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TÃtulo : Introduction to Visual SLAM : From Theory to Practice Tipo de documento: documento electrónico Autores: Gao, Xiang, ; Zhang, Tao, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasia] : Springer Fecha de publicación: 2021 Número de páginas: XXII, 376 p. 109 ilustraciones, 91 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1649394-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Robótica Procesamiento de imágenes Visión por computador Clasificación: 629.892 Resumen: Este libro ofrece una introducción sistemática y completa a la tecnologÃa de mapeo y localización visual simultánea (vSLAM), que es un componente fundamental y esencial para muchas aplicaciones en robótica, dispositivos portátiles y vehÃculos de conducción autónoma. El libro comienza con conocimientos matemáticos muy básicos, como la geometrÃa de cuerpo rÃgido 3D, el modelo de proyección de cámara estenopeica y técnicas de optimización no lineal, antes de presentar a los lectores temas tradicionales de visión por computadora como la coincidencia de caracterÃsticas, el flujo óptico y el ajuste de paquetes. El libro emplea un estilo de escritura ligero, en lugar del enfoque riguroso pero seco que es común en la literatura académica. Además, incluye una gran cantidad de código fuente ejecutable con dificultad creciente para ayudar a los lectores a comprender y utilizar las técnicas prácticas. El libro puede utilizarse como libro de texto para estudiantes universitarios o de posgrado, o como material de referencia para investigadores e ingenieros en áreas relacionadas. Nota de contenido: Introduction to Slam -- 3D Rigid Body Motion -- Lie group and Lie Algebra -- Cameras and Images -- Nonlinear Optimization. Tipo de medio : Computadora Summary : This book offers a systematic and comprehensive introduction to the visual simultaneous localization and mapping (vSLAM) technology, which is a fundamental and essential component for many applications in robotics, wearable devices, and autonomous driving vehicles. The book starts from very basic mathematic background knowledge such as 3D rigid body geometry, the pinhole camera projection model, and nonlinear optimization techniques, before introducing readers to traditional computer vision topics like feature matching, optical flow, and bundle adjustment. The book employs a light writing style, instead of the rigorous yet dry approach that is common in academic literature. In addition, it includes a wealth of executable source code with increasing difficulty to help readers understand and use the practical techniques. The book can be used as a textbook for senior undergraduate or graduate students, or as reference material for researchers and engineers in related areas. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Introduction to Visual SLAM : From Theory to Practice [documento electrónico] / Gao, Xiang, ; Zhang, Tao, . - 1 ed. . - Singapore [Malasia] : Springer, 2021 . - XXII, 376 p. 109 ilustraciones, 91 ilustraciones en color.
ISBN : 978-981-1649394--
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Robótica Procesamiento de imágenes Visión por computador Clasificación: 629.892 Resumen: Este libro ofrece una introducción sistemática y completa a la tecnologÃa de mapeo y localización visual simultánea (vSLAM), que es un componente fundamental y esencial para muchas aplicaciones en robótica, dispositivos portátiles y vehÃculos de conducción autónoma. El libro comienza con conocimientos matemáticos muy básicos, como la geometrÃa de cuerpo rÃgido 3D, el modelo de proyección de cámara estenopeica y técnicas de optimización no lineal, antes de presentar a los lectores temas tradicionales de visión por computadora como la coincidencia de caracterÃsticas, el flujo óptico y el ajuste de paquetes. El libro emplea un estilo de escritura ligero, en lugar del enfoque riguroso pero seco que es común en la literatura académica. Además, incluye una gran cantidad de código fuente ejecutable con dificultad creciente para ayudar a los lectores a comprender y utilizar las técnicas prácticas. El libro puede utilizarse como libro de texto para estudiantes universitarios o de posgrado, o como material de referencia para investigadores e ingenieros en áreas relacionadas. Nota de contenido: Introduction to Slam -- 3D Rigid Body Motion -- Lie group and Lie Algebra -- Cameras and Images -- Nonlinear Optimization. Tipo de medio : Computadora Summary : This book offers a systematic and comprehensive introduction to the visual simultaneous localization and mapping (vSLAM) technology, which is a fundamental and essential component for many applications in robotics, wearable devices, and autonomous driving vehicles. The book starts from very basic mathematic background knowledge such as 3D rigid body geometry, the pinhole camera projection model, and nonlinear optimization techniques, before introducing readers to traditional computer vision topics like feature matching, optical flow, and bundle adjustment. The book employs a light writing style, instead of the rigorous yet dry approach that is common in academic literature. In addition, it includes a wealth of executable source code with increasing difficulty to help readers understand and use the practical techniques. The book can be used as a textbook for senior undergraduate or graduate students, or as reference material for researchers and engineers in related areas. