Vi anser att problemet med att lära sig att följa en önskad bana när det ges ett litet antal demonstrationer från en suboptimal expert. Vi presenterar en algoritm som (i) extraherar den initialt okända önskvärda banan från den suboptimala expertens demonstrationer och (ii) lär sig en lokal modell som lämpar sig för kontroll längs den lärda banan. Vi tillämpar vår algoritm på problemet med autonoma helikopterflygningar. I samtliga fall, den autonoma helikopterns prestanda överstiger den för vår expert helikopter pilot demonstrationer. Ännu starkare, våra resultat utökar avsevärt toppmoderna i autonoma helikopter aerobatik. I synnerhet, våra resultat inkluderar de första autonoma tic-tocs, slingor och orkan, mycket överlägsen prestanda på tidigare utförda aerobaiska manövrar (såsom på plats flips och rullar), och en komplett flygshow, som kräver autonoma övergångar mellan dessa och olika andra manövrar.
Coates m.fl. REF lär sig att följa en önskad bana från flera suboptimala expertdemonstrationer.
Learning for control from multiple demonstrations
{'venue': "ICML '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}