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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.10
- 수록면
- 1,202 - 1,205 (4page)
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Collective intelligent planning은 인간과 로봇이 서로의 장단점을 보완할 수 있다는 점에서 인간과 로봇 협업에 있어 필수적인 요소이다. 하지만 인간과 로봇의 지능을 모두를 포함하여 task planning에 활용하고자 하는 연구는 거의 이루어지고 있지 않다. LTL은 자연어 문장을 model temporal logic으로 encode 가능하게 하여 robotics분아에서 인간의 지능을 활용하는데 사용되고 있다. 로봇의 planning 언어를 바로 LTL로 표현한다면 LTL로 translation하는 방법이 소개된다. 우리는 attention 기반의 transformer를 이용하여 PDDL을 LTL로 변환하였으며 제안한 방법은 실험을 검증하였다.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. APPROACH
3. EXPERIMENT RESULT
4. CONCLUSION
REFERENCES
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