I detta dokument presenteras en metod för ett ögonblicks inlärning av fingerfärdigheter och grepp om generation för nya objekt. En modell av varje grepptyp lärs ut från en enda kinestisk demonstration och flera typer lärs ut. Dessa modeller används för att välja och generera grepp för obekanta objekt. Både inlärnings- och generationsstegen använder ett ofullständigt punktmoln från en djupkamera, så ingen tidigare modell av en objektform används. Den lärda modellen är en produkt av experter, där experter är av två typer. Den första typen är en kontaktmodell och är en densitet över pose av en enda hand länk i förhållande till den lokala objektytan. Den andra typen är handkonfigurationsmodellen och är en densitet över helhandskonfigurationen. Grasp generation för ett obekant objekt optimerar produkten av dessa två modeller, vilket genererar tusentals grepp kandidater på under 30 sekunder. Metoden är robust till ofullständiga data i både tränings- och teststadier. När flera grepp typer anses metoden väljer den högsta liknande grepp över alla typer. I ett experiment bestod träningssetet av fem olika grepp och testsetet av 45 tidigare osynliga föremål. Framgångsfrekvensen för det första valet är 84,4% eller 77,7% om sju vyer eller en enda vy av testobjektet tas, respektive.
Kopicki m.fl. REF presenterade en metod för one-shot-inlärning av fingerfärdigheter och ta tag i generation för nya objekt.
One-shot learning and generation of dexterous grasps for novel objects
{'venue': None, 'journal': 'The International Journal of Robotics Research', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}