Learning inverse kinematics: Reduced sampling through decomposition into virtual robots
We propose a technique to speed up the learning of the inverse kinematics of a robot manipulator by decomposing it into two or more virtual robot arms. Unlike previous decomposition approaches, this one does not place any requirement on the robot architecture and, thus, it is completely general. Par...
| Autores: | , |
|---|---|
| Tipo de recurso: | artículo |
| Fecha de publicación: | 2008 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) |
| Repositorio: | UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC |
| Idioma: | inglés |
| OAI Identifier: | oai:upcommons.upc.edu:2117/2701 |
| Acceso en línea: | https://hdl.handle.net/2117/2701 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Automatic theorem proving Machine learning Manipulators (Mechanism) Robots Robotics Function approximation learning inverse kinematics parametrized self-organizing maps (PSOMs) robot kinematics Teoremes -- Demostració automàtica Aprenentatge automàtic Manipuladors (Mecanismes) Robòtica Classificació INSPEC::Cybernetics::Artificial intelligence::Generalisation (artificial intelligence) Classificació INSPEC::Cybernetics::Artificial intelligence::Learning (artificial intelligence) Classificació INSPEC::Automation::Robots::Manipulators Classificació INSPEC::Automation::Robots Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Intel·ligència artificial artificial Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Intel·ligència artificial::Aprenentatge automàtic Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria dels materials Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Robòtica |
| Sumario: | We propose a technique to speed up the learning of the inverse kinematics of a robot manipulator by decomposing it into two or more virtual robot arms. Unlike previous decomposition approaches, this one does not place any requirement on the robot architecture and, thus, it is completely general. Parametrized Self-Organizing Maps (PSOM) are particularly adequate for this type of learning, and permit comparing results obtained directly and through the decomposition. Experimentation shows that time reductions of up to two orders of magnitude are easily attained. |
|---|