Characterizing what types of exoskeleton gaits are comfortable for users, and understanding the science of walking more generally, require recovering a user's utility landscape. Learning these landscapes is challenging, as walking trajectories are defined by numerous gait parameters, data collection from human trials is expensive, and user safety and comfort must be ensured. This work proposes the Region of Interest Active Learning (ROIAL) framework, which actively learns each user's underlying utility function over a region of interest that ensures safety and comfort. ROIAL learns from ordinal and preference feedback, which are more reliable feedback mechanisms than absolute numerical scores. The algorithm's performance is evaluated both in simulation and experimentally for three non-disabled subjects walking inside of a lower-body exoskeleton. ROIAL learns Bayesian posteriors that predict each exoskeleton user's utility landscape across four exoskeleton gait parameters. The algorithm discovers both commonalities and discrepancies across users' gait preferences and identifies the gait parameters that most influenced user feedback. These results demonstrate the feasibility of recovering gait utility landscapes from limited human trials.


翻译:描述用户喜欢的外骨骼学习类型, 并理解更普遍的行走科学, 需要恢复用户的实用环境。 学习这些景观具有挑战性, 因为行走轨迹是由许多步步参数定义的, 人类试验的数据收集费用昂贵, 并且必须确保用户的安全和舒适。 这项工作提出了“ 兴趣区域主动学习( ROIAL) 框架 ”, 积极了解每个用户对一个利益区域的基本实用功能, 以确保安全和舒适。 ROIAL 学习星系和偏好反馈, 这些反馈比绝对数字分更可靠的反馈机制。 算法的性能在模拟和实验中评价三个非残疾人在较低体外骨骼内行走的成绩。 ROIAL 学习Bayesian 海报, 预测每个外骨骼用户在四个Exoskeleton gait 参数上的实用环境。 算法发现用户的喜好有共性和差异, 并确定了最有影响的用户反馈的网格参数。 这些结果显示从有限的人类试验中恢复网格实用环境的可行性。

0
下载
关闭预览

相关内容

主动学习是机器学习(更普遍的说是人工智能)的一个子领域,在统计学领域也叫查询学习、最优实验设计。“学习模块”和“选择策略”是主动学习算法的2个基本且重要的模块。 主动学习是“一种学习方法,在这种方法中,学生会主动或体验性地参与学习过程,并且根据学生的参与程度,有不同程度的主动学习。” (Bonwell&Eison 1991)Bonwell&Eison(1991) 指出:“学生除了被动地听课以外,还从事其他活动。” 在高等教育研究协会(ASHE)的一份报告中,作者讨论了各种促进主动学习的方法。他们引用了一些文献,这些文献表明学生不仅要做听,还必须做更多的事情才能学习。他们必须阅读,写作,讨论并参与解决问题。此过程涉及三个学习领域,即知识,技能和态度(KSA)。这种学习行为分类法可以被认为是“学习过程的目标”。特别是,学生必须从事诸如分析,综合和评估之类的高级思维任务。
专知会员服务
114+阅读 · 2021年1月11日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
计算机 | 中低难度国际会议信息8条
Call4Papers
9+阅读 · 2019年6月19日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
计算机类 | 低难度国际会议信息6条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月28日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
人工智能 | 国际会议信息6条
Call4Papers
4+阅读 · 2019年1月4日
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
计算机类 | 国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年11月17日
Predictability and Fairness in Social Sensing
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月25日
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月21日
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月19日
Arxiv
3+阅读 · 2018年10月11日
VIP会员
相关资讯
计算机 | 中低难度国际会议信息8条
Call4Papers
9+阅读 · 2019年6月19日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
CCF C类 | DSAA 2019 诚邀稿件
Call4Papers
6+阅读 · 2019年5月13日
计算机类 | 低难度国际会议信息6条
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月28日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
人工智能 | 国际会议信息6条
Call4Papers
4+阅读 · 2019年1月4日
人工智能 | 国际会议/SCI期刊约稿信息9条
Call4Papers
3+阅读 · 2018年1月12日
计算机类 | 国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年11月17日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员