För att på ett robust sätt kunna utföra en uppgift under miljöosäkerhet måste en robot kunna anpassa sig reaktivt till förändringar som uppstår i dess miljö. Miljöförändringarna återspeglas vanligen i avvikelser i sensoriska spår från nominella. Dessa avvikelser i sensoriska spår kan användas för att driva planen anpassning, och för detta ändamål krävs en feedback modell. Återkopplingsmodellen kartlägger avvikelserna i sensoriska spår till rörelseplanens anpassning. I detta dokument utvecklar vi en allmän datadriven ram för att lära sig en återkopplingsmodell från demonstrationer, som ersätter handdesignprocesser. Vi använder en variant av en radiell basfunktionsnätverksstruktur -med rörelsefaser som kärncentra-som i allmänhet kan tillämpas för att representera alla återkopplingsmodeller för rörelseprimära. För att visa effektiviteten i vårt ramverk, testar vi det på uppgiften att skrapa på en tiltbräda. I denna uppgift lär vi oss en reaktiv policy i form av orienteringsanpassning, baserad på avvikelser av taktila sensorspår. Som ett bevis på vår metod ger vi utvärderingar på en antropomorf robot.
Sutanto m.fl. REF lär sig en taktil återkopplingsmodell för en bana-centrerad reaktiv politik.
Learning Sensor Feedback Models from Demonstrations via Phase-Modulated Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}