Wearable Technology for Robotic Manipulation and Learning / Fang, Bin  

Público ISBD Ningún comentario para este registro. Título : 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  Ingeniería 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 tecnologías robóticas a diario. Esto significa que tendrá que ser posible modificar el comportamiento del robot sin escribir código explícitamente, 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 explícitamente; 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, así 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 guía 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-- 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  Ingeniería 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 tecnologías robóticas a diario. Esto significa que tendrá que ser posible modificar el comportamiento del robot sin escribir código explícitamente, 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 explícitamente; 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, así 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 guía 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 [...]

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