Abstract-Dynamic Movement Primitives (DMP) är en vanlig metod för att lära sig en kontrollpolicy för en uppgift från demonstration. Denna styrpolicy består av differentialekvationer som kan skapa en jämn bana till en ny målpunkt. DMP:er har dock endast en begränsad förmåga att generalisera demonstrationen till nya miljöer och lösa problem som att undvika hinder. Dessutom klarar man inte av det buller som hör samman med mänskliga demonstrationer genom att lära sig DMP-standard. Här föreslår vi en strategi för robotinlärning från demonstration som kan generalisera bullriga uppgiftsdemonstrationer till en ny målpunkt och till en miljö med hinder. Denna strategi för robotinlärning från demonstration resulterar i en kontrollpolicy som inkluderar olika typer av lärande från demonstration, som motsvarar olika typer av observationsinlärning som beskrivs i utvecklingspsykologi.
Ghalamzan m.fl. Ref föreslog en tredelad strategi som kan generalisera bullriga uppgiftsdemonstrationer till nya situationer med hinder.
An incremental approach to learning generalizable robot tasks from human demonstration
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}