Abstract-We formalize problemet med att anpassa en demonstrerad bana till en ny start och målkonfiguration som ett optimeringsproblem över en Hilbert utrymme av banor: minimera avståndet mellan demonstrationen och den nya banan under de nya slutpunkt begränsningar. Vi visar att den allmänt använda versionen av Dynamic Movement Primitives (DMP) genomför denna minimering på det sätt de anpassar demonstrationer, för ett särskilt val av Hilbert rymdnorm. Generaliseringen till godtyckliga normer gör det möjligt för roboten att välja en mer lämplig norm för uppgiften, samt lära sig att anpassa demonstrationen från användaren. Våra experiment visar att detta avsevärt kan förbättra robotens förmåga att exakt generalisera demonstrationen.
En optimeringsram som föreslås i REF försöker anpassa flera demonstrationer till nya start- och målplatser genom att minimera avståndet mellan demonstrationerna och reproduktionen enligt en lärd Hilbert rymdnorm.
Movement primitives via optimization
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}