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Februar 2014Learning Robot Tactile Sensing for Object Manipulation

Hiermit versichere ich, die vorliegende Master-Thesis ohne Hilfe Dritter nur mit den angegebenen Quellen und Hilfsmitteln angefertigt zu haben. Alle Stellen, die aus Quellen entnommen wurden, sind als solche kenntlich gemacht. Diese Arbeit hat in gleicher oder ähnlicher Form noch keiner Prüfungsbehörde vorgelegen. Darmstadt, den 17. Februar 2014 (Yevgen Chebotar) Tactile sensing is a fundamental component of object manipulation and tool handling skills. With robots entering unstructured environments, tactile feedback also becomes an important ability for robot manipulation and use of tools. In this work, we explore how a robot can learn to use tactile sensing in object manipulation tasks. We first address the problem of in-hand object localization and adapt three pose estimation algorithms from computer vision. Second, we employ dynamic motor primitives to learn robot movements from human demonstrations and record desired tactile signal trajectories. Then, we add tactile feedback to the control loop and apply relative entropy policy search to learn the parameters of the tactile coupling