机器人学习
机器人学习(英語:Robot learning)是机器人学和机器学习的交叉研究领域[1]。较之其他机器学习算法的应用领域,机器人系统具有训练成本高、包括传感器在内的硬件限制、与外界进行物理交互、交互环境持续动态变化等难点,因而对机器人学习提出了特定的要求[2][3]。
目前,对于机器人学习算法的涵盖范围,各研究组织没有统一界定,有的认为机器人学习旨在设计算法使得各类机器人本体实现“学习”[2],有的则认为将各类机器学习算法集成于机器人上都算作机器人学习[4][3]。同此随着机器学习领域的快速发展,机器人学习也不断出现新的研究方向[4]。
研究方向
对于机器人学习,IEEE机器人和自动控制协会下属的机器人学习技术委员会总结的研究方向为[1]:
- 学习机器人本体、机器人任务或机器人环境的模型
- 学习下至传感器、电机等硬件,上至抽象任务的层次表示
- 使用模仿学习(imitation learning)或强化学习的方法来学习机器人的任务决策或控制策略
- 将学习算法与机器人本体的控制架构结合
- 使用统计推断方法分析多模态传感器信息
- 对机器人的时空信息进行表征学习
- 发展型机器人和基于进化算法的机器人学习
自2017年起,Sergey Levine(加州伯克利)、肯·戈德堡(加州伯克利)、Vincent Vanhoucke(谷歌大脑)等一众高校和研究所学者开始组织机器人学习会议(英語:Conference on Robot Learning),其中第一届的征稿主题范围包括[5][6]:
参考文献
- ^ 1.0 1.1 Robot Learning - Scope. IEEE Robotics and Automation Society. [2023-03-08]. (原始内容存档于2023-03-21).
- ^ 2.0 2.1 Buhmann, M. D.; Melville, Prem; Sindhwani, Vikas; Quadrianto, Novi; Buntine, Wray L.; Torgo, Luís; Zhang, Xinhua; Stone, Peter; Struyf, Jan; Blockeel, Hendrik; Driessens, Kurt; Miikkulainen, Risto; Wiewiora, Eric; Peters, Jan; Tedrake, Russ; Roy, Nicholas; Morimoto, Jun; Flach, Peter A.; Fürnkranz, Johannes. Robot Learning. Encyclopedia of Machine Learning. 2011: 865–869. doi:10.1007/978-0-387-30164-8_732.
- ^ 3.0 3.1 A Summary of the First Conference on Robot Learning. Google AI Blog. 2017-12-13 [2023-03-08]. (原始内容存档于2023-03-08).
- ^ 4.0 4.1 Recent Technical Innovations In Robot Learning. IEEE RAS. [2023-03-08]. (原始内容存档于2023-03-08).
- ^ CoRL2017 - Conference on Robot Learning 2017. CoRL Conferences. [2023-03-08]. (原始内容存档于2023-03-08).
- ^ CoRL 2017 : Conference on Robot Learning. wikicfp. [2023-03-08]. (原始内容存档于2023-03-08).
外部链接
- IEEE RAS Technical Committee on Robot Learning (official IEEE website) (页面存档备份,存于互联网档案馆)
- IEEE RAS Technical Committee on Robot Learning (TC members website) (页面存档备份,存于互联网档案馆)
- Robot Learning at the Max Planck Institute for Intelligent Systems and the Technical University Darmstadt (页面存档备份,存于互联网档案馆)
- Robot Learning at the Computational Learning and Motor Control lab (页面存档备份,存于互联网档案馆)
- Humanoid Robot Learning at the Advanced Telecommunication Research Center (ATR) (英文) (日語)
- Learning Algorithms and Systems Laboratory at EPFL (LASA) (页面存档备份,存于互联网档案馆)
- Robot Learning (页面存档备份,存于互联网档案馆) at the Cognitive Robotics Lab (页面存档备份,存于互联网档案馆) of Juergen Schmidhuber at IDSIA and Technical University of Munich
- The Humanoid Project: Peter Nordin, Chalmers University of Technology
- Inria and Ensta ParisTech FLOWERS team, France (页面存档备份,存于互联网档案馆): Autonomous lifelong learning in developmental robotics
- CITEC at University of Bielefeld, Germany (页面存档备份,存于互联网档案馆)
- Asada Laboratory, Department of Adaptive Machine Systems, Graduate School of Engineering, Osaka University, Japan
- The Laboratory for Perceptual Robotics (页面存档备份,存于互联网档案馆), University of Massachusetts Amherst Amherst, USA
- Centre for Robotics and Neural Systems, Plymouth University (页面存档备份,存于互联网档案馆) Plymouth, United Kingdom
- Robot Learning Lab (页面存档备份,存于互联网档案馆) at Carnegie Mellon University
- Project Learning Humanoid Robots (页面存档备份,存于互联网档案馆) at University of Bonn
- Skilligent Robot Learning and Behavior Coordination System (commercial product)
- Robot Learning class at Cornell University
- Robot Learning and Interaction Lab at Italian Institute of Technology
- Reinforcement learning for robotics at Delft University of Technology