I detta dokument presenteras tillämpningen av en statistisk ram som gör det möjligt att förse en humanoid robot med förmågan att utföra ett samarbete manipulation uppgift med en mänsklig operatör. Vi undersöker i vilken utsträckning dynamiken i rörelsen och den haptiska kommunikationsprocess som sker under fysiska samarbetsuppgifter kan inkapslas av den probabilistiska modellen. Detta ramverk kodar datauppsättningen i en Gaussian Blandning Modell, som komponenter representerar de lokala korrelationerna över de variabler som kännetecknar uppgiften. En uppsättning demonstrationer utförs med hjälp av en bilateral koppling teleoperation setup; sedan den statistiska modellen utbildas i en ren följare / ledare rollfördelning läge mellan människa och robot alternativt. Uppgiften reproduceras med Gaussian Blandning Regression. Vi presenterar den probabilistiska modellen och de experimentella resultat som erhållits på den humanoida plattformen HRP-2; preliminära resultat bedömer vår teori om byte av beteendelägen i dyad samarbetsuppgifter: när reproduceras med användare som inte instruerades att bete sig i antingen en följare eller en ledare läge, roboten bytte automatiskt mellan den lärde ledaren och följarbeteenden.
1 REF föreslog att Gaussian blandning modeller (GMM) och Gaussian blandning regression (GMR) att, respektive koda och reproducera robot samarbetsbeteenden.
Teaching physical collaborative tasks: object-lifting case study with a humanoid
{'venue': '2009 9th IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots', 'journal': '2009 9th IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}