{“状态”：“确定”，“消息类型”：“工作”，“信息版本”：“1.0.0”，“邮件”：{“索引”：{-“日期部分”：[[2024,6,23]]，“日期时间”：“2024-06-23T20:32:32Z”，“时间戳”：1719174752425}，“引用计数”：0，“发布者”：“AI Access Foundation”，“内容域”：{“域”：[]，“交叉标记限制”：false}，”短容器时间“：[”jair“]，“摘要”：“我们的目标是减轻编程和部署自治系统的负担，以便与军事实地行动和灾难响应等时间关键领域的人员协同工作。这些行动的部署计划经常由人力规划师团队进行现场谈判。然后，操作员将商定的计划转换为机器人的机器指令。我们提出了一种算法，通过从人类团队计划对话的处理形式中推断出最终计划，来减少这种翻译负担。我们的混合方法将概率生成建模与逻辑计划验证相结合，用于计算可能计划的高度结构化先验，使我们能够克服在团队规划会话中仅使用少量噪声数据的大解决方案空间上进行推理的挑战。我们通过人体实验验证了该算法，并表明它能够以平均86%的准确率推断出人类团队的最终计划。我们还描述了一个机器人演示，其中两个人计划并执行与PR2机器人的首次响应协作任务。据我们所知，这是第一个将逻辑规划技术集成到生成模型中以执行计划推断的工作<\/jats:p>“，”DOI“：”10.1613\/jair.4496“，”type“：”journal-article“，”created“：{”date-parts“：[[2018,7,18]]，”date-time“：”2018-07-18T15:01:32Z“，”timestamp“：1531926092000}，”page“：：“10.1613“，”卷“：”52“，”作者“：[{”给定“：”Been“，”家人“：”Kim“，”序列“：”first“，”affiliation“：[]}，{”给出“：”Caleb M.“，”家庭“：”Chacha“，“序列”：“附加”，“affiliance”：[]neneneep，{“给定”：“Julie A.”，“家庭”：“Shah”，“序列“：“附加的”，“从属关系”：[]}]，“成员”：“16860”，“在线发布”：{“date-parts”：[[2015,3,27]]}，“container-title”：[“人工智能研究杂志“]，”original-title“：[]，”link“：[{”URL“：”https:\/\/jair.org\/index.php\/jair \/article\/download\/10932\/26056“，”content-type“：”application\/pdf“，”content-version“：”vor“，”intended-application“：”text-mining“}，{”URL“：”http://jair.org\/index.php\/jaire\/artracle\/dwnload\/10992\/2655“，”content-type“：”application\/postscript“，”content-version“：”vor“，”intended-application“：”text-mining“}，{“URL”：“https:\/\/jair.org\/index.php\/jair \/article\/download\/10932\/26056”，“content-type”：“unspecified”，“content-version”：“vor”，“intended-application”：“similarity-checking”}]，“deposted”：{“date-parts”：[2019,10,13]]，“date-time”：”2019-10-13T22:27:11Z“，”timestamp“：1571005631000}，”score“：1，”resource“：{“primary”：{”URL“：”https:\/\/jair.org\/index.php\/jair \/article\/view\/10932“}}，“subtitle”：[]，“shorttitle”：[]，“issued”：{“date-parts”：[[2015,3,27]]}，《references-count》：0，“URL”：“http://\/dx.doi.org\/10.1613\/jair.4496”，“relation”：{}，“ISSN”：[“1076-9757”]，“ISSN-type”：[{“value”：“1076-97”，“type”电子“}”，“主题”：[]，“已发布”：{“日期部分”：[[2015,3,27]]}}}