Robot Learning
로봇 학습
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Robot Learning sentence examples within Enhance Robot Learning
This talk will highlight recent advances in a number of key areas to improve the manipulation capabilities of autonomous robots, including methods to accurately model the dynamics of the robot and contact forces, sensors and signal processing algorithms to provide improved perception, optimization-based decision-making and control techniques, as well as new methods of interactivity to accelerate and enhance robot learning.
이 강연에서는 로봇의 역학과 접촉력을 정확하게 모델링하는 방법, 향상된 인식, 최적화 기반 의사 결정을 제공하기 위한 센서 및 신호 처리 알고리즘을 포함하여 자율 로봇의 조작 기능을 개선하기 위한 여러 핵심 영역의 최근 발전 사항을 강조합니다. 로봇 학습을 가속화하고 향상시키기 위한 새로운 상호 작용 방식뿐만 아니라 제작 및 제어 기술.
이 강연에서는 로봇의 역학과 접촉력을 정확하게 모델링하는 방법, 향상된 인식, 최적화 기반 의사 결정을 제공하기 위한 센서 및 신호 처리 알고리즘을 포함하여 자율 로봇의 조작 기능을 개선하기 위한 여러 핵심 영역의 최근 발전 사항을 강조합니다. 로봇 학습을 가속화하고 향상시키기 위한 새로운 상호 작용 방식뿐만 아니라 제작 및 제어 기술.
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In surgical workflow analysis and training in robot-assisted surgery, automatic task segmentation could significantly reduce the manual labeling time and enhance robot learning efficiency.
로봇 보조 수술의 수술 워크플로 분석 및 교육에서 자동 작업 분할은 수동 라벨링 시간을 크게 줄이고 로봇 학습 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
로봇 보조 수술의 수술 워크플로 분석 및 교육에서 자동 작업 분할은 수동 라벨링 시간을 크게 줄이고 로봇 학습 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
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Robot Learning sentence examples within Efficient Robot Learning
The ability to transfer a policy from one environment to another is a promising avenue for efficient robot learning in realistic settings where task supervision is not available.
한 환경에서 다른 환경으로 정책을 이전하는 기능은 작업 감독을 사용할 수 없는 현실적인 설정에서 효율적인 로봇 학습을 위한 유망한 방법입니다.
한 환경에서 다른 환경으로 정책을 이전하는 기능은 작업 감독을 사용할 수 없는 현실적인 설정에서 효율적인 로봇 학습을 위한 유망한 방법입니다.
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Because of these features, RMP2 can be treated as a structured policy class for efficient robot learning that is suitable for encoding domain knowledge.
이러한 특징 때문에 RMP2는 도메인 지식 인코딩에 적합한 효율적인 로봇 학습을 위한 구조화된 정책 클래스로 취급될 수 있습니다.
이러한 특징 때문에 RMP2는 도메인 지식 인코딩에 적합한 효율적인 로봇 학습을 위한 구조화된 정책 클래스로 취급될 수 있습니다.
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Robot Learning sentence examples within Autonomou Robot Learning
In this thesis work, we claim that the efficiency of autonomous robot learning can be boosted by two strategies.
본 논문에서는 두 가지 전략으로 자율 로봇 학습의 효율성을 높일 수 있다고 주장한다.
본 논문에서는 두 가지 전략으로 자율 로봇 학습의 효율성을 높일 수 있다고 주장한다.
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Autonomous robot learning in unstructured environments often faces the problem that the dimensionality of the search space is too large for practical applications.
구조화되지 않은 환경에서의 자율 로봇 학습은 종종 검색 공간의 차원이 실제 적용에 너무 크다는 문제에 직면합니다.
구조화되지 않은 환경에서의 자율 로봇 학습은 종종 검색 공간의 차원이 실제 적용에 너무 크다는 문제에 직면합니다.
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Robot Learning sentence examples within Supervised Robot Learning
We use a state-of-the-art self-supervised robot learning framework (Reinforcement Learning with Imagined Goals (RIG) using Soft Actor-Critic) as baseline for experimental verification.
우리는 실험적 검증을 위한 기준으로 최첨단 자체 지도 로봇 학습 프레임워크(Soft Actor-Critic을 사용하는 RIG(Reinforcement Learning with Imagined Goals)를 사용한 강화 학습)를 사용합니다.
우리는 실험적 검증을 위한 기준으로 최첨단 자체 지도 로봇 학습 프레임워크(Soft Actor-Critic을 사용하는 RIG(Reinforcement Learning with Imagined Goals)를 사용한 강화 학습)를 사용합니다.
