Analyse van robot-bewegingen in contact met de omgeving op basis van invariante representaties

Toekomstige robots zullen naar verwachting opereren in onvoorspelbare en veranderende omgevingen waar er een grote verscheidenheid aan mogelijke taken en objecten is. Om robots succesvol te laten opereren in deze omgevingen, moeten ze in staat zijn objecten en hun mogelijke manipulaties te herkennen. Bovendien moeten ze bewegingen online en op een meer algemene en reactieve manier kunnen plannen en aanpassen. De onderzoeks-focus ligt op het interpreteren, analyseren en uitvoeren van object-manipulerende contacttaken. De algemene doelstelling van dit onderzoek is het ontwerpen van een algemene methodologie voor het robot-leren van contacttaken, bestaande uit de volgende onderdelen: 1. Snelle en robuuste schatting van het contacttype op basis van gemeten beweging- en contactkracht-data. 2. Het generaliseren van de menselijke demonstraties van contacttaken door contextuele informatie te verwijderen. 3. Reactieve planning van lokale referentiebewegingen op de robot vanuit de gegeneraliseerde contacttaak-modellen. Om deze doelstellingen te bereiken, worden invariante representaties van contactbewegingen gebruikt.