Människor-centrerade miljöer är rika med ett brett utbud av rumsliga relationer mellan vardagliga objekt. För att autonoma robotar ska fungera effektivt i sådana miljöer, bör de kunna resonera om dessa relationer och generalisera dem till objekt med olika former och storlekar. Till exempel, efter att ha lärt sig att placera en leksak i en korg, en robot bör kunna generalisera detta koncept med hjälp av en sked och en kopp. Detta kräver att en robot har flexibiliteten att lära sig godtyckliga relationer på ett livslångt sätt, vilket gör det utmanande för en expert att förprogrammera den med tillräcklig kunskap för att göra det i förväg. I detta dokument tar vi upp problemet med att lära sig rumsliga relationer genom att införa en ny metod för distansundervisning. Vårt tillvägagångssätt gör det möjligt för en robot att resonera om likheten mellan parvisa rumsliga relationer, vilket gör det möjligt för den att använda sin tidigare kunskap när den presenteras med en ny relation att imitera. Vi visar hur detta gör det möjligt att lära sig godtyckliga rumsliga relationer från icke-expertanvändare med hjälp av ett litet antal exempel och på ett interaktivt sätt. Vår omfattande utvärdering med Realworld-data visar hur effektiv vår metod är när det gäller att resonera om ett kontinuerligt spektrum av rumsliga relationer och generalisera dem till nya objekt. 1 The Freiburg Spatial Relations Dataset och en demo video av vår strategi som körs på PR-2 robot finns på
I vårt tidigare arbete introducerade vi en ny metod som utnyttjar stor marginal närmaste granne metrisk inlärning för att generalisera rumsliga relationer till nya objekt REF.
Metric learning for generalizing spatial relations to new objects
{'venue': '2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}