基于表示学习的自然化机械臂轨迹生成
机器人学
2023-09-15 v1 机器学习
摘要
机械臂机器人在家庭环境中的集成表明需要更可预测且类人的机器人运动。这对于可支持瘫痪者独立性的轮椅挂载辅助机器人尤为如此。生成自然化运动轨迹的一种方法是模仿人类演示者。本文探索了一种自监督模仿学习方法，使用自回归时空图神经网络来完成辅助饮水任务。我们致力于从多样化的人体运动轨迹数据中学习，这些数据通过人体手臂上的可穿戴IMU传感器作为无动作标注的任务演示采集得到。来自若干参与者的观测手臂运动数据被用于为UR5e机械臂生成自然且具功能性的饮水运动轨迹。
引用
@article{arxiv.2309.07550,
title = {Naturalistic Robot Arm Trajectory Generation via Representation Learning},
author = {Jayjun Lee and Adam J. Spiers},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.07550},
year = {2023}
}
备注
4 pages, 3 figures