Abstract-Vi föreslår ett ramverk för sensorbaserad uppskattning av manipulation-relevanta objekt egenskaper och abstraktion av kända åtgärder i en lärande uppsättning från observation av människor. Deskriptorerna består av en objektcentrisk representation av manipulationsbegränsningar och en scenspecifik handlingskurva. Grafen spänner mellan de typiska platserna, där objekt placeras. Detta ramverk gör det möjligt att abstraktera en mänsklig operatörs mycket varierande handlingar och att övervaka oväntade nya handlingar, som kräver en förändring av den kunskap som lagras i systemet. Användningen av en abstrakt, objektcentrerad struktur möjliggör inte bara tillämpning av kunskap i samma situation, utan också överföring till liknande miljöer. Dessutom kan informationen härledas från olika avkänningsmetoder. Det föreslagna systemet bygger upp representationen av manipulationsrelevanta egenskaper och åtgärder. Egenskaperna, som är direkt relaterade till objektet, lagras i objektbehållaren. Funktionskartan kopplar ihop åtgärderna med de typiska åtgärdsområdena i miljön. Vi presenterar experimentella resultat på verkliga mänskliga handlingar, som visar kvaliteten på de resultat, som kan uppnås med vårt system. En robot bör kunna lära sig oövervakad genom observation av mänskliga handlingar i sin omgivning. Tyvärr följer människor inte exakta banor, medan de utför repetitiva manipuleringsuppgifter. Systemet måste kunna abstraktera manipuleringsåtgärderna, för att endast fokusera på information, som är nödvändig för att åstadkomma en manipulering eller för att samarbeta med en människa i en given miljö. En obalans mellan robotens förväntningar som observatörssystem och en aktuell mänsklig handling bör endast uppstå i situationer där förändringen förefaller vara ett resultat av en förändrad funktion eller fysisk egenskap hos objektet. Vi kommer att kalla en sådan missmatchning en överraskning händelse i följande. En överraskningshändelse utlöser förfining eller ändring av den lagrade informationen. Viktiga exempel är följande: Rörelsebegränsningar ändras plötsligt i objekttransportfasen (t.ex. en kopp som bärs alltid upprätt lutas nu godtyckligt); ett objekt placeras plötsligt på en oväntad plats, t.ex. en kopp på golvet. Dessa observationer är vanligtvis en indikation på att objektets fysiska egenskaper (t.ex. vätskenivån i objektet) eller deras funktion (inte en dryckesbägare, utan en smutsig skål) förändrades. Detta måste beaktas i den interna representationen av manipuleringssystemet. Vårt mål är att definiera en modell som gör det möjligt att kartlägga olika fysiska egenskaper hos objektet till ändringar i hanteringsegenskaperna. Modellen bör effektivt abstraktera kända åtgärder som tillämpas på ett visst objekt, för att korrekt kunna förutsäga de ofta starkt varierande transportvägar och mål. Denna andra egenskap hos systemet gör det möjligt att resonera om förändringar i funktionen hos ett visst objekt i en given miljö. Ett verktyg används till exempel inte längre för sitt specifika ändamål, utan bara förs bort. Representationen av objektet specifika egenskaper och åtgärder måste vara oberoende av exakt Cartesian rörelse. A-prioriterad kunskap om en objektklass lagras i en Atlas, som introduceras i [1]. Den innehåller redan kända egenskaper hos objekten samt a-priori kunskap om hanteringsalternativ. Olika hanteringsegenskaper kan uppstå för samma objekt beroende på sammanhanget. Det korrekta alternativet måste väljas utifrån observationen. Denna hanteringsfastighet kan förändras över tid. En sådan ändring utlöses av en obalans mellan förväntan och iakttagelse av den mänskliga handlingen. Den abstrakta kunskapen från Atlas kan kartläggas i det aktuella sammanhanget och lagras i arbetsminnet. Arbetsminnet är den utforskade representationen av den nuvarande scenen, där apriori (Atlas) kunskap registreras för att ge ytterligare information om de strukturer som observeras av systemet. Atlasinformationen kartläggs på representationer i arbetsminnet, som beskriver objektens hanteringsegenskaper och de observerade funktionella sambanden mellan de typiska platserna, där dessa objekt kan hittas. I detta dokument fokuserar vi på dessa representationer av de manipulationsrelevanta egenskaperna i en given miljö. Kraven på denna representation måste specificeras och relevanta kunskaper måste tas fram ur observationen på lämpligt sätt. En mycket viktig aspekt är, att inte
Vårt arbete i detta dokument är inspirerat av den abstrakta representationen av åtgärder i REF.
Representation of manipulation-relevant object properties and actions for surprise-driven exploration
{'venue': '2011 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2011 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}