Robotic Tasks Acquisition via Human Guidance: Representation, Learning and Execution
Translated title:
Roboteraufgaben Erwerb über menschliche Führung: Darstellung, Lernen und Ausführung
Author:
Saveriano, Matteo
Year:
2017
Document type:
Dissertation
Faculty/School:
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Advisor:
Lee, Dongheui (Prof., Ph.D.)
Referee:
Lee, Dongheui (Prof., Ph.D.); Finzi, Alberto (Prof., Ph.D.)
Language:
en
Subject group:
FER Fertigungstechnik; MSR Meßtechnik, Steuerungs- und Regelungstechnik, Automation
TUM classification:
FER 988d
Abstract:
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 used to generate the task plan that the robot has to execute.
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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...
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Translated abstract:
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 wird verwendet, um den Aufgabenplan zu generieren, den der Roboter ausführen muss.
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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...
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