Abstract-Användningen av talade instruktioner i människa-robot team håller löftet om att göra det möjligt för otränade användare att effektivt kontrollera komplexa robotsystem på ett naturligt och intuitivt sätt. Att förse robotar med förmågan att förstå naturliga språkriktningar skulle möjliggöra enkel samordning i mänskliga robotteam som arbetar i icke-specialiserade okända miljöer. Men naturlig språkriktning som följer genom okända miljöer kräver förståelse för språkets betydelse, med hjälp av en partiell semantisk världsmodell för att generera åtgärder i världen, och resonemang om miljön och landmärken som ännu inte har upptäckts. Vi tar itu med problemet med robotar som följer naturliga språkriktningar genom komplexa okända miljöer. Genom att utnyttja den rumsliga språkstrukturen kan vi skapa en riktning som följer som ett problem med sekventiellt beslutsfattande under osäkerhet. Vi lär oss en politik som förutser en sekvens av åtgärder som följer riktningarna genom att utforska miljön och upptäcka landmärken, bakåtspåra när det behövs, och uttryckligen deklarera när det har nått destinationen. Vi använder imitation att lära sig att träna politiken, med hjälp av demonstrationer av människor som följer riktningar. Genom att träna explicit i okända miljöer kan vi generalisera till situationer som inte har stött på tidigare.
Duvallet et al REF lär sig en policy som förutsäger sekvensen av åtgärder för riktning som följer i okända miljöer.
Imitation learning for natural language direction following through unknown environments
{'venue': '2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}