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Intuitive Programming of Conditional Tasks by Demonstration of Multiple Solutions

Eiband, Thomas und Saveriano, Matteo und Lee, Dongheui (2019) Intuitive Programming of Conditional Tasks by Demonstration of Multiple Solutions. IEEE Robotics and Automation Letters, 4 (4), Seiten 4483-4490. IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers. doi: 10.1109/LRA.2019.2935381. ISSN 2377-3766.

[img] PDF - Preprintversion (eingereichte Entwurfsversion)
3MB

Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8798604

Kurzfassung

Conditional tasks include a decision on how the robot should react to an observation. This requires to select the appropriate action during execution. For instance, spatial sorting of objects may require different goal positions based on the objects properties, such as weight or geometry. We propose a framework that allows a user to demonstrate conditional tasks including recovery behaviors for expected situations. In our framework, human demonstrations define the required actions for task completion, which we term solutions. Each specific solution accounts for different conditions which may arise during execution. We exploit a clustering scheme to assign multiple demonstrations to a specific solution, which is then encoded in a probabilistic model. At runtime, our approach monitors the execution of the current solution using measured robot pose, external wrench, and grasp status. Deviations from the expected state are then classified as anomalies. This triggers the execution of an alternative solution, appropriately selected from the pool of demonstrated actions. Experiments on a real robot show the capability of the proposed approach to detect anomalies online and switch to an appropriate solution that fulfills the task.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/128977/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Intuitive Programming of Conditional Tasks by Demonstration of Multiple Solutions
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Eiband, ThomasThomas.Eiband (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-1074-9504NICHT SPEZIFIZIERT
Saveriano, Matteomatteo.saveriano (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-9784-3973NICHT SPEZIFIZIERT
Lee, DongheuiDongheui.Lee (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-1897-7664NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:14 August 2019
Erschienen in:IEEE Robotics and Automation Letters
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:4
DOI:10.1109/LRA.2019.2935381
Seitenbereich:Seiten 4483-4490
Herausgeber:
HerausgeberInstitution und/oder E-Mail-Adresse der HerausgeberHerausgeber-ORCID-iDORCID Put Code
Roberts, Jonathanjonathan.roberts (at) qut.edu.auNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Verlag:IEEE - Institute of Electrical and Electronics Engineers
ISSN:2377-3766
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Task analysis, Robot sensing systems, Monitoring, Force, Time series analysis, Switches, Learning from demonstration, failure detection and recovery, learning and adaptive systems
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 - Intuitive Mensch-Roboter Schnittstelle [SY], Vorhaben Autonome, lernende Roboter (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Robotik und Mechatronik (ab 2013)
Hinterlegt von: Eiband, Thomas
Hinterlegt am:18 Nov 2019 08:52
Letzte Änderung:08 Nov 2023 08:17

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