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Learning and Interactive Design of Shared Control Templates

Quere, Gabriel und Bustamante Gomez, Samuel und Hagengruber, Annette und Vogel, Jörn und Steinmetz, Franz und Stulp, Freek (2021) Learning and Interactive Design of Shared Control Templates. In: 2021 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, IROS 2021. 2021 IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2021-09-27 - 2021-10-01, Pragues (Online). doi: 10.1109/IROS51168.2021.9636047. ISBN 978-166541714-3. ISSN 2153-0858.

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5MB

Kurzfassung

Controlling a robotic arm to achieve manipulation tasks is challenging for humans. Especially if only low-dimensional input signals can be provided, as is often the case for users with motor impairments. Using shared control to provide task-specific guidance and constraints facilitates control -- for instance with the Shared Control Templates (SCT) framework -- and enables even complex activities of daily living to be performed successfully. However, designing SCTs is a laborious task requiring robotic expertise. To make such design easier and faster, we propose a method for semi-automatically designing SCTs on the basis of demonstrations. Furthermore, we propose two similarity metrics, and demonstrate how these can be used to transfer knowledge from one SCT to another. We demonstrate that the SCTs so acquired can be successfully used in shared control for everyday tasks such as opening a drawer or a cupboard on our assistive robot EDAN.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/145804/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Learning and Interactive Design of Shared Control Templates
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Quere, GabrielGabriel.Quere (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-1788-3685NICHT SPEZIFIZIERT
Bustamante Gomez, SamuelSamuel.Bustamante (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-7923-8307NICHT SPEZIFIZIERT
Hagengruber, AnnetteAnnette.Hagengruber (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-8243-1327NICHT SPEZIFIZIERT
Vogel, JörnJoern.Vogel (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-1987-0028NICHT SPEZIFIZIERT
Steinmetz, FranzFranz.Steinmetz (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-1481-9215NICHT SPEZIFIZIERT
Stulp, FreekFreek.Stulp (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-9555-9517NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:September 2021
Erschienen in:2021 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, IROS 2021
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
DOI:10.1109/IROS51168.2021.9636047
ISSN:2153-0858
ISBN:978-166541714-3
Status:veröffentlicht
Stichwörter:assistive robotics, shared control, learning from demonstrations
Veranstaltungstitel:2021 IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)
Veranstaltungsort:Pragues (Online)
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:27 September 2021
Veranstaltungsende:1 Oktober 2021
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 - Erklärbare Robotische KI
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Robotik und Mechatronik (ab 2013) > Kognitive Robotik
Hinterlegt von: Quere, Gabriel
Hinterlegt am:19 Nov 2021 08:57
Letzte Änderung:07 Jun 2024 10:51

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