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Policy Learning of Motor Skills for Humanoid Robots

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Publications

Compatible natural gradient policy search

Auteurs: Pajarinen, J., Thai, H.L., Akrour, R., Peters, J., Neumann, G.
Publié dans: Machine Learning, 2019, ISSN 0885-6125
Éditeur: Kluwer Academic Publishers

Learning Intention Aware Online Adaptation of Movement Primitives

Auteurs: Koert, D., Pajarinen, J., Schotschneider, A., Trick, S., Rothkopf, C., Peters, J.
Publié dans: IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L), 2019, ISSN 2377-3766
Éditeur: IEEE

Multi-Channel Interactive Reinforcement Learning for Sequential Tasks

Auteurs: D. Koert, M. Kircher, V. Salikutluk, C. D'Eramo, J. Peters
Publié dans: Frontiers in Robotics and AI Human-Robot Interaction, 2020, ISSN 2296-9144
Éditeur: Frontiers Media S.A.

Evolutionary training and abstraction yields algorithmic generalization of neural computers

Auteurs: D. Tanneberg,E. Rueckert, J. Peters
Publié dans: Nature Machine Intelligence, 2020, ISSN 2522-5839
Éditeur: Springer Nature

Intrinsic Motivation and Mental Replay enable Efficient Online Adaptation in Stochastic Recurrent Networks

Auteurs: Tanneberg, D.; Peters, J.; Rueckert, E.
Publié dans: Neural Networks, 2019, ISSN 0893-6080
Éditeur: Pergamon Press Ltd.

Entropic Regularization of Markov Decision Processes

Auteurs: B. Belousov, J. Peters
Publié dans: Entropy, 2019, ISSN 1099-4300
Éditeur: Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)

Learning movement primitive libraries through probabilistic segmentation

Auteurs: Rudolf Lioutikov, Gerhard Neumann, Guilherme Maeda, Jan Peters
Publié dans: The International Journal of Robotics Research, Numéro 36/8, 2017, Page(s) 879-894, ISSN 0278-3649
Éditeur: SAGE Publications
DOI: 10.1177/0278364917713116

Assisting Movement Training and Execution with Visual and Haptic Feedback

Auteurs: Ewerton, M.; Rother, D.; Weimar, J.; Kollegger, G.; Wiemeyer, J.; Peters, J.; Maeda, G.
Publié dans: Frontiers in Neurorobotics, 2018, ISSN 1662-5218
Éditeur: Frontiers Research Foundation

SKID RAW: Skill Discovery from Raw Trajectories

Auteurs: Daniel Tanneberg, Kai Ploeger, Elmar Rueckert, Jan Peters
Publié dans: IEEE Robotics and Automation Letters, 2021, ISSN 2377-3766
Éditeur: IEEE Robotics and Automation Society

Incremental Learning of an Open-Ended Collaborative Skill Library

Auteurs: D. Koert, S. Trick, M. Ewerton, M. Lutter, J. Peters
Publié dans: International Journal of Humanoid Robotics (IJHR), 2020, ISSN 0219-8436
Éditeur: World Scientific Publishing Co

Interactive Assemblies: Man-Machine Collaboration through Building Components for As-Built Digital Models

Auteurs: Wibranek B., Belousov B., Sadybakasov A., Tessmann O.
Publié dans: Computer-Aided Architectural Design Futures (CAAD Futures), 2019
Éditeur: Springer

Receding Horizon Curiosity

Auteurs: Schultheis M., Belousov B., Abdulsamad H., Peters J. (2019). . Download Article BibTeX Reference
Publié dans: Proceedings of the 3rd Conference on Robot Learning (CoRL), 2019
Éditeur: ML Research Press

Online Learning of an Open-Ended Skill Library for Collaborative Tasks

Auteurs: Koert D., Trick S., Ewerton M., Lutter M., Peters J.
Publié dans: Proceedings of the International Conference on Humanoid Robots (HUMANOIDS), 2018
Éditeur: IEEE

Projections for Approximate Policy Iteration Algorithms

Auteurs: Riad Akrour, Joni Pajarinen, Jan Peters, Gerhard Neumann
Publié dans: Proceedings of Machine Learning Research, 2019
Éditeur: MLR Press

High Acceleration Reinforcement Learning for Real-World Juggling with Binary Rewards

Auteurs: Kai Ploeger, Michael Lutter, Jan Peters
Publié dans: Proceedings of the 4th Conference on Robot Learning (CoRL), 2021
Éditeur: MLR Press

Reinforcement Learning for Sequential Assembly of SL-Blocks: Self-Interlocking Combinatorial Design Based on Machine Learning

Auteurs: B. Wibranek, Y. Liu, N. Funk, B. Belousov, J. Peters, O. Tessmann
Publié dans: Proceedings of the 39th eCAADe Conference, 2021
Éditeur: CumInCAD

