• Vi presenterar ett syntaktiskt sätt att lära sig robotimitationer. • Den fångar återanvändbara arbetsstrukturer i form av probabilistisk aktivitets grammatik. • Vi strävar efter att lära oss med ett relativt litet antal prover under bullriga förhållanden. • Vi utvärderar både syntetiska och två humanoida robotexperiment i verkligheten. • Vår metod visar på förbättring av imitationslärande jämfört med andra metoder. a r t i c l e i n f o Detta dokument beskriver en syntaktisk metod för imitation av lärande som fångar viktiga arbetsstrukturer i form av probabilistisk aktivitet grammatik från ett relativt litet antal prover under bullriga förhållanden. Vi visar att dessa lärda grammatiker kan tillämpas rekursivt för att hjälpa till att känna igen oförutsedda, mer komplicerade uppgifter som delar underliggande strukturer. Grammatikerna tvingar fram en observation för att vara förenlig med tidigare observerade beteenden som kan korrigera oväntade, utom-kontext åtgärder på grund av fel av observatören och / eller demonstrator. För att uppnå detta mål söker vår metod (1) aktivt efter ofta förekommande actionsymboler som är delmängder av indataprover för att avslöja demonstrationens hierarkiska struktur, och (2) beaktar osäkerheten hos indatasymboler på grund av ofullständiga lågnivådetektorer. Vi utvärderar den föreslagna metoden med hjälp av både syntetisk data och två uppsättningar av verkliga humanoid robot experiment. I våra Towers of Hanoi experiment, roboten lär sig de viktiga begränsningarna i pusslet efter att observera demonstranter lösa det. I vårt Dance Imitation experiment lär roboten sig 3 typer av danser från mänskliga demonstrationer. Resultaten tyder på att vår metod under en rimlig mängd buller kan fånga upp de återanvändbara arbetsstrukturerna och generalisera dem för att klara av rekursioner.
REF fångade de probabilistiska aktivitets grammatikerna från data för imitationslärande.
A syntactic approach to robot imitation learning using probabilistic activity grammars
{'venue': 'Robotics Auton. Syst.', 'journal': 'Robotics Auton. Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}