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When learning models for real-world robot spatial perception tasks, one might have access only to partial labels: this occurs for example in semi-supervised scenarios (in which labels are not available for a subset of the training instances) or in some types of self-supervised robot learning (where the robot autonomously acquires a labeled training set, but only acquires labels for a subset of the output variables in each instance).
실제 로봇 공간 인식 작업을 위한 모델을 학습할 때 부분 레이블에만 액세스할 수 있습니다. 이는 예를 들어 반 지도 시나리오(레이블이 훈련 인스턴스의 하위 집합에 대해 사용할 수 없는 경우) 또는 일부 유형의 자가 지도 로봇 학습(로봇이 레이블이 지정된 훈련 세트를 자율적으로 획득하지만 각 인스턴스에서 출력 변수의 하위 집합에 대한 레이블만 획득하는 경우).
실제 로봇 공간 인식 작업을 위한 모델을 학습할 때 부분 레이블에만 액세스할 수 있습니다. 이는 예를 들어 반 지도 시나리오(레이블이 훈련 인스턴스의 하위 집합에 대해 사용할 수 없는 경우) 또는 일부 유형의 자가 지도 로봇 학습(로봇이 레이블이 지정된 훈련 세트를 자율적으로 획득하지만 각 인스턴스에서 출력 변수의 하위 집합에 대한 레이블만 획득하는 경우).
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Robot Learning sentence examples within Novel Robot Learning
To this end, we present a novel robot learning framework based on dynamic movement primitives (DMPs), taking into consideration both the positional and contact force profiles for human–robot skills transferring.
이를 위해 우리는 인간-로봇 기술 이전을 위한 위치 및 접촉력 프로파일을 모두 고려하여 동적 움직임 기본 요소(DMP)를 기반으로 하는 새로운 로봇 학습 프레임워크를 제시합니다.
이를 위해 우리는 인간-로봇 기술 이전을 위한 위치 및 접촉력 프로파일을 모두 고려하여 동적 움직임 기본 요소(DMP)를 기반으로 하는 새로운 로봇 학습 프레임워크를 제시합니다.
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ReForm is a novel robot learning sandbox with which we intend to facilitate testing and reproducibility in manipulation research for DLOs.
ReForm은 DLO에 대한 조작 연구에서 테스트 및 재현성을 용이하게 하려는 새로운 로봇 학습 샌드박스입니다.
ReForm은 DLO에 대한 조작 연구에서 테스트 및 재현성을 용이하게 하려는 새로운 로봇 학습 샌드박스입니다.
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Robot Learning sentence examples within robot learning framework
We use a state-of-the-art self-supervised robot learning framework (Reinforcement Learning with Imagined Goals (RIG) using Soft Actor-Critic) as baseline for experimental verification.
우리는 실험적 검증을 위한 기준으로 최첨단 자체 지도 로봇 학습 프레임워크(Soft Actor-Critic을 사용하는 RIG(Reinforcement Learning with Imagined Goals)를 사용한 강화 학습)를 사용합니다.
우리는 실험적 검증을 위한 기준으로 최첨단 자체 지도 로봇 학습 프레임워크(Soft Actor-Critic을 사용하는 RIG(Reinforcement Learning with Imagined Goals)를 사용한 강화 학습)를 사용합니다.
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To this end, we present a novel robot learning framework based on dynamic movement primitives (DMPs), taking into consideration both the positional and contact force profiles for human–robot skills transferring.
이를 위해 우리는 인간-로봇 기술 이전을 위한 위치 및 접촉력 프로파일을 모두 고려하여 동적 움직임 기본 요소(DMP)를 기반으로 하는 새로운 로봇 학습 프레임워크를 제시합니다.
이를 위해 우리는 인간-로봇 기술 이전을 위한 위치 및 접촉력 프로파일을 모두 고려하여 동적 움직임 기본 요소(DMP)를 기반으로 하는 새로운 로봇 학습 프레임워크를 제시합니다.
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Robot Learning sentence examples within robot learning system
This paper introduces the Differentiable Algorithm Network (DAN), a composable architecture for robot learning systems.
이 문서에서는 로봇 학습 시스템을 위한 구성 가능한 아키텍처인 DAN(Differentiable Algorithm Network)을 소개합니다.
이 문서에서는 로봇 학습 시스템을 위한 구성 가능한 아키텍처인 DAN(Differentiable Algorithm Network)을 소개합니다.
