Abstract-Robots utför dagliga uppgifter som matlagning i ett kök måste kunna hantera variationer i hushållsredskap som kan finnas tillgängliga. Med tanke på en viss uppgift och en uppsättning verktyg som finns tillgängliga måste roboten kunna bedöma vilket som skulle vara det bästa verktyget för uppgiften, och även var man kan förstå verktyget och hur man kan orientera det. Detta kräver en förståelse för vad som är viktigt i ett verktyg för en given uppgift, och hur greppet och orienteringen relaterar till prestation i uppgiften. En robot kan lära sig detta genom att testa många exempel. Detta lärande kan gå snabbare om dessa försök görs i simulering med hjälp av verktygsmodeller som förvärvats från webben. Vi tillhandahåller en halvautomatisk pipeline för att bearbeta 3D-modeller från webben, så att vi kan träna från många olika verktyg och deras användning i simulering. Vi representerar ett verktygsobjekt och dess grepp och orientering med hjälp av 21 parametrar som fångar former och storlekar av huvuddelar och relationer mellan dem. Vi lär oss sedan en "task funktion" som kartlägger denna 21 parameter vektor till ett värde som beskriver hur effektivt det är för en viss uppgift. Vårt utbildade system kan sedan bearbeta den osegmenterade punktmoln av ett nytt verktyg och utdata en poäng och ett sätt att använda verktyget för en viss uppgift. Vi jämför vår strategi med den närmaste i litteraturen och visar att vi uppnår betydligt bättre resultat.
Abelha m.fl. REF använder en simulator för att uppskatta hur ett visst verktyg fungerar i en given uppgift: de aktar sig för parametrarna för åtgärden att använda ett verktyg för att uppskatta den bästa parameteriseringen baserat på en "task-funktion".
Learning how a tool affords by simulating 3D models from the web
{'venue': '2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}