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Originaltitel:
Towards Autonomous Policy Synthesis: Tactile Manipulation Skills, Learning Architecture, and Process-Taxonomy-Based Planning
Übersetzter Titel:
Autonome Policysynthese: Taktile Manipulationsfähigkeiten, Lernarchitektur und prozess-taxonomiebasierte Planung
Autor:
Johannsmeier, Lars
Jahr:
2024
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Computation, Information and Technology
Betreuer:
Haddadin, Sami (Prof. Dr.)
Gutachter:
Haddadin, Sami (Prof. Dr.); Toussaint, Marc (Prof. Dr.); Fox, Dieter (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
ELT Elektrotechnik
TU-Systematik:
ELT 000; DAT 000
Kurzfassung:
This thesis introduces a synthesis framework that autonomously solves tactile manipulation processes. A taxonomy is used to synthesize tactile robot skill models from industrial process definitions. Skills are formulated as learning problems and solved by a sample-efficient learning architecture, which is directly compatible with task planning. The foundations for tactile skills, their synthesis, learning and planning are substantiated by extensive experimental work.
Übersetzte Kurzfassung:
In dieser Arbeit wird ein Syntheseverfahren vorgestellt, mit dem taktile Manipulationsprozesse autonom gelöst werden können. Eine Taxonomie synthetisiert taktile Roboterfähigkeiten aus industriellen Prozessdefinitionen. Fähigkeiten werden als Lernprobleme formuliert, durch eine effiziente Lernarchitektur gelöst und durch ein Planungssystem verwendet. Die Grundlagen für taktile Fertigkeiten, deren Synthese, Lernen und Planung werden durch umfangreiche experimentelle Arbeiten untermauert.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1703871
Eingereicht am:
18.04.2023
Mündliche Prüfung:
06.02.2024
Dateigröße:
84913479 bytes
Seiten:
173
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20240206-1703871-1-9
Letzte Änderung:
02.08.2024
 BibTeX