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In order to avoid complicated programming difficulties in robot control, we propose an automatic robot learning system which can learn skills from real-world demonstrations by robot.
로봇 제어의 복잡한 프로그래밍 어려움을 피하기 위해 로봇의 실제 데모에서 기술을 배울 수 있는 자동 로봇 학습 시스템을 제안합니다.
로봇 제어의 복잡한 프로그래밍 어려움을 피하기 위해 로봇의 실제 데모에서 기술을 배울 수 있는 자동 로봇 학습 시스템을 제안합니다.
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Robot Learning sentence examples within robot learning method
We take inspiration from robot learning methods to categorize the sensorimotor flow during navigation.
탐색 중 감각 운동 흐름을 분류하기 위해 로봇 학습 방법에서 영감을 얻습니다.
탐색 중 감각 운동 흐름을 분류하기 위해 로봇 학습 방법에서 영감을 얻습니다.
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Compared to tradition programming and robot learning methods, teleoperation approaches shows great potential in assisting the operator to perform and accomplish complex and uncertain tasks.
기존 프로그래밍 및 로봇 학습 방법과 비교하여 원격 조작 접근 방식은 작업자가 복잡하고 불확실한 작업을 수행하고 수행하도록 지원하는 데 큰 잠재력을 보여줍니다.
기존 프로그래밍 및 로봇 학습 방법과 비교하여 원격 조작 접근 방식은 작업자가 복잡하고 불확실한 작업을 수행하고 수행하도록 지원하는 데 큰 잠재력을 보여줍니다.
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Robot Learning sentence examples within robot learning problem
This reason is hypothesized that most of robot learning problems are non-stationary, but AmsGrad assumes the maximum second momentum during learning to be stationarily given.
이는 대부분의 로봇 학습 문제가 비정상적이라고 가정하지만, AmsGrad는 학습 중 최대 2차 운동량이 고정적으로 주어졌다고 가정한다.
이는 대부분의 로봇 학습 문제가 비정상적이라고 가정하지만, AmsGrad는 학습 중 최대 2차 운동량이 고정적으로 주어졌다고 가정한다.
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Robot learning problems are limited by physical constraints, which make learning successful policies for complex motor skills on real systems unfeasible.
로봇 학습 문제는 물리적 제약으로 인해 제한되므로 실제 시스템에서 복잡한 운동 기술에 대한 성공적인 정책을 학습하는 것은 불가능합니다.
로봇 학습 문제는 물리적 제약으로 인해 제한되므로 실제 시스템에서 복잡한 운동 기술에 대한 성공적인 정책을 학습하는 것은 불가능합니다.
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Robot Learning sentence examples within robot learning strategy
As part of an ongoing project to use robots as motivational break-taking aids, we present Cozmo behaviors that could function as the action space of a future robot learning strategy.
로봇을 동기 부여 보조 장치로 사용하기 위한 진행중인 프로젝트의 일환으로 우리는 미래 로봇 학습 전략의 행동 공간으로 기능할 수 있는 Cozmo 행동을 제시합니다.
로봇을 동기 부여 보조 장치로 사용하기 위한 진행중인 프로젝트의 일환으로 우리는 미래 로봇 학습 전략의 행동 공간으로 기능할 수 있는 Cozmo 행동을 제시합니다.
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This paper investigates Active Robot Learning strategies that take into account the effort of the user in an interactive learning scenario.
이 논문은 대화형 학습 시나리오에서 사용자의 노력을 고려한 능동 로봇 학습 전략을 조사합니다.
이 논문은 대화형 학습 시나리오에서 사용자의 노력을 고려한 능동 로봇 학습 전략을 조사합니다.
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Robot Learning sentence examples within robot learning companion
This paper introduces BINBOT: a low-cost robot learning companion capable of teaching children basic concepts through binary questions.
이 논문은 이진 질문을 통해 아이들에게 기본 개념을 가르칠 수 있는 저렴한 로봇 학습 동반자 BINBOT을 소개합니다.
이 논문은 이진 질문을 통해 아이들에게 기본 개념을 가르칠 수 있는 저렴한 로봇 학습 동반자 BINBOT을 소개합니다.
