面向鲁棒双臂操作的基本技能学习与泛化
机器人学
2019-04-03 v1
摘要
机器人正成为社会中的重要组成部分。它们的一些日常任务需要在快速变化、动态且不可预测的真实世界环境中进行双臂操作。鉴于人类在执行这些活动上的专长,研究人类运动以将所得知识用于机器人控制是自然的。基于此,本工作利用人类知识构建了一个更通用、实时且较少任务特异性的双臂操作框架。所提框架在 iCub 人形机器人及若干合成实验上通过存在意外障碍情况下的双臂包裹拾放任务进行评估。结果表明该方法适用于鲁棒且可泛化的双臂操作。
引用
@article{arxiv.1904.01568,
title = {Learning and Generalisation of Primitives Skills Towards Robust Dual-arm Manipulation},
author = {Èric Pairet and Paola Ardón and Frank Broz and Michael Mistry and Yvan Petillot},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.01568},
year = {2019}
}