を予測するためのTRANSFORMERモデルは、ロボットのアクションに依存しています。

Resumé

協力的な人間とロボットの操作では、ロボットは人間の意図を予測し、タスクを円滑に実行する必要があります。しかし、人間の意図はロボットが取るアクションに依存しており、これは難しい問題です。従来の方法はこの相互依存性を無視し、代わりにロボットアクションに独立した周辺意図予測モデルを訓練してきました。しかし、大規模な人間-人間相互作用データを活用することで、新しいアーキテクチャ「INTERACT」を提案します。このアーキテクチャは大規模な人間-人間データセットで条件付き意図予測モデルを事前トレーニングし、小規模な人間-ロボットデータセットで微調整します。さらに、新しい手法を導入して7DoFロボットアームを遠隔操作し、多様な範囲の人間-ロボット共同操作データを収集します。

Statistik

7DoF robot arm
https://portal-cornell.github.io/interact/

Citater

"INTERACT predictions condition on the future action of the other agent."
"Conditional transformer models show promise in overcoming such issues."
"Our model is trained in two stages, utilizing large sources of both single and multi-human interaction data."

Vigtigste indsigter udtrukket fra

InteRACT

by Kushal Kedia... kl. arxiv.org 03-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2311.12943.pdf

Dybere Forespørgsler

安全性機構が重要ですが、近接インタラクションでの衝突への懸念はどうですか？

ロボットと人間の近接インタラクションにおいて、衝突は非常に重要な問題です。特に予測モデルが誤った人間の意図を予測した場合、それが実際の行動に影響を与える可能性があります。このような状況では、安全メカニズムや制御手法を使用して、事故や衝突を回避する必要があります。例えば、センサー技術やリアルタイム制御アルゴリズムを活用して周囲の環境や他エージェントと連携しながら安全な行動を確保することが重要です。

他エージェントの情報が含まれていないMARGINALモデルよりもINTERACTモデルが優れている理由は何ですか？

MARGINALモデルは他エージェント（例：ロボット）の情報を考慮せずに人間だけの履歴から意図予測を行います。一方でINTERACTモデルは未来計画されたロボットアクションも考慮し、そのアクションに基づいて人間の意図予測を行います。これによりINTERACTモデルは単純なマーシャリング方法よりも複雑な相互依存関係を捉えることで精度向上します。具体的に言えば、「鶏卵問題」（chicken-or-egg problem）と呼ばれる現象へ対処し、相補的な情報源から学習することで効果的な結果を生み出す点でINTERACTモデルは優位性を持っています。

将来的な計画シナリオでINTERACTのパフォーマンスを示すことは可能ですか？

将来的な計画シナリオではINTERACTモデルは有望です。既存コードおよび公開された大規模協力操作用テストセット（CoMaD）内でも良好な成果率・低FDE値(Final Displacement Error) を示しております。
しかし実際運用時ではさらに評価・改善作業等多く必要不可欠項目存在します。
今後さらに高度化・最適化されたプランニングソフトウェア等導入し本手法利用範囲拡大期待されます。