Sammanfattning Denna uppsats föreslår en interaktion inlärningsmetod som lämpar sig för semi-autonoma robotar som arbetar med eller bistår en mänsklig partner. Metoden syftar till att generera en samarbetsbana för roboten som en funktion av människans nuvarande handling. Bangenereringen är baserad på åtgärdsigenkänning och förutsägelse av den mänskliga rörelsen som ges intermittenta observationer av hans/hennes positioner under okända hastigheter av utförandet; ett problem som vanligtvis finns när man använder rörelse fångar system i scenarier som leder till ocklusion. Av särskilt intresse, förmågan att förutsäga den mänskliga rörelsen samtidigt observera den första delen av hans / hennes bana möjliggör snabbare robot reaktioner, och som det kommer att visas, eliminerar också behovet av tidsanpassning av träningsdata. Metoden modellerar kopplingen mellan människa-robot rörelse primitiver och är skalbar i förhållande till antalet uppgifter. Vi utvärderade metoden med hjälp av en 7-DoF lätt robot arm utrustad med en 5-finger hand i en multi-task samarbete montering experiment, också jämföra resultat med vår tidigare metod som bygger på timealigned banor.
I REF ingick en fasvariabel som representerade arbetets hastighet, vilket eliminerade behovet av att anpassa demonstrationer i tid och gjorde det möjligt för roboten att reagera snabbare.
A Probabilistic Framework for Semi-autonomous Robots Based on Interaction Primitives with Phase Estimation
{'venue': 'ISRR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}