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Originaltitel:
Robotic Tasks Acquisition via Human Guidance: Representation, Learning and Execution
Übersetzter Titel:
Roboteraufgaben Erwerb über menschliche Führung: Darstellung, Lernen und Ausführung
Autor:
Saveriano, Matteo
Jahr:
2017
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
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...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1396310
Eingereicht am:
10.10.2017
Mündliche Prüfung:
15.12.2017
Dateigröße:
37194328 bytes
Seiten:
186
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20171215-1396310-1-9
Letzte Änderung:
10.01.2018
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