基于演示采样的抓取主动与迁移学习
机器人学
2017-01-05 v1
摘要
我们推测人类早在婴儿阶段就借助两个关键过程开始获得抓取技能。首先，婴儿试图通过模仿人类来学习已知物体的抓取。其次，在此过程中获得的知识被复用于学习抓取新颖物体。我们认为，这些主动与迁移学习的过程归结为在物体上进行抓取的随机搜索，并由先验经验适当偏置。在本文中，我们介绍了基于核自适应、模式跳跃马尔可夫链蒙特卡洛的已知物体抓取主动学习以及新颖物体抓取迁移学习。我们的实验显示了我们所提出学习方法有前景的适用性。
引用
@article{arxiv.1611.06367,
title = {Active and Transfer Learning of Grasps by Sampling from Demonstration},
author = {Philipp Zech and Justus Piater},
journal= {arXiv preprint arXiv:1611.06367},
year = {2017}
}
备注
6 pages, 3 figures, 3 tables, technical report. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:1611.06366