基于高斯过程的机器人示教学习
机器人学
2023-02-24 v2
摘要
随着自主程度的提高，机器人被要求执行日益复杂的操作任务。示教学习正成为一种有前景的范式，用于将技能迁移给机器人。它通过观察人类示教者执行的运动来隐式学习任务约束，从而能够实现自适应行为。我们提出了一种新颖的基于高斯过程的示教学习方法。这种概率表示能够对多次示教进行泛化，并编码任务不同阶段中的变异性。在本文中，我们探讨了如何利用高斯过程有效地从任务空间中的轨迹学习策略。我们还提出了一种方法，用于高效地调整策略以满足新要求，并根据任务变异性调节机器人行为。该方法通过使用 TIAGo 机器人进行的真实世界应用加以说明。
引用
@article{arxiv.2002.09979,
title = {Gaussian-Process-based Robot Learning from Demonstration},
author = {Miguel Arduengo and Adrià Colomé and Joan Lobo-Prat and Luis Sentis and Carme Torras},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.09979},
year = {2023}
}
备注
8 pages, 10 figures