Abstract-Det är en utmaning för en robot som agerar i världen att interagera med och använda nya objekt. Medan en person kan kunna se förbi visuella skillnader och känna igen den avsedda funktionen av ett objekt, är det svårare för robotar, som tenderar att förlita sig på visuell likhet för att känna igen kategorier av objekt. En robot som känner igen och klassificerar objekt baserat på deras funktionella egenskaper och potentiella kapacitet är bättre förberedd för att använda okända objekt. Vi föreslår en teknik för funktionell klassificering av objekt med hjälp av funktioner som erhålls genom fysiska simuleringar. Den beskrivna metoden simulerar sfärer som faller på ett föremål från ovan. Vi visar hur en funktionsvektor kan härledas från resultaten av den fysikbaserade simuleringen, och att denna funktionsvektor är informativ för en mängd olika ansvarsklassificeringsuppgifter. Denna process gör det möjligt för en robot utrustad med en 3D-sensor att bestämma funktionaliteten hos objekt i sin omgivning med endast ett fåtal träningsexempel från olika funktionsklasser. Vi visar att denna metod exakt kan lära sig medlemskap i 3D-modeller i tre funktionsklasser: "drickande kärl", "bord" och "sittbar". Vi visar sedan att detta kan utvidgas till 3D-skanningar av objekt med hjälp av modellerna som träningsexempel.
Hinkle och Olson REF simulera släppa sfärer på objekt och klassificera objekt baserat på den slutliga konfigurationen av sfärerna med hjälp av stödvektorn maskin (SVM).
Predicting object functionality using physical simulations
{'venue': '2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}