Abstract-This paper presenterar en metod för att lära godtyckliga diskreta rörelser från en uppsättning demonstrationer. Vi modellerar en rörelse som en icke-linjär autonom (dvs. Tidsinvariant) dynamiskt system, och definiera tillräckliga villkor för att göra ett sådant system globalt asymptotiskt stabilt vid målet. Konvergensen mellan alla banor säkerställs från och med varje punkt i det operativa utrymmet. Vi föreslår en inlärningsmetod, kallad Stable Estimator of Dynamical Systems (SEDS), som uppskattar parametrar för en Gaussian Mixing Model via ett optimeringsproblem under icke-linjära begränsningar. Eftersom systemet är tidsinvariant och globalt stabilt kan det hantera både tidsmässiga och rumsliga störningar, samtidigt som det utför rörelsen så nära demonstrationerna som möjligt. Metoden utvärderas genom en uppsättning robotiska experiment.
Khansari-Zadeh och Billard REF använde sig av en inlärningsmetod som kallas Stable Estimator of Dynamical Systems (SEDS), för att lära sig parametrarna för ett tidsinvariantt dynamiskt system för att se till att alla rörelser noga följer demonstrationerna samtidigt som de slutligen når och stannar vid målet.
Imitation learning of globally stable non-linear point-to-point robot motions using nonlinear programming
{'venue': '2010 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2010 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}