Abstract-Multifingerad robot grepp är ett utmanande problem som är svårt att hantera med hjälp av handkodade program. I detta dokument presenterar vi en imitation av lärande för lärande och generalisering av kunskap som bygger på mänskliga demonstrationer. I detta syfte delar vi upp uppgiften att syntetisera en greppande rörelse i tre delar: 1) att lära sig effektiva grepp om representationer från mänskliga demonstrationer, 2) att förvränga kontaktpunkter till nya objekt, och 3) att optimera och utföra de räckvidd-och-grasp rörelserna. Vi lär oss lågdimensionella latent grepp utrymmen för olika grepp typer, som utgör grunden för en ny utvidgning till dynamiska motor primitiva. Dessa latent-rymd dynamiska motor primitiva används för att syntetisera hela räckvidd-och-grasp rörelser. Vi utvärderade vår metod på en riktig humanoid robot. Resultaten av experimentet visar hur robust och mångsidigt vårt arbetssätt är.
Ben Amor et al REF lär sig ett lågdimensionellt grepprum från mänskliga demonstrationer som förvärvats med hjälp av ett dataglove.
Generalization of human grasping for multi-fingered robot hands
{'venue': '2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}