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We present an innovative personalized social robot learning companion system that utilizes children’s verbal and nonverbal affective cues to modulate their engagement and maximize their long-term learning gains.
nan
nan
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Robot Learning sentence examples within robot learning technique
Engineering and Physical Sciences Research Council (EPSRC), Grant/Award Number: EP/S001913; Key Research and Development Project of Zhejiang Province, Grant/Award Number: 2021C04017 Manipulation skill learning and generalisation have gained increasing attention due to the wide applications of robot manipulators and the spurt of robot learning techniques.
공학 및 물리 과학 연구 위원회(EPSRC), 보조금/수상 번호: EP/S001913; Zhejiang Province의 주요 연구 개발 프로젝트, 보조금/수상 번호: 2021C04017 로봇 조작기의 광범위한 적용과 로봇 학습 기술의 급증으로 인해 조작 기술 학습 및 일반화가 점점 더 주목을 받고 있습니다.
공학 및 물리 과학 연구 위원회(EPSRC), 보조금/수상 번호: EP/S001913; Zhejiang Province의 주요 연구 개발 프로젝트, 보조금/수상 번호: 2021C04017 로봇 조작기의 광범위한 적용과 로봇 학습 기술의 급증으로 인해 조작 기술 학습 및 일반화가 점점 더 주목을 받고 있습니다.
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Robot learning from demonstration (LfD) is a common approach that allows robots to perform tasks after observing teacher's demonstrations.
시연을 통한 로봇 학습(LfD)은 로봇이 교사의 시연을 관찰한 후 작업을 수행할 수 있도록 하는 일반적인 접근 방식입니다.
시연을 통한 로봇 학습(LfD)은 로봇이 교사의 시연을 관찰한 후 작업을 수행할 수 있도록 하는 일반적인 접근 방식입니다.
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Topics relevant to the workshop include development of robots that can interact with humans in mixed reality, use of virtual reality for developing interactive robots, the design of augmented reality interfaces that mediate communication between humans and robots, the investigations of mixed reality interfaces for robot learning, comparisons of the capabilities and perceptions of robots and virtual agents, and best design practices.
워크숍 관련 주제는 혼합 현실에서 인간과 상호 작용할 수 있는 로봇 개발, 대화형 로봇 개발을 위한 가상 현실 활용, 인간과 로봇 간의 커뮤니케이션을 중재하는 증강 현실 인터페이스 설계, 로봇 학습을 위한 혼합 현실 인터페이스 연구 등입니다. , 로봇과 가상 에이전트의 기능과 인식 비교, 최고의 설계 사례.
워크숍 관련 주제는 혼합 현실에서 인간과 상호 작용할 수 있는 로봇 개발, 대화형 로봇 개발을 위한 가상 현실 활용, 인간과 로봇 간의 커뮤니케이션을 중재하는 증강 현실 인터페이스 설계, 로봇 학습을 위한 혼합 현실 인터페이스 연구 등입니다. , 로봇과 가상 에이전트의 기능과 인식 비교, 최고의 설계 사례.
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A detailed view on the relations between robot learning and UX is provided and approaches for future improvements are derived.
로봇 학습과 UX의 관계에 대해 자세히 살펴보고 향후 개선 방안을 도출합니다.
로봇 학습과 UX의 관계에 대해 자세히 살펴보고 향후 개선 방안을 도출합니다.
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Then, four typical applications of metalearning in the field of artificial intelligence are summarized: few-shot learning, robot learning, unsupervised learning, and intelligent medicine.
그런 다음 인공 지능 분야에서 금속 학습의 네 가지 일반적인 응용 프로그램인 퓨샷 학습, 로봇 학습, 비지도 학습 및 지능형 의학으로 요약됩니다.
그런 다음 인공 지능 분야에서 금속 학습의 네 가지 일반적인 응용 프로그램인 퓨샷 학습, 로봇 학습, 비지도 학습 및 지능형 의학으로 요약됩니다.
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One-shot imitation learning is one of the crucial topics in robot learning with the pursuit of higher intelligence.
원샷 모방 학습은 더 높은 지능을 추구하는 로봇 학습에서 중요한 주제 중 하나입니다.
원샷 모방 학습은 더 높은 지능을 추구하는 로봇 학습에서 중요한 주제 중 하나입니다.
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We recognize that not all human corrections are perfect: often users interact with the robot noisily, and so we improve the efficiency of robot learning from pHRI by reducing unintended learning.
우리는 모든 인간의 수정이 완벽하지 않다는 것을 알고 있습니다. 사용자는 종종 로봇과 시끄럽게 상호 작용하므로 의도하지 않은 학습을 줄임으로써 pHRI에서 로봇 학습의 효율성을 개선합니다.
