Tämä projekti ottaa uusia askeleita robotiikan oppimisessa yhdistämällä laajaa esitysten joukkoa, joita tällä hetkellä käytetään robotiikassa Esimerkistä Oppimisessa (LfD), Vahvistusoppimisessa (RL), tai klassisessa liikesuunnittelussa; erityisesti tutkimme, miten robottien taidot siirretään esityksestä toiseen. Käytännön esimerkkinä on virheiden korjaaminen LfD-menetelmällä, välittämättä siitä miten tehtävä alun perin robotille on opetettu tai ohjelmoitu. Tämän saavuttaminen vaatii sekä oppimisen teoreettista ymmärtämistä että ihminen-robotti yhteistyötä: käyttäjän täytyy ymmärtää, miksi robotti epäonnistui, ja miten asian voi korjata. Lisäksi, jotta virheen voi visualisoida käyttäjälle sopivasti, meidän täytyy pystyä muuttamaan tehtävän esitysmuotoa sellaiseksi, joka on helpompi visualisoida käyttäjälle. Koska robotin taitojen esitysmuotoja on paljon, meidän täytyy tutkia avainpisteiden löytämistä, jotka helpottavat sekä robottien opettamista että opittujen tehtävien visualisointia.

2025

2029