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Generating Pointing Motions for a Humanoid Robot by Combining Motor Primitives.
Frontiers in Neurorobotics ( IF 2.6 ) Pub Date : 2019-10-18 , DOI: 10.3389/fnbot.2019.00077
J Camilo Vasquez Tieck 1 , Tristan Schnell 1 , Jacques Kaiser 1 , Felix Mauch 1 , Arne Roennau 1 , Rüdiger Dillmann 1, 2
Affiliation  

The human motor system is robust, adaptive and very flexible. The underlying principles of human motion provide inspiration for robotics. Pointing at different targets is a common robotics task, where insights about human motion can be applied. Traditionally in robotics, when a motion is generated it has to be validated so that the robot configurations involved are appropriate. The human brain, in contrast, uses the motor cortex to generate new motions reusing and combining existing knowledge before executing the motion. We propose a method to generate and control pointing motions for a robot using a biological inspired architecture implemented with spiking neural networks. We outline a simplified model of the human motor cortex that generates motions using motor primitives. The network learns a base motor primitive for pointing at a target in the center, and four correction primitives to point at targets up, down, left and right from the base primitive, respectively. The primitives are combined to reach different targets. We evaluate the performance of the network with a humanoid robot pointing at different targets marked on a plane. The network was able to combine one, two or three motor primitives at the same time to control the robot in real-time to reach a specific target. We work on extending this work from pointing to a given target to performing a grasping or tool manipulation task. This has many applications for engineering and industry involving real robots.

中文翻译:

通过结合马达原语为类人机器人生成指向运动。

人体电机系统坚固,自适应且非常灵活。人体运动的基本原理为机器人技术提供了灵感。指向不同的目标是一项常见的机器人任务,可以在其中应用有关人体运动的见解。传统上,在机器人技术中,当生成运动时,必须对其进行验证,以使所涉及的机器人配置合适。相比之下,人脑使用运动皮质来生成新的动作,从而在执行动作之前重新利用并结合了现有知识。我们提出了一种使用带有尖峰神经网络的生物启发式体系结构来生成和控制机器人指向运动的方法。我们概述了人类运动皮层的简化模型,该模型使用运动原语生成运动。该网络学习一个基本电机原语以指向中心的目标,并学习四个校正原语分别从该基本原语向上,向下,向左和向右指向目标。这些原语被组合以达到不同的目标。我们使用人形机器人指向飞机上标记的不同目标来评估网络的性能。该网络能够同时组合一个,两个或三个电机原语,以实时控制机器人以达到特定目标。我们致力于将这项工作从指向给定目标扩展到执行抓取或工具操纵任务。这在涉及真实机器人的工程和工业中具有许多应用。这些原语被组合以达到不同的目标。我们使用人形机器人指向飞机上标记的不同目标来评估网络的性能。该网络能够同时组合一个,两个或三个电机原语,以实时控制机器人以达到特定目标。我们致力于将这项工作从指向给定目标扩展到执行抓取或工具操纵任务。这在涉及真实机器人的工程和工业中具有许多应用。这些原语被组合以达到不同的目标。我们使用人形机器人指向飞机上标记的不同目标来评估网络的性能。该网络能够同时组合一个,两个或三个电机原语,以实时控制机器人以达到特定目标。我们致力于将这项工作从指向给定目标扩展到执行抓取或工具操纵任务。这在涉及真实机器人的工程和工业中具有许多应用。我们致力于将这项工作从指向给定目标扩展到执行抓取或工具操纵任务。这在涉及真实机器人的工程和工业中具有许多应用。我们致力于将这项工作从指向给定目标扩展到执行抓取或工具操纵任务。这在涉及真实机器人的工程和工业中具有许多应用。
更新日期:2019-11-01
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