우리는 모든 인간의 수정이 완벽하지 않다는 것을 알고 있습니다. 사용자는 종종 로봇과 시끄럽게 상호 작용하므로 의도하지 않은 학습을 줄임으로써 pHRI에서 로봇 학습의 효율성을 개선합니다.
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We develop a hybrid control approach for robot learning based on combining learned predictive models with experience-based state-action policy mappings to improve the learning capabilities of robotic systems.
우리는 로봇 시스템의 학습 능력을 향상시키기 위해 경험 기반 상태-행동 정책 매핑과 학습된 예측 모델을 결합하여 로봇 학습을 위한 하이브리드 제어 접근 방식을 개발합니다.
우리는 로봇 시스템의 학습 능력을 향상시키기 위해 경험 기반 상태-행동 정책 매핑과 학습된 예측 모델을 결합하여 로봇 학습을 위한 하이브리드 제어 접근 방식을 개발합니다.
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In this work, leveraging the latest development in machine learning and robot learning, we develop an image-based sorting system for tackling this challenging task.
이 작업에서 기계 학습 및 로봇 학습의 최신 개발을 활용하여 이 어려운 작업을 처리하기 위한 이미지 기반 분류 시스템을 개발합니다.
이 작업에서 기계 학습 및 로봇 학습의 최신 개발을 활용하여 이 어려운 작업을 처리하기 위한 이미지 기반 분류 시스템을 개발합니다.
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Teaching a robot to learn calligraphy writing has been an interesting and challenging topic for robot learning.
로봇에게 서예를 배우도록 가르치는 것은 로봇 학습에 있어 흥미롭고 도전적인 주제였습니다.
로봇에게 서예를 배우도록 가르치는 것은 로봇 학습에 있어 흥미롭고 도전적인 주제였습니다.
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Robot learning is often simplified to planar manipulation due to its data consumption.
로봇 학습은 데이터 소비로 인해 평면 조작으로 단순화되는 경우가 많습니다.
로봇 학습은 데이터 소비로 인해 평면 조작으로 단순화되는 경우가 많습니다.
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Our goal is to bootstrap a robot learning and development process with limited informations about what the robot has to achieve and how.
우리의 목표는 로봇이 달성해야 하는 것과 방법에 대한 제한된 정보로 로봇 학습 및 개발 프로세스를 부트스트랩하는 것입니다.
우리의 목표는 로봇이 달성해야 하는 것과 방법에 대한 제한된 정보로 로봇 학습 및 개발 프로세스를 부트스트랩하는 것입니다.
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Dreamer is a sample- and cost-efficient solution to robot learning, as it is used to train latent state-space models based on a variational autoencoder and to conduct policy optimization by latent trajectory imagination.
Dreamer는 변형 자동 인코더를 기반으로 잠재 상태 공간 모델을 훈련하고 잠재 궤적 상상을 통해 정책 최적화를 수행하는 데 사용되기 때문에 로봇 학습에 대한 샘플 및 비용 효율적인 솔루션입니다.
Dreamer는 변형 자동 인코더를 기반으로 잠재 상태 공간 모델을 훈련하고 잠재 궤적 상상을 통해 정책 최적화를 수행하는 데 사용되기 때문에 로봇 학습에 대한 샘플 및 비용 효율적인 솔루션입니다.
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Robot learning from demonstration (RLfD) is a technique for robots to derive policies from instructors’ examples.
시연을 통한 로봇 학습(RLfD)은 로봇이 강사의 사례에서 정책을 도출하는 기술입니다.
시연을 통한 로봇 학습(RLfD)은 로봇이 강사의 사례에서 정책을 도출하는 기술입니다.
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Multi-robot learning has been extensively studied recently.
멀티 로봇 학습은 최근에 광범위하게 연구되었습니다.
멀티 로봇 학습은 최근에 광범위하게 연구되었습니다.
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These advantages combined provide a complete framework for sample-efficient off-policy optimization of movement primitives for robot learning of high-dimensional manipulation skills.
이러한 장점이 결합되어 로봇이 고차원 조작 기술을 학습하기 위한 기본 동작의 샘플 효율적인 오프 정책 최적화를 위한 완전한 프레임워크를 제공합니다.
이러한 장점이 결합되어 로봇이 고차원 조작 기술을 학습하기 위한 기본 동작의 샘플 효율적인 오프 정책 최적화를 위한 완전한 프레임워크를 제공합니다.
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robot learning from demonstration (LfD).