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Machine Behavior Design And Analysis : A Consensus Perspective Tipo de documento: documento electrónico Autores: Zhang, Yinyan, ; Li, Shuai, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasia] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XVII, 183 p. 44 ilustraciones, 38 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1532313-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Robótica Sistemas multiagente Clasificación: 629.892 Resumen: En este libro presentamos nuestras investigaciones sistemáticas sobre el consenso en sistemas multiagente. Mostramos el diseño y análisis de varios tipos de protocolos de consenso desde una perspectiva de múltiples agentes con un enfoque en el mÃnimo consenso y sus variantes. También analizamos el consenso mÃnimo de segundo y alto orden. También se incluye un tema muy interesante sobre el vÃnculo entre el consenso y la planificación del camino. Mostramos que un protocolo de mÃnimo consenso sesgado puede conducir al fenómeno de planificación de rutas, lo que significa que la complejidad de la planificación de rutas más cortas puede surgir de una versión perturbada del protocolo de mÃnimo consenso, que como estudio de caso puede alentar a los investigadores en el campo de control distribuido para repensar la naturaleza de la complejidad y la distancia entre control e inteligencia. También ilustramos el diseño y análisis de protocolos de consenso para sistemas multiagente no lineales derivados de una formulación de control óptima, que no requieren resolver una ecuación de Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB). El libro fue escrito en un formato autónomo. Para cada protocolo de consenso, el rendimiento se verifica mediante ejemplos simulativos y se analiza mediante derivaciones matemáticas, utilizando herramientas como la teorÃa de grafos y la teorÃa de control moderna. El objetivo del libro es proporcionar no sólo contribuciones teóricas sino también explorar las intuiciones subyacentes desde una perspectiva metodológica. Nota de contenido: Chapter 1: Introduction to Collective Machine Behavior -- Chapter 2: Second-Order Min-Consensus -- Chapter 3: Consensus of High-Order Discrete-Time Multi-Agent Systems -- Chapter 4: Continuous-Time Biased Min-Consensus -- Chapter 5: Discrete-Time Biased Min-Consensus -- Chapter 6: Biased Consensus Based Distributed Neural Network -- Chapter 7: Predictive Suboptimal Consensus -- Chapter 8: Adaptive Near-Optimal Consensus. Tipo de medio : Computadora Summary : In this book, we present our systematic investigations into consensus in multi-agent systems. We show the design and analysis of various types of consensus protocols from a multi-agent perspective with a focus on min-consensus and its variants. We also discuss second-order and high-order min-consensus. A very interesting topic regarding the link between consensus and path planning is also included. We show that a biased min-consensus protocol can lead to the path planning phenomenon, which means that the complexity of shortest path planning can emerge from a perturbed version of min-consensus protocol, which as a case study may encourage researchers in the field of distributed control to rethink the nature of complexity and the distance between control and intelligence. We also illustrate the design and analysis of consensus protocols for nonlinear multi-agent systems derived from an optimal control formulation, which do not require solving a Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) equation. The book was written in a self-contained format. For each consensus protocol, the performance is verified through simulative examples and analyzed via mathematical derivations, using tools like graph theory and modern control theory. The book's goal is to provide not only theoretical contributions but also explore underlying intuitions from a methodological perspective. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Machine Behavior Design And Analysis : A Consensus Perspective [documento electrónico] / Zhang, Yinyan, ; Li, Shuai, . - 1 ed. . - Singapore [Malasia] : Springer, 2020 . - XVII, 183 p. 44 ilustraciones, 38 ilustraciones en color.
