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Kinematic transfer learning of sampling distributions for manipulator motion planning

Lehner, Peter und Roa Garzon, Máximo Alejandro und Albu-Schäffer, Alin Olimpiu (2022) Kinematic transfer learning of sampling distributions for manipulator motion planning. In: 39th IEEE International Conference on Robotics and Automation, ICRA 2022. IEEE. 2022 IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2022-05-23 - 2022-05-27, Philadelphia, USA. doi: 10.1109/ICRA46639.2022.9811915. ISBN 978-172819681-7. ISSN 1050-4729.

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2MB

Offizielle URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/9811915

Kurzfassung

Recent research has shown that guiding sampling-based planners with sampling distributions, learned from previous experiences via density estimation, can significantly decrease computation times for motion planning. We propose an algorithm that can estimate the density from the experiences of a robot with different kinematic structure, on the same task. The method allows to generalize collected data from one source manipulator to similarly designed target manipulators, significantly reducing the computation time for new queries for the target manipulator. We evaluate the algorithm in two experiments, including a constrained manipulation task with five different collaborative robots, and show that transferring information can significantly decrease planning time.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/186868/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag, Poster)
Titel:Kinematic transfer learning of sampling distributions for manipulator motion planning
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Lehner, PeterPeter.Lehner (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-3755-1186NICHT SPEZIFIZIERT
Roa Garzon, Máximo AlejandroMaximo.Roa (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-1708-4223NICHT SPEZIFIZIERT
Albu-Schäffer, Alin OlimpiuAlin.Albu-Schaeffer (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-5343-9074142115902
Datum:Mai 2022
Erschienen in:39th IEEE International Conference on Robotics and Automation, ICRA 2022
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
DOI:10.1109/ICRA46639.2022.9811915
Verlag:IEEE
ISSN:1050-4729
ISBN:978-172819681-7
Status:veröffentlicht
Stichwörter:robotics motion-planning transfer-learning
Veranstaltungstitel:2022 IEEE International Conference on Robotics and Automation
Veranstaltungsort:Philadelphia, USA
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:23 Mai 2022
Veranstaltungsende:27 Mai 2022
Veranstalter :IEEE Robotics and Automation Society
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 - Terrestrische Assistenz-Robotik
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Robotik und Mechatronik (ab 2013)
Hinterlegt von: Lehner, Peter
Hinterlegt am:13 Jul 2022 12:27
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:48

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