Abstract-I denna bokstav presenterar vi en allmän metod för att automatiskt visuell servo styra position och form av ett deformerbart objekt vars deformation parametrar är okända. Servostyrningen uppnås genom att online lära sig en modellkartläggning mellan den robotiska end-effectorns rörelse och objektets deformationsmätning. Modellen lär sig med hjälp av Gaussian process regression (GPR) för att hantera sin mycket icke-linjära egenskap, och när den väl lärt sig, används modellen för att förutsäga den nödvändiga kontrollen vid varje steg. För att övervinna GPR:s höga beräkningskostnader samtidigt som vi hanterar långa manipulationssekvenser, implementerar vi en snabb online GPR genom att selektivt ta bort oinformativa observationsdata från regressionsprocessen. Vi validerar vår controllers prestanda på en uppsättning deformerbara objektmanipuleringsuppgifter och visar att vår metod kan uppnå effektiv och korrekt servostyrning för allmänna deformerbara objekt med en mängd olika målinställningar. Experimentella videor finns tillgängliga på https://sites.google.com/view/mso-fogpr. Index Terms-visuell servoing, dubbel arm manipulation, deformerbara objekt, Gaussian process, modellinlärning för kontroll.
Senare arbete av REF har möjliggjort användningen av Gaussian process regression samtidigt styra ett deformerbart objekt.
Three-Dimensional Deformable Object Manipulation Using Fast Online Gaussian Process Regression
{'venue': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'journal': 'IEEE Robotics and Automation Letters', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}