A Continuous Grasp Representation for the Imitation Learning of Grasps on Humanoid Robots

Models and methods are presented which enable a humanoid robot to learn reusable, adaptive grasping skills. Mechanisms and principles in human grasp behavior are studied. The findings are used to develop a grasp representation capable of retaining specific motion characteristics and of adapting to different objects and tasks. Based on the representation a framework is proposed which enables the robot to observe human grasping, learn grasp representations, and infer executable grasping actions

Organisation, Repräsentation und Analyse menschlicher Ganzkörperbewegung für die datengetriebene Bewegungsgenerierung bei humanoiden Robotern

Diese Arbeit präsentiert einen Ansatz zur datengetriebenen Bewegungsgenerierung für humanoide Roboter, der auf der Beobachtung und Analyse menschlicher Ganzkörperbewegungen beruht. Hierzu wird untersucht, wie erfasste Bewegungen repräsentiert, klassifiziert und in einer großskaligen Bewegungsdatenbank organisiert werden können. Die statistische Modellierung der Transitionen zwischen charakteristischen Ganzkörperposen ermöglicht im Anschluss die Generierung von Multi-Kontakt-Bewegungen