Imitationslärande har traditionellt använts för att lära sig en enda uppgift genom demonstrationer av detta. Kravet på strukturerade och isolerade demonstrationer begränsar skalbarheten av imitationslärande tillvägagångssätt eftersom de är svåra att tillämpa på verkliga scenarier, där robotar måste kunna utföra en mängd uppgifter. I detta dokument föreslår vi en multimodal ram för imitationslärande som kan segmentera och imitera färdigheter från omärkta och ostrukturerade demonstrationer genom att lära sig färdighetssegmentering och imitationslärande gemensamt. De omfattande simuleringsresultaten visar att vår metod effektivt kan separera demonstrationerna till individuella färdigheter och lära sig att efterlikna dem med hjälp av en enda multimodal politik. Videon av våra experiment finns på
Detta beslut träder i kraft dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. föreslå en multi-modell imitation lärande ram som separerar videosegment i olika färdigheter banor och imitera de demonstrerade färdigheter gemensamt REF.
Multi-Modal Imitation Learning from Unstructured Demonstrations using Generative Adversarial Nets
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}