Robot Learning from Demonstration by Constructing Skill Trees
通过构建技能树从演示中学习机器人
我们描述了CST，这是一种根据演示轨迹构建技能树的在线算法。 CST将演示轨迹划分为组件技能链，其中每个技能都有一个目标，并从抽象库中分配了合适的抽象。 这些特长允许使用策略学习算法有效地提高技能。 来自多个演示轨迹的链被合并到技能树中。 我们证明了CST可用于从动态连续域中的人类演示以及uBot-5移动机器人上的专家演示和学习到的控制序列中获取技能。