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Combining Model-Based with Learning-Based Approaches for Autonomous Manipulation

Kappler, Daniel

Abstract:
Kollaboration zwischen Menschen und Robotern gewinnt zunehmend an Bedeutung in der Industrie und Forschung. Manipulation ist eine Grundvoraussetzung für eine erfolgreiche Kollaboration und deshalb eine grundlegende Forschungsfrage in der Robotik. Bei der Manipulation von Objekten, zum Beispiel beim Greifen eines Bohrers, müssen Roboter mit einer dynamischen Umgebungen, partieller Wahrnehmung, Model- und Ausführungsunsicherheit zurechtkommen. In dieser Arbeit identifizieren wir Einschränkungen von modellbasierten Ansätzen des gegenwärtigen Standes der Technik für Manipulationsaufgaben und untersuchen wie man diese mit Lernverfahren kombinieren und verbessern kann, um autonome Manipulation zu ermöglichen. ... mehr

Abstract (englisch):
Modern robotics is gravitating towards increasingly collaborative human robot interaction. Manipulation is a prerequisite for such collaborations and a fundamental research problem in robotics. While manipulating objects, for example grasping a drill, robots have to cope with dynamic environments, partial observations, and model uncertainties. In this work, we aim at $\textit{identifying limitations}$ of current state-of-the-art $\textit{model-based}$ approaches for $\textit{robot manipulation}$ and investigating how to combine such approaches with $\textit{data-driven machine learning}$ techniques towards autonomous manipulation. ... mehr

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Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000096647
Veröffentlicht am 24.07.2019
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsjahr 2019
Sprache Englisch
Identifikator KITopen-ID: 1000096647
Verlag Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Umfang XI, 199 S.
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Informatik (INFORMATIK)
Institut Institut für Anthropomatik und Robotik (IAR)
Prüfungsdatum 19.11.2018
Referent/Betreuer Prof. T. Asfour
Schlagwörter Robotic Manipulation, Dexterous Manipulation, Robotic Grasping, Machine Learning, Meta Learning, Inverse Dynamics Learning
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