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ILoSA：僵化和吸引子的交互式学习
arXiv - CS - Machine Learning Pub Date : 2021-03-04 , DOI: arxiv-2103.03099 Giovanni Franzese, Anna Mészáros, Luka Peternel, Jens Kober
arXiv - CS - Machine Learning Pub Date : 2021-03-04 , DOI: arxiv-2103.03099 Giovanni Franzese, Anna Mészáros, Luka Peternel, Jens Kober
教机器人如何根据我们的喜好施加力仍然是一个开放的挑战，必须从多个工程角度解决。本文研究了如何学习可变阻抗策略，通过人性化的演示和校正，可以使用人性化的界面来学习笛卡尔刚度和吸引子。提出的名为ILoSA的框架使用高斯过程进行政策学习，识别不确定性区域并允许交互式更正，刚度调制和主动干扰抑制。该框架的实验评估是在Franka-Emika Panda上的三种单独的情况下进行的，这些情况具有独特的力相互作用特性：1）拉动塞子，其中在成功移除塞子后会突然出现力不连续的情况，
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更新日期：2021-03-05
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