arXiv Robotics· A K M Nadimul Haque, Fouad Sukkar, Sheila Sutjipto, Cedric Le Gentil, Marc G. Carmichael, Teresa Vidal-Calleja·· 4 小时前AI 评分31
基于高斯过程的机器人技能学习与自适应框架
Towards Robot Skill Learning and Adaptation with Gaussian Processes
AI 导读
一项新研究提出用带稀疏 via-points 的高斯过程（GP）建模机器人技能，并给出三种自适应方法：保持演示速度的 via-points 优化智能体、复现该优化输出的行为克隆智能体，以及可在线修改 via-points 的 RL 智能体。在抽屉开启、方块推动和杆件操作三项任务的仿真与硬件测试中，三种方法成功率均超过所有基准，并取得高余弦相似度和低速度幅值误差，表明运动学轮廓得到较好保留。
来源：arXiv Robotics · arxiv.org