Att greppa ett föremål är en uppgift som i sig måste behandlas på ett hybridmässigt sätt. Systemet måste bestämma både var och hur man ska fatta föremålet. När man väljer var man ska fatta krävs det att man lär sig om objektet som helhet, men utförandet behöver bara reaktivt anpassas till sammanhanget nära greppets plats. Vi föreslår en hierarkisk controller som reekterar strukturen av dessa två sub-problem, och försöker lära sig lösningar som fungerar för båda. En hybrid arkitektur används av regulatorn för att använda sig av olika maskininlärningsmetoder som kan hantera den stora mängd osäkerhet som ingår i uppgiften. Styrenhetens övre nivå väljer var man ska ta tag i objektet med hjälp av en förstärkningsinlärare, medan den nedre nivån består av en imitationsinlärare och en synbaserad reaktiv styrenhet för att bestämma lämpliga grepprörelser. Det resulterande systemet kan snabbt lära sig bra grepp om ett nytt objekt i en ostrukturerad miljö, genom att utföra jämna rörelser och förforma handen beroende på objektets geometri. Systemet utvärderades både i simulering och på en riktig robot.
I samband med aktivt lärande studerade vi hur en aktiv grip-pose-lärare, och en visionsbaserad grip-approach-kontrollant, kan samarbeta för att modellera både var och hur man tar tag i ett objekt REF.
Combining Active Learning and Reactive Control for Robot Grasping
{'venue': 'Robotics Auton. Syst.', 'journal': 'Robotics Auton. Syst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}