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Model Mediated Teleoperation with a Hand-Arm Exoskeleton in Long Time Delays Using Reinforcement Learning

Beik-Mohammadi, Hadi und Kerzel, Matthias und Pleintinger, Benedikt und Hulin, Thomas und Reisich, Philipp und Schmidt, Annika und Pereira, Aaron und Wermter, Stefan und Lii, Neal Y. (2020) Model Mediated Teleoperation with a Hand-Arm Exoskeleton in Long Time Delays Using Reinforcement Learning. In: 29th IEEE International Conference on Robot and Human Interactive Communication, RO-MAN 2020. IEEE. The 29th IEEE International Conference on Robot And Human Interactive Communication, 2020-08-31 - 2020-09-04, Naples, Italy. doi: 10.1109/RO-MAN47096.2020.9223477. ISBN 978-1-7281-6075-7. ISSN 1944-9437.

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2MB

Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9223477

Kurzfassung

elerobotic systems must adapt to new environmental conditions and deal with high uncertainty caused by long-time delays. As one of the best alternatives to human-level intelligence, Reinforcement Learning (RL) may offer a solution to cope with these issues. This paper proposes to integrate RL with the Model Mediated Teleoperation (MMT) concept. The teleoperator interacts with a simulated virtual environment, which provides instant feedback. Whereas feedback from the real environment is delayed, feedback from the model is instantaneous, leading to high transparency. The MMT is realized in combination with an intelligent system with two layers. The first layer utilizes Dynamic Movement Primitives (DMP) which accounts for certain changes in the avatar environment. And, the second layer addresses the problems caused by uncertainty in the model using RL methods. Augmented reality was also provided to fuse the avatar device and virtual environment models for the teleoperator. Implemented on DLR's Exodex Adam hand-arm haptic exoskeleton, the results show RL methods are able to find different solutions when changes are applied to the object position after the demonstration. The results also show DMPs to be effective at adapting to new conditions where there is no uncertainty involved.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/139975/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Model Mediated Teleoperation with a Hand-Arm Exoskeleton in Long Time Delays Using Reinforcement Learning
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Beik-Mohammadi, HadiHadi.Beik-Mohammadi (at) de.bosch.comNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Kerzel, Matthiaskerzel (at) informatik.uni-hamburgNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Pleintinger, Benediktbenedikt.pleintinger (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Hulin, ThomasThomas.Hulin (at) DLR.dehttps://orcid.org/0000-0002-3814-075XNICHT SPEZIFIZIERT
Reisich, PhilippPhilipp.Reisich (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Schmidt, Annikaannika.schmidt (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-4718-4201NICHT SPEZIFIZIERT
Pereira, AaronAaron.Pereira (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Wermter, Stefanwermter (at) informatik.uni-hamburgNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Lii, Neal Y.neal.lii (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:September 2020
Erschienen in:29th IEEE International Conference on Robot and Human Interactive Communication, RO-MAN 2020
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/RO-MAN47096.2020.9223477
Verlag:IEEE
ISSN:1944-9437
ISBN:978-1-7281-6075-7
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Augmented Reality, Avatars, Control Engineering Computing, Haptic Interfaces, Learning (Artificial Intelligence), Telerobotics, Wearable Robots
Veranstaltungstitel:The 29th IEEE International Conference on Robot And Human Interactive Communication
Veranstaltungsort:Naples, Italy
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:31 August 2020
Veranstaltungsende:4 September 2020
Veranstalter :IEEE
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Robotik
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R RO - Robotik
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Telerobotik, R - Autonome, lernende Roboter [RO]
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Robotik und Mechatronik (ab 2013)
Hinterlegt von: Lii, Neal Yi-Sheng
Hinterlegt am:11 Jan 2022 15:45
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:40

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