Abstract-Imitation lärande har erkänts som en lovande teknik för att lära robotar avancerade färdigheter. Det är baserat på tanken att robotar kunde lära sig nya beteenden genom att observera och efterlikna beteendet hos andra skickliga aktörer. Vi föreslår en adaptiv probabilistisk grafisk modell som hanterar tre kärnfrågor i ett imitativt beteende: observation, representation och reproduktion av färdigheter. Vår modell, Growing Hierarchical Dynamic Bayesian Network (GHDBN), är hierarkisk (dvs. kunna karakterisera strukturerade beteenden på olika abstraktionsnivåer), och växa (d.v.s. kunskaper inlärs eller uppdateras stegvis - och på varje abstraktionsnivå - varje gång en ny observationssekvens finns tillgänglig). En GHDBN, en gång tränad, kan känna igen färdigheter som observeras och reproducera dem genom att utnyttja modellens generativa kraft. Systemet har framgångsrikt testats i simulering och inledande tester har utförts på en humanoid robotplattform från NAO.
Dindo och Schillaci REF föreslog en växande Hierarkisk Dynamic Bayesian Network (GHDBN) att erkänna de färdigheter som observeras och reproducera dem genom att utnyttja modellens generativa kraft.
An adaptive probabilistic approach to goal-level imitation learning
{'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']}