Abstract-Även motoriska primitiver (MPs) har studerats i stor utsträckning, mycket mindre uppmärksamhet har ägnats åt att studera deras generalisering till nya situationer. För att hantera olika villkor, en MP policykodning måste stödja generalisering över uppgift parametrar för att undvika att lära sig separata primitiver för varje tillstånd. Lokala och linjära parameteriserade modeller har föreslagits för att interpolera över uppgiftsparametrar för att ge begränsad generalisering. I detta dokument presenterar vi en global parametrisk rörelse primitiv som tillåter generalisering bortom lokala eller linjära modeller. Primitives modelleras med hjälp av en linjär basfunktionsmodell med globala icke-linjära basfunktioner. Med hjälp av den globala parametriska modellen utvecklade vi en inkrementell inlärningsram online för att bygga en databas med MP från en enda mänsklig demonstration. Framför allt föreslår vi en modellvalsmetod som kan välja en optimal modell komplexitet även med få träningsprover, vilket gör den lämplig för online inkrementellt lärande. Experiment med en ball-in-a-cup uppgift med varierande stränglängder visar att den globala parametriska metoden kan framgångsrikt extrahera underliggande regularities i en databas över MPs som leder till förbättrad generalisering förmåga parametriska MPs och ökad hastighet (konvergens) av lärande. Dessutom utmärker sig den avsevärt över lokalt vägd regression både vad gäller inter- och extrapolering. Index Terms-learning från demonstration, inkrementellt lärande, generaliserbara parametriska rörelser primitiva, modellval.
De icke-linjära globala modellerna har visat sig överträffa lokala modeller och de globala linjära modellerna med avseende på deras extrapoleringsförmåga REF och deras beräkningskomplexitet är linjär.
Model selection for incremental learning of generalizable movement primitives
{'venue': '2017 18th International Conference on Advanced Robotics (ICAR)', 'journal': '2017 18th International Conference on Advanced Robotics (ICAR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}