一种用于学习铰接物体运动学模型的概率框架
机器人学
2014-06-02 v1
摘要
在家庭环境中运行的机器人通常需要与铰接物体交互，例如门、橱柜、洗碗机或冰箱。在这项工作中，我们提出了一种新颖的概率框架，用于将铰接物体建模为运动学图。该图中的顶点对应物体部件，而它们之间的边则建模其运动学关系。特别地，我们提出了一组参数化和非参数化的边模型，以及如何从带噪声的姿态观测中稳健地估计它们。我们还描述了如何估计运动学结构，以及如何使用学习到的运动学模型进行姿态预测和机器人操作任务。最后，我们介绍了如何将学习到的模型泛化到新的、未见过的物体上。在使用不同相机系统的真实机器人以及仿真中进行的各种实验表明，我们的方法是有效、准确且高效的。此外，我们证明了我们的方法具有广泛的应用，特别是在移动操作和服务机器人等新兴领域。
引用
@article{arxiv.1405.7705,
title = {A Probabilistic Framework for Learning Kinematic Models of Articulated Objects},
author = {Jürgen Sturm and Cyrill Stachniss and Wolfram Burgard},
journal= {arXiv preprint arXiv:1405.7705},
year = {2014}
}