Vi föreslår en inlärnings-från-demonstration strategi för grundåtgärder från expertdata och en algoritm för att använda dessa åtgärder för att utföra en uppgift i nya miljöer. Vår strategi är baserad på en tillämpning av provtagningsbaserad rörelseplanering för att söka igenom trädet av diskreta, hög nivå åtgärder konstruerade från en symbolisk representation av en uppgift. Rekursiv provtagningsbaserad planering används för att utforska utrymmet för eventuella kontinuerliga ögonblicksbilder av dessa åtgärder. Vi visar nyttan av vår strategi med en magnetisk struktur montering uppgift, visar att roboten kan intelligent välja en sekvens av åtgärder i olika delar av arbetsytan och i närvaro av hinder. Detta tillvägagångssätt kan bättre anpassas till nya miljöer genom att man väljer rätt åtgärder på hög nivå för den särskilda miljön samtidigt som man tar hänsyn till människors preferenser. Bilda. 1 : UR5 utför en del av en struktur montering uppgift genom att greppa en länk objekt för att ansluta den till en nod. Åtgärder och mål definierades genom mänskliga demonstrationer. Inte (hand upptagen) In-hand(länk1) Nära(länk1), Nära(länk1-grasp2) Nära(node1), Nära(node1-grasp1) Nära(länk1), Nära(länk1-grasp1) In-hand(länk1) In-hand(node1)
föreslog ett tillvägagångssätt som bygger på en symbolisk beskrivning av en uppgift att utföra provtagningsbaserad rörelseplanering baserad på åtgärder som lärts av expertdemonstrationer REF.
Do what i want, not what i did: Imitation of skills by planning sequences of actions
{'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']}