I detta dokument presenterar vi en strategi som gör det möjligt för en robot att lära sig en generativ modell av sin egen fysiska kropp från grunden med hjälp av självuppfattning med en enda monokulär kamera. Vårt tillvägagångssätt ger ett kompakt Bayesianskt nätverk för robotens kinematiska struktur inklusive framåt- och inversmodeller som relaterar actionsignaler och kroppspose. Vi föreslår att samtidigt lära sig lokala handlingsmodeller för alla par av synliga kroppsdelar från data som genereras genom slumpmässigt "motoriskt babbel". Från denna repertoar av lokala modeller konstruerar vi ett Bayesianskt nätverk för hela systemet med hjälp av prediktionsnoggrannheten på en separat datauppsättning för korsvalidering som kriterium för modellval. Den resulterande modellen kan användas för att förutsäga kroppen pose när ingen uppfattning finns tillgänglig och möjliggör lutningsbaserad hållningskontroll. I experiment med verkliga och simulerade manipulatorarmar visar vi att vårt system snabbt kan lära sig kompakta och exakta modeller och på ett robust sätt hantera bullriga observationer.
I tidigare arbete REF har vi presenterat en strategi för att hantera problemet med att lära sig en probabilistisk självmodell för en robotmanipulator.
Unsupervised body scheme learning through self-perception
{'venue': '2008 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2008 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}