Abstract-Vi studerar användningen av olika viktningsmekanismer i robotinlärning för att representera en rörelse som en kombination av linjära system. Kinestetisk undervisning används för att förvärva en färdighet från demonstrationer som sedan reproduceras av roboten. Systemens beteende analyseras när roboten möter perturbation som introduceras av användaren fysiskt interagerar med roboten för att tillfälligt stoppa uppgiften. Vi föreslår användning av en dold Semi-Markov modell (HSMM) representation för att inkapsla varaktighet och position information på ett robust sätt med parameterisering om inblandning av tid och utrymme begränsningar. Tillvägagångssättet testas i simulering och i två robotexperiment, där en 7 DOFs manipulator lärs att spela en melodi genom att trycka på tre stora nycklar och att dra ett modelltåg på dess spår.
Nyligen experimenterade vi med användningen av HSMM i robotapplikationer, genom att kontrastera det till en uppsättning olika grafiska modellbaserade metoder REF.
Encoding the time and space constraints of a task in explicit-duration Hidden Markov Model
{'venue': '2011 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2011 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}