Abstract-Människor och djur är kapabla att lära sig ett nytt beteende genom att observera andra utföra skickligheten bara en gång. Vi överväger problemet med att låta en robot göra sammainlärning från en rå video pixlar av en människa, även när det finns betydande domänförskjutning i perspektivet, miljön och förkroppsligande mellan roboten och den observerade människan. Tidigare tillvägagångssätt till detta problem har hand specificerat hur mänskliga och robot åtgärder motsvarar och ofta förlitat sig på explicita mänskliga pose detektionssystem. I detta arbete presenterar vi en strategi för oneshot-inlärning från en video av en människa genom att använda mänskliga och robotdemonstrationsdata från en mängd tidigare uppgifter för att bygga upp förkunskaper genom meta-learning. Då, kombinera denna förkunskaper och bara en enda videodemonstration från en människa, roboten kan utföra den uppgift som människan demonstrerade. Vi visar experiment på både en PR2-arm och en Sawyer-arm, som visar att roboten efter meta-lärande kan lära sig att placera, pusha och pick-and-place nya objekt med hjälp av bara en video av en människa som utför manipuleringen.
Yu m.fl. föreslog en meta-learning-baserad metod REF för att koda förkunskaper från några tusentals demonstrationer av människor/robotar, och sedan lärde sig en ny uppgift från en demonstration.
One-Shot Imitation from Observing Humans via Domain-Adaptive Meta-Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}