Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Advisor:
Lee, Dongheui (Prof. Dr.)
Referee:
Lee, Dongheui (Prof. Dr.); Folkesson, John (Prof., Ph.D.)
Language:
en
Subject group:
ELT Elektrotechnik
Keywords:
Programming by Demonstration, Task Parameterized skill learning, Deep Movement Primitives, Learning in Teleoperation.
TUM classification:
FER 988d
Abstract:
This thesis focuses on developing Programming by Demonstration (PbD) approaches for task parametrized learning. The presented work shows that this can be performed by utilizing very few demonstrations. The learned model can interpolate as well as extrapolate beyond the demonstrated ranges. Additionally the use of a Neural Network, by directly utilizing camera images, is also investigated for PbD. Lastly the issue of large variations in the teleoperated demonstrations is considered for PbD.
Translated abstract:
Diese Arbeit konzentriert sich auf die Entwicklung von Methoden zum "Programmieren durch Demonstration" (PbD) für aufgabenparametrisiertes Lernen. Der vorgestellte Ansatz zeigt, dass dies mit sehr wenigen Demonstrationen erreicht werden kann. Das gelernte Modell kann sowohl interpolieren als auch außerhalb der demonstrierten Bereiche extrapolieren. Zusätzlich wird die Verwendung eines neuronalen Netzes durch direkte Verwendung von Kamerabildern für PbD untersucht. Schließlich wird eine Lösung zur Problematik großer Variabilität in teleoperierten Demonstrationen für PbD vorgestellt.
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Diese Arbeit konzentriert sich auf die Entwicklung von Methoden zum "Programmieren durch Demonstration" (PbD) für aufgabenparametrisiertes Lernen. Der vorgestellte Ansatz zeigt, dass dies mit sehr wenigen Demonstrationen erreicht werden kann. Das gelernte Modell kann sowohl interpolieren als auch außerhalb der demonstrierten Bereiche extrapolieren. Zusätzlich wird die Verwendung eines neuronalen Netzes durch direkte Verwendung von Kamerabildern für PbD untersucht. Schließlich wird eine Lösung zu...
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