Abstract-generaliserande fingerfärdigheter till nya objekt är ett öppet problem. Vi visar hur man lär sig grepp för höga DoF händer som generaliserar till nya objekt, ges så lite som man visat grepp. Under grepp lära sig två typer av sannolikhetstäthet läras att modell det demonstrerade greppet. Den första densitetstypen (kontaktmodellen) modellerar förhållandet mellan en enskild fingerdel och lokala ytegenskaper vid dess kontaktpunkt. Den andra densitetstypen (handkonfigurationsmodellen) modellerar hela handkonfigurationen under inflygningen för att fatta. När de presenteras med ett nytt objekt, många kandidat grepp genereras, och ett kinematiskt genomförbart grepp väljs som maximerar produkten av dessa densiteter. Vi visar 31 framgångsrika grepp om nya objekt (86% framgångsgrad), överförs från 16 träningsgrepp. Metoden möjliggör: överföring av fingerfärdigheter inom objektkategorier; mellan objektkategorier; till och från objekt där det inte finns någon komplett modell av objektet tillgängligt; och med hjälp av två olika fingerhänder.
Författarna i REF lär sig två separata modeller, d.v.s. kontaktmodellen för att uttrycka förhållandet mellan ngers och objektets lokala funktioner, och handkonvergensmodellen för att representera hel handkonvergens under infallsvinkeln.
Learning dexterous grasps that generalise to novel objects by combining hand and contact models
{'venue': '2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}