ISBN : 978-981-1532313--
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Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Robótica Sistemas multiagente Clasificación: 629.892 Resumen: En este libro presentamos nuestras investigaciones sistemáticas sobre el consenso en sistemas multiagente. Mostramos el diseño y análisis de varios tipos de protocolos de consenso desde una perspectiva de múltiples agentes con un enfoque en el mÃnimo consenso y sus variantes. También analizamos el consenso mÃnimo de segundo y alto orden. También se incluye un tema muy interesante sobre el vÃnculo entre el consenso y la planificación del camino. Mostramos que un protocolo de mÃnimo consenso sesgado puede conducir al fenómeno de planificación de rutas, lo que significa que la complejidad de la planificación de rutas más cortas puede surgir de una versión perturbada del protocolo de mÃnimo consenso, que como estudio de caso puede alentar a los investigadores en el campo de control distribuido para repensar la naturaleza de la complejidad y la distancia entre control e inteligencia. También ilustramos el diseño y análisis de protocolos de consenso para sistemas multiagente no lineales derivados de una formulación de control óptima, que no requieren resolver una ecuación de Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB). El libro fue escrito en un formato autónomo. Para cada protocolo de consenso, el rendimiento se verifica mediante ejemplos simulativos y se analiza mediante derivaciones matemáticas, utilizando herramientas como la teorÃa de grafos y la teorÃa de control moderna. El objetivo del libro es proporcionar no sólo contribuciones teóricas sino también explorar las intuiciones subyacentes desde una perspectiva metodológica. Nota de contenido: Chapter 1: Introduction to Collective Machine Behavior -- Chapter 2: Second-Order Min-Consensus -- Chapter 3: Consensus of High-Order Discrete-Time Multi-Agent Systems -- Chapter 4: Continuous-Time Biased Min-Consensus -- Chapter 5: Discrete-Time Biased Min-Consensus -- Chapter 6: Biased Consensus Based Distributed Neural Network -- Chapter 7: Predictive Suboptimal Consensus -- Chapter 8: Adaptive Near-Optimal Consensus. Tipo de medio : Computadora Summary : In this book, we present our systematic investigations into consensus in multi-agent systems. We show the design and analysis of various types of consensus protocols from a multi-agent perspective with a focus on min-consensus and its variants. We also discuss second-order and high-order min-consensus. A very interesting topic regarding the link between consensus and path planning is also included. We show that a biased min-consensus protocol can lead to the path planning phenomenon, which means that the complexity of shortest path planning can emerge from a perturbed version of min-consensus protocol, which as a case study may encourage researchers in the field of distributed control to rethink the nature of complexity and the distance between control and intelligence. We also illustrate the design and analysis of consensus protocols for nonlinear multi-agent systems derived from an optimal control formulation, which do not require solving a Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) equation. The book was written in a self-contained format. For each consensus protocol, the performance is verified through simulative examples and analyzed via mathematical derivations, using tools like graph theory and modern control theory. The book's goal is to provide not only theoretical contributions but also explore underlying intuitions from a methodological perspective. