Abstract-Robot lärande från demonstration står inför nya utmaningar när det tillämpas på uppgifter där krafter spelar en nyckelroll. Att hälla vätska från en flaska i ett glas är en sådan uppgift, där inte bara en rörelse med en viss kraftprofil måste läras, men rörelsen är subtilt betingad av mängden vätska i flaskan. I den här tidningen får en robot lära sig hur man häller. I en träningsfas, den mänskliga teleopererar roboten med hjälp av en haptisk anordning, och data från demonstrationerna är statistiskt kodade av en parametrisk dold Markov modell, som kompakt inkapslar förhållandet mellan uppgiften parameter (beroende på flaskans vikt) och force-torque spår. Gaussian blandning regression används sedan i reproduktionsstadiet för att hämta lämpliga robot åtgärder baserat på kraften uppfattningar. Beräknings- och experimentella resultat visar att roboten kan lära sig att hälla drycker med det föreslagna ramverket, överträffa andra metoder såsom de klassiska dolda Markov modeller i att det kräver mindre träning, ger mer kompakt kodning och visar bättre generalisering kapacitet.
Rozo m.fl. REF använde en parametrisk dold Markov-modell för att hämta kommandon på gemensam nivå med tanke på de krafttorka ingångarna från den mänskliga demonstrationen.
Force-based robot learning of pouring skills using parametric hidden Markov models
{'venue': '9th International Workshop on Robot Motion and Control', 'journal': '9th International Workshop on Robot Motion and Control', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}