Abstract-De flesta manipulationsuppgifter kan brytas ner i en sekvens av faser, där robotens handlingar har olika effekter i varje fas. Roboten kan utföra åtgärder för övergång mellan faser och därmed förändra effekterna av sina handlingar, t.ex. ta tag i ett föremål för att sedan lyfta det. Roboten kan därmed nå en fas som ger den önskade manipuleringen. I detta dokument presenterar vi en strategi för att utnyttja arbetets fasstruktur för att lära sig manipuleringsfärdigheter på ett effektivare sätt. Roboten börjar med mänskliga demonstrationer och lär sig en probabilistisk modell av faserna och fasövergångarna. Roboten använder sedan modellbaserad förstärkningsinlärning för att skapa ett bibliotek av motoriska primitiver för övergång mellan faser. De lärda motoriska primitiverna generaliserar till nya situationer och uppgifter. Med tanke på detta bibliotek, roboten använder en värdefunktion strategi för att lära sig en hög nivå politik för sekvensering av motor primitiva. Den föreslagna metoden utvärderades framgångsrikt på en riktig robot utför en bimanuell grepp uppgift.
Kroemer m.fl. REF har föreslagit att representera primitiver för olika faser (steg) av en flerfas manipulation uppgift med hjälp av dynamiska rörelse primitiva (DMP) och lära sig ett bibliotek av sådana manipulation färdigheter som kan sekvenseras för att utföra en uppgift.
Towards learning hierarchical skills for multi-phase manipulation tasks
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}