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Approaches to Probabilistic Model Learning for Mobile Manipulation Robots
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Kataloginformation
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Kataloginformation
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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
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