Sammanfattning Detta dokument föreslår en end-to-end-utbildning från demonstrationsramverk för att lära ut kraftbaserade manipulationsuppgifter till robotar. Krafterna i detta arbete är många. För det första tar vi enbart itu med problemet med inlärning genom våldsuppfattningar. För det andra föreslår vi att utnyttja haptisk feedback både som ett sätt att förbättra lärardemonstrationer och som ett människa-robot-interaktionsverktyg, genom att etablera en dubbelriktad kommunikationskanal mellan läraren och roboten, i motsats till de arbeten som använder kinetisk undervisning. För det tredje, vi tar itu med de välkända vad vi ska imitera? problem ur en annan synvinkel, baserat på ömsesidig information mellan uppfattningar och åtgärder. Slutligen är lärarens demonstrationer kodade med hjälp av en Hidden Markov Model, och roboten utförande fas utvecklas genom att genomföra en modifierad version av Gaussian Blandning Regression som använder implicit temporal information från den probabilistiska modellen, som behövs för att hantera uppgifter med tvetydiga uppfattningar. Experimentella resultat visar att roboten kan lära sig och reproducera två olika manipulationsuppgifter, med en prestanda jämförbar med lärarens.  Nyckelord Programmering genom demonstration En av de största utmaningarna inom robotik är att utveckla robotar som kan interagera med människor på ett naturligt sätt och dela samma dynamiska och ostrukturerade miljöer. Lärande från demonstration (LfD) 1 är en typ av människa-robot interaktion (HRI) vars syfte är att överföra kunskaper eller färdigheter till roboten. Här utför en mänsklig användare exempel på en given uppgift medan en robot observerar dessa utföranden och extraherar relevant information för att lära, representera och reproducera den lärda uppgiften under okända förhållanden [1, 2]. HRI kräver lämpliga kommunikationskanaler för att förmedla information mellan en människa och en robot [3, 4]. I LfD är de flesta befintliga verk beroende av vision eller rörelsesensorer som ingångskanaler till robotsystemet. När det gäller synbaserad inmatning, är positionsinformation om objekten i scenen fångas med en uppsättning kameror, som också används för att lokalisera och följa markörer placerade på lärarens kropp [5, 6]. De flesta state-of-the-art metoder anser vision som det bästa valet för att extrahera information från lärare exempel, som människor gör i vardagliga uppgifter [7, 8]. Men visionsbaserade system måste hantera typiska problem som ocklusion, utseendeförändringar och komplexa människa-robot kinematics kartläggning, som delvis kan lösas med hjälp av rörelsesensorer istället. Denna typ av sensorer gör det möjligt att spåra lärarens rörelse mer exakt och att fastställa en enklare kartläggning, vilket gör dem lämpliga för att lära ut uppgifter till humanoida robotar [5, [9] [10] [11]. I motsats till dessa verk handlar det om att lära av kraftbaserade uppfattningar. Kraften förmedlar relevant information för flera uppgifter där visions- eller rörelsesensorer inte kan ge tillräckligt med data för att lära sig en rörelse eller en uppsättning primitiver. I många dagliga uppgifter, människor använder 1 Även känd som programmering genom demonstration eller imitation lärande. Detta anslag är avsett att täcka utgifter för tjänstemän och tillfälligt anställda som arbetar med politikområdet Migration och inrikes frågor.
Ett intressant sätt att lära ut kraftbaserad manipulation presenteras i REF.
A robot learning from demonstration framework to perform force-based manipulation tasks
{'venue': None, 'journal': 'Intelligent Service Robotics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}