Learning Robot Activities from Experiences: An Ontology-based Approach
Bernd Neumann, Lothar Hotz, Andreas Günter · 2013
positiven Beispielen abgeleitet werden kann. Dazu werden die Erfahrungen konzeptualisiert und durch die Konstruktion eines "Guten Gemeinsamen Subsumierers" (GCS) verbunden. Gegenüber dem Kleinsten Gemeinsamen Subsumierer (LCS) ermöglicht der GCS kognitiv plausiblere Lernergebnisse. Ein ähnliches Verfahren wird angewandt, wenn der Roboter ein gelerntes Konzept auf eine neue Situation anwenden soll, die nicht vom Konzept abgedeckt wird. Als dritte Lernsituation untersuchen wir das Verfeinern eines bestehenden Konzeptes aufgrund eines Negativbeispiels. Unsere Lernmethoden sind in mehrerer Hinsicht innovativ. Konzepte werden eng mit Fakten verbunden, die als Kontext relevant sein könnten. Auf diese Weise können konkrete Episoden maßvoll verallgemeinert werden. Lernbeispiele werden autonom oder nur auf groben Anweisungen basierend aus aufgezeichneten Episoden extrahiert, die auch irrelevante Beobachtungen enthalten können. Um Korrespondenzen zwischen