Abstract-Emergency respons i fientliga miljöer innebär ofta fjärrstyrda fordon (ROV) som teledrivs eftersom interaktion med miljön normalt krävs. Många ROV uppgifter är vanliga i sådana scenarier och är ofta återkommande. Vi visar hur ett probabilistiskt tillvägagångssätt kan användas för att lära sig en uppgift beteende modell från data. En sådan modell kan sedan användas för att hjälpa en operatör som utför samma uppgift i framtida uppdrag. Vi visar hur detta tillvägagångssätt kan fånga beteenden (constraints) som finns i träningsdata, och hur denna modell kan kombineras med operatörens inmatning online. Vi presenterar ett belysande planar exempel och utveckla med en icke-destruktiv testning (NDT) scanning uppgift på en teleoperation mock-up med hjälp av en tvåarmad Baxter robot. Vi visar hur vårt tillvägagångssätt kan lära sig av exempel uppgiftsspecifika beteenden och automatiskt kontrollera det övergripande systemet, kombinera operatörens input och den lärda modellen på nätet, på ett hjälp teleoperativt sätt. Detta kan potentiellt minska den tid och ansträngning som krävs för att utföra teledriftsuppgifter som är vanliga för ROV-uppdrag inom ramen för säkerhets-, underhålls- och räddningsrobotar.
I vårt senaste arbete med delad kontroll REF visade vi hur ett teleoperativt system kan utformas för att förlita sig på inlärda probabilistiska modeller av manipulationsuppgifter i kombination med onlineoperatörens input.
Learning assistive teleoperation behaviors from demonstration
{'venue': '2016 IEEE International Symposium on Safety, Security, and Rescue Robotics (SSRR)', 'journal': '2016 IEEE International Symposium on Safety, Security, and Rescue Robotics (SSRR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}