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...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	Hri '15: ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction USB Stick S. 189 - 196
Hauptverfasser:	Nikolaidis, Stefanos, Ramakrishnan, Ramya, Keren Gu, Shah, Julie
Format:	Tagungsbericht
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	ACM 02.03.2015
Schlagworte:	Clustering algorithms Collaboration Computational modeling Data models Markov processes Robots Task analysis
Online-Zugang:	Volltext
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!