【泡泡一分钟】偏好学习在人机协作任务中的应用（ICRA2017-5）

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标题：Preference Learning on the Execution of Collaborative Human-Robot Tasks

作者：Thibaut Munzer, Marc Toussaint and Manuel Lopes

来源：ICRA 2017 ( IEEE International Conference on Robotics and Automation )

播音员：格子

编译：郭鑫 周平

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摘要

        本文提出了一种新的方法，使得机器人可以在人机协作任务中学习人类的偏好。

        在需要有人类和机器人合作执行任务的时候，机器人需要适应人类的执行偏好。不同的人有不同的能力，经验和个人偏好，所以在执行团队任务的时候，某些任务的分配方式就会优于其他。

        我们把多个成员合作执行任务的过程考虑为一个半马尔科夫决策过程，然后找到如何在团队任务中对人类偏好进行建模和学习，测试表明这个系统可以有效的学习和适应人类的偏好。

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