Abstract-I samband med objektinteraktion och manipulation, en egenskap hos ett robust grepp är dess förmåga att uppfylla externa perturbations tillämpas på det greppade objektet medan fortfarande behålla greppet. I detta arbete introducerar vi en strategi för att förstå anpassning som lär sig en statistisk modell för att anpassa handhållningen enbart baserat på den upplevda kontakten mellan objektet och fingrarna. Med hjälp av en flerstegs inlärningsprocedur byggs modellens dataset genom att först demonstrera en initial handhållning, som sedan fysiskt korrigeras av en mänsklig lärare som trycker på fingertopparna och utnyttjar överensstämmelse i robothanden. Inläraren återspelar sedan den resulterande sekvensen av handställningar, för att generera en datauppsättning av hållning-kontakt par som inte påverkas av beröring av läraren. Ett viktigt inslag i detta arbete är att den lärda modellen kan förfinas ytterligare genom att man upprepar korrigeringsstegen. Alternativt kan modellen återanvändas i utvecklingen av nya modeller, som kännetecknas av kontaktsignaturer av ett annat objekt. Vårt tillvägagångssätt är empiriskt validerat på iCub-roboten. Vi visar förståelse för anpassning som svar på förändringar i kontakt, och visar framgångsrik modellåteranvändning och förbättrad anpassning med ytterligare omgångar av modellförfining.
En metod för att förstå anpassning genom att lära sig en statistisk modell för att anpassa handens hållning baserat på upplevda kontakter presenterades i REF.
1 Iterative Learning of Grasp Adaptation through Human Corrections
{'venue': 'Robotics Auton. Syst.', 'journal': 'Robotics Auton. Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}