Action rule induction from cause-effect pairs learned through robot-teacher interaction
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/2706
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2008
EditorUniversity of Karlsruhe
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
In this work we propose a decision-making system that efficiently learns behaviors in the form of rules using natural human instructions about cause-effect relations in currently observed situations, avoiding complicated instructions and explanations of long-run action sequences and complete world dynamics. The learned rules are represented in a way suitable to both reactive and deliberative approaches, which are thus smoothly integrated. Simple and repetitive tasks are resolved reactively, while complex tasks would be faced in a more deliberative manner using a planner module. Human interaction is only required if the system fails to obtain the expected results when applying a rule, or fails to resolve the task with the knowledge acquired so far.
CitacióAgostini, Alejandro; Celaya, Enric; Torras, Carme; Wörgötter, Florentin. "Action rule induction from cause-effect pairs learned through robot-teacher interaction". A: 2008 International Conference on Cognitive Systems (CogSys), Karlsruhe, Alemanya, 2008. University of Karlsruhe, 2008, p. 213-218.
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
doc1.pdf | 526,1Kb | Visualitza/Obre |