En av de mest grundläggande färdigheter en robot bör ha är att förutsäga effekten av fysiska interaktioner med objekt i miljön. Detta möjliggör ett optimalt handlingsval för att nå ett visst måltillstånd. Traditionellt beskrivs dessa dynamiker av fysikbaserade analytiska modeller, som dock kan vara mycket svåra att hitta för komplexa problem. På senare tid har vi sett inlärningsmetoder som kan förutsäga effekten av mer komplexa fysiska interaktioner direkt från sensorisk ingång. Det är dock en öppen fråga hur långt dessa modeller generaliseras utöver sina träningsdata. I detta arbete analyserar vi hur analytiska och lärda modeller kan kombineras för att utnyttja det bästa av båda världarna. Som fysisk interaktionsuppgift använder vi planar push, där det finns en välkänd analytisk modell och en stor verklig datauppsättning. Vi föreslår att använda ett neuralt nätverk för att omvandla rå sensorisk data till en lämplig representation som kan konsumeras av den analytiska modellen och jämföra detta tillvägagångssätt att använda neurala nätverk för både, perception och förutsägelse. Våra resultat visar att den kombinerade metoden överträffar den rent lärda versionen i form av noggrannhet och generalisering för att driva åtgärder som inte setts under utbildningen. Det utför också jämförbara med den analytiska modell som tillämpas på marken sanning ingångsvärden, trots att använda rå sensoriska data som ingång.
Kloss m.fl. REF fokuserar på frågan om noggrannhet och generalisering i kombinerade neural-analytiska modeller.
Combining learned and analytical models for predicting action effects
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}