är en tillräckligt komplex motorisk uppgift för att studera kompletta färdighetsutbildningssystem. Den består av flera elementära rörelser och kräver snabba rörelser, noggrann kontroll och onlineanpassning. För att representera de elementära rörelser som behövs för robot bordtennis, förlitar vi oss på dynamiska system motor primitiva (DMP). Även om sådana DMP har framgångsrikt använts för att lära sig en mängd enkla motoriska uppgifter, de bara representerar enstaka elementära åtgärder. För att välja och generalisera bland olika slående rörelser presenterar vi ett nytt tillvägagångssätt, som kallas Blandning av motorprimitive som använder ett gating nätverk för att aktivera lämpliga motor primitiva. Den resulterande politiken gör det möjligt för oss att välja bland lämpliga motoriska primitiva såväl som att generalisera mellan dem. För att få en fullt inlärd robot bordtennis setup tar vi också upp problemet med att förutsäga den nödvändiga kontextinformationen, d.v.s. slagpunkten i tid och rum där vi vill träffa bollen. Vi visar att den resulterande installationen var kapabel att spela rudimentär bordtennis med hjälp av en antropomorf robotarm.
Blandning av motoriska primitiver användes för generering av bordtennis gungor i REF.
Learning table tennis with a Mixture of Motor Primitives
{'venue': '2010 10th IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots', 'journal': '2010 10th IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}