論文の概要: Heterogeneous Learning from Demonstration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.09569v2
• Date: Tue, 14 Apr 2020 19:29:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-06 07:30:38.869795
• Title: Heterogeneous Learning from Demonstration
• Title（参考訳）: 実演からの異種学習
• Authors: Rohan Paleja, Matthew Gombolay
• Abstract要約: ベイズ推定に基づく異種実証から学習する枠組みを提案する。 実世界におけるStarCraft IIのゲームプレイデータセットに対する一組のアプローチを評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The development of human-robot systems able to leverage the strengths of both humans and their robotic counterparts has been greatly sought after because of the foreseen, broad-ranging impact across industry and research. We believe the true potential of these systems cannot be reached unless the robot is able to act with a high level of autonomy, reducing the burden of manual tasking or teleoperation. To achieve this level of autonomy, robots must be able to work fluidly with its human partners, inferring their needs without explicit commands. This inference requires the robot to be able to detect and classify the heterogeneity of its partners. We propose a framework for learning from heterogeneous demonstration based upon Bayesian inference and evaluate a suite of approaches on a real-world dataset of gameplay from StarCraft II. This evaluation provides evidence that our Bayesian approach can outperform conventional methods by up to 12.8$%$.
• Abstract（参考訳）: 人間とロボットの双方の強みを活用できる人間ロボットシステムの開発は、産業や研究にまたがる先進的かつ幅広い影響により、大いに求められている。 ロボットが高度な自律性を持ち、手動作業や遠隔操作の負担を軽減しない限り、これらのシステムの真の可能性は到達できないと我々は信じている。 このレベルの自律性を達成するためには、ロボットは人間のパートナーとスムーズに働き、明確な命令なしでニーズを推測する必要がある。 この推論では、ロボットはパートナーの異質性を検出して分類する必要がある。 本稿では,ベイズ推定に基づく異種実演から学習するためのフレームワークを提案し,StarCraft IIの現実的なゲームプレイデータセットに対する一組のアプローチを評価する。 この評価は、ベイズ的アプローチが従来の手法を最大12.8$%$で上回ることを示す。

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