Das Lernen durch Demonstration (LfD) ermöglicht es Robotern, Aufgaben direkt von Menschen zu lernen, stellt jedoch bei Oberflächeninteraktionen auf 3D-Flächen eine Herausforderung dar. Diese Studie stellt den Ansatz ProSIP vor, der es Robotern erlaubt, Oberflächenpfade und lokale Merkmale zu lernen. Ein spezielles Werkzeug ermöglicht die einfache Aufzeichnung und Ausführung menschlicher Demonstrationen. ProSIP funktioniert zeitunabhängig und auf verschiedenen Robotern mit kartesischer Steuerung. Anhand der Reinigung von Waschbeckenrändern wird gezeigt, dass die Methode auf unterschiedliche Objektformen und verzerrte Oberflächen anwendbar ist. Simulationen und Experimente bestätigen die Effektivität des Ansatzes.
00:00 Intro
00:10 Demonstration mittels instrumentiertem Werkzeug
00:23 Reinigung unterschiedlicher Kanten auf unterschiedlichen Waschbecken
01:05 Outro
Publikation:
https://www.acin.tuwien.ac.at/file/publications/cds/pre_post_print/unger2024.pdf
Autoren:
Christoph Unger
Christian Hartl-Nesic, https://orcid.org/0000-0003-3054-9435
Minh Nhat Vu, https://orcid.org/0000-0003-0692-8830
Andreas Kugi, https://orcid.org/0000-0001-7995-1690
Industrial Robotics, ACIN, TU Wien
https://www.acin.tuwien.ac.at/industrial-robotics/
LinkedIn: Automation and Control Institute ACIN TU Wien