시연을 통한 로봇 학습(LfD).
시연을 통한 로봇 학습(LfD).
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Robot learning is often in interaction with or in the vicinity of humans.
로봇 학습은 종종 인간과 상호 작용하거나 인간 근처에서 이루어집니다.
로봇 학습은 종종 인간과 상호 작용하거나 인간 근처에서 이루어집니다.
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Our method has a fair comparison with probabilistic-based methods in the field of robot learning from demonstrations, including Gaussian mixture regression, probabilistic movement primitives, and kernelized movement primitives.
우리의 방법은 가우시안 혼합 회귀, 확률적 움직임 프리미티브 및 커널화된 움직임 프리미티브를 포함하여 데모에서 학습하는 로봇 분야의 확률 기반 방법과 공정하게 비교됩니다.
우리의 방법은 가우시안 혼합 회귀, 확률적 움직임 프리미티브 및 커널화된 움직임 프리미티브를 포함하여 데모에서 학습하는 로봇 분야의 확률 기반 방법과 공정하게 비교됩니다.
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Like other robot learning from demonstration (LfD) approaches, deep-LfD builds a task model from sample demonstrations.
데모(LfD) 접근 방식을 통한 다른 로봇 학습과 마찬가지로 deep-LfD는 샘플 데모에서 작업 모델을 구축합니다.
데모(LfD) 접근 방식을 통한 다른 로봇 학습과 마찬가지로 deep-LfD는 샘플 데모에서 작업 모델을 구축합니다.
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METHOD
First, in a set of studies involving a human-robot posture imitation, we explored the impact of 3 different groups of partners (including a group of children with ASD) on robot learning by imitation.
방법
첫째, 인간 로봇 자세 모방과 관련된 일련의 연구에서 우리는 모방에 의한 로봇 학습에 대한 3개의 서로 다른 파트너 그룹(ASD를 가진 어린이 그룹 포함)의 영향을 조사했습니다.
방법 첫째, 인간 로봇 자세 모방과 관련된 일련의 연구에서 우리는 모방에 의한 로봇 학습에 대한 3개의 서로 다른 파트너 그룹(ASD를 가진 어린이 그룹 포함)의 영향을 조사했습니다.
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The user controls the robot ‘manually’ with an intuitive human-robot interface to provide demonstration, which is followed by the robot learning of the performed task.
사용자는 직관적인 인간-로봇 인터페이스로 로봇을 '수동으로' 제어하여 데모를 제공하고 로봇이 수행한 작업을 학습합니다.
사용자는 직관적인 인간-로봇 인터페이스로 로봇을 '수동으로' 제어하여 데모를 제공하고 로봇이 수행한 작업을 학습합니다.
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Robot-to-robot learning, a specific case of social learning in robotics, enables multiple robots to share learned skills while completing a task.
로봇 공학의 사회적 학습의 특정 사례인 로봇 대 로봇 학습을 통해 여러 로봇이 작업을 완료하는 동안 학습된 기술을 공유할 수 있습니다.
로봇 공학의 사회적 학습의 특정 사례인 로봇 대 로봇 학습을 통해 여러 로봇이 작업을 완료하는 동안 학습된 기술을 공유할 수 있습니다.
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Learning from Demonstration is a promising method from robot learning a new skill.
데모에서 배우는 것은 로봇이 새로운 기술을 배우는 유망한 방법입니다.
데모에서 배우는 것은 로봇이 새로운 기술을 배우는 유망한 방법입니다.
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Motivating this discourse are multiple considerations for next-level robotic intelligence such as enhancing perception capabilities beyond the visual modality, moving beyond object recognition and grasping to knowledge and reasoning about object properties, enabling smart human-collaborative robots that are responsive to intuitive, physical, and brain-interfaced interaction, advancing from robot learning for X (perception, control, etc.
이 담론의 동기를 부여하는 것은 시각적 양식을 넘어 인식 능력을 향상시키고, 물체 인식을 넘어 지식과 물체 속성에 대한 추론으로 이동, 직관적, 물리적, X에 대한 로봇 학습(지각, 제어 등)에서 발전하는 두뇌 인터페이스 상호 작용.
이 담론의 동기를 부여하는 것은 시각적 양식을 넘어 인식 능력을 향상시키고, 물체 인식을 넘어 지식과 물체 속성에 대한 추론으로 이동, 직관적, 물리적, X에 대한 로봇 학습(지각, 제어 등)에서 발전하는 두뇌 인터페이스 상호 작용.
