Learning Visual Representations for Interactive Systems

Piater, J; Jodogne, S; Detry, R; Kraft, D; Krüger, N; Krömer, O.; Peters, J

doi:10.1007/978-3-642-19457-3_24

Learning Visual Representations for Interactive Systems

Piater, J., Jodogne, S., Detry, R., Kraft, D., Krüger, N., Krömer, O., & Peters, J. (2011). Learning Visual Representations for Interactive Systems. In C., Pradalier, R., Siegwart, & G., Hirzinger (Eds.), Robotics Research: The 14th International Symposium ISRR (pp. 399-416). Berlin, Germany: Springer.

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-BCE0-A 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0002-0DA2-9

資料種別: 会議論文

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Piater, J^{1, 2}, 著者
Jodogne, S, 著者
Detry, R, 著者
Kraft, D, 著者
Krüger, N, 著者
Krömer, O.^{1, 2}, 著者
Peters, J^{1, 2}, 著者

所属:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, Spemannstrasse 38, 72076 Tübingen, DE, ou_1497794

内容説明

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キーワード: -

要旨: We describe two quite different methods for associating action parameters to visual percepts. Our RLVC algorithm performs reinforcement learning directly on the visual input space. To make this very large space manageable, RLVC interleaves the reinforcement learner with a supervised classiamp;amp;64257;cation algorithm that seeks to split perceptual states so as to reduce perceptual aliasing. This results in an adaptive discretization of the perceptual space based on the presence or absence of visual features. Its extension RLJC also handles continuous action spaces. In contrast to the minimalistic visual representations produced by RLVC and RLJC, our second method learns structural object models for robust object detection and pose estimation by probabilistic inference. To these models, the method associates grasp experiences autonomously learned by trial and error. These experiences form a non-parametric representation of grasp success likelihoods over gripper poses, which we call a gra sp d ensi ty. Thus, object detection in a novel scene simultaneously produces suitable grasping options.

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日付: 出版: 2011-01

出版の状態: 出版

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識別子（DOI, ISBNなど）: DOI: 10.1007/978-3-642-19457-3_24
BibTex参照ID: 6070

学位: -

訴訟

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出版物 1

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出版物名: Robotics Research: The 14th International Symposium ISRR

種別: 会議論文集

著者・編者:
Pradalier, C, 編集者
Siegwart, R, 編集者
Hirzinger, G, 編集者

所属:
-

出版社, 出版地: Berlin, Germany : Springer

ページ: - 巻号: - 通巻号: - 開始・終了ページ: 399 - 416 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: ISBN: 978-3-642-19457-3

出版物 2

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出版物名: Springer Tracts in Advanced Robotics

種別: 連載記事

著者・編者:

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出版社, 出版地: -

ページ: - 巻号: 70 通巻号: - 開始・終了ページ: - 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: -

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