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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 1,152 - 1,159 (8page)
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Solving non-prehensile manipulation tasks requires domain knowledge involving various interactions such as switching contact dynamics between the robot and the object, and the object-environment interactions. This results in a switched nonlinear dynamic system governing the physical interactions between the object and the environment. In this paper, we propose an interactive learning framework that allows a robot to autonomously learn and model an unknown object’s dynamics, as well as utilise the learned model for efficient planning in completing re-positioning tasks using non-prehensile manipulation. First, we model the overall object dynamics using a Long Short-Term Memory (LSTM) neural network. We then assimilate the learned model into the Monte Carlo Tree Search (MCTS) algorithm with a dense reward function to generate an optimal sequence of push actions for task completion. We demonstrate the framework in both simulated and real robot that pushes objects on a table.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. NON-PREHENSILE RE-POSITIONING TASK
3. MODELING OBJECT-PUSHING DYNAMICS USING AN LSTM NETWORK
4. OPTIMAL PUSH PLANNING
5. EXPERIMENTS AND RESULTS
6. CONCLUSION
REFERENCES
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