論文の概要: Interactive Robot Training for Non-Markov Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.02232v2
• Date: Sat, 28 Nov 2020 17:03:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-26 13:26:52.941745
• Title: Interactive Robot Training for Non-Markov Tasks
• Title（参考訳）: 非マルコフ課題のための対話型ロボット訓練
• Authors: Ankit Shah, Samir Wadhwania, Julie Shah
• Abstract要約: 本研究では,教師が提示した2つのデモからロボットを学習することのできる,ベイズ的対話型ロボット訓練フレームワークを提案する。 また、タスク実行を最も不確実な受け入れ可能性で識別するためのアクティブな学習手法を提案する。 我々は,ロボットにディナーテーブルをセットするように教えるユーザスタディを通じて,現実の環境でのアプローチの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.252236971703546
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Defining sound and complete specifications for robots using formal languages is challenging, while learning formal specifications directly from demonstrations can lead to over-constrained task policies. In this paper, we propose a Bayesian interactive robot training framework that allows the robot to learn from both demonstrations provided by a teacher, and that teacher's assessments of the robot's task executions. We also present an active learning approach -- inspired by uncertainty sampling -- to identify the task execution with the most uncertain degree of acceptability. Through a simulated experiment, we demonstrate that our active learning approach identifies a teacher's intended task specification with an equivalent or greater similarity when compared to an approach that learns purely from demonstrations. Finally, we demonstrate the efficacy of our approach in a real-world setting through a user-study based on teaching a robot to set a dinner table.
• Abstract（参考訳）: 形式言語を使用したロボットの健全かつ完全な仕様定義は難しいが、デモから直接形式仕様を学ぶことは、過度に制約されたタスクポリシにつながる可能性がある。 本稿では,教師が提供する実演と,教師によるタスク実行の評価から学ぶことができる対話型ロボット訓練フレームワークを提案する。 また、不確実サンプリングにインスパイアされたアクティブな学習手法を提案し、タスクの実行を最も不確実な受け入れ可能性で識別する。 シミュレーション実験により,実演から純粋に学習する手法と比較して,教師の意図した課題仕様を同等あるいはそれ以上の類似性で識別できることが実証された。 最後に,ロボットにディナーテーブルをセットするように教えるユーザスタディを通じて,現実の環境でのアプローチの有効性を実証する。

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