Sturm | Approaches to Probabilistic Model Learning for Mobile Manipulation Robots | E-Book | www2.sack.de
E-Book

E-Book, Englisch, Band 89, 204 Seiten, eBook

Reihe: Springer Tracts in Advanced Robotics

Sturm Approaches to Probabilistic Model Learning for Mobile Manipulation Robots


2013
ISBN: 978-3-642-37160-8
Verlag: Springer
Format: PDF
 Kopierschutz: 1 - PDF Watermark

E-Book, Englisch, Band 89, 204 Seiten, eBook

Reihe: Springer Tracts in Advanced Robotics

ISBN: 978-3-642-37160-8
Verlag: Springer
Format: PDF
 Kopierschutz: 1 - PDF Watermark

This book presents techniques that enable mobile manipulation robots to autonomously adapt to new situations. Covers kinematic modeling and learning; self-calibration; tactile sensing and object recognition; imitation learning and programming by demonstration.

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Zielgruppe

Research

Autoren/Hrsg.

Sturm, Jürgen

Weitere Infos & Material

Introduction.- Basics.- Body Schema Learning.- Learning Kinematic Models of Articulated Objects.- Vision-based Perception of Articulated Objects.- Object Recognition using Tactile Sensors.- Object State Estimation using Tactile Sensors.- Learning Manipulation Tasks by Demonstration.- Conclusions.

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