Skill Learning for Intelligent Robot by Perception-Action Integration: A View from Hierarchical Temporal Memory
المؤلفون المشاركون
Zhang, Xinzheng
Zhang, Jianfen
Zhong, Junpei
المصدر
العدد
المجلد 2017، العدد 2017 (31 ديسمبر/كانون الأول 2017)، ص ص. 1-16، 16ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2017-11-15
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
16
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Skill learning autonomously through interactions with the environment is a crucial ability for intelligent robot.
A perception-action integration or sensorimotor cycle, as an important issue in imitation learning, is a natural mechanism without the complex program process.
Recently, neurocomputing model and developmental intelligence method are considered as a new trend for implementing the robot skill learning.
In this paper, based on research of the human brain neocortex model, we present a skill learning method by perception-action integration strategy from the perspective of hierarchical temporal memory (HTM) theory.
The sequential sensor data representing a certain skill from a RGB-D camera are received and then encoded as a sequence of Sparse Distributed Representation (SDR) vectors.
The sequential SDR vectors are treated as the inputs of the perception-action HTM.
The HTM learns sequences of SDRs and makes predictions of what the next input SDR will be.
It stores the transitions of the current perceived sensor data and next predicted actions.
We evaluated the performance of this proposed framework for learning the shaking hands skill on a humanoid NAO robot.
The experimental results manifest that the skill learning method designed in this paper is promising.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zhang, Xinzheng& Zhang, Jianfen& Zhong, Junpei. 2017. Skill Learning for Intelligent Robot by Perception-Action Integration: A View from Hierarchical Temporal Memory. Complexity،Vol. 2017, no. 2017, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1143471
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zhang, Xinzheng…[et al.]. Skill Learning for Intelligent Robot by Perception-Action Integration: A View from Hierarchical Temporal Memory. Complexity No. 2017 (2017), pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1143471
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zhang, Xinzheng& Zhang, Jianfen& Zhong, Junpei. Skill Learning for Intelligent Robot by Perception-Action Integration: A View from Hierarchical Temporal Memory. Complexity. 2017. Vol. 2017, no. 2017, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1143471
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1143471
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر