Resource-aware plan recognition in instrumented environments
Schneider, Michael · 2010
This thesis addresses the problem of plan recognition in instrumented environments, which is to infer an agent';s plans by observing its behavior. In instrumented environments such observations are made by physical sensors. This introduces specific challenges, of which the following two are considered in this thesis: - Physical sensors often observe state information instead of actions. As classical plan recognition approaches usually can only deal with action observations, this requires a cumbersome and error-prone inference of executed actions from observed states. - Due to limited physical resources of the environment it is often not possible to run all sensors at the same time, thus sensor selection techniques have to be applied. Current plan recognition approaches are not able to support the environment in selecting relevant subsets of sensors. This thesis proposes a two-stage approach to solve the problems described above. Firstly, a DBN-based plan recognition approach is presented which allows for the explicit representation and consideration of state knowledge. Secondly, a POMDP-based utility model for observation sources is presented which can be used with generic utility-based sensor selection algorithms. Further contributions include the presentation of a software toolkit that realizes plan recognition and sensor selection in instrumented environments, and an empirical evaluation of the validity and performance of the proposed models. Diese Arbeit behandelt das Problem der Planerkennung in instrumentierten Umgebungen. Ziel ist dabei das Erschliesen der Plane des Nutzers anhand der Beobachtung seiner Handlungen. In instrumentierten Umgebungen erfolgt diese Beobachtung uber physische Sensoren. Dies wirft spezifische Probleme auf, von denen zwei in dieser Arbeit naher betrachtet werden: - Physische Sensoren beobachten in der Regel Zustande anstelle direkter Nutzeraktionen. Klassische Planerkennungsverfahren basieren jedoch auf der Beobachtung von Aktionen, was bisher eine aufwendige und fehlertrachtige Ableitung von Aktionen aus Zustandsbeobachtungen notwendig macht. - Aufgrund beschrankter Resourcen der Umgebung ist es oft nicht moglich alle Sensoren gleichzeitig zu aktivieren. Aktuelle Planerkennungsverfahren bieten keine Moglichkeit, die Umgebung bei der Auswahl einer relevanten Teilmenge von Sensoren zu unterstutzen. Diese Arbeit beschreibt einen zweistufigen Ansatz zur Losung der genannten Probleme. Zunachst wird ein DBN-basiertes Planerkennungsverfahren vorgestellt, das Zustandswissen explizit reprasentiert und in Schlussfolgerungen berucksichtigt. Dieses Verfahren bildet die Basis fur ein POMDP-basiertes Nutzenmodell fur Beobachtungsquellen, das fur den Zweck der Sensorauswahl genutzt werden kann. Des Weiteren wird ein Toolkit zur Realisierung von Planerkennungs- und Sensorauswahlfunktionen vorgestellt sowie die Gultigkeit und Performanz der vorgestellten Modelle in einer empirischen Studie evaluiert.