Abstract-I detta dokument presenterar vi en strategi som gör det möjligt för en robot att observera, generalisera och reproducera uppgifter som observerats från flera demonstrationer. Motion fånga data registreras där en mänsklig instruktör manipulerar en uppsättning objekt. I vårt förhållningssätt lär vi oss relationer mellan kroppsdelar av demonstratorn och föremål på scenen. Dessa relationer resulterar i en generaliserad uppgiftsbeskrivning. Problemet med att lära och reproducera mänskliga handlingar är formulerat med hjälp av en dynamisk Bayesian nätverk (DBN). Den bakre som motsvarar noderna av DBN uppskattas genom att observera objekt i scenen och kroppsdelar av demonstrator. För att reproducera en uppgift, söker vi för maximal-likelihood handlingssekvens enligt DBN. Vi visar dessutom hur ytterligare begränsningar kan införlivas online, till exempel för att på ett robust sätt hantera oförutsedda hinder. Experiment som utförs med en riktig 6-DoF robotmanipulator samt i simulering visar att vår strategi gör det möjligt för en robot att reproducera en uppgift som utförs av en mänsklig demonstrator. Vår strategi ger en hög grad av generalisering illustreras genom att utföra en pick-and-place och en whiteboard rengöring uppgift.
Vi bygger vidare på arbetet av Eppner et al. REF, där en ram för att lära och reproducera uppgifter med en robotmanipulator presenteras.
Imitation learning with generalized task descriptions
{'venue': '2009 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2009 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}