Abstract-Förmågan att placera objekt i en miljö är en viktig färdighet för en personlig robot. Ett objekt bör inte bara placeras stabilt, utan också placeras på önskad plats/orientering. Till exempel är det att föredra att en platta sätts in vertikalt i spåret på en skål-rack jämfört med att placeras horisontellt i den. Ostrukturerade miljöer som bostäder har en stor variation av objekttyper samt av placeringsområden. Därför bör våra algoritmer kunna hantera att placera nya objekttyper och nya placeringsområden. Dessa skäl gör att placera en utmanande manipulation uppgift. I detta arbete föreslår vi att man använder en övervakad inlärningsmetod för att hitta bra placeringar med tanke på objektets och placeringsområdets punktmoln. Vår metod kombinerar de funktioner som fångar stöd, stabilitet och föredragna konfigurationer, och använder en delad sparty struktur i sina parametrar. Även när varken objektet eller placeringsområdet ses tidigare i träningssetet, förutsäger vår inlärningsalgoritm goda placeringar. I robotiska experiment gör vår metod att roboten stabiliserar kända objekt med 98% framgång och 98% när man även överväger semantiskt föredragna orienteringar. Vid placering av ett nytt objekt i ett nytt placeringsområde är framgångsgraden 82 % och 72 %.
Tillvägagångssättet närmast oss är av Jiang et al. som föreslår en metod för att placera nya objekt på nya plats områden utan att uttryckligen uppskatta objektets pose REF.
Learning to place new objects
{'venue': '2012 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2012 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}