Logo des Repositoriums
 
Textdokument

Imitation Learning of Motor Skills for Synthetic Humanoids

Lade...
Vorschaubild

Volltext URI

Dokumententyp

Zusatzinformation

Datum

2011

Autor:innen

Zeitschriftentitel

ISSN der Zeitschrift

Bandtitel

Verlag

Gesellschaft für Informatik

Zusammenfassung

In der hier besprochenen Arbeit werden Verfahren vorgestellt, die eine adaptive Bewegungsgenerierung für synthetische Humanoide ermöglichen. Die Verfahren basieren auf dem Prinzip des Imitationslernens: Bewegungen werden zuerst aufgezeichnet und dann mithilfe einer neuartigen Methode des maschinellen Lernens, dem Probabilistic Low-Dimensional Posture Model, in generative Modelle umgewandelt. Die gelernten Modelle können daraufhin zur Generierung von neuen Bewegungen zur Laufzeit genutzt werden. Die Verfahren werden an verschiedenen virtuellen und robotischen Humanoiden getestet und ausgewertet.

Beschreibung

Amor, Heni Ben (2011): Imitation Learning of Motor Skills for Synthetic Humanoids. Ausgezeichnete Informatikdissertationen 2010. Bonn: Gesellschaft für Informatik. PISSN: 1617-5468. ISBN: 978-3-88579-415-8. pp. 21-30

Schlagwörter

Zitierform

DOI

Tags