Building a Library of Tactile Skills Based on FingerVision

Auteurs: Belousov B., Sadybakasov A., Wibranek B., Veiga F., Tessmann O., Peters J.
Publié dans: Proceedings of the 2019 IEEE-RAS 19th International Conference on Humanoid Robots (Humanoids), 2019
Éditeur: IEEE

Multimodal Uncertainty Reduction for Intention Recognition in Human-Robot Interaction

Auteurs: Trick S., Koert D., Peters J., Rothkopf C.
Publié dans: Proceedings of the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2019
Éditeur: IEEE

Deep Lagrangian Networks: Using Physics as Model Prior for Deep Learning

Auteurs: Michael Lutter, Christian Ritter, Jan Peters
Publié dans: International Conference on Learning Representations (ICLR), Numéro 2019, 2019
Éditeur: ICLR

Underactuated Waypoint Trajectory Optimization for Light Painting Photography

Auteurs: Eilers, C., Eschmann, J., Menzenbach, R., Belousov, B., Muratore, F., Peters, J.
Publié dans: Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2020
Éditeur: IEEE

Demonstration based trajectory optimization for generalizable robot motions

Auteurs: Dorothea Koert, Guilherme Maeda, Rudolf Lioutikov, Gerhard Neumann, Jan Peters
Publié dans: 2016 IEEE-RAS 16th International Conference on Humanoid Robots (Humanoids), 2016, Page(s) 515-522, ISBN 978-1-5090-4718-5
Éditeur: IEEE
DOI: 10.1109/humanoids.2016.7803324

Catching heuristics are optimal control policies

Auteurs: Belousov, B.; Neumann, G.; Rothkopf, C.A.; Peters, J.
Publié dans: Proceedings of the Karniel Thirteenth Computational Motor Control Workshop, 2017, Page(s) 1-15
Éditeur: Ben-Gurion University

Catching heuristics are optimal control policies

Auteurs: Belousov, B.; Neumann, G.; Rothkopf, C.; Peters, J.
Publié dans: Advances in Neural Information Processing Systems, Numéro yearly, 2016
Éditeur: NIPS Foundation

State-Regularized Policy Search for Linearized Dynamical Systems

Auteurs: Abdulsamad, H.; Arenz, O.; Peters, J.; Neumann, G.
Publié dans: Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling, 2017
Éditeur: ICAPS Foundation

Learning Coupled Forward-Inverse Models with Combined Prediction Errors

Auteurs: Koert D., Maeda G., Neumann G., Peters J.
Publié dans: Proceedings of the International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2018
Éditeur: IEEE

Entropic Risk Measure in Policy Search

Auteurs: Nass D., Belousov B., Peters J.
Publié dans: Proceedings of the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2019
Éditeur: IEEE

Information gathering in decentralized POMDPs by policy graph improvement

Auteurs: M. Lauri, J. Pajarinen, J. Peters
Publié dans: Proceedings of the International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS), 2020
Éditeur: Springer Nature

Online Learning with Stochastic Recurrent Neural Networks using Intrinsic Motivation Signals

Auteurs: D. Tanneberg, J. Peters, E. Rueckert
Publié dans: Proceedings of the Conference on Robot Learning (CoRL), 2017
Éditeur: MLResearchPress

Inductive Biases for Machine Learning in Robotics and Control

Auteurs: M. Lutter
Publié dans: Ph.D. Thesis, TU Darmstadt, 2021
Éditeur: ULB

Understand-Compute-Adapt: Neural Networks for Intelligent Agents,

Auteurs: Tanneberg D.
Publié dans: Ph.D. Thesis, TU Darmstadt, 2020
Éditeur: ULB

Minimax and entropic proximal policy optimization

Auteurs: Y. Song
Publié dans: Master Thesis, TU Darmstadt, 2018
Éditeur: ULB

Parsing Motion and Composing Behavior for Semi-Autonomous Manipulation

Auteurs: R. Lioutikov
Publié dans: PhD Thesis, TU Darmstadt, 2018
Éditeur: ULB

Bidirectional Human-Robot Learning: Imitation and Skill Improvement

Auteurs: M. Ewerton
Publié dans: PhD Thesis, TU Darmstadt, 2019
Éditeur: ULB

Statistical Machine Learning for Stochastic Structured Systems

Auteurs: H. Abdulsamad
Publié dans: Ph.D. Thesis, TU Darmstadt, 2021
Éditeur: ULB

Generalization and Transferability in Reinforcement Learning

Auteurs: P. Klink
Publié dans: Master Thesis, TU Darmstadt, 2019
Éditeur: ULB

Reinforcement Learning with Sparse and Multiple Rewards

Auteurs: S. Parisi
Publié dans: PhD Thesis. TU Darmstadt, 2019
Éditeur: ULB

f-Divergence constrained policy improvement

Auteurs: Belousov, Boris; Peters, Jan
Publié dans: Numéro 2, 2018
Éditeur: ArXiV

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