Adaptive control for real-time manipulation requires quick estimation and prediction of object properties. While robot learning in this area primarily focuses on using vision, many tasks cannot rely on vision due to object occlusion. Here, we formulate a learning framework that uses multimodal sensory fusion of tactile and audio data in order to quickly characterize and predict an object's properties. The predictions are used in a developed reactive controller to adapt the grip on the object to compensate for the predicted inertial forces experienced during motion. Drawing inspiration from how humans interact with objects, we propose an experimental setup from which we can understand how to best utilize different sensory signals and actively interact with and manipulate objects to quickly learn their object properties for safe manipulation.


翻译:实时操纵的适应性控制要求快速估计和预测天体属性。 虽然机器人在这一领域学习主要侧重于使用视觉, 但由于天体隔离, 许多任务无法依赖视觉。 在此, 我们制定学习框架, 使用多式感官聚合和音频数据快速描述和预测天体属性。 这些预测用于一个发达的反应控制器, 以调整天体的控制器, 以适应在运动期间所经历的预测惯性力。 我们从人类与天体互动的灵感中汲取灵感, 我们提议一个实验设置, 藉此我们可以理解如何最好地利用不同的感官信号, 并积极与天体互动和操作, 以快速了解天体特性, 以便安全操作 。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
31+阅读 · 2021年6月12日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17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
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
193+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18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
视觉机械臂 visual-pushing-grasping
CreateAMind
3+阅读 · 2018年5月25日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
计算机类 | 国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年11月17日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Arxiv
0+阅读 · 2021年12月3日
Deep Learning for Energy Markets
Arxiv
9+阅读 · 2019年4月10日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
31+阅读 · 2021年6月12日
【干货书】真实机器学习,264页pdf,Real-World Machine Learning
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
58+阅读 · 2019年10月17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
【新书】Python编程基础,669页pdf
专知会员服务
193+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18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
视觉机械臂 visual-pushing-grasping
CreateAMind
3+阅读 · 2018年5月25日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
计算机类 | 国际会议信息7条
Call4Papers
3+阅读 · 2017年11月17日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员