Imitation LearningExperten
EF-GAIfO: erfahrungsbasierte Machbarkeitsschätzung für Imitation aus Beobachtung bei Verkörperungsunterschieden
Das Preprint stellt EF-GAIfO vor, ein Verfahren, das die Durchführbarkeit zustandsbasierter Demonstrationen aus der eigenen Robotererfahrung schätzt und unausführbare Übergänge während des GAIfO-Trainings heruntergewichtet. In Simulation und auf einem echten Unitree Go2 erreicht EF-GAIfO in einer Objekt-Greifaufgabe Erfolgsraten von 70 bis 80 Prozent, die Baselines GAIfO und WGAIfO dagegen 10 bis 30 Prozent. Der Ansatz kommt ohne explizites Dynamikmodell und ohne vorab gesammelte Explorationsdaten aus.