抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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自宅サービスロボットの知能を改善し,自律性,人間的方法でサービス認識スキルを開発できないため,著者らは,動的で不確実な家庭環境において適切にサービスを遂行することを可能にするスキルを学習し,開発するためのホームサービスロボットのための方法を提案した。スマートホームにおけるインテリジェントセンサとモノのインターネット(IoT)技術のサポートで構築された文脈モデルにおいて,環境快適性に関する一般的センス情報を,環境によって提供される報酬としてロボットの論理的判断に記録する。本手法は,ロボットをユーザ快適性レベルに環境をもたらす適切なサービスを提供するために,ロボットを訓練するのを助ける強化学習アルゴリズムを使用する。さらなるサービス認識のためのロボット歴史的経験を記憶するために,スマートホームにおけるデータの離散部分からIHDRツリーを構築するために,増分階層判別回帰(IHDR)アルゴリズムを改良した。変更可能な家庭環境における不十分な適応能力は,IHDRツリーによって決定した後に入力できる追加のユーザガイダンスによって避けられる。初期開発期間において,ロボットが歴史的経験を欠いているので,ロボットが不適切なサービス決定を行うとき,ユーザは,この決定を固定するのを助けることができる。次に,IHDRツリーを,ロボット経験的知識を豊かにし,その自律認識能力の開発を実現するために,固定決定によって漸増的に更新した。実験結果は,ロボットが時間とともにますます多くの経験を蓄積して,この経験が,人間の精神発達のプロセスと同様に,将来のサービス認識において重要な役割を果たすことを示した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】