通过观看人类演示进行视觉几何技能推断
机器人学
2020-11-20 v2
摘要
我们研究从人类演示视频中学习操纵技能的问题,通过推断几何特征之间的关联关系。本工作的动机源于如下观察:人类在执行眼手协调任务时,利用几何基元定义任务,而几何控制误差驱动任务执行。我们提出一种基于图的核回归方法,使用增量最大熵逆强化学习(InMaxEnt IRL)从人类演示视频中直接推断底层关联约束。习得的技能推断提供人类可读的任务定义,并输出可直接接入传统控制器的控制误差。我们的方法消除了传统方法(例如基于特征的视觉伺服)所需的繁琐特征选择与鲁棒特征跟踪器之需。实验表明,即便仅有一段人类演示视频,我们的方法也能推断正确的几何关联,并能在方差下良好泛化。
引用
@article{arxiv.1911.04418,
title = {Visual Geometric Skill Inference by Watching Human Demonstration},
author = {Jun Jin and Laura Petrich and Zichen Zhang and Masood Dehghan and Martin Jagersand},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.04418},
year = {2020}
}
备注
Accepted in ICRA 2020