人类物体布置偏好的可解释性构建

本文解决了机器人物体重新布置中的可解释性问题。它超越了黑盒偏好模型，通过识别和验证影响人类物体布置的四个可解释性构建（空间实用性、习惯便利性、语义连贯性和常识适用性）。该研究的优势在于通过问卷调查进行的实证验证，以及展示了如何使用这些构建来指导机器人规划器，从而产生与人类偏好相符的布置。这是朝着更以人为本和更易于理解的AI系统迈出的重要一步。

• •确定了四个解释人类物体布置偏好的可解释性构建。
• •通过自我报告问卷调查验证了这些构建。
• •通过将这些构建集成到机器人规划器中，证明了它们的实用性。
• •产生与人类偏好相符的机器人布置。