一种基于软零空间投影器的非参数技能表示用于快速泛化
机器人学
2023-03-07 v2 人工智能
机器学习
摘要
在过去二十年中，机器人学界出现了各种运动表示方法，它们被广泛使用，尤其在行为克隆中，用于紧凑编码和泛化技能。其中，概率方法因其对变化、相关性的编码以及对新任务条件的适应性而占据了重要地位。然而，由于需要参数重优化（常涉及计算代价高昂的操作），对此类基元进行调制往往很繁琐。本文推导了一种包含零空间投影器的非参数运动基元公式。我们表明，该公式允许以 O(n2) 的计算复杂度快速高效地生成运动，且不涉及复杂度为 O(n3) 的矩阵求逆。这是通过利用零空间跟踪次要目标实现的，其精度由训练数据集决定。利用一个与时间输入相关的二维示例，我们表明我们的非参数解优于最先进的参数化方法。对于具有高维输入的示范技能，我们表明它也允许即时适应。
引用
@article{arxiv.2209.08522,
title = {A Non-parametric Skill Representation with Soft Null Space Projectors for Fast Generalization},
author = {João Silvério and Yanlong Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.08522},
year = {2023}
}
备注
To appear at ICRA'23