基于全身外感受/本体感受传感器的机器人身体图式学习
机器人学
2024-03-01 v1
摘要
对于机器人而言，其身体结构在设计时是先验知识。然而，当此类信息不可用时，机器人能否自行识别？在本文中，我们旨在赋予机器人从机载传感器收集的外感受和本体感受数据中学习其身体结构的能力。通过一种新颖的机器学习方法，机器人可以从其传感器读数中学习一个二元异质依赖矩阵。我们证明了该矩阵等价于一个异质出树结构，该结构可以唯一表示机器人身体拓扑。我们探索了该矩阵和出树的性质，并提出了一种补救措施，以在它们受到部分可观测性或数据噪声污染时进行修复。我们在仿真中对 6 个具有不同身体结构的不同机器人以及 1 个真实机器人运行了我们的算法。我们的算法仅凭机载传感器读数而无任何拓扑先验知识，便正确识别了它们的身体结构。
引用
@article{arxiv.2402.18675,
title = {Robot Body Schema Learning from Full-body Extero/Proprioception Sensors},
author = {Shuo Jiang and Jinkun Zhang and Lawson Wong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.18675},
year = {2024}
}