Abstract-Många funktionella delar av mänskliga hem och arbetsplatser består av stela komponenter som är anslutna genom en eller flera glidande eller roterande kopplingar. Till exempel dörrar och lådor med skåp och apparater, bärbara datorer och vridbara kontorsstolar. En robotdriven mobilmanipulator skulle dra nytta av möjligheten att förvärva kinematiska modeller av sådana objekt från observation. Detta papper beskriver en metod genom vilken en robot kan förvärva en objektmodell genom att fånga djupbild av objektet som en människa flyttar det genom sitt rörelseområde. Vi föreställer oss att i framtiden skulle en maskin som nyligen introducerats i en miljö kunna visas av den mänskliga användaren de artikulerade föremålen som är speciella för den miljön och som härleds från dessa "visuella demonstrationer" tillräckligt med information för att aktivera varje objekt oberoende av användaren. Vår metod använder sparse (markerless) funktionsspårning, rörelsesegmentering, komponent pose uppskattning, och artikulation lärande; det kräver inte tidigare objektmodeller. Med hjälp av metoden kan en robot observera ett föremål som utövas, till exempel en kinematisk modell som innehåller styva, prismatiska och revoluta leder, och sedan använda modellen för att förutsäga objektets rörelse från en ny utsiktspunkt. Vi utvärderar metodens prestanda, och jämför den med en tidigare publicerad teknik, för en mängd olika hushållsföremål.
En markörlös sparse funktion spårningsbaserad artikulation lärande presenterades av Pillai et al. REF, som inte heller krävde tidigare objektmodeller.
Learning Articulated Motions From Visual Demonstration
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}