Abstract-Många uppgifter som skulle vara till nytta för användare i hemmiljö kräver att robotar manipulera ledade objekt som dörrar och lådor. I detta dokument presenterar vi en ny metod som samtidigt uppskattar den kinematiska modellen av ett artikulerat objekt baserat på den bana som beskrivs av robotens sluteffektor, och använder denna modell för att förutsäga den framtida banan för sluteffektorn. En fördel med vårt tillvägagångssätt är att roboten direkt kan använda dessa förutsägelser för att generera en jämviktspunktsstyrningsbana för att driva mekanismen. Dessutom kan vår strategi förbättra dessa förutsägelser baserat på tidigare inlärda artikulationsmodeller. Vi har implementerat och testat vår strategi på en riktig mobil manipulator. Genom 40 försök visar vi att roboten på ett tillförlitligt sätt kan öppna olika hushållsföremål, inklusive skåpdörrar, skjutdörrar, kontorslådor och diskmaskin. Dessutom visar vi att genom att använda informationen från tidigare interaktioner som en tidigare avsevärt förbättrar prediktionsnoggrannheten.
Samma författare samarbetar med Sturm et al. REF, presentera en återkopplingsmetod för att lära sig artikulation modellen baserat på en robots sluteffektbana, och sedan förutsäga banan baserad på den mest sannolika modellen uppskattas av lärande ramverket.
Operating articulated objects based on experience
{'venue': '2010 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2010 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}