講演情報
[P1-36]非最適行動にロバストなオンラインゴール認識モデルに向けた要因分析
*肖 京若1、日髙 昇平1 (1. 北陸先端科学技術大学院大学)
キーワード：
オンラインゴール認識、非最適行動、ロバスト性、意図認識
途中のある目標をもった行動の途中のデータからそのエージェントの最終目標をリアルタイムに推定する技術をオンラインゴール認識という．既存のゴール認識手法の多くが最適な行動や完全な観測を前提とするが，実環境では誤操作や観測欠損が生じ，推論の振動といった不安定化を招く．本研究では，推論を不安定化させる要因を①行動の非最適性，②候補目標との不一致，③観測欠損の3軸で統一的に整理する．これらが目標推定の「早期性」と「安定性」に与える影響を比較・分析し，実世界の多様なノイズに対して破綻しないロバストなモデルの設計方針を示すことを目的として数値実験を行う．