Modellering av fysiska människa-robot samarbeten är i allmänhet ett utmanande problem på grund av den oförutsägbara karaktären av mänskligt beteende. För att ta itu med denna fråga presenterar vi ett dataeffektivt ramverk för förstärkningslärande som gör det möjligt för en robot att lära sig att samarbeta med en mänsklig partner. Roboten lär sig uppgiften av sina egna sensorimotoriska upplevelser på ett oövervakat sätt. Osäkerheten i interaktionen är modellerad med Gaussian processer (GP) för att genomföra en framåt modell och en handlingsvärde funktion. Optimalt val av åtgärder med tanke på den osäkra GP-modellen säkerställs genom Bayesian optimering. Vi tillämpar ramverket för ett scenario där en människa och en PR2-robot gemensamt styr bollens position på en planka baserad på vision och kraft/torkdata. Våra experimentella resultat visar att den föreslagna metoden är lämplig när det gäller snabbt och dataeffektivt modellinlärning, optimalt handlingsval under osäkerhet och lika rolldelning mellan partnerna.
I REF används en RL-algoritm för en robot för att lära sig spela ett spel med en mänsklig partner.
A sensorimotor reinforcement learning framework for physical Human-Robot Interaction
{'venue': '2016 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2016 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}