Learning from demonstration (LfD) is a proven technique to teach robots new skills. Data quality and quantity play a critical role in LfD trained model performance. In this paper we analyze the effect of enhancing an existing teleoperation data collection system with real-time haptic feedback; we observe improvements in the collected data throughput and its quality for model training. Our experiment testbed was a mobile manipulator robot that opened doors with latch handles. Evaluation of teleoperated data collection on eight real world conference room doors found that adding the haptic feedback improved the data throughput by 6%. We additionally used the collected data to train six image-based deep imitation learning models, three with haptic feedback and three without it. These models were used to implement autonomous door-opening with the same type of robot used during data collection. Our results show that a policy from a behavior cloning model trained with haptic data performed on average 11% better than its counterpart with no haptic feedback data, indicating that haptic feedback resulted in collection of a higher quality dataset.
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通过模仿学习（IL）使用用户提供的演示，或者通过使用大量的自主收集的体验来学习机器人技能。方法具有互补的经验和缺点：RL可以达到高度的性能，但需要缺陷，但是需要缺乏要求，但是需要达到高水平的性能，但需要达到高度的性能这可能非常耗时和不安全; IL不要求Xploration，但只学习与所提供的示范一样好的技能。一种方法将两种方法的优势结合在一起？一系列的方法旨在解决这个问题，提出了整合IL和RL的元素的各种技术。然而，扩大了这种方法，这些方法复杂的机器人技能，整合了不同的离线数据，概括到现实世界的情景仍然存在重大挑战。在本文中，USAIM是测试先前IL + RL算法的可扩展性，并设计了一种系统的详细实验实验，这些实验结合了现有的组件，其具有效果有效和可扩展的方式。为此，我们展示了一系列关于了解每个设计决定的影响的一系列实验，以便开发可以利用示范和异构的先前数据在一系列现实世界和现实的模拟问题上获得最佳表现的批准方法。我们通过致电Wap-opt的完整方法将优势加权回归[1,2]和QT-opt [3]结合在一起，提供了一个UnifiedAgveach，用于集成机器人操作的演示和离线数据。请参阅HTTPS： //awopt.github.io有关更多详细信息。
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5G无线技术和社会经济转型的最新进展带来了传感器应用的范式转移。 Wi-Fi信号表明其时间变化与身体运动之间存在很强的相关性，可以利用这些变化来识别人类活动。在本文中，我们证明了基于时间尺度Wi-Fi通道状态信息的自由互助人与人类相互作用识别方法的认知能力。所检查的共同活动是稳定的，接近，离职的，握手的，高五，拥抱，踢（左腿），踢（右腿），指向（左手），指向（右手），拳打（左手），打孔（右手）和推动。我们探索并提出了一个自我发项的双向封盖复发性神经网络模型，以从时间序列数据中对13种人类到人类的相互作用类型进行分类。我们提出的模型可以识别两个主题对相互作用，最大基准精度为94％。这已经扩展了十对对象，该对象对围绕交互 - 转变区域的分类得到了改善，从而确保了88％的基准精度。同样，使用PYQT5 Python模块开发了可执行的图形用户界面（GUI），以实时显示总体相互交流识别过程。最后，我们简要地讨论了有关残障的可能解决方案，这些解决方案导致了研究期间观察到的缩减。这种Wi-Fi渠道扰动模式分析被认为是一种有效，经济和隐私友好的方法，可在相互的人际关系识别中用于室内活动监测，监视系统，智能健康监测系统和独立的辅助生活。
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本文介绍了Persian的HMBLOGS语料库，作为一种低资源语言。此语料库已根据波斯博客的空间的一段时间内基于大约15岁的近2000万博客帖子编制的，包括超过68亿令牌。可以声称，此语料库目前是最大的波斯语料库，这些语料库是为波斯语而独立制定的。该语料库以原始和预处理的形式呈现，并且基于预处理的语料库，产生了一些单词嵌入模型。通过提供的模型，将HMBlogs与波斯中可用的一些最重要的公司进行比较，结果表明了HMBLOGS语料库的优势。这些评估还提供了语料库，评估数据集，模型生产方法，不同的高参数甚至评估方法的重要性和影响。除了评估语料库及其产生的语言模型之外，该研究还提供了一个语义类比数据集。
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