Humans show specialized strategies for efficient collaboration. Transferring similar strategies to humanoid robots can improve their capability to interact with other agents, leading the way to complex collaborative scenarios with multiple agents acting on a shared environment. In this paper we present a control framework for robot-robot collaborative lifting. The proposed shared controller takes into account the joint action of both the robots thanks to a centralized controller that communicates with them, and solves the whole-system optimization. Efficient collaboration is ensured by taking into account the ergonomic requirements of the robots through the optimization of posture and contact forces. The framework is validated in an experimental scenario with two iCub humanoid robots performing different payload lifting sequences.


翻译:人类展示了高效合作的专门策略。 将类似的策略转让给人形机器人可以提高他们与其他物剂互动的能力,引导他们进入与多个物剂在共享环境中行动的复杂合作情景。 在本文中,我们提出了一个机器人机器人机器人机器人机器人机器人协作提升的控制框架。 拟议的共享控制器会考虑到两个机器人的联合行动,这要归功于与其进行沟通的中央控制器,并解决了整个系统优化问题。 通过优化姿态和接触力,考虑到机器人的人类工程学要求,确保高效合作。 该框架在实验情景中被验证,由两个iCub人类机器人进行不同的有效载荷提升序列。

0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】机器人元素Elements of Robotics ,311页pdf
专知会员服务
34+阅读 · 2021年4月16日
【CMU】最新深度学习课程, Introduction to Deep Learning
专知会员服务
36+阅读 · 2020年9月12日
【MIT】反偏差对比学习,Debiased Contrastive Learning
专知会员服务
90+阅读 · 2020年7月4日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
275+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
11+阅读 · 2018年4月27日
carla 学习笔记
CreateAMind
9+阅读 · 2018年2月7日
carla无人驾驶模拟中文项目 carla_simulator_Chinese
CreateAMind
3+阅读 · 2018年1月30日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
Interpretable Active Learning
Arxiv
3+阅读 · 2018年6月24日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Reinforcement Learning: An Introduction 2018第二版 500页
CreateAMind
11+阅读 · 2018年4月27日
carla 学习笔记
CreateAMind
9+阅读 · 2018年2月7日
carla无人驾驶模拟中文项目 carla_simulator_Chinese
CreateAMind
3+阅读 · 2018年1月30日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员