Abstract-Vi presenterar en programplanering-för-demonstration ram för att generiskt extrahera relevanta funktioner i en given uppgift och för att ta itu med problemet med att generalisera den förvärvade kunskapen till olika sammanhang. Vi validerar arkitekturen genom en serie experiment, där en mänsklig demonstrator lär en humanoid robot enkla manipulatoriska uppgifter. En sannolikhetsbaserad uppskattning av relevansen föreslås genom att först projicera rörelsedata på ett generiskt latent utrymme med hjälp av huvudkomponentanalys. De resulterande signalerna kodas med hjälp av en blandning av Gaussian/Bernoulli-distributioner (Gaussian mixing model/Bernoulli mixing model). Detta ger ett mått på spatio-temporala korrelationer över de olika metoder som samlats in från roboten, som kan användas för att bestämma ett mått på imitationen prestanda. De banor generaliseras sedan med Gaussian blandning regression. Slutligen beräknar vi analytiskt banan som optimerar imitationen metrisk och använder detta för att generalisera skickligheten till olika sammanhang. Index Terms-Gaussian blandning modell (GMM), mänskliga rörelse subrymd, människa-robot interaktion (HRI), lärande genom imitation, metrisk av imitation, programmering genom demonstration (PbD).
I REF presenteras en programplanering per demonstrationsram där relevanta inslag i en given uppgift lärs in och sedan generaliseras för olika sammanhang.
On Learning, Representing, and Generalizing a Task in a Humanoid Robot
{'venue': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics)', 'journal': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part B (Cybernetics)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}