Abstract-När intelligenta robotar blir vanligare, metoder för att göra interaktion med robotarna mer tillgängliga blir allt viktigare. Att kommunicera de uppgifter som en person vill att roboten ska utföra via naturligt språk, och utbilda roboten att mala det naturliga språket genom demonstration, är särskilt tilltalande tillvägagångssätt för interaktion, eftersom de inte kräver en teknisk bakgrund. Befintliga metoder kartlägger dock naturliga språkkommandon till robotkommandospråk som direkt uttrycker sekvensen av åtgärder roboten bör utföra. Denna sekvens är ofta specifik för en viss situation och generaliserar inte till nya situationer. För att ta itu med detta problem presenterar vi ett system som grundar naturligt språk befaller att belöna funktioner med hjälp av demonstrationer av olika naturliga språk kommandon som utförs i miljön. Eftersom språket är grundat för att belöna funktioner, snarare än explicita åtgärder som roboten kan utföra, kan kommandon vara hög nivå, utföras i nya miljöer autonomt, och även överföras till andra robotar med olika handlingsytor. Vi visar att vår lärda modell både kan generaliseras till nya miljöer och överföras till en robot med ett annat actionutrymme än det actionutrymme som används under träningen.
MacGlashan m.fl. REF föreslog markbaserade kommandon för naturligt språk för att belöna funktioner som är förknippade med vissa uppgifter, vilket gör det möjligt för robotagenter att planera i stokastiska miljöer.
Grounding English Commands to Reward Functions.
{'venue': 'Robotics: Science and Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}