Benutzer: Gast  Login
Originaltitel:
Robotic Tasks Acquisition via Human Guidance: Representation, Learning and Execution 
Übersetzter Titel:
Roboteraufgaben Erwerb über menschliche Führung: Darstellung, Lernen und Ausführung 
Jahr:
2017 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik 
Betreuer:
Lee, Dongheui (Prof., Ph.D.) 
Gutachter:
Lee, Dongheui (Prof., Ph.D.); Finzi, Alberto (Prof., Ph.D.) 
Sprache:
en 
Fachgebiet:
FER Fertigungstechnik; MSR Meßtechnik, Steuerungs- und Regelungstechnik, Automation 
TU-Systematik:
FER 988d 
Kurzfassung:
This thesis presents a framework that permits intuitive learning, compact representation, and flexible execution of robotic tasks. Task demonstrations are used to intuitively transfer novel skills to the robot. A learned task is represented at two different levels. At the lower level, each segmented motion unit is compactly encoded into a stable dynamical system. At the higher level, the task is represented in a symbolic manner. The symbolic representation is also learned from demonstration and...    »
 
Übersetzte Kurzfassung:
Zur Erreichung dieses Ziels stellt diese Arbeit einen Rahmen vor, der ein intuitives Lernen, eine kompakte Darstellung und eine flexible Ausführung von Roboteraufgaben ermöglicht. Durch Vorführung von Aufgaben werden intuitiv neue Fähigkeiten an den Roboter übertragen. Eine gelehrte Aufgabe besteht aus zwei Ebenen. Auf unterer Ebene werden Bewegungseinheiten als stabile dynamische Bewegungsmodelle beschreiben. Auf oberer Ebene wird die Aufgabe symbolisch dargestellt. Die symbolische Darstellung...    »
 
Mündliche Prüfung:
15.12.2017 
Dateigröße:
37194328 bytes 
Seiten:
186 
Letzte Änderung:
10.01.2018