人間–ロボット協働における人間の意図の推測と行動の予測

人間–ロボット協働の研究者たちは、人間の意図を推測し行動を予測するための方法を広範囲に研究してきました。これは、ロボットが有用な支援を提供するための重要な前提条件です。私たちは、意図推測と人間活動予測の現代的手法をレビューします。調査結果によると、意図や目標は、ベイズ後方推定やマルコフ決定過程を通じて推測されることが多く、これらは内部の人間の状態を未観測変数としてモデル化するか、両方のエージェントを共有された確率的枠組みで表現します。代替のアプローチは、神経ネットワークや他の教師あり学習のアプローチを使用して、観察可能な結果を意図に直接マッピングし、過去の観察に基づいて将来の人間活動に関する予測を行うことです。しかし、人間の意図の複雑さのために、既存の研究は通常制限されたドメインについて推論し、意図に関して非現実的な単純化を行い、主に短期的な予測に制約されています。この最先端の状態は、意図のより微妙なモデルを含む未来の研究の機会を提供し、より長い視野での推論や人間の適応傾向を考慮することができる可能性があります。