Abstract-I detta papper studerar vi inlärning av råd genom själv-experiment. Vi studerar inlärningen av lokala visuella deskriptorer som förutser framgången av en viss handling som utförs på ett objekt. Tänk till exempel på hur det är att gripa tag. Även om greppbar är en egenskap hos hela objektet, kommer greppet handling bara att lyckas om tillämpas i den högra delen av objektet. Vi föreslår en algoritm för att lära sig lokala visuella deskriptorer av bra grepppunkter baserat på en uppsättning försök som utförs av roboten. Metoden uppskattar sannolikheten för en framgångsrik åtgärd (grasp) baserat på enkla lokala funktioner. Experimentella resultat på en humanoid robot illustrerar hur vår metod kan lära sig deskriptorer av bra grepppunkter och generalisera till nya objekt baserat på tidigare erfarenhet.
Dessa metoder brukar lära sig en kontinuerlig kartläggning från lokala visuella deskriptorer till sannolikheten för framgång för ett grepp REF.
Learning grasping affordances from local visual descriptors
{'venue': '2009 IEEE 8th International Conference on Development and Learning', 'journal': '2009 IEEE 8th International Conference on Development and Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}