Abstract
El aprendizaje de tareas por demostración es una tarea desafiante. Uno de los principales desafíos es la extrapolación del conocimiento a partir de demostraciones del usuario. Generar un conjunto de situaciones diversas cubriendo todos los casos posibles es una tarea compleja. Por esto, surge la idea de utilizar la parametrización de tareas, que genera información relevante de puntos característicos de una tarea, permitiendo modelar una política con una menor cantidad de demostraciones. En este artículo, presentamos un algoritmo centrado en generar información sintética para la generalización de tareas parametrizadas. El algoritmo permite la generación autónoma de datos, produciendo demostraciones de características similares a las de los usuarios. Para ello, una métrica basada en la distancia de Wasserstein, que tiene en cuenta los datos probabilísticos de las trayectorias aprendidas, ha sido desarrollada. Se han realizado pruebas en simulación, comparando la eficiencia con dos algoritmos de Lfd y en un entorno real, para una tarea de barrido, realizada con el robot ADAM.