Approaches to Probabilistic Model Learning for Mobile Manipulation Robots

de Jürgen Sturm
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Jürgen Sturm Approaches to Probabilistic Model Learning for Mobile Manipulation Robots
Jürgen Sturm - Approaches to Probabilistic Model Learning for Mobile Manipulation Robots

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La description

This book presents techniques that enable mobile manipulation robots to autonomously adapt to new situations. Covers kinematic modeling and learning; self-calibration; tactile sensing and object recognition; imitation learning and programming by demonstration.

Contributeurs

Écrivain:
Jürgen Sturm

Détails du produit

Commentaire illustrations:
87 schwarz-weiße Abbildungen
Remarks:

Presents recent research in Probabilistic Model Learning for Mobile Manipulation Robots


Presents novel learning techniques that enable mobile manipulation robots, i.e., mobile platforms with one or more robotic manipulators, to autonomously adapt to new or changing situations


Describes experiments, which have been conducted to analyze and validate the properties of the developed algorithms

Type de média:
Couverture rigide
Éditeur:
Springer Berlin
Évaluation:
From the reviews:

"This book is convenient for research purposes. It has a clear structure and is fairly readable. The topic may be appropriate for graduate studies." (Ramon Gonzalez Sanchez, Computing Reviews, January, 2014)
Langues:
Anglais
Nombre de pages:
204
Sommaire:
This book presents novel learning techniques that enable mobile platforms with one or more robotic manipulators to autonomously adapt to new or changing situations.

Données de base

Type d'produit:
Livre relié
Date de publication:
25 mai 2013
Dimensions du colis:
0.242 x 0.16 x 0.018 m; 0.44 kg
GTIN:
09783642371592
DUIN:
ECT3L7OE00H
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