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Learning Stable Dynamical Systems using Contraction Theory

Blocher, Caroline und Saveriano, Matteo und Lee, Dongheui (2017) Learning Stable Dynamical Systems using Contraction Theory. In: International Conference on Ubiquitous Robots and Ambient Intelligence, URAI 2017. URAI, 2017-06-28 - 2017-07-01, Jeju, Korea.

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Kurzfassung

This paper discusses the learning of robot pointto- point motions via non-linear dynamical systems and Gaussian Mixture Regression (GMR). The novelty of the proposed approach consists in guaranteeing the stability of a learned dynamical system via Contraction theory. A contraction analysis is performed to derive sufficient conditions for the global stability of a dynamical system represented by GMR. The results of this analysis are exploited to automatically compute a control input which stabilizes the learned system on-line. Simple and effective solutions are proposed to generate motion trajectories close to the demonstrated ones, without affecting the stability of the overall system. The proposed approach is evaluated on a public benchmark of point-to-point motions and compared with state-of-the-art algorithms based on Lyapunov stability theory.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/113325/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Learning Stable Dynamical Systems using Contraction Theory
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Blocher, CarolineTUMNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Saveriano, MatteoTUMNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Lee, DongheuiDongheui.Lee (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-1897-7664NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2017
Erschienen in:International Conference on Ubiquitous Robots and Ambient Intelligence, URAI 2017
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Learning contracting systems. Stable discrete movements. Learning from demonstration. Contraction theory
Veranstaltungstitel:URAI
Veranstaltungsort:Jeju, Korea
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:28 Juni 2017
Veranstaltungsende:1 Juli 2017
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R SY - Technik für Raumfahrtsysteme
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Terrestrische Assistenz-Robotik (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Robotik und Mechatronik (ab 2013)
Hinterlegt von: Lee, Prof. Dongheui
Hinterlegt am:31 Jul 2017 17:26
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:17

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