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想象一下机器人是否可以从观看演示中学习：您可以向家用机器人展示怎样做日常杂务或摆放餐桌。 在工作场合中，您可以像新员工一样练习机器人，向他们展示怎样实行很多职责。 在旅途中，您的主动驾驶汽车可以通过察看您在四周的社区开车来学习怎样安全驾驶。
为了实现这一愿景，南加州大学的研究职员计划了一种系统，该系统可使机器人从很少的演示（甚至是不完美的演示）中自主学习庞杂的使命。 18月XNUMX日，在机器人学习大会（CoRL）上发布了题为从演示中学习使用信号时态逻辑的论文。
研究职员的系统通过评估每个演示的质量来工作，因此可以从看到的错误以及成功中学习。 虽然当前的开始进方法至少需要100次演示才能完成特定使命，但是这种新方法仅容许机器人从少量演示中学习。 它还使机器人可以或许更直观地学习人类相互学习的!方法-您察看或人甚至不完美地实行使命，然后实验自己。 对于人类来说，从相互观看中收集知识并不肯定是一个“完美”的示范。
“很多机器学习和强化学习系统需要大量的数据数据和!数百次演示-您需要一个人来一次又一次地演示，这是不可行的，”重要作者Aniruddh Puranic博士说。 USC维特比工程学院盘算机科学专业的学生。
“并且，大多数人没有编程知识来明白说明机器人需要做什么，并且人不大概展示机器人需要知道的所有。 假如机器人碰到了从前从未见过的工具怎么办？ 这是一个重要的挑衅。”
向示范学习
在得到有用的机器人控制策略（控制机器人的运动）以实行庞杂使命时，从演示中学习变得越来越受欢迎。 但是它很轻易在演示中出现瑕疵，而且由于机器人大概会学习到不安全或不良行为而引起安全隐患。
别的，并非全部演示都相称：某些演示比其他演示更好地指示了所需的行为，而且演示的质量通常取决于提供演示的用户的专业知识。
为理解决这些问题，研究职员集成了“信号时态逻辑”或STL来评估演示的质量，并主动对它们进行排名以产生内涵的嘉奖。
换句话说，纵然演示的某些部分基于逻辑要求没有任何意义，使用这种方法，机器人仍旧可以从不美满的部分中学习。 从某种意义上说，该系统就演示的正确性或成功得出了自己的结论。
“假设机器人可以从差别种类的演示中学习-大概是动手演示，视频或模仿-假如我做的事情非常不安全，尺度方法将实行以下两项操作之一：要么，他们将完全无视它甚至更糟的是，机器人会学到错误的工具。”合著者，南加州大学维特比分校盘算机科学助理传授Stefanos Nikolaidis说。
相比之下，这项工作以一种非常智慧的方法，以逻辑情势使用了一些知识性推理来明白演示的哪些部分是好的，哪些部分不是。 本质上，这正是人类所做的。”
比方，有人跳过停车标记的驾驶示范。 在系统上它的排名要比在好的驾驶员方面的排名低。 但是，假如在演示過逞中，驾驶员实行了一些智能操作（比方，踩下刹车以制止撞车），机器人仍旧会从该智能操作中学习。
顺应人类的喜欢
信号时态逻辑是一种表达性的数学标记语言，可用于对当前和将来结果进行机器人推理。 前丰田工程师，南加州大学维特比分校盘算机科学助理传授Jyo Deshmukh说，虽然从前在该范畴的研究使用“线性时态逻辑”，但在这种环境下STL更可取。
“当我们进入对时间至关重要的机器人和主动驾驶汽车这样的网络物理系统全球时，线性时间逻辑变得有点麻烦，由于它会导致变量的真/假值序列出现，而STL可以推理关于物理信号。”
在Deshmukh的提议下，Puranic在与Nikolaidis进行了一次动手机器人课程后提出了这个想法，Nikolaidis不停在研究开发机器人以从YouTube视频中学习。 三人决定对其进行测试。 他们三人都对系统的成功程度感到惊奇，传授们都对普兰尼奇的辛劳工作表现赞赏。
“与在很多机器人应用中广泛使用的最新算法相比，您需要几多次演示，就看到了数目级的差别，”尼古拉迪斯说。
该系统使用Minecraft气势派头的游戏模仿器进行了测试，但研究职员表现，该系统还可以从驾驶模仿器甚至视频中学习。 接下来，研究职员盼望在真实的机器人上进行实验。 他们说，这种方法非常合适事先知道地图但地图中存在动态停滞的应用：家庭环境中的机器人，仓库甚至太空探索漫游者。
“假如我们想让机器人成为良好的队友并帮助人们，首先，他们需要非常有用地学习并顺应人类的喜欢，”尼古拉迪斯说。 “我们的方法可以做到这一点。”
“我很兴奋将此方法集成到机器人系统中，以帮助他们有用地从演示中学习，同时也可以有用地帮助人类队友完成协作使命。”
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2月 10, 2020
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