Abstract-Physical Interaktion in robotics är ett komplext problem som kräver inte bara exakt reproduktion av de kinematiska banorna utan också av de krafter och vridmoment som visas under rörelsen. Vi baserar vår strategi på Rörelse Primitives (MP), eftersom MPs ger en ram för modellering av komplexa rörelser och introducerar användbara operationer på rörelserna, såsom generalisering till nya situationer, tidsskalning, och andra. Vanligtvis tränas parlamentsledamöter med imitationslärande, där en expert demonstrerar banorna. Men MP:er som används i fysisk interaktion kräver antingen ytterligare inlärningsmetoder, t.ex. förstärkt inlärning, eller är baserade på handgjorda lösningar. Vårt mål är att lära och skapa rörelser för fysisk interaktion som lärs med imitationslärande, från en liten uppsättning demonstrerade banor. Probabilistic Movement Primitives (ProMPs) ramverk är en ny MP-strategi som introducerar nyttiga egenskaper, såsom kombination och blandning av MPs, och representerar de korrelationer som finns i rörelsen. ProMPs ger en variabel styvhet regulator som reproducerar rörelsen men det kräver en dynamisk modell av systemet. Att lära sig en sådan modell är inte en trivial uppgift, och därför introducerar vi de modellfria ProMP:erna, som lär sig gemensamt rörelsen och de nödvändiga åtgärderna från några demonstrationer. Vi härleder en variabel stelhetskontroll analytiskt. Vi utökar ProMPs till att inkludera kraft- och vridmomentsignaler, nödvändiga för fysisk interaktion. Vi utvärderar vårt tillvägagångssätt i simulerade och riktiga robotuppgifter.
En modellfri probabilistisk rörelse primitiva (ProMPs) ger en variabel styvhet regulator för grepp under osäkra platser REF.
Model-free Probabilistic Movement Primitives for physical interaction
{'venue': '2015 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2015 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}