Learning deep collaborative policies from human-human interaction [article]

Johannes Seitz, Universität Stuttgart
2021
Mensch-zu-Mensch Interaktionen können als Vorlage dienen, das Verhalten von Robotern natürlicher und menschenähnlicher zu gestalten. Durch Imitation Learning Algorithmen und Adaption bestehender Bewegungsprediktionsnetzwerke (Recurrent Neural Networks) wurden verschiedene Ansätze erarbeitet, die zu einer besseren Vorhersage von Mensch-zu-Mensch Interaktionen führen. In einer Simulation wurden diese auf einen Roboter übertragen. Hier konnte exemplarisch gezeigt werden, wie die Algorithmen in
more » ... Algorithmen in einer Mensch-zu-Roboter Interaktion funktionieren. Die Ansätze wurden miteinander verglichen und Stärken und Schwächen der verschieden tiefen neuronalen Netzwerke wurden ermittelt.
doi:10.18419/opus-11357 fatcat:6qa6ai6nq5e2ffpegqpqy3ee34