在轮椅网球中利用人类反馈进行基元优化
机器人学
2023-01-02 v1
摘要
敏捷机器人技术提出了一个艰巨挑战，机器人以高速运动，需要精确和低延迟的感知与控制。创建完成手头任务同时安全执行的敏捷运动，是敏捷机器人获得人类信任的关键要求。这需要设计灵活且在世界约束上保持知识的新方法。在本文中，我们考虑为轮椅网球机器人上击打落地球这一具有挑战性的敏捷移动操作任务构建灵活自适应控制器的问题。我们提出并评估了对使用概率运动基元（ProMP）框架学习击球行为工作的扩展，通过（1）在敏捷移动操作装置上展示所学基元的安全执行，以及（2）提出一种利用人类对执行轨迹的评价性反馈的在线基元精炼过程。
引用
@article{arxiv.2212.14403,
title = {Utilizing Human Feedback for Primitive Optimization in Wheelchair Tennis},
author = {Arjun Krishna and Zulfiqar Zaidi and Letian Chen and Rohan Paleja and Esmaeil Seraj and Matthew Gombolay},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.14403},
year = {2023}
}
备注
Workshop paper at Learning for Agile Robotics Workshop, CoRL 2022