For many real-world robotics applications, robots need to continually adapt and learn new concepts. Further, robots need to learn through limited data because of scarcity of labeled data in the real-world environments. To this end, my research focuses on developing robots that continually learn in dynamic unseen environments/scenarios, learn from limited human supervision, remember previously learned knowledge and use that knowledge to learn new concepts. I develop machine learning models that not only produce State-of-the-results on benchmark datasets but also allow robots to learn new objects and scenes in unconstrained environments which lead to a variety of novel robotics applications.


翻译:对于许多现实世界的机器人应用,机器人需要不断适应和学习新概念。此外,机器人需要通过有限的数据学习,因为现实世界环境中的标签数据稀缺。为此,我的研究侧重于开发机器人,这些机器人在动态的、看不见的环境/情景中不断学习,从有限的人类监督中学习,记住以前学到的知识,并利用这些知识学习新概念。我开发机器学习模型,不仅在基准数据集上产生结果,而且允许机器人在不受限制的环境中学习新对象和新场景,从而导致各种新的机器人应用。

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