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Nonparametric Bayesian Learning for Collaborative Robot Multimodal Introspection Tipo de documento: documento electrónico Autores: Zhou, Xuefeng, ; Wu, Hongmin, ; Rojas, Juan, ; Xu, Zhihao, ; Li, Shuai, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasia] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XVII, 137 p. 50 ilustraciones, 44 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1562631-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Robótica EstadÃsticas IngenierÃa de control Automatización Aprendizaje automático Modelos matemáticos IngenierÃa Robótica Inferencia bayesiana Control Modelización Matemática y Matemática Industrial Clasificación: 629.892 Resumen: Este libro de acceso abierto se centra en la introspección de robots, que tiene un impacto directo en la interacción fÃsica entre humanos y robots y en la autonomÃa a largo plazo, y que puede beneficiarse del monitoreo y diagnóstico autónomo de anomalÃas, asà como de estrategias de recuperación de anomalÃas. En robótica, la capacidad de razonar, resolver las propias anomalÃas y enriquecer proactivamente el conocimiento propio es una forma directa de mejorar los comportamientos autónomos. Con este fin, los autores comienzan considerando el patrón subyacente de observación multimodal durante la manipulación del robot, que puede modelarse efectivamente como un modelo paramétrico oculto de Markov (HMM). Luego adoptan un enfoque bayesiano no paramétrico para definir un a priori utilizando el proceso jerárquico de Dirichlet (HDP) en los parámetros estándar HMM, conocido como modelo jerárquico de Markov oculto del proceso Dirichlet (HDP-HMM). El HDP-HMM puede examinar un HMM con un número ilimitado de estados posibles y permite flexibilidad en la complejidad del modelo aprendido y el desarrollo de métodos de inferencia variacional confiables y escalables. Este libro es un valioso recurso de referencia para investigadores y diseñadores en el campo del aprendizaje de robots y la percepción multimodal, asà como para estudiantes universitarios de pregrado y posgrado. Nota de contenido: Introduction to Robot Introspection -- Nonparametric Bayesian Modeling of Multimodal Time Series -- Incremental Learning Robot Complex Task Representation and Identification -- Nonparametric Bayesian Method for Robot Anomaly Monitoring -- Nonparametric Bayesian Method for Robot Anomaly Diagnose -- Learning Policy for Robot Anomaly Recovery based on Robot. Tipo de medio : Computadora Summary : This open access book focuses on robot introspection, which has a direct impact on physical humanЀ“robot interaction and long-term autonomy, and which can benefit from autonomous anomaly monitoring and diagnosis, as well as anomaly recovery strategies. In robotics, the ability to reason, solve their own anomalies and proactively enrich owned knowledge is a direct way to improve autonomous behaviors. To this end, the authors start by considering the underlying pattern of multimodal observation during robot manipulation, which can effectively be modeled as a parametric hidden Markov model (HMM). They then adopt a nonparametric Bayesian approach in defining a prior using the hierarchical Dirichlet process (HDP) on the standard HMM parameters, known as the Hierarchical Dirichlet Process Hidden Markov Model (HDP-HMM). The HDP-HMM can examine an HMM with an unbounded number of possible states and allows flexibility in the complexity of the learned model and the development of reliable and scalable variational inference methods. This book is a valuable reference resource for researchers and designers in the field of robot learning and multimodal perception, as well as for senior undergraduate and graduate university students. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Nonparametric Bayesian Learning for Collaborative Robot Multimodal Introspection [documento electrónico] / Zhou, Xuefeng, ; Wu, Hongmin, ; Rojas, Juan, ; Xu, Zhihao, ; Li, Shuai, . - 1 ed. . - Singapore [Malasia] : Springer, 2020 . - XVII, 137 p. 50 ilustraciones, 44 ilustraciones en color.
