Abstract-Människor uppvisar exceptionella färdigheter i att använda verktyg och manipulera objekt i sin omgivning genom skickligt kontrollera utövad kraft och arm impedans. En av de grundläggande komponenterna i denna mekanism är generering av interna modeller som associerar kinematiska variabler med tillämpad kraft. Å andra sidan är det ganska komplicerat att tillverka robotar som skickligt kan använda verktyg och anpassa sitt motoriska beteende till nya miljöförhållanden. I detta dokument undersöker vi lärandet av styrkekontrollpolicyer för robotskulpturering med flera uppdragsdemonstrationer. Denna politik uttrycker förhållandet mellan begränsade rörelser och utövad kraft och lärs i Cartesian utrymme där kopplingen av dynamik mellan olika riktningar av rörelse också beaktas. Dessutom föreslås en ny algoritm för att generalisera denna politik till nya rörelseuppgifter, utförda i en tillräckligt homogen miljö, samma sak som i demonstrationer, men i närvaro av nya rörelseberoende yttre krafter. I detta syfte föreslås en differentierad analysmetod där inte bara kartläggningen från rörelse till kraft, utan också från skillnad i rörelse till skillnad i kraft, lärs att generalisera politiken till nya sammanhang. Detta uppnås genom att man lär sig, bortsett från en rad politiska parametrar, vissa nyligen införda mängder, så kallade viktskillnader, som uttrycker förändringstakten för de politiska parametrarna. Det föreslagna tillvägagångssättet valideras i enkla skulpterande experiment i verkligheten med hjälp av en två graders frihetsapparat.
Dessutom generaliserar differentialkalkyl den tillämpade kraften till en ny väg i en enkel skulptering uppgift REF.
Learning and generalizing force control policies for sculpting
{'venue': '2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}