his.sePublikationer
Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Predictive learning from demonstration
Umeå universitet, Institutionen för datavetenskap.ORCID-id: 0000-0002-6568-9342
Umeå universitet, Institutionen för datavetenskap.
Umeå universitet, Institutionen för datavetenskap.
2011 (Engelska)Ingår i: Agents and Artificial Intelligence: Second International Conference, ICAART 2010, Valencia, Spain, January 22-24, 2010. Revised Selected Papers / [ed] Filipe, Joaquim; Fred, Ana; Sharp, Bernadette, Berlin: Springer Verlag , 2011, 1, s. 186-200Kapitel i bok, del av antologi (Refereegranskat)
Resurstyp
Text
Abstract [en]

A model-free learning algorithm called Predictive Sequence Learning (PSL) is presented and evaluated in a robot Learning from Demonstration (LFD) setting. PSL is inspired by several functional models of the brain. It constructs sequences of predictable sensory-motor patterns, without relying on predefined higher-level concepts. The algorithm is demonstrated on a Khepera II robot in four different tasks. During training, PSL generates a hypothesis library from demonstrated data. The library is then used to control the robot by continually predicting the next action, based on the sequence of passed sensor and motor events. In this way, the robot reproduces the demonstrated behavior. PSL is able to successfully learn and repeat three elementary tasks, but is unable to repeat a fourth, composed behavior. The results indicate that PSL is suitable for learning problems up to a certain complexity, while higher level coordination is required for learning more complex behaviors.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
Berlin: Springer Verlag , 2011, 1. s. 186-200
Serie
Communications in Computer and Information Science, ISSN 1865-0929 ; 129
Nationell ämneskategori
Elektroteknik och elektronik
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:his:diva-12148DOI: 10.1007/978-3-642-19890-8_14ISBN: 978-3-642-19889-2 (tryckt)ISBN: 978-3-642-19890-8 (digital)OAI: oai:DiVA.org:his-12148DiVA, id: diva2:1076491
Konferens
Second International Conference, ICAART 2010, Valencia, Spain, January 22-24, 2010
Tillgänglig från: 2017-02-22 Skapad: 2017-02-22 Senast uppdaterad: 2017-11-27Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

fulltext(394 kB)105 nedladdningar
Filinformation
Filnamn FULLTEXT01.pdfFilstorlek 394 kBChecksumma SHA-512
4b2222c19ef5b54fce0699c199cd6f3019247bc1462eb54d7e0e3f5f42cb2cfd72695cbcf5f9ac1650d736505aa255aebedfc2a0e0a615517eab5077ff51b8d9
Typ fulltextMimetyp application/pdf

Övriga länkar

Förlagets fulltext

Personposter BETA

Billing, Erik

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Billing, Erik
Elektroteknik och elektronik

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar
Totalt: 105 nedladdningar
Antalet nedladdningar är summan av nedladdningar för alla fulltexter. Det kan inkludera t.ex tidigare versioner som nu inte längre är tillgängliga.

doi
isbn
urn-nbn

Altmetricpoäng

doi
isbn
urn-nbn
Totalt: 287 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf