Vi presenterar ett ramverk för automatiskt lärande av mänskliga användarmodeller från gemensamma aktionsdemonstrationer som gör det möjligt för en robot att beräkna en robust policy för ett samarbete med en människa. För det första är de demonstrerade handlingssekvenserna grupperade i olika mänskliga typer med hjälp av en oövervakad inlärningsalgoritm. En belöningsfunktion inlärs sedan för varje typ genom anställning av en omvänd förstärkning av inlärningsalgoritm. Den lärda modellen införlivas sedan i en blandning-observability Markov beslutsprocess (MOMDP) formulering, där den mänskliga typen är en delvis observerbar variabel. Med detta ramverk kan vi på nätet dra slutsatsen den mänskliga typen av en ny användare som inte ingick i träningssetet, och kan beräkna en policy för roboten som kommer att anpassas till den här användarens önskemål. I ett försök med mänskliga ämnen (n = 30) var deltagarna mer överens om att roboten förväntade sig sina åtgärder när den arbetade med en robot som införlivade det föreslagna ramverket (p < 0,01), jämfört med manuellt kommenterade robotåtgärder. I försök där deltagarna ställdes inför svårigheter att kommentera robotåtgärderna för att slutföra uppgiften, förbättrade det föreslagna ramverket avsevärt teameffektiviteten (p < 0,01). Roboten som införlivar ramverket befanns också vara mer lyhörd för mänskliga åtgärder jämfört med politik som beräknas med hjälp av en handkodad belöningsfunktion av en domänexpert (p < 0,01). Dessa resultat visar att genom att lära sig mänskliga användarmodeller från gemensamma aktionsdemonstrationer och koda dem i en MOMDP-formalism kan man stödja ett effektivt samarbete mellan människor och roboter.
Nikolaidis m.fl. REF föreslog att man skulle sluta sig till den mänskliga typen eller preferensen på nätet med hjälp av modeller som lärts av demonstrationer av gemensamma åtgärder.
Efficient Model Learning from Joint-Action Demonstrations for Human-Robot Collaborative Tasks
{'venue': "HRI '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}