Machine learning, artificial intelligence and especially deep learning based approaches are often used to simplify or eliminate the burden of programming industrial robots. Using these approaches robots inherently learn a skill instead of being programmed using strict and tedious programming instructions. While deep learning is effective in making robots learn skills, it does not offer a practical route for teaching a complete task, such as assembly or machine tending, where a complex logic must be understood and related sub-tasks need to be performed. We present a model similar to an episodic memory that allows robots to comprehend sequences of actions using single demonstration and perform them properly and accurately. The algorithm identifies and recognizes the changes in the states of the system and memorizes how to execute the necessary tasks in order to make those changes. This allows the robot to decompose the tasks into smaller sub-tasks, retain the essential steps, and remember how they have been performed.


翻译:机器学习、人工智能和特别深层次的学习方法往往被用来简化或消除工业机器人编程的负担。使用这些方法,机器人自然会学习一种技能,而不是使用严格和烦琐的编程指令进行编程。虽然深层次的学习在使机器人学习技能方面是有效的,但它并没有为教授完整的任务提供实用的路线,例如组装或机器操控,在这种任务中必须理解复杂的逻辑,并且需要履行相关的子任务。我们提出了一个类似于偶发记忆的模型,使机器人能够用单一的演示来理解行动顺序并正确和准确地进行这些动作。算法确定并承认系统状态的变化,并回忆到如何执行必要的任务来进行这些改变。这使得机器人能够将任务分解成小的子任务,保留必要的步骤,并记住它们是如何完成的。

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