Abstract-Learning från demonstrationer har visat sig vara en framgångsrik metod för icke-experter att lära ut manipulationsuppgifter till robotar. Dessa metoder bygger vanligtvis generativa modeller från demonstrationer och sedan använder regression för att reproducera färdigheter. Detta tillvägagångssätt har dock begränsningar för att fånga hårda geometriska begränsningar som åläggs av uppgiften. Å andra sidan finns det provtagnings- och optimeringsbaserade rörelseplanerare som resonerar om geometriska begränsningar, men dessa är vanligtvis noggrant handgjorda av en expert. För att ta itu med denna tekniska lucka bidrar vi med C-LEARN, en metod som lär sig flerstegsmanipulering från demonstrationer som en sekvens av nyckelramar och en uppsättning geometriska begränsningar. Systemet bygger en kunskapsbas för att nå och greppa föremål, som sedan utnyttjas för att lära sig flerstegsuppgifter från en enda demonstration. C-LEARN stöder flerstegsuppgifter med flera effektorer; orsaker om SE(3) volymetriska och CAD-begränsningar, såsom behovet av att två axlar ska vara parallella; och erbjuder ett principfast sätt att överföra färdigheter mellan robotar med olika kinematiska egenskaper. Vi bäddar in utförandet av de inlärda uppgifterna inom en delad autonomiram, och utvärderar vår strategi genom att analysera framgångsgraden vid utförande av fysiska uppgifter med en dubbelarm Optimus robot, jämföra bidraget från olika begränsningar modeller, och visa förmågan hos C-LEARN att överföra inlärda uppgifter genom att utföra dem med en legged dual-arm Atlas robot i simulering.
C-LEARN REF införlivade framgångsrikt rörelseplanering med geometriska begränsningar i nyckelframebaserad inlärning från demonstrationer för manipulationsuppgifter, vilket garanterar begränsad tillfredsställelse.
C-LEARN: Learning geometric constraints from demonstrations for multi-step manipulation in shared autonomy
{'venue': '2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}