Abstract-Humans liksom humanoid robotar kan använda ett stort antal grader av frihet för att lösa mycket komplexa motoriska uppgifter. Den höga dimensionaliteten av dessa motoriska uppgifter ger svårigheter att styra problem och maskininlärning algoritmer. Det är dock välkänt att många mänskliga rörelsers inneboende dimensionalitet är liten jämfört med antalet använda doF, och därför kan rörelserna representeras av ett litet antal synergier som kodar kopplingarna mellan doF:er. I detta dokument vill vi tillämpa Dimensionality Reduction (DR) på en nyligen genomförd rörelserepresentation som används inom robotik, kallad Probabilistic Movement Primitives (ProMP). Även om ProMP har visat sig ha många fördelar, de lider med den höga dimensionaliteten i ett robotsystem som antalet parametrar för en ProMP skalor fyrsidigt med dimensionalitet. Vi använder probablistiska dimensionsreduktionstekniker baserade på förväntan maximering för att extrahera de okända synergierna från en given uppsättning demonstrationer. ProMP-representationen uppskattas nu i synergiernas låga dimension. Vi visar att vår dimensionsminskning är mer effektiv både för kodning av en bana från data och för tillämpning av Förstärkning Lärande med Relativ Entropi Policy Search (REPS).
I REF beaktas en linjär projektion i det latenta utrymmet i konfigurationsutrymmet, liksom anpassning av projektionsmatrisen i RL-sammanhang.
Dimensionality reduction for probabilistic movement primitives
{'venue': '2014 IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots', 'journal': '2014 IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}