Abstract-I detta dokument, vi tar itu med problemet med automatisk greppgenerering för robotiska händer där erfarenhet och form primitiva används i synergi så att ge en grund inte bara för greppgenerering utan också för en grepp utvärderingsprocess när den exakta pose av objektet inte är tillgänglig. En av de största utmaningarna vid automatisk greppning är valet av objektinflygningsvektorn, som är beroende av både objektets form och pose såväl som grepptypen. Med den föreslagna metoden väljs inflygningsvektorn inte bara baserat på sensoriska indata utan också på erfarenhet som vissa inflygningsvektorer kommer att ge användbar taktil information som slutligen resulterar i stabila grepp. En metod för att utveckla och utvärdera grepp styrenheter presenteras där fokus ligger på att få stabila grepp under ofullkomlig vision. Metoden används i en teleoperation eller en programmeringsmiljö där en människa visar för en robot hur man tar tag i ett objekt. Systemet känner först igen objektet och greppa typ som sedan kan användas av roboten för att utföra samma åtgärd med hjälp av en mappad version av den mänskliga greppställning.
I REF visades det hur ett robotsystem kan lära sig greppa genom mänsklig demonstration med hjälp av en erfarenhetsdatabas.
Learning and Evaluation of the Approach Vector for Automatic Grasp Generation and Planning
{'venue': 'Proceedings 2007 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': 'Proceedings 2007 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}