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We present sequential windowed inverse reinforcement learning (SWIRL), a policy search algorithm that is a hybrid of exploration and demonstration paradigms for robot learning.
로봇 학습을 위한 탐색 및 데모 패러다임의 하이브리드인 정책 검색 알고리즘인 SWIRL(순차 창 역 강화 학습)을 제시합니다.
로봇 학습을 위한 탐색 및 데모 패러다임의 하이브리드인 정책 검색 알고리즘인 SWIRL(순차 창 역 강화 학습)을 제시합니다.
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The task of robot learning and problem-solving is very broad, as it integrates a variety of tasks such as object detection, activity recognition, task/motion planning, localization, knowledge representation and retrieval, and the intertwining of perception/vision and machine learning techniques.
로봇 학습 및 문제 해결의 작업은 물체 감지, 활동 인식, 작업/동작 계획, 로컬라이제이션, 지식 표현 및 검색, 인식/시각 및 기계 학습의 얽힘과 같은 다양한 작업을 통합하므로 매우 광범위합니다. 기법.
로봇 학습 및 문제 해결의 작업은 물체 감지, 활동 인식, 작업/동작 계획, 로컬라이제이션, 지식 표현 및 검색, 인식/시각 및 기계 학습의 얽힘과 같은 다양한 작업을 통합하므로 매우 광범위합니다. 기법.
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In transferring knowledge from human to robot using Programming by Demonstration (PbD), choosing features which can represent the instructor demonstrations is an essential part of robot learning.
시연에 의한 프로그래밍(PbD)을 사용하여 인간에서 로봇으로 지식을 전달할 때 강사 시연을 나타낼 수 있는 기능을 선택하는 것은 로봇 학습의 필수 부분입니다.
시연에 의한 프로그래밍(PbD)을 사용하여 인간에서 로봇으로 지식을 전달할 때 강사 시연을 나타낼 수 있는 기능을 선택하는 것은 로봇 학습의 필수 부분입니다.
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In this paper, we propose a biologically inspired framework for robot learning based on demonstrations.
이 논문에서는 시연을 기반으로 하는 로봇 학습을 위한 생물학적으로 영감을 받은 프레임워크를 제안합니다.
이 논문에서는 시연을 기반으로 하는 로봇 학습을 위한 생물학적으로 영감을 받은 프레임워크를 제안합니다.
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The experimental results show that the proposed method not only reduces the length of path and improves the efficiency of path planning, but also accelerates the speed of robot learning.
실험 결과 제안한 방법은 경로의 길이를 줄이고 경로 계획의 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 로봇 학습 속도를 가속화하는 것으로 나타났습니다.
실험 결과 제안한 방법은 경로의 길이를 줄이고 경로 계획의 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 로봇 학습 속도를 가속화하는 것으로 나타났습니다.
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We are excited to bring you five outstanding articles on a wide range of topics that showcase the diversity of the field of HRI, from legal and normative concerns, to robot learning, and the design of multimodal behaviors for interactive robots.
법적 및 규범적 문제에서 로봇 학습, 대화형 로봇을 위한 다중 모드 동작 설계에 이르기까지 HRI 분야의 다양성을 보여주는 광범위한 주제에 대한 5개의 뛰어난 기사를 제공하게 된 것을 기쁘게 생각합니다.
법적 및 규범적 문제에서 로봇 학습, 대화형 로봇을 위한 다중 모드 동작 설계에 이르기까지 HRI 분야의 다양성을 보여주는 광범위한 주제에 대한 5개의 뛰어난 기사를 제공하게 된 것을 기쁘게 생각합니다.
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We propose the system presented in the paper as a benchmark problem for reinforcement and robot learning, for its interesting and challenging dynamics and its relative ease of reproducibility.
우리는 흥미롭고 도전적인 역학과 상대적인 재현성으로 인해 강화 및 로봇 학습에 대한 벤치마크 문제로 논문에서 제시한 시스템을 제안합니다.
우리는 흥미롭고 도전적인 역학과 상대적인 재현성으로 인해 강화 및 로봇 학습에 대한 벤치마크 문제로 논문에서 제시한 시스템을 제안합니다.
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Robot learning is through manipulation of the object in a sequence of actions.
로봇 학습은 일련의 동작으로 대상을 조작하는 것입니다.
로봇 학습은 일련의 동작으로 대상을 조작하는 것입니다.
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Our approach is a modification of Dynamic Movement Primitives (DMPs), a widely used framework for robot learning from demonstration.
