Abstract-This paper föreslår en probabilistisk ram baserad på rörelser primitiva för robotar som arbetar i samarbete med en mänsklig medarbetare. Eftersom den mänskliga medarbetaren kan utföra en mängd oförutsedda uppgifter ett krav i vårt system är att robotassistenten måste kunna anpassa sig och lära sig nya färdigheter på begäran, utan behov av en expert programmerare. Detta dokument har alltså en hävstångseffekt på ramen för imitationslärande och dess tillämpning på interaktion mellan människa och robot med hjälp av konceptet interaktionsprimitive (IPs). Vi introducerar användningen av Probabilistic Movement Primitives (ProMPs) för att utforma en interaktionsmetod som både erkänner en människas verkan och genererar den lämpliga rörelsen primitiv av robotassistenten. Vi utvärderar vår metod för experiment med hjälp av en lätt arm interagerar med en mänsklig partner och även med rörelse fångar banor av två människor som monterar en låda. Fördelarna med ProMPs i förhållande till den ursprungliga formuleringen för interaktion exponeras och jämförs.
I REF föreslås en imitation lärteknik baserad på probabilistiska rörelser primitiva och tillämpas på människa-robot interaktion.
Learning interaction for collaborative tasks with probabilistic movement primitives
{'venue': '2014 IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots', 'journal': '2014 IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}