ISBN : 978-981-1562631--
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
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Palabras clave: Robótica EstadÃsticas IngenierÃa de control Automatización Aprendizaje automático Modelos matemáticos IngenierÃa Robótica Inferencia bayesiana Control Modelización Matemática y Matemática Industrial Clasificación: 629.892 Resumen: Este libro de acceso abierto se centra en la introspección de robots, que tiene un impacto directo en la interacción fÃsica entre humanos y robots y en la autonomÃa a largo plazo, y que puede beneficiarse del monitoreo y diagnóstico autónomo de anomalÃas, asà como de estrategias de recuperación de anomalÃas. En robótica, la capacidad de razonar, resolver las propias anomalÃas y enriquecer proactivamente el conocimiento propio es una forma directa de mejorar los comportamientos autónomos. Con este fin, los autores comienzan considerando el patrón subyacente de observación multimodal durante la manipulación del robot, que puede modelarse efectivamente como un modelo paramétrico oculto de Markov (HMM). Luego adoptan un enfoque bayesiano no paramétrico para definir un a priori utilizando el proceso jerárquico de Dirichlet (HDP) en los parámetros estándar HMM, conocido como modelo jerárquico de Markov oculto del proceso Dirichlet (HDP-HMM). El HDP-HMM puede examinar un HMM con un número ilimitado de estados posibles y permite flexibilidad en la complejidad del modelo aprendido y el desarrollo de métodos de inferencia variacional confiables y escalables. Este libro es un valioso recurso de referencia para investigadores y diseñadores en el campo del aprendizaje de robots y la percepción multimodal, asà como para estudiantes universitarios de pregrado y posgrado. Nota de contenido: Introduction to Robot Introspection -- Nonparametric Bayesian Modeling of Multimodal Time Series -- Incremental Learning Robot Complex Task Representation and Identification -- Nonparametric Bayesian Method for Robot Anomaly Monitoring -- Nonparametric Bayesian Method for Robot Anomaly Diagnose -- Learning Policy for Robot Anomaly Recovery based on Robot. Tipo de medio : Computadora Summary : This open access book focuses on robot introspection, which has a direct impact on physical humanЀ“robot interaction and long-term autonomy, and which can benefit from autonomous anomaly monitoring and diagnosis, as well as anomaly recovery strategies. In robotics, the ability to reason, solve their own anomalies and proactively enrich owned knowledge is a direct way to improve autonomous behaviors. To this end, the authors start by considering the underlying pattern of multimodal observation during robot manipulation, which can effectively be modeled as a parametric hidden Markov model (HMM). They then adopt a nonparametric Bayesian approach in defining a prior using the hierarchical Dirichlet process (HDP) on the standard HMM parameters, known as the Hierarchical Dirichlet Process Hidden Markov Model (HDP-HMM). The HDP-HMM can examine an HMM with an unbounded number of possible states and allows flexibility in the complexity of the learned model and the development of reliable and scalable variational inference methods. This book is a valuable reference resource for researchers and designers in the field of robot learning and multimodal perception, as well as for senior undergraduate and graduate university students. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Robot Intelligence Technology and Applications : 6th International Conference, RiTA 2018, Kuala Lumpur, Malaysia, December 16–18, 2018, Revised Selected Papers / Tipo de documento: documento electrónico Autores: Kim, Jong-Hwan, ; Myung, Hyung, ; Lee, Seung-Mok, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasia] : Springer Fecha de publicación: 2019 Número de páginas: XIII, 245 p. 142 ilustraciones, 105 ilustraciones en color. ISBN/ISSN/DL: 978-981-1377808-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Robótica Computadoras Propósitos especiales Red de computadoras Aprendizaje automático Sistemas de propósito especial y basados ​​en aplicaciones Redes de comunicación informática Clasificación: 629.892 Resumen: Este libro constituye artÃculos seleccionados revisados ​​de la 6.ª Conferencia Internacional sobre TecnologÃa y Aplicaciones de Inteligencia Robótica, RiTA 2018, celebrada en Putrajaya, Malasia, en diciembre de 2018. Los 20 artÃculos completos presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 80 presentaciones. Los artÃculos presentan estudios sobre aprendizaje automático; mejoramiento; modelado y simulación; planificación de rutas; Redes neuronales; reconocimiento de hitos; y aprendizaje por refuerzo. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes revised selected papers from the 6th International Conference on Robot Intelligence Technology and Applications, RiTA 2018, held in Putrajaya, Malaysia, in December 2018. The 20 full papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 80 submissions. The papers present studies on machine learning; optimization; modelling and simulation; path planning; neural networks; landmark recognition; and reinforcement learning. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Robot Intelligence Technology and Applications : 6th International Conference, RiTA 2018, Kuala Lumpur, Malaysia, December 16–18, 2018, Revised Selected Papers / [documento electrónico] / Kim, Jong-Hwan, ; Myung, Hyung, ; Lee, Seung-Mok, . - 1 ed. . - Singapore [Malasia] : Springer, 2019 . - XIII, 245 p. 142 ilustraciones, 105 ilustraciones en color.
