基于目的的开放式学习 (POEL)论文 – 提升机器人学习效率的创新方法

POEL 是一种专注于自主机器人的开放式学习方法，通过结合‘目的’概念来提升学习效率。它通过语音转文本接收用户目的，使用 YOLO v9 进行场景分析，并利用 LLaVA-v1.5-7B-q4 LLM 推理与目的相关的对象。POEL 通过关注与目的相关的对象的空间邻近性以及自生成奖励来偏置 OEL 探索。在模拟环境中，研究表明 POEL 在与定义目的相关的任务中显著优于现有方法如 LEXA 和 ALAN*，展示了增强的性能和学习复杂任务的能力。

基于目的的开放式学习 (POEL)的特点:

1. 通过语音转文本接收用户目的
2. 使用 YOLO v9 进行场景分析
3. 利用 LLaVA-v1.5-7B-q4 LLM 识别与目的相关的对象
4. 通过空间邻近性和自生成奖励偏向于探索与目的相关的对象

基于目的的开放式学习 (POEL)的功能:

1. 适用于非结构化环境中的自主机器人
2. 基于指定目的学习对人类用户有益的新技能
3. 家庭服务机器人
4. 工业自动化
5. 探索性任务

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