Hierarchical Expertise-Level Modeling for User Specific Robot-Behavior Explanations
Hierarchical Expertise-Level Modeling for User Specific Robot-Behavior Explanations
复制标题
用于用户特定机器人行为解释的分层专业水平建模
DOI：
10.1609/aaai.v34i03.5634
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发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
S. Kambhampati
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
S. Sreedharan;Siddharth Srivastava;S. Kambhampati
在这项工作中，我们提出了一种新的规划形式化方法，称为期望感知规划，用于决策，其中人对代理的期望可能与代理自己的模型不同。我们展示了这一公式如何允许代理不仅利用现有的策略来处理模型差异，如解释(Chakraborti等人)。2017)和可解释性(Kulkarni等人)。2019年)，但也可以展示通过这些不同战略的组合而产生的新行为。我们的表述还揭示了与认知规划中现有方法的深刻联系。具体地说，我们展示了如何利用经典的规划汇编进行认知性规划，以解决预期感知规划问题。就我们所知，拟议的公式是第一个完全解决用户预期不同的规划的方案，它服从于经典的规划汇编，同时成功地结合了先前关于解释和可解释性的工作。我们经验地展示了我们的方法如何提供了比我们早期依赖于在模型空间中搜索的方法更好的计算优势。
In this work, we present a new planning formalism called Expectation-Aware planning for decision making with humans in the loop where the human's expectations about an agent may differ from the agent's own model. We show how this formulation allows agents to not only leverage existing strategies for handling model differences like explanations (Chakraborti et al. 2017) and explicability (Kulkarni et al. 2019), but can also exhibit novel behaviors that are generated through the combination of these different strategies. Our formulation also reveals a deep connection to existing approaches in epistemic planning. Specifically, we show how we can leverage classical planning compilations for epistemic planning to solve Expectation-Aware planning problems. To the best of our knowledge, the proposed formulation is the first complete solution to planning with diverging user expectations that is amenable to a classical planning compilation while successfully combining previous works on explanation and explicability. We empirically show how our approach provides a computational advantage over our earlier approaches that rely on search in the space of models.
规划、维修、执行、解释 - 规划如何帮助您组装家庭影院
DOI：
10.1609/icaps.v24i1.13664
发表时间：
2014
期刊：
Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling
影响因子：
--
作者：
P. Bercher;S. Biundo;T. Geier;T. Hoernle;F. Nothdurft;F. Richter;B. Schattenberg
通讯作者：
B. Schattenberg