ISBN : 978-981-1377808--
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Idioma : Inglés (eng)
Palabras clave: Robótica Computadoras Propósitos especiales Red de computadoras Aprendizaje automático Sistemas de propósito especial y basados ​​en aplicaciones Redes de comunicación informática Clasificación: 629.892 Resumen: Este libro constituye artÃculos seleccionados revisados ​​de la 6.ª Conferencia Internacional sobre TecnologÃa y Aplicaciones de Inteligencia Robótica, RiTA 2018, celebrada en Putrajaya, Malasia, en diciembre de 2018. Los 20 artÃculos completos presentados en este volumen fueron cuidadosamente revisados ​​y seleccionados entre 80 presentaciones. Los artÃculos presentan estudios sobre aprendizaje automático; mejoramiento; modelado y simulación; planificación de rutas; Redes neuronales; reconocimiento de hitos; y aprendizaje por refuerzo. Tipo de medio : Computadora Summary : This book constitutes revised selected papers from the 6th International Conference on Robot Intelligence Technology and Applications, RiTA 2018, held in Putrajaya, Malaysia, in December 2018. The 20 full papers presented in this volume were carefully reviewed and selected from 80 submissions. The papers present studies on machine learning; optimization; modelling and simulation; path planning; neural networks; landmark recognition; and reinforcement learning. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
TÃtulo : Wearable Technology for Robotic Manipulation and Learning Tipo de documento: documento electrónico Autores: Fang, Bin, ; Sun, Fuchun, ; Liu, Huaping, ; Liu, Chunfang, ; Guo, Di, Mención de edición: 1 ed. Editorial: Singapore [Malasia] : Springer Fecha de publicación: 2020 Número de páginas: XXIV, 208 p. 124 ilustraciones ISBN/ISSN/DL: 978-981-1551246-- Nota general: Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. Idioma : Inglés (eng) Palabras clave: Robótica Interfaces de usuario (sistemas informáticos) La interacción persona-ordenador IngenierÃa de control Automatización Interfaces de usuario e interacción persona-computadora Control Clasificación: 629.892 Resumen: Durante las próximas décadas, millones de personas, con distintos antecedentes y niveles de experiencia técnica, tendrán que interactuar de manera efectiva con tecnologÃas robóticas a diario. Esto significa que tendrá que ser posible modificar el comportamiento del robot sin escribir código explÃcitamente, sino a través de una pequeña cantidad de dispositivos portátiles o demostraciones visuales. Al mismo tiempo, los robots necesitarán inferir y predecir las intenciones y los objetivos internos de los humanos sobre la base de interacciones pasadas para poder brindar asistencia antes de que se solicite explÃcitamente; ésta es la base del aprendizaje por imitación en robótica. Este libro presenta a los lectores el aprendizaje por imitación robótica basado en demostraciones humanas con dispositivos portátiles. Presenta un método de calibración avanzado para sensores portátiles y enfoques de fusión bajo el marco del filtro Kalman, asà como un novedoso dispositivo portátil para capturar gestos y otros movimientos. Además, describe el método de aprendizaje por imitación basado en dispositivos portátiles y en visión para la manipulación robótica, lo que lo convierte en una valiosa guÃa de referencia para estudiantes de posgrado con conocimientos básicos de aprendizaje automático y para investigadores interesados ​​en la informática portátil y el aprendizaje robótico. Tipo de medio : Computadora Summary : Over the next few decades, millions of people, with varying backgrounds and levels of technical expertise, will have to effectively interact with robotic technologies on a daily basis. This means it will have to be possible to modify robot behavior without explicitly writing code, but instead via a small number of wearable devices or visual demonstrations. At the same time, robots will need to infer and predict humans' intentions and internal objectives on the basis of past interactions in order to