Omvänd optimal kontroll (IOC) förutsätter att demonstrationer är lösningen på ett optimalt kontrollproblem med okända underliggande kostnader, och extraherar parametrar för dessa underliggande kostnader. Vi föreslår ramen för omvänd Karush- Kuhn-Tucker (KKT), som förutsätter att demonstrationerna uppfyller KKT villkor av en okänd underliggande begränsad optimering problem, och extraherar parametrar av detta underliggande problem. Med hjälp av detta kan vi utnyttja det senare för att extrahera relevanta uppgiftsutrymmen och parametrar för en kostnadsfunktion för färdigheter som involverar kontakter. För en typisk linjär parameterisering av kostnadsfunktioner minskar detta till ett kvadratiskt program, vilket garanterar garanterad och mycket effektiv konvergens, men vi kan också hantera godtyckliga icke-linjära parameteriseringar av kostnadsfunktioner. Vi presenterar också en icke-parametrisk variant av omvänd KKT som representerar kostnadsfunktionen som en funktion i att reproducera kärnan Hilbert utrymmen. Syftet med vår strategi är att driva lärandet från demonstration till mer komplexa manipulationsscenarier som inkluderar interaktionen med objekt och därmed förverkligandet av kontakter/constraints inom rörelsen. Vi visar tillvägagångssättet för manipulation uppgifter som att skjuta en låda, stänga en låda och öppna en dörr.
Exempelvis föreslås en ram för omvänd KKT i REF för att återvinna kostnadsfunktioner under objektmanipulering.
Inverse KKT: Learning cost functions of manipulation tasks from demonstrations
{'venue': None, 'journal': 'The International Journal of Robotics Research', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}