Abstract-Manipulering av deformerbara objekt ofta kräver en robot att tillämpa specifika krafter för att föra objektet i önskad konfiguration. Till exempel kräver åtdragning av en knut att man drar i ändarna, att man plattar till en klädesplagg kräver att rynkor jämnas ut, och att man raderar en whiteboardbräda kräver att man trycker nedåt. Vi presenterar en metod för att lära sig styrkebaserade manipulationsfärdigheter från demonstrationer. Vårt tillvägagångssätt använder icke-rigid registrering för att beräkna en warpfunktion som omvandlar både end-effector poser och krafter i varje demonstration till den nuvarande scenen, baserat på konfigurationen av objektet. Vår metod använder sedan variationen mellan demonstrationerna för att extrahera en enda bana, tillsammans med tidsvarierande återkopplingsvinster som bestämmer hur mycket som ska matcha poser eller krafter. Detta resulterar i en inlärd variabelimpedanskontrollstrategi som avlastar kraft- och positionsfel, vilket ger rätt nivå av överensstämmelse som tillämpar de nödvändiga krafterna i varje steg av förslaget. Vi utvärderar vår strategi genom att knyta knutar i rep, platta handdukar och radera en whiteboard.
Dessutom är medelvärdet av banor med varierande feedback vinst extraheras med objekt centrerad förvrängning av de demonstrerade banor för åtdragning knopar, platta handdukar, och radering en white board REF.
Learning force-based manipulation of deformable objects from multiple demonstrations
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}