provide assistance before it is explicitly requested; this is the basis of imitation learning for robotics. This book introduces readers to robotic imitation learning based on human demonstration with wearable devices. It presents an advanced calibration method for wearable sensors and fusion approaches under the Kalman filter framework, as well as a novel wearable device for capturing gestures and other motions. Furthermore it describes the wearable-device-based and vision-based imitation learning method for robotic manipulation, making it a valuable reference guide for graduate students with a basic knowledge of machine learning, and for researchers interested in wearable computing and robotic learning. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] Wearable Technology for Robotic Manipulation and Learning [documento electrónico] / Fang, Bin, ; Sun, Fuchun, ; Liu, Huaping, ; Liu, Chunfang, ; Guo, Di, . - 1 ed. . - Singapore [Malasia] : Springer, 2020 . - XXIV, 208 p. 124 ilustraciones.
ISBN : 978-981-1551246--
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Palabras clave: Robótica Interfaces de usuario (sistemas informáticos) La interacción persona-ordenador IngenierÃa de control Automatización Interfaces de usuario e interacción persona-computadora Control Clasificación: 629.892 Resumen: Durante las próximas décadas, millones de personas, con distintos antecedentes y niveles de experiencia técnica, tendrán que interactuar de manera efectiva con tecnologÃas robóticas a diario. Esto significa que tendrá que ser posible modificar el comportamiento del robot sin escribir código explÃcitamente, sino a través de una pequeña cantidad de dispositivos portátiles o demostraciones visuales. Al mismo tiempo, los robots necesitarán inferir y predecir las intenciones y los objetivos internos de los humanos sobre la base de interacciones pasadas para poder brindar asistencia antes de que se solicite explÃcitamente; ésta es la base del aprendizaje por imitación en robótica. Este libro presenta a los lectores el aprendizaje por imitación robótica basado en demostraciones humanas con dispositivos portátiles. Presenta un método de calibración avanzado para sensores portátiles y enfoques de fusión bajo el marco del filtro Kalman, asà como un novedoso dispositivo portátil para capturar gestos y otros movimientos. Además, describe el método de aprendizaje por imitación basado en dispositivos portátiles y en visión para la manipulación robótica, lo que lo convierte en una valiosa guÃa de referencia para estudiantes de posgrado con conocimientos básicos de aprendizaje automático y para investigadores interesados ​​en la informática portátil y el aprendizaje robótico. Tipo de medio : Computadora Summary : Over the next few decades, millions of people, with varying backgrounds and levels of technical expertise, will have to effectively interact with robotic technologies on a daily basis. This means it will have to be possible to modify robot behavior without explicitly writing code, but instead via a small number of wearable devices or visual demonstrations. At the same time, robots will need to infer and predict humans' intentions and internal objectives on the basis of past interactions in order to provide assistance before it is explicitly requested; this is the basis of imitation learning for robotics. This book introduces readers to robotic imitation learning based on human demonstration with wearable devices. It presents an advanced calibration method for wearable sensors and fusion approaches under the Kalman filter framework, as well as a novel wearable device for capturing gestures and other motions. Furthermore it describes the wearable-device-based and vision-based imitation learning method for robotic manipulation, making it a valuable reference guide for graduate students with a basic knowledge of machine learning, and for researchers interested in wearable computing and robotic learning. Enlace de acceso : https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...]
