Abstract-I detta dokument föreslår vi en strategi för lärande uppgifter specifikationer automatiskt, genom att observera mänskliga demonstrationer. Med hjälp av detta tillvägagångssätt kan en robot kombinera representationer av enskilda åtgärder för att uppnå ett mål på hög nivå. Vi antar att uppgiftsspecifikationer består av variabler som uppvisar ett förändringsmönster som är invariant över demonstrationer. Vi identifierar dessa specifikationer i olika skeden av uppgiftens slutförande. Ändringar i uppgiftsbegränsningar gör det möjligt för oss att identifiera övergångar i uppgiftsbeskrivningen och att segmentera dem i deluppgifter. Vi extraherar följande aktivitet-rymd begränsningar: 1) referensramen för att uttrycka uppgiften variabler; 2) variabeln av intresse vid varje tidpunkt steg, position, eller kraft vid sluteffektorn; och 3) en faktor som kan modulera bidraget av kraft och position i en hybrid impedans styrenhet. Metoden validerades på en sjugradig Kuka-arm som utför två olika uppgifter: rivning av grönsaker och utvinning av ett batteri från ett laddningsställ. Index Terms-Constraint extraktion, lärande och adaptiva system, rörelsekontroll, programmering genom demonstration (PbD).
Nyligen presenterade Ref ett tillvägagångssätt för att lära sig uppgiften att riva grönsaker på grundval av begränsningar i uppgiftsrymden (t.ex. Kraft och position för end-effector), som definieras av en betydande variation av de observerade variablerna mellan demonstrationer.
Task Parameterization Using Continuous Constraints Extracted From Human Demonstrations
{'venue': 'IEEE Transactions on Robotics', 'journal': 'IEEE Transactions on Robotics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}