Vi anser att problemet med att använda realtidsfeedback från kontaktsensorer för att skapa slutna loop push åtgärder. För att göra det formulerar vi problemet som en delvis observerbar Markov-beslutsprocess (POMDP) med en övergångsmodell baserad på en fysiksimulator och en belöningsfunktion som driver roboten mot ett framgångsrikt grepp. Vi visar att det är oåtkomligt att lösa hela POMDP med traditionella tekniker och införa en ny sönderdelning av politiken i pre- och post-kontakt-faser för att minska komplexiteten i beräkningen. Vår metod använder en punktbaserad lösare offline på en variabel-upplösning diskretisering av tillståndet utrymme för att lösa för en post-kontakt policy som en pre-beräkning steg. Sen använder vi en A-sökning för att beräkna en förkontaktbana. Vi bevisar att värdet av den resulterande politiken ligger inom gränsen till värdet av den optimala politiken och ger intuition om när den fungerar bra. Dessutom visar vi den policy som produceras av vår algoritm uppnår ett framgångsrikt grepp snabbare och med högre sannolikhet än en baslinje QMDP-policy på två olika objekt i simulering. Slutligen validerar vi våra simuleringsresultat på en riktig robot med kommersiellt tillgängliga taktila sensorer.
Koval m.fl. REF leder till att politiken för för- och efterkontakt bryts ned.
Pre- and post-contact policy decomposition for planar contact manipulation under uncertainty
{'venue': None, 'journal': 'The International Journal of Robotics Research', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}