Abstract-Physical exploration hänvisar till utmaningen att självständigt upptäcka och lära sig att manipulera miljöns grad av frihet (DOF)-genom att identifiera lovande punkter för interaktion och skjuta eller dra objektdelar för att avslöja DOF och deras egenskaper. Den senaste tidens arbete fokuserade på delproblem som att uppskatta DEF-parametrar från givna data. Här tar vi itu med det integrerade problemet, med fokus på strategin på högre nivå för att iterativt besluta om nästa prospekteringspunkt innan vi tillämpar rörelsegenereringsmetoder för att utföra explorativa åtgärder och dataanalysmetoder för att tolka återkopplingen. Vi föreslår att besluta om prospekteringspunkter baserat på förväntad informationsvinst, eller förändring i entropi i robotens nuvarande tro (osäkra kunskaper) om DOF. I detta syfte definierar vi först hur vi representerar en sådan tro. Detta kräver att man tar itu med det faktum att roboten från början inte vet vilka slumpmässiga variabler (vilka DOF, och beroende på deras typ, vilka DOF-egenskaper) som faktiskt existerar. Därefter föreslår vi metoder för att uppskatta den förväntade informationsvinsten för en undersökande åtgärd. Vi analyserar dessa strategier i enkla miljöer och utvärderar dem i kombination med full rörelseplanering och dataanalys i en fysisk simuleringsmiljö.
På liknande sätt, Otte et al. REF formulerar problemet med att identifiera ett objekts grad av frihet som att minimera entropi i den nuvarande tron om graderna av frihet.
Entropy-based strategies for physical exploration of the environment's degrees of freedom
{'venue': '2014 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2014 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}