Den senaste tidens framgång med maskininlärning på många områden har varit överväldigande, vilket ofta leder till falska förväntningar när det gäller förmågan till beteendeinlärning inom robotik. I denna undersökning analyserar vi det aktuella tillståndet för maskininlärning för robotiska beteenden. Vi kommer att ge en bred översikt över beteenden som har lärts och använts på riktiga robotar. Vårt fokus ligger på kinematiska eller sensoriskt komplexa robotar. Detta inkluderar humanoida robotar eller delar av humanoida robotar, till exempel legerade robotar eller robotvapen. Vi kommer att klassificera presenterade beteenden efter olika kategorier och vi kommer att dra slutsatser om vad som kan läras och vad som bör läras. Dessutom kommer vi att ge en syn på problem som är utmanande idag men som kan lösas genom maskininlärning i framtiden och hävdar att klassisk robotik och andra metoder från artificiell intelligens bör integreras mer med maskininlärning för att bilda kompletta, autonoma system.
I REF, Fabisch et al. kartlagt tekniken för beteendeinlärning av robotar, som inkluderade humanoida robotar, legerade robotar och robotvapen.
A Survey of Behavior Learning Applications in Robotics -- State of the Art and Perspectives
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}