Kontroll för och interaktion med humanoida robotar är ofta restriktiv på grund av begränsningar av robotplattformen och den höga dimensionaliteten hos styrsystem med många grader av frihet. Vi fokuserar på problemet med att tillhandahålla ett "skill-level interface" för en humanoid robot. Ett sådant gränssnitt fungerar som en i) modulär grund för att strukturera uppgiftsorienterad kontroll, ii) parsimonisk abstraktion av motornivåkontroll (t.ex. PD-servo kontroll), och iii) innebär för jordning interaktioner mellan människor och robotar genom gemensamma färdighetsvokabulärer. Vårt tillvägagångssätt för att bygga gränssnitt på färdighetsnivå är tvåfaldigt. För det första föreslår vi en representation för ett färdighetsnivågränssnitt som en "uppfostran vokabulär", en repertoar av modulära exempelbaserade minnesmodeller som uttrycker kinematiska rörelser. En modul i ett sådant ordförråd kodar ett flödesfält (eller gradientfält) i gemensamt vinkelutrymme som beskriver "flödet" av kinematiska rörelser för ett visst färdighetsnivåbeteende, vilket möjliggör förutsägelse från en given kinematiska konfiguration. För det andra föreslår vi en datadriven metod för att härleda beteendevokabulärer från tidsseriedata om människans rörelse med spatio-temporell dimensionsreduktion och klusterbildning. Resultat från utvärdering av en implementering av vår metodik presenteras tillsammans med tillämpningen av härledda beteendevokabulärer som prediktorer mot on-line humanoid bana formation och off-line rörelsesyntes.
Jenkins och Mataric föreslår också en metod för att härleda modulära färdigheter från kinematiska rörelsedata hos människor REF.
PERFORMANCE-DERIVED BEHAVIOR VOCABULARIES: DATA-DRIVEN ACQUISITION OF SKILLS FROM MOTION
{'venue': 'Int. J. Humanoid Robotics', 'journal': 'Int. J. Humanoid Robotics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}