Robotsko učenje senzomotoričnih veščin

author: Aleš Ude, Odsek za avtomatiko, biokibernetiko in robotiko, Institut "Jožef Stefan"
published: March 18, 2017,   recorded: March 2017,   views: 1442
Categories

Slides

Related Open Educational Resources

Related content

Report a problem or upload files

If you have found a problem with this lecture or would like to send us extra material, articles, exercises, etc., please use our ticket system to describe your request and upload the data.
Enter your e-mail into the 'Cc' field, and we will keep you updated with your request's status.
Lecture popularity: You need to login to cast your vote.
  Bibliography

Description

Čim bolj samostojno pridobivanje senzomotoričnih znanj spada med ključne probleme, ki jih obravnavamo v kognitivni robotiki. Ogledali si bomo novo metodologijo za učenje senzomotoričnih veščin, s katero povezujemo spoznanja z različnih področij, kot so robotsko učenje s posnemanjem, dinamični generatorji gibov, statistično učenje in avtonomna adaptacija robotskih gibanj. S predlaganim pristopom povežemo znana vzorčna gibanja z izmerljivimi količinami, ki opisujejo cilj želene naloge. Na ta način pridobimo zapis robotskih gibanj kot parametrične funkcije cilja naloge. Začetni nabor gibanj, s katerimi lahko robot reši dano nalogo v določenih situacijah, največkrat pridobimo s posnemanjem ali s kinestetičnim vodenjem. S pomočjo tako pridobljenega začetnega nabora gibanj in avtonomnih oblik robotskega učenja, kot je na primer spodbujevalno učenje, lahko robot nato poveča in izboljša svoje senzomotorično znanje. Akumulacija dovolj velikega nabora vzorčnih gibanj je predpogoj za učinkovito uporabo metod statističnega učenja. Predlagana metodologija je primerna tudi za učenje gibanj v stiku z okolico, pri katerih moramo poleg pozicijskih trajektorij upoštevati tudi sile in navore, ki med gibanjem delujejo na robota.

See Also:

Download slides icon Download slides: kolokviji_ude_robotsko_ucenje_01.pdf (9.3 MB)


Help icon Streaming Video Help

Link this page

Would you like to put a link to this lecture on your homepage?
Go ahead! Copy the HTML snippet !

Write your own review or comment:

make sure you have javascript enabled or clear this field: