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Approaches to Probabilistic Model Learning for Mobile Manipulation Robots

Approaches to Probabilistic Model Learning for Mobile Manipulation Robots
Kataloginformation
Feldname Details
Vorliegende Sprache eng
Hinweise auf parallele Ausgaben 384435092 Druckausg.: ‡Sturm, Jürgen: Approaches to probabilistic model learning for mobile manipulation robots
384435092 Druckausg.: ‡Sturm, Jürgen: Approaches to probabilistic model learning for mobile manipulation robots
ISBN 978-3-642-37159-2
Name Sturm, Jürgen
T I T E L Approaches to Probabilistic Model Learning for Mobile Manipulation Robots
Verlagsort Berlin, Heidelberg
Verlag Springer
Erscheinungsjahr 2013
2013
Umfang Online-Ressource (XXVI, 204 p. 87 illus, digital)
Reihe Springer Tracts in Advanced Robotics ; 89
Titelhinweis Druckausg.: ‡Sturm, Jürgen: Approaches to probabilistic model learning for mobile manipulation robots
Druckausg.: ‡Sturm, Jürgen: Approaches to probabilistic model learning for mobile manipulation robots
ISBN ISBN 978-3-642-37160-8
Klassifikation TJFM1
TEC037000
TEC004000
*68-02
68T40
68T37
68T10
629.892
TJ210.2-211.495
T59.5
Kurzbeschreibung Mobile manipulation robots are envisioned to provide many useful services both in domestic environments as well as in the industrial context. Examples include domestic service robots that implement large parts of the housework, and versatile industrial assistants that provide automation, transportation, inspection, and monitoring services. The challenge in these applications is that the robots have to function under changing, real-world conditions, be able to deal with considerable amounts of noise and uncertainty, and operate without the supervision of an expert. This book presents novel learning techniques that enable mobile manipulation robots, i.e., mobile platforms with one or more robotic manipulators, to autonomously adapt to new or changing situations. The approaches presented in this book cover the following topics: (1) learning the robot's kinematic structure and properties using actuation and visual feedback, (2) learning about articulated objects in the environment in which the robot is operating, (3) using tactile feedback to augment the visual perception, and (4) learning novel manipulation tasks from human demonstrations. This book is an ideal resource for postgraduates and researchers working in robotics, computer vision, and artificial intelligence who want to get an overview on one of the following subjects: · kinematic modeling and learning, · self-calibration and life-long adaptation, · tactile sensing and tactile object recognition, and · imitation learning and programming by demonstration
1. Schlagwortkette Mobiler Roboter
Manipulator
Maschinelles Lernen
Modelllernen
Kinematik
Selbstkalibrierung
Adaptives System
Objekterkennung
Taktiler Sensor
Programmierung durch Vormachen
SWB-Titel-Idn 383257689
Signatur Springer E-Book
Bemerkungen Elektronischer Volltext - Campuslizenz
Elektronische Adresse $uhttp://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-37160-8
Internetseite / Link Volltext
Siehe auch Inhaltstext
Siehe auch Cover
Siehe auch Inhaltstext
Kataloginformation500179661 Datensatzanfang . Kataloginformation500179661 Seitenanfang .
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