基于人机交互的在线物体与任务学习
机器人学
2019-03-01 v2
摘要
本工作描述了一个通过人机交互增量式获取知识的机器人系统的开发，其中新工具与运动可即时被教导。所开发的机器人系统是KUKA创新奖竞赛的五名决赛者之一，并于2018年德国汉诺威工业博览会演示。该系统的主要贡献为：a) 一种新颖的增量物体学习模块——基于深度学习的定位与识别系统——使人能够向机器人教导新物体；b) 一个用于指定与新物体关联的3D运动任务的直观用户界面；c) 一个用于在非结构化表面上执行柔顺运动的力-视觉混合控制模块。本文描述该系统主要模块的实现与集成，并总结从竞赛中获得的经验。
引用
@article{arxiv.1809.08722,
title = {Online Object and Task Learning via Human Robot Interaction},
author = {Masood Dehghan and Zichen Zhang and Mennatullah Siam and Jun Jin and Laura Petrich and Martin Jagersand},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.08722},
year = {2019}
}
备注
7 pages. ICRA19