Abstract-Robots håller på att bli säkra och smarta nog att arbeta tillsammans med människor inte bara på tillverkning av produktionslinjer, utan också i utrymmen som hus, museer eller sjukhus. Detta kan utnyttjas avsevärt i situationer där en människa behöver hjälp av en annan person för att utföra en uppgift, eftersom en robot kan ta rollen som hjälpare. I detta avseende kan en människa och robotassistent gemensamt utföra en mängd olika uppgifter, vilket kräver att roboten kommunicerar med personen, förstår hans/hennes behov och beter sig därefter. För att uppnå detta föreslår vi en ram för en användare att lära en robot samarbetsförmåga från demonstrationer. Vi fokuserar främst på uppgifter som innebär fysisk kontakt med användaren, där inte bara position, men också force avkänning och efterlevnad blir mycket relevant. Speciellt presenterar vi en strategi som kombinerar probabilistisk inlärning, dynamiska system, och stelhet uppskattning för att koda robot beteende längs uppgiften. Vår metod tillåter en robot att lära sig inte bara bana efter färdigheter, men också impedans beteenden. För att visa funktionaliteten och flexibiliteten i vårt tillvägagångssätt används två olika testbäddar: en transportuppgift och en samverkande bordsmontering. Index Terms-Fysisk människa-robot interaktion, programmering genom demonstration (PbD), Robot lärande, stelhet uppskattning.
Till exempel, i REF roboten lär sig samarbetsförmåga och anpassar sin impedans beteende från demonstrationer.
Learning Physical Collaborative Robot Behaviors From Human Demonstrations
{'venue': 'IEEE Transactions on Robotics', 'journal': 'IEEE Transactions on Robotics', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}