Modern robotik är på väg mot allt mer samverkande människarobotinteraktion. Verktyg som accelerationspolicyer kan naturligtvis stödja förverkligandet av reaktiva, anpassningsbara och kompatibla robotar. Dessa verktyg kräver att vi modellerar systemdynamiken exakt - en svår uppgift. Det grundläggande problemet är fortfarande att simulering och verklighet skiljer sig åt-vi vet inte hur man exakt ändrar en robots tillstånd. Den senaste tidens forskning om att förbättra modeller för omvänd dynamik har därför varit inriktad på att använda maskininlärningsteknik. Traditionella inlärningstekniker tränar på de faktiska realiserade accelerationerna, istället för politikens önskade accelerationer, som är en indirekt datakälla. Här visar vi hur ytterligare en träningssignal – mätt vid önskad acceleration – kan härledas från en återkopplingssignal. Detta skapar effektivt en andra datakälla för lärande omvänt dynamiska modeller. Dessutom visar vi hur både den traditionella och denna nya datakälla kan användas för att träna uppgiftsspecifika modeller av den omvända dynamiken, när den används självständigt eller kombinerat. Vi analyserar användningen av både datakällor i simulering och visar dess effektivitet på en verklig robotplattform. Vi visar att vårt system gradvis förbättrar den inlärda omvänt dynamik modellen, och när du använder båda datakällor kombineras konvergerar mer konsekvent och snabbare.
Resultaten i Ref visar hur man kombinerar direkt och indirekt lärande för att påskynda inlärningen av den omvända dynamiken.
A new data source for inverse dynamics learning
{'venue': '2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}