Vi undersöker ett erfarenhetsmässigt lärande paradigm för att förvärva en intern modell av intuitiv fysik. Vår modell är utvärderad på en verklig robot manipulation uppgift som kräver att deplacement objekt till mål platser genom peking. Roboten samlade över 400 timmars erfarenhet genom att utföra mer än 50K pokes på olika objekt. Vi föreslår en ny metod baserad på djupa neurala nätverk för att modellera dynamiken i robotens interaktioner direkt från bilder, genom att gemensamt uppskatta framåt och inversa modeller av dynamik. Den omvända modellen mål ger handledning för att konstruera informativa visuella funktioner, som framåt modellen kan sedan förutsäga och i sin tur regularisera funktionen utrymme för den inversa modellen. Samspelet mellan dessa två mål skapar användbara, exakta modeller som sedan kan användas för beslutsfattande i flera steg. Denna formulering har den ytterligare fördelen att det är möjligt att lära sig framåt modeller i en abstrakt funktion utrymme och därmed lindra behovet av att förutsäga pixlar. Våra experiment visar att detta gemensamma modelleringssätt överträffar alternativa metoder. Vi visar också att aktiv datainsamling med hjälp av den lärda modellen ytterligare förbättrar prestandan.
På samma sätt, i REF, författarna framgångsrikt modellerade dynamiken i en verklig robotisk arm genom att lära sig en omvänd och en framåt modell genom prospektering.
Learning to Poke by Poking: Experiential Learning of Intuitive Physics
{'venue': 'NIPS 2016', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}