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Learning Continuous Human-Robot Interactions from Human-Human Demonstrations

In der vorliegenden Dissertation wurde ein datengetriebenes Verfahren zum maschinellen Lernen von Mensch-Roboter Interaktionen auf Basis von Mensch-Mensch Demonstrationen entwickelt. Während einer Trainingsphase werden Bewegungen zweier Interakteure mittels Motion Capture erfasst und in einem Zwei-Personen Interaktionsmodell gelernt. Zur Laufzeit wird das Modell sowohl zur Erkennung von Bewegungen des menschlichen Interaktionspartners als auch zur Generierung angepasster Roboterbewegungen eingesetzt. Die Leistungsfähigkeit des Ansatzes wird in drei komplexen Anwendungen evaluiert, die jeweils kontinuierliche Bewegungskoordination zwischen Mensch und Roboter erfordern. Das Ergebnis der Dissertation ist ein Lernverfahren, das intuitive, zielgerichtete und sichere Kollaboration mit Robotern ermöglicht.

Identiferoai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa.de:bsz:105-qucosa-233262
Date02 March 2018
CreatorsVogt, David
ContributorsTU Bergakademie Freiberg, Mathematik und Informatik, Prof. Bernhard Jung, Prof. Bernhard Jung, Prof. Heni Ben Amor
PublisherTechnische Universitaet Bergakademie Freiberg Universitaetsbibliothek "Georgius Agricola"
Source SetsHochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden
LanguageEnglish
Detected LanguageGerman
Typedoc-type:doctoralThesis
Formatapplication/pdf

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