Abstract-Robots krävs ofta för att generalisera de färdigheter som lärts från mänskliga demonstrationer för att uppfylla nya uppgiftskrav. Men färdighet generalisering kommer att vara svårt att inse när man ställs inför följande situationer: skickligheten för en komplex multisteg uppgift innehåller ett antal funktioner; vissa särskilda begränsningar åläggs robotarna under processen för uppgiften reproduktion; och en helt ny situation helt annorlunda med den där demonstrationer ges till roboten. Detta arbete föreslår en ny ram för att underlätta robot färdigheter generalisering. Den grundläggande tanken ligger i att de lärda färdigheterna först segmenteras i en sekvens av underfärdigheter automatiskt, sedan varje individuell underkompetens kodas och regleras i enlighet därmed. Specifikt anpassar vi varje uppsättning av de segmenterade rörelsebanorna individuellt i stället för hela rörelseprofiler, vilket gör det mer bekvämt för förverkligandet av färdighets generalisering. Dessutom beaktas styvhet i mänskliga extremiteter, beräknad från ytelektromyografiska signaler, inom ramen för förverkligandet av mänsklig-till-robot variabel impedanskontroll, såväl som generaliseringen av både rörelsebanor och stelhetsprofiler. Experimentell studie har utförts för att kontrollera den föreslagna ramens effektivitet.
I REF, Yang et al. föreslog en ny utbildningsram.
A Learning Framework of Adaptive Manipulative Skills From Human to Robot
{'venue': 'IEEE Transactions on Industrial Informatics', 'journal': 'IEEE Transactions on Industrial Informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}