Efficient Model Learning from Joint-Action Demonstrations for Human-Robot Collaborative Tasks

We present a framework for automatically learning human user models from joint-action demonstrations that enables a robot to compute a robust policy for a collaborative task with a human. First, the demonstrated action sequences are clustered into different human types using an unsupervised learning...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Hri '15: ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction USB Stick s. 189 - 196
Hlavní autoři:	Nikolaidis, Stefanos, Ramakrishnan, Ramya, Keren Gu, Shah, Julie
Médium:	Konferenční příspěvek
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	ACM 02.03.2015
Témata:	Clustering algorithms Collaboration Computational modeling Data models Markov processes Robots Task analysis
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!