Abstract-Modellering av kontaktrika uppgifter är utmanande och kan inte helt lösas med hjälp av klassiska kontrollmetoder på grund av svårigheten att bygga en analytisk beskrivning av kontaktdynamiken. Dessutom, i en manipulering uppgift som mat-skärning, rent lärande-baserade metoder som Förstärkning Lärande, kräver antingen en stor mängd data som är dyrt att samla in på en riktig robot, eller en mycket realistisk simuleringsmiljö, som för närvarande inte är tillgänglig. Detta dokument presenterar en datadriven kontroll metod som använder ett återkommande neuralt nätverk för att modellera dynamiken för en modell Predictive Controller. Vi utökar tidigare arbete som var begränsat till vridmomentstyrda robotar genom att införliva kraft-/torksensormätningar och formulera kontrollproblemet så att det kan appliceras på de mer vanliga hastighetsstyrda robotarna. Vi utvärderar prestandan på objekt som används för träning, liksom på okända objekt, med hjälp av de skärhastigheter som uppnåtts och visar att metoden effektivt kan behandla olika fall med endast en dynamisk modell. Slutligen undersöker vi systemets beteende under kraftkritiska fall av skärande och illustrerar dess adaptiva beteende i svåra fall.
Mitsioni m.fl. REF utvidgade detta tillvägagångssätt genom att inkorporera mätningar från en kraft-torksensor i dynamiksmodellen.
Data-Driven Model Predictive Control for Food-Cutting
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}