学习发球：一种新示教学习框架的实验研究
机器人学
2019-03-19 v2
摘要
示教学习是一种向机器人展示成功行为示例的简便且直观的方式。然而，人类优化或利用其自身身体而非机器人身体（在机器人学中通常称为具身问题）这一事实，常常阻碍工业机器以直接的方式执行任务。所展示的运动往往不能或无法有效利用机器人的自由度，并且还存在过多的执行误差。在本文中，我们探索了解决这些缺陷的多种方案。具体而言，我们从若干次成功的乒乓球发球的示教中学习稀疏的运动基元参数。使用我们的过程所学习的参数数量与机器人的自由度无关。此外，它们可以根据在回归任务中的重要性进行排序。学习少量可排序的参数对于克服强化学习中的维数灾难是一个理想特性。基于所学习的运动基元在 Barrett WAM 上进行的乒乓球发球初步真实机器人实验表明，该表示能够以少量参数成功捕捉运动的风格。
引用
@article{arxiv.1810.12950,
title = {Learning to serve: an experimental study for a new learning from demonstrations framework},
author = {Okan Koc and Jan Peters},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.12950},
year = {2019}
}