通过观看人类示范学习机器人手眼协调：一种任务函数逼近方法
机器人学
2020-11-20 v2
摘要
我们提出一种机器人手眼协调学习方法，可通过观看人类示范直接学习视觉任务规范。任务规范表示为任务函数，该函数利用逆强化学习(IRL)通过推断状态变化间的微分奖励进行学习。所学任务函数随后用作为非校准视觉伺服(UVS)控制器设计的执行阶段中的连续反馈。我们所提方法可直接从原始视频中学习，从而免除了对手工设计任务规范的需求。它还能通过直接逼近任务函数提供任务可解释性。此外，得益于传统 UVS 控制器的使用，我们的训练过程高效，且所学策略独立于特定机器人平台。我们设计了多种实验表明，对于某一自由度(DOF)任务，我们的方法无需事先重训练即可适应目标位置、背景、光照与遮挡中的任务/环境变化。
引用
@article{arxiv.1810.00159,
title = {Robot eye-hand coordination learning by watching human demonstrations: a task function approximation approach},
author = {Jun Jin and Laura Petrich and Masood Dehghan and Zichen Zhang and Martin Jagersand},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.00159},
year = {2020}
}
备注
Accepted in ICRA 2019