Robotics and Biology Laboratory

Force-Controlled Action Primitives for Interactive Perception

Personen

Georg Flick
Roberto Martin-Martin
Sebastian Höfer
Oliver Brock

Georg Flick, October 2015

Motivation

Die interaktive Wahrnehmung nutzt die Fähigkeiten des Roboters, mit der Umgebung zu interagieren, um verborgene Eigenschaften wie die kinematischen Strukturen von gelenkigen Objekten zu erkennen. Wenn der Roboter jedoch mit einer neuen Umgebung konfrontiert wird, muss er entscheiden, wie er interagieren soll, um den Informationsgewinn auf der Grundlage von Sensordaten zu maximieren, und er muss nachgiebige Steuerungen verwenden, die es dem Gelenk ermöglichen, die Bewegung zu steuern.

Beschreibung der Arbeit

In dieser Arbeit soll der Student eine Reihe von Aktionsprimitiven entwickeln, die es dem Roboter ermöglichen, bisher unbekannte Umgebungen autonom zu erkunden, mit dem Ziel, Freiheitsgrade zu entdecken. Die Primitive werden auf Kraftkontrolle basieren, um die Artikulation des Objekts zur aktiven Steuerung der Interaktionen zu nutzen. Der Roboter wird einen RGB-D-Sensor verwenden, um die Anfangsparameter für die Aktionsprimitive zu finden. Die Interaktion wird neue Sensorinformationen liefern, die in das Online-Framework für interaktive Wahrnehmung integriert werden, um die Ergebnisse zu verbessern.

Anforderungen

Computer Vision (opencv, pcl) Erfahrung in der Robotersteuerung

Weitere Lektüre

[1] “Open sesame!” adaptive force/velocity control for opening unknown doors Y Karayiannidis, C Smith, FE Vina, P Ogren, D Kragic Intelligent Robots and Systems (IROS), 2012
[2] Roberto Martín Martín and Oliver Brock. Online Interactive Perception of Articulated Objects with Multi-Level Recursive Estimation Based on Task-Specific Priors. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, 2014

Publications

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