Abstract-fas övergångar i manipulation uppgifter ofta uppstår när kontakter mellan objekt görs eller bryts. En omsvängning av fasen kan resultera i att robotens handlingar plötsligt påverkar olika aspekter av dess miljö. Gränserna mellan faserna motsvarar därför ofta begränsningar eller delmål för manipuleringsuppgiften. I detta dokument undersöker vi hur man kan lära sig faserna av manipuleringsuppgifter från data. Uppgiften är modellerad som en autoregressiv dold Markov modell, där de dolda fasövergångar beror på de observerade tillstånden. Modellen lärs ut från data med hjälp av algoritmen förväntan-maximering. Vi demonstrerar den föreslagna metoden på både en pushing uppgift och en pepparkvarn svarvning uppgift. Det föreslagna tillvägagångssättet jämfördes med en automatisk regressiv, dold modell av Markov. Experimenten visar att de lärda modellerna exakt kan förutsäga övergångarna i faser under manipuleringsuppgifterna.
Kroemer m.fl. REF föreslog att man skulle sluta sig till de dolda faserna i manipuleringsuppgiften från flera rättegångar med hjälp av en automatisk regressiv Hidden Markov-modell.
Learning to predict phases of manipulation tasks as hidden states
{'venue': '2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}