Abstrakt Vanligen härrör robotmanipulatorers inversa kinematiska funktion analytiskt från robotmodellen. Det finns dock fall där en modell inte är tillgänglig på förhand. I detta dokument föreslår vi ett tillvägagångssätt som gör det möjligt för en autonom robot att uppskatta den inversa kinematiska funktionen på flygningen direkt från självobservation och utan en given kinematisk modell. Roboten utför slumpmässigt utvalda gemensamma konfigurationer och observerar de resulterande världspositionerna. För att approximera den inversa kinematiska funktionen föreslår vi att man använder exempelbaserade inlärningstekniker som närmaste granne och linjär viktad regression. Efter att ha lärt sig, roboten kan dra nytta av den lärda modellen för att bygga färdplaner för rörelseplanering. En ytterligare fördel med vårt tillvägagångssätt är att miljön implicit kan representeras av provkonfigurationerna. Vi analyserar egenskaperna hos detta tillvägagångssätt och presenterar resultat som erhållits från experiment på en riktig 6-DOF robot och från simulering. Vi visar att vårt tillvägagångssätt gör att vi exakt kan kontrollera robotar med okända kinematiska modeller av olika komplexitet och gemensamma typer.
Några få undantag inkluderar REF som innebar att lära sig omvänt kinematiken hos roboten med hjälp av instansbaserade inlärningstekniker.
Learning Kinematics from Direct Self-Observation using Nearest-Neighbor Methods
{'venue': 'Advances in Robotics Research', 'journal': 'Advances in Robotics Research', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}