Adaptation of Task Goal States from Prior Knowledge

要約

このペーパーでは、目標状態に自由と変動を伴うタスクを定義するフレームワークを紹介します。
ロボットはこれを使用して、タスクの実行を観察し、観測された目標とは異なる目標をターゲットにすることができます。
タスクの説明とまだ互換性のある目標は、ロボットが実行する方が簡単です。
環境状態と環境の変動のモデルを定義し、単一のタスクデモンストレーションからのバリエーションをインタラクティブに作成する方法と、このバリエーションを使用して環境をゴール状態にするための実行計画を作成する方法についての実験を提示します。

要約(オリジナル)

This paper presents a framework to define a task with freedom and variability in its goal state. A robot could use this to observe the execution of a task and target a different goal from the observed one; a goal that is still compatible with the task description but would be easier for the robot to execute. We define the model of an environment state and an environment variation, and present experiments on how to interactively create the variation from a single task demonstration and how to use this variation to create an execution plan for bringing any environment into the goal state.

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