Hyppää sisältöön
    • FI
    • ENG
  • FI
  • /
  • EN
OuluREPO – Oulun yliopiston julkaisuarkisto / University of Oulu repository
Näytä viite 
  •   OuluREPO etusivu
  • Oulun yliopisto
  • Avoin saatavuus
  • Näytä viite
  •   OuluREPO etusivu
  • Oulun yliopisto
  • Avoin saatavuus
  • Näytä viite
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Imitating human search strategies for assembly

Ehlers, Dennis; Suomalainen, Markku; Lundell, Jens; Kyrki, Ville (2019-08-12)

 
Avaa tiedosto
nbnfi-fe2019081924648.pdf (3.342Mt)
nbnfi-fe2019081924648_meta.xml (30.05Kt)
nbnfi-fe2019081924648_solr.xml (32.16Kt)
Lataukset: 

URL:
https://doi.org/10.1109/ICRA.2019.8793780

Ehlers, Dennis
Suomalainen, Markku
Lundell, Jens
Kyrki, Ville
Institute of Electrical and Electronics Engineers
12.08.2019

D. Ehlers, M. Suomalainen, J. Lundell and V. Kyrki, "Imitating Human Search Strategies for Assembly," 2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Montreal, QC, Canada, 2019, pp. 7821-7827. doi: 10.1109/ICRA.2019.8793780

https://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
© 2019 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works.
https://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
doi:https://doi.org/10.1109/ICRA.2019.8793780
Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2019081924648
Tiivistelmä

Abstract

We present a Learning from Demonstration method for teaching robots to perform search strategies imitated from humans in scenarios where alignment tasks fail due to position uncertainty. The method utilizes human demonstrations to learn both a state invariant dynamics model and an exploration distribution that captures the search area covered by the demonstrator. We present two alternative algorithms for computing a search trajectory from the exploration distribution, one based on sampling and another based on deterministic ergodic control. We augment the search trajectory with forces learnt through the dynamics model to enable searching both in force and position domains. An impedance controller with superposed forces is used for reproducing the learnt strategy. We experimentally evaluate the method on a KUKA LWR4+ performing a 2D peg-in-hole and a 3D electricity socket task. Results show that the proposed method can, with only few human demonstrations, learn to complete the search task.

Kokoelmat
  • Avoin saatavuus [38697]
oulurepo@oulu.fiOulun yliopiston kirjastoOuluCRISLaturiMuuntaja
SaavutettavuusselosteTietosuojailmoitusYlläpidon kirjautuminen
 

Selaa kokoelmaa

NimekkeetTekijätJulkaisuajatAsiasanatUusimmatSivukartta

Omat tiedot

Kirjaudu sisäänRekisteröidy
oulurepo@oulu.fiOulun yliopiston kirjastoOuluCRISLaturiMuuntaja
SaavutettavuusselosteTietosuojailmoitusYlläpidon kirjautuminen