우리의 접근 방식은 로봇이 데모에서 학습하는 데 널리 사용되는 프레임워크인 DMP(Dynamic Movement Primitives)를 수정한 것입니다.
우리의 접근 방식은 로봇이 데모에서 학습하는 데 널리 사용되는 프레임워크인 DMP(Dynamic Movement Primitives)를 수정한 것입니다.
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We present a new interaction paradigm for robot learning from demonstration, called simultaneous learning of hierarchy and primitives (SLHAP), in which information about hierarchy and primitives is naturally interleaved in a single, coherent demonstration session.
우리는 계층과 기본 요소에 대한 정보가 하나의 일관된 데모 세션에 자연스럽게 인터리빙되는 계층 및 기본 요소의 동시 학습(SLHAP)이라고 하는 데모에서 로봇 학습을 위한 새로운 상호 작용 패러다임을 제시합니다.
우리는 계층과 기본 요소에 대한 정보가 하나의 일관된 데모 세션에 자연스럽게 인터리빙되는 계층 및 기본 요소의 동시 학습(SLHAP)이라고 하는 데모에서 로봇 학습을 위한 새로운 상호 작용 패러다임을 제시합니다.
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Robot learning is often in interaction with or in the vicinity of humans.
로봇 학습은 종종 인간과 상호 작용하거나 인간 근처에서 이루어집니다.
로봇 학습은 종종 인간과 상호 작용하거나 인간 근처에서 이루어집니다.
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Goldberg and his students pursue research in three primary areas: Geometric Algorithms for Automation, Cloud Robotics, and Robot Learning.
Goldberg와 그의 학생들은 자동화, 클라우드 로봇 공학 및 로봇 학습을 위한 기하학적 알고리즘의 세 가지 기본 영역에서 연구를 추구합니다.
Goldberg와 그의 학생들은 자동화, 클라우드 로봇 공학 및 로봇 학습을 위한 기하학적 알고리즘의 세 가지 기본 영역에서 연구를 추구합니다.
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This special issue covers many aspects and applications of robot learning, including current progress, opportunities, and challenges.
이 특별호는 현재 진행 상황, 기회 및 과제를 포함하여 로봇 학습의 여러 측면과 응용 프로그램을 다룹니다.
이 특별호는 현재 진행 상황, 기회 및 과제를 포함하여 로봇 학습의 여러 측면과 응용 프로그램을 다룹니다.
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In this paper, a framework for robot learning by multiple human demonstrations is introduced.
이 논문에서는 다중 인간 데모에 의한 로봇 학습을 위한 프레임워크를 소개합니다.
이 논문에서는 다중 인간 데모에 의한 로봇 학습을 위한 프레임워크를 소개합니다.
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This, in turn, can lead to the robot learning a more accurate cost function and improves the user’s subjective perceptions of the robot.
이는 결과적으로 로봇이 보다 정확한 비용 함수를 학습하고 로봇에 대한 사용자의 주관적인 인식을 향상시킬 수 있습니다.
이는 결과적으로 로봇이 보다 정확한 비용 함수를 학습하고 로봇에 대한 사용자의 주관적인 인식을 향상시킬 수 있습니다.
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Insights from decision neuroscience raise hope for intelligent brain-inspired solutions to robot learning in real dynamic environments.
의사결정 신경과학의 통찰력은 실제 동적 환경에서 로봇 학습에 대한 지능형 두뇌 기반 솔루션에 대한 희망을 불러일으킵니다.
의사결정 신경과학의 통찰력은 실제 동적 환경에서 로봇 학습에 대한 지능형 두뇌 기반 솔루션에 대한 희망을 불러일으킵니다.
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We present an approach for robot learning from demonstration and communication applied to simple board games like Connect Four.
Connect Four와 같은 간단한 보드 게임에 적용한 시연과 커뮤니케이션을 통한 로봇 학습 접근 방식을 제시합니다.
Connect Four와 같은 간단한 보드 게임에 적용한 시연과 커뮤니케이션을 통한 로봇 학습 접근 방식을 제시합니다.
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Moreover, multiple tasks also make a great challenge to robot learning.
또한, 여러 작업은 로봇 학습에 큰 도전이 됩니다.
또한, 여러 작업은 로봇 학습에 큰 도전이 됩니다.
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, remote surgery) and robot learning.
, 원격 수술) 및 로봇 학습.
, 원격 수술) 및 로봇 학습.
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