Abstract-Robots som interagerar med människor måste lära sig att inte bara anpassa sig till olika mänskliga partners utan också till nya interaktioner. En sådan inlärningsform kan uppnås genom demonstrationer och imitationer. En nyligen införd metod för att lära sig interaktioner från demonstrationer är ramen för interaktion Primitives. Även om denna ram är begränsad för att representera och generalisera ett enda interaktionsmönster, i praktiken kan interaktioner mellan en människa och en robot bestå av många olika mönster. För att övervinna denna begränsning föreslår detta dokument en blandning av interaktion Primitives för att lära sig flera interaktionsmönster från omärkta demonstrationer. Speciellt den föreslagna metoden använder Gaussian Blandning Modeller för interaktion Primitives för att modellera icke-linjära korrelationer mellan rörelserna av de olika agenterna. Vi validerar vår algoritm med två experiment som involverar interaktiva uppgifter mellan en människa och en lätt robotarm. I den första jämför vi vår föreslagna metod med konventionella interaktionsprimitiver i ett leksaksproblemscenario där roboten och människan inte är linjärt korrelerade. I den andra, Vi presenterar ett proof-of-concept experiment där roboten hjälper en människa att montera en låda.
Blandning av interaktion primitiva har också föreslagits REF.
Learning multiple collaborative tasks with a mixture of Interaction Primitives
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}