ToolBot: Learning Oriented Keypoints for Tool Usage From Self-Supervision

Συγγραφείς: Wei, J., Hao, P., Wang, S.

Πηγή: IEEE Transactions on Industrial Informatics IEEE Trans. Ind. Inf. Industrial Informatics, IEEE Transactions on. 20(1):723-731 Jan, 2024

Adaptive Prior Selection for Repertoire-Based Online Adaptation in Robotics

Συγγραφείς: Kaushik, Rituraj, Desreumaux, Pierre, Mouret, Jean-Baptiste

Συνεισφορές: Mouret, Jean-Baptiste

Πηγή: Front Robot AI
Frontiers in Robotics and AI, Vol 6 (2020)
Frontiers in Robotics and AI

Θεματικοί όροι: [INFO.INFO-AI] Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], Robotics and AI, FOS: Computer and information sciences, 0301 basic medicine, Computer Science - Machine Learning, 0303 health sciences, repertoire-based robot learning, Computer Science - Artificial Intelligence, [INFO.INFO-RB] Computer Science [cs]/Robotics [cs.RO], Computer Science - Neural and Evolutionary Computing, QA75.5-76.95, Machine Learning (cs.LG), Computer Science - Robotics, 03 medical and health sciences, [SPI.AUTO] Engineering Sciences [physics]/Automatic, Artificial Intelligence (cs.AI), Electronic computers. Computer science, TJ1-1570, data-efficient robot learning, fault tolerance in robotics, Mechanical engineering and machinery, Neural and Evolutionary Computing (cs.NE), Robotics (cs.RO), model-based learning, evolutionary robotics

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Σύνδεσμος πρόσβασης: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2019.00151/pdf
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/33501166
http://arxiv.org/abs/1907.07029
https://doaj.org/article/323caa5cd3754b5696ac0b8b27931806
https://inria.hal.science/hal-02462935v3/document
https://doi.org/10.3389/frobt.2019.00151
https://inria.hal.science/hal-02462935v3
https://hal.inria.fr/hal-02462935/document
https://dblp.uni-trier.de/db/journals/firai/firai6.html#KaushikDM20
https://doi.org/10.3389/frobt.2019.00151
https://hal.inria.fr/hal-02462935v3
https://tel.archives-ouvertes.fr/INRIA/hal-02462935v1
https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/33501166
https://arxiv.org/pdf/1907.07029v3
http://export.arxiv.org/pdf/1907.07029
http://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2019arXiv190707029K/abstract
https://arxiv.org/abs/1907.07029

Data-Efficient Robot Learning using Priors from Simulators ; Apprentissage efficace en données pour la robotique à l'aide de simulateurs

Συγγραφείς: Kaushik, Rituraj

Συνεισφορές: Lifelong Autonomy and interaction skills for Robots in a Sensing ENvironment (LARSEN), Centre Inria de l'Université de Lorraine, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Department of Complex Systems, Artificial Intelligence & Robotics (LORIA - AIS), Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications (LORIA), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-CentraleSupélec-Université de Lorraine (UL)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS), Université de Lorraine, Jean-Baptiste Mouret

Πηγή: https://hal.univ-lorraine.fr/tel-02976390 ; Artificial Intelligence [cs.AI]. Université de Lorraine, 2020. English. ⟨NNT : 2020LORR0105⟩.

Θεματικοί όροι: Reinforcement learning in robotics, Sim to real in robotics, Adaptive robots, Data-efficient robot learning, Passage de la simulation à la réalité, Robots adaptatifs, Apprentissage par renforcement en robotique, Apprentissage efficace en données pour la robotique, [INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], [INFO.INFO-RB]Computer Science [cs]/Robotics [cs.RO], [SPI.AUTO]Engineering Sciences [physics]/Automatic, [INFO.INFO-LG]Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG]

Relation: NNT: 2020LORR0105

Διαθεσιμότητα: https://hal.univ-lorraine.fr/tel-02976390
https://hal.univ-lorraine.fr/tel-02976390v1/document
https://hal.univ-lorraine.fr/tel-02976390v1/file/DDOC_T_2020_0105_KAUSHIK.pdf

Data-Efficient Robot Learning using Priors from Simulators

Συγγραφείς: Kaushik, Rituraj

Συνεισφορές: UL, Thèses

Θεματικοί όροι: Sim to real in robotics, [INFO.INFO-AI] Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI], Reinforcement learning in robotics, Passage de la simulation à la réalité, Robots adaptatifs, [SPI.AUTO] Engineering Sciences [physics]/Automatic, Data-efficient robot learning, Apprentissage efficace en données pour la robotique, [INFO.INFO-RB] Computer Science [cs]/Robotics [cs.RO], Adaptive robots, Apprentissage par renforcement en robotique, [INFO.INFO-LG] Computer Science [cs]/Machine Learning [cs.LG]

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Σύνδεσμος πρόσβασης: https://hal.univ-lorraine.fr/tel-02976390v1