Abstract-Robot Learning from Demonstration (RLfD) har identifierats som ett viktigt element för att göra robotar användbara i det dagliga livet. Ett brett spektrum av tekniker har föreslagits för att härleda en uppgiftsmodell från en uppsättning demonstrationer av uppgiften. De flesta tidigare verk använder lära sig att modellera kinematiken av uppgiften, och för autonomt utförande roboten då förlitar sig på en stel position controller. Även om många uppgifter kan och har lärts på detta sätt, finns det uppgifter där kontrollen av positionen ensam är otillräcklig för att uppnå målen för uppgiften. Detta är vanligtvis uppgifter som innebär kontakt eller kräver ett specifikt svar på fysiska störningar. Frågan om hur man justerar efterlevnaden för att passa behovet av uppgiften har ännu inte helt behandlats i Robot Learning from Demonstration. I det här dokumentet tar vi upp detta problem och presenterar gränssnitt som gör det möjligt för en mänsklig lärare att indikera överensstämmelsevariationer genom att fysiskt interagera med roboten under arbetets utförande. Vi validerar vårt tillvägagångssätt i två olika experiment på 7 DoF Barrett WAM och KUKA LWR robotmanipulatorer. Dessutom genomför vi en användarstudie för att utvärdera användbarheten av vårt tillvägagångssätt ur ett icke-robotiskt perspektiv.
Frågan om hur man kan anpassa manipulatorns överensstämmelse under en samarbetsuppgift har tagits upp inom robotinlärning via demonstration REF, där den mänskliga operatören lär ut överensstämmelsevariation genom fysiskt samspel med roboten under utförandet av en specifik uppgift.
Learning Compliant Manipulation through Kinesthetic and Tactile Human-Robot Interaction
{'venue': 'IEEE Transactions on Haptics', 'journal': 'IEEE Transactions on Haptics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}