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  Learning Motor Primitives for Robotics

Kober, J., Peters, J., & Oztop, E. (2009). Learning Motor Primitives for Robotics. Talk presented at Advanced Telecommunications Research Center ATR. Kyoto, Japan. 2009-06-11.

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Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Kober, J1, 2, Autor           
Peters, J1, 2, Autor           
Oztop, E, Autor
Affiliations:
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              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: The acquisition and self-improvement of novel motor skills is among the most important problems in robotics. Motor primitives offer one of the most promising frameworks for the application of machine learning techniques in this context. Employing the Dynamic Systems Motor primitives originally introduced by Ijspeert et al. (2003), appropriate learning algorithms for a concerted approach of both imitation and reinforcement learning are presented. Using these algorithms new motor skills, i.e., Ball-in-a-Cup, Ball-Paddling and Dart-Throwing, are learned.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2009-06
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: BibTex Citekey: 6255
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: Advanced Telecommunications Research Center ATR
Veranstaltungsort: Kyoto, Japan
Start-/Enddatum: 2009-06-11
Eingeladen: Ja

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle

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