Sammanfattning En ny uppgift instruktionsmetod för framtida intelligenta robotar presenteras. I vår metod lär sig en robot återanvändbara uppgiftsplaner genom att se en människa utföra monteringsuppgifter. Funktionella enheter och arbetsalgoritmer för visuell igenkänning och analys av mänskliga aktionssekvenser presenteras. Det övergripande systemet är modellbaserat och integrerat på symbolisk nivå. Temporär segmentering av en kontinuerlig uppgiftsprestanda till meningsfulla enheter och identifiering av varje operation behandlas i realtid genom samtidiga igenkänningsprocesser under aktiv uppmärksamhetskontroll. Beroendet mellan monteringsoperationer i den erkända åtgärdssekvensen analyseras, vilket resulterar i en hierarkisk uppgiftsplan som beskriver uppgiftens struktur på högre nivå. I en annan arbetsyta med olika initialtillstånd återingriper och genomför systemet uppgiftsplanen för att uppnå ett likvärdigt mål. Metodens eektivitet stöds av experimentella resultat med blockmonteringsuppgifter.
I REF ser en robotagent en mänsklig lärare utföra en enkel monteringsuppgift i en bordsmiljö.
Learning by Watching: Extracting Reusable Task Knowledge from Visual Observation of Human Performance
{'venue': 'IEEE Transactions on Robotics and Automation', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}