Autonomous robots are required to actively and adaptively learn the categories and words of various places by exploring the surrounding environment and interacting with users. In semantic mapping and spatial language acquisition conducted using robots, it is costly and labor-intensive to prepare training datasets that contain linguistic instructions from users. Therefore, we aimed to enable mobile robots to learn spatial concepts through autonomous active exploration. This study is characterized by interpreting the `action' of the robot that asks the user the question `What kind of place is this?' in the context of active inference. We propose an active inference method, spatial concept formation with information gain-based active exploration (SpCoAE), that combines sequential Bayesian inference by particle filters and position determination based on information gain in a probabilistic generative model. Our experiment shows that the proposed method can efficiently determine a position to form appropriate spatial concepts in home environments. In particular, it is important to conduct efficient exploration that leads to appropriate concept formation and quickly covers the environment without adopting a haphazard exploration strategy.


翻译:自主机器人需要通过探索周围环境和与用户互动,积极适应地学习不同地方的类别和文字。在使用机器人进行语义制图和空间语言获取时,编写包含用户语言指令的培训数据集成本高,劳动密集型,因此,我们的目标是通过自主积极探索,使移动机器人能够学习空间概念。本项研究的特点是解释机器人的`行动',在积极推断的背景下,向用户提出“这是哪一种地方?”的问题。我们提议一种积极的推断方法,即空间概念形成与基于信息获取的积极探索(SpCoAE),将粒子过滤器的连续贝叶斯推论和基于概率基因化模型中所获信息的定位结合起来。我们的实验表明,拟议的方法能够有效地确定在家庭环境中形成适当的空间概念的位置。特别是,必须进行有效的探索,从而导致概念形成适当的概念,并迅速覆盖环境,而没有采用任意的勘探战略。

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