Abstract-Vi presenterar en probabilistisk modell för gemensam representation av flera sensoriska modaliteter och handlingsparametrar i ett robotiskt greppscenario. Vår icke-linjära probabilistiska latent variabla modell kodar relationer mellan grepp-relaterade parametrar, lär sig betydelsen av funktioner, och uttrycker förtroende för uppskattningar. Modellen lär sig associationer mellan stabil och instabil förstår att den upplever under en prospekteringsfas. Vi demonstrerar tillämpligheten av modellen för att uppskatta greppstabilitet, korrigera grepp, identifiera objekt baserade på taktila avtryck och förutsäga taktila avtryck från objekt-relativa gripposer. Vi utförde experiment på en verklig plattform med både kända och nya objekt, dvs objekt roboten tränas med, och tidigare osynliga objekt. Grasp korrigering hade 75% framgång på kända objekt, och 73% på nya objekt. Vi jämförde vår modell med en traditionell regressionsmodell som lyckades korrigera grepp i endast 38 % av fallen.
I REF, Bekiroglu et al. lärde sig en probabilistisk modell av förhållandet mellan grepp relaterade funktioner, med hjälp av både framgångsrika och misslyckade grepp.
Probabilistic consolidation of grasp experience
{'venue': '2016 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2016 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}