Många uppgifter i mänskliga miljöer kräver att utföra en sekvens av komplexa navigations- och manipuleringsuppgifter. I ostrukturerade mänskliga miljöer kan objektens läge och konfiguration förändras på oförutsägbara sätt. Detta kräver en planeringsstrategi på hög nivå som är robust och flexibel i en osäker miljö. Vi föreslår en ny dynamisk planeringsstrategi som kan tränas från en uppsättning exempelaktiviteter. Högnivåaktiviteter uttrycks som en sekvens av primitiva handlingar eller regulatorer (med lämpliga parametrar). Vår planeringsmodell sammanställer en universell strategi, där en lämplig nästa åtgärd väljs utifrån det nuvarande tillståndet i miljön. Genom att uttrycka miljön med hjälp av uppsättningar av attribut, tillvägagångssättet generaliserar väl till osynliga scenarier. Genom att utveckla vår planeringsstrategi till en Markov Random Field approximation, kan vi effektivt träna parametrar med hjälp av en maximal marginalinlärningsstrategi. Vi tillhandahåller en detaljerad empirisk validering av vår övergripande ram som visar framgångsrika planstrategier för en mängd olika uppgifter.
Senast, Sung et al. REF representerade miljön med en uppsättning attribut, och föreslog att använda Markov Random Field för att lära sekvenser av styrenheter för att slutföra de givna uppgifterna.
Learning Sequences of Controllers for Complex Manipulation Tasks
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}