42、通过建模演示中的空间关系学习使用棘轮

通过建模演示中的空间关系学习使用棘轮

1. 引言

学习从演示（LfD）是一种有吸引力的机器人编程方法，因为它类似于人类相互教导的方式。然而，大多数关于LfD的工作都集中在学习演示的运动、动作约束和/或轨迹段上，并且假设可以正确识别对象的标签和姿态。这种假设在结构良好的工业环境中可能是合理的，但在日常人类环境中常见的不确定性和可变性情况下，通常并不成立。

我们提出了一种综合方法，将识别信息特征作为学习过程的一部分。这使机器人能够在没有基准标记的情况下操纵对象，并学习专注于对象显著部分的动作。传统上，动作被定义为相对于地标姿态的运动；我们偏离了这一标准，基于信息特征来定义动作。在操作员的额外指导下，可以自动识别支持动作的特征。通过这种方法，即使对象没有全局姿态概念（如铰接对象的情况），或者对象的姿态不明确但可以识别该对象的可用性时，机器人仍然可以与对象进行交互。

这项工作有两个主要贡献：
1. 根据视觉特征与机器人末端执行器之间的相互作用，将动作演示分为三种不同类型。这使机器人能够通过建模工具和工件之间视觉特征的空间关系来重复工具使用演示。
2. 一种方法，通过识别跨演示一致的空间关系，提炼同一动作的多个演示，以产生更准确的动作。

我们展示了一个具有挑战性的工具使用任务——使用棘轮拧紧螺栓——可以使用我们的框架从少量演示中学习。如果机器人只考虑手和螺栓的姿态，不同的手持棘轮姿态可能会导致套筒与螺栓配合失败。所提出的方法通过识别一组演示中特征之间的一致空间关系，学习棘轮的哪一部分应与螺栓对齐。

2. 相关工作

许多研究都集中在“从演示中学习（LfD）”的方法上，在这种方法中，机器人从一组人类演示中获取近