Antizipation und Zusammenarbeit: Datengesteuerte Aufgabenantizipation und wissensbasierte Planung für die Mensch-Roboter-Zusammenarbeit

Основные понятия

Ein Agent, der Menschen im täglichen Leben unterstützt, kann durch die Antizipation bevorstehender Aufgaben effektiver zusammenarbeiten. Die Kombination von datengesteuerten Methoden zur Aufgabenantizipation und wissensbasierten Planungssystemen ermöglicht eine effiziente und anpassungsfähige Mensch-Roboter-Zusammenarbeit.

Аннотация

Das Papier beschreibt DaTAPlan, ein Framework, das datengesteuerte Aufgabenantizipation mit wissensbasierter Planung für eine zuverlässige und effiziente Mensch-Roboter-Zusammenarbeit kombiniert.

Das Framework nutzt ein vortrainiertes Großsprachmodell (LLM), um eine Liste von antizipierten Aufgaben basierend auf wenigen Eingabeaufforderungen vorherzusagen. Ein klassischer Planer berechnet dann eine Sequenz von Feinsteuerungsaktionen, die der Agent und der Mensch gemeinsam ausführen, um diese antizipierten Aufgaben zu erfüllen.

Wenn die Aktionsauswahl, die Aktionsausgänge oder die Präferenzen des Menschen von den Erwartungen abweichen, passt sich der Agent automatisch an, indem er neu plant oder neue Aufgabenvorhersagen generiert.

Die Experimente zeigen, dass die Kombination von Aufgabenantizipation und Aktionsplanung die Effizienz deutlich verbessert, die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter zu einer effizienteren Zielerreichung führt und der Agent in der Lage ist, sich an unerwartete Änderungen anzupassen.

Статистика

Die Ausführungskosten der Pläne mit Zusammenarbeit sind im Durchschnitt 12,5% (Haushalt 1) bzw. 25% (Haushalt 2) niedriger als ohne Zusammenarbeit.
Die Planlänge ist mit Zusammenarbeit etwa 10% (Haushalt 1) bzw. 17,5% (Haushalt 2) kürzer als ohne Zusammenarbeit.

Цитаты

"Ein Agent, der Menschen im täglichen Leben unterstützt, kann durch die Antizipation bevorstehender Aufgaben effektiver zusammenarbeiten."
"Die Kombination von datengesteuerten Methoden zur Aufgabenantizipation und wissensbasierten Planungssystemen ermöglicht eine effiziente und anpassungsfähige Mensch-Roboter-Zusammenarbeit."

Ключевые выводы из

Anticipate & Collab

by Shivam Singh... в arxiv.org 04-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.03587.pdf

Дополнительные вопросы

Wie könnte die Kommunikation zwischen Mensch und Roboter die Zusammenarbeit weiter verbessern?

Die Integration von Kommunikation als eine Aktion im Framework könnte die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Roboter erheblich verbessern. Durch die Möglichkeit, dass der Roboter dem Menschen Informationen über seine Handlungen, Absichten oder Bedürfnisse mitteilen kann, können Missverständnisse reduziert und die Effizienz der Zusammenarbeit gesteigert werden. Zum Beispiel könnte der Roboter dem Menschen mitteilen, welche Aufgabe als nächstes ansteht oder um Hilfe bei einer bestimmten Aufgabe bitten. Dies würde zu einer reibungsloseren Interaktion und einem effektiveren Arbeitsablauf führen.

Wie könnte das Framework mit unvollständigen oder unsicheren Domänenbeschreibungen umgehen?

Um mit unvollständigen oder unsicheren Domänenbeschreibungen umzugehen, könnte das Framework eine inkrementelle Aktualisierung der Beschreibungen ermöglichen. Dies würde es dem System ermöglichen, neue Informationen zu integrieren, wenn sie verfügbar sind, und die Genauigkeit der Beschreibungen im Laufe der Zeit zu verbessern. Darüber hinaus könnte das Framework Mechanismen zur Behandlung von Unsicherheiten in den Beschreibungen implementieren, z. B. durch die Verwendung von Wahrscheinlichkeiten oder Unsicherheitsmaßen, um die Planung und Ausführung von Aktionen in einer dynamischen Umgebung zu unterstützen.

Wie könnte das Framework mit Unsicherheiten bei der Aktionsausführung umgehen?

Das Framework könnte mit Unsicherheiten bei der Aktionsausführung umgehen, indem es Mechanismen zur Überwachung und Anpassung der Aktionen implementiert. Zum Beispiel könnte das System Sensoren verwenden, um die Auswirkungen von Aktionen in Echtzeit zu überwachen und bei unerwarteten Ergebnissen automatisch Anpassungen vorzunehmen. Darüber hinaus könnten probabilistische Ansätze verwendet werden, um die Wahrscheinlichkeit von Aktionserfolgen zu bewerten und entsprechend zu reagieren, z. B. durch das Generieren alternativer Pläne oder das Neuplanen von Aktionen bei unvorhergesehenen Ereignissen.