2026-04-07T06:51:21Zhttps://ebiltegia.mondragon.edu/oai/requestoai:ebiltegia.mondragon.edu:20.500.11984/63592024-04-19T10:43:41Zcom_20.500.11984_473col_20.500.11984_478
eBiltegia
author
Abu-Dakka, Fares J.
other
Anand, Akhil S.
other
Kaushik, Rituraj
other
Gravdahl, Jan Tommy
2024-04-18T12:46:35Z
2024-04-18T12:46:35Z
2024
2169-3536
https://katalogoa.mondragon.edu/janium-bin/janium_login_opac.pl?find&ficha_no=174317
https://hdl.handle.net/20.500.11984/6359
One of the most crucial steps toward achieving human-like manipulation skills in robots is to incorporate compliance into the robot controller. Compliance not only makes the robot’s behaviour safe but also makes it more energy efficient. In this direction, the variable impedance control (VIC) approach provides a framework for a robot to adapt its compliance during execution by employing an adaptive impedance law. Nevertheless, autonomously adapting the compliance profile as demanded by the task remains a challenging problem to be solved in practice. In this work, we introduce a reinforcement learning (RL)-based approach called DEVILC (Data-Efficient Variable Impedance Learning Controller) to learn the variable impedance controller through real-world interaction of the robot. More concretely, we use a model-based RL approach in which, after every interaction, the robot iteratively learns a probabilistic model of its dynamics using the Gaussian process regression model. The model is then used to optimize a neural-network policy that modulates the robot’s impedance such that the long-term reward for the task is maximized. Thanks to the model-based RL framework, DEVILC allows a robot to learn the VIC policy with only a few interactions, making it practical for real-world applications. In simulations and experiments, we evaluate DEVILC on a Franka Emika Panda robotic manipulator for different manipulation tasks in the Cartesian space. The results show that DEVILC is a promising direction toward autonomously learning compliant manipulation skills directly in the real world through interactions. A video of the experiments is available in the link: https://youtu.be/_uyr0Vye5no .
eng
© 2024 The Authors
Model-based reinforcement learning
variable impedance learning control
Gaussian processes
covariance matrix adaptation
Data-efficient reinforcement learning for variable impedance control
http://purl.org/coar/resource_type/c_6501

EBILTEGIA-N, MONDRAGON UNIBERTSITATEKO GORDAILU IREKIAN, MATERIALAK UZTEKO ERABILERA LIZENTZIA ETA ESKUBIDEEN LAGAPEN EZ-ESKLUSIBOA

Gordailuan utzitako materialaren egile edo egile eskubideen titular naizen aldetik, Mondragon Unibertsitateari erabilera-baimena eta/edo LAGAPEN EZ-ESKLUSIBOA ematen diot, doan, mundu eremuan eta legezko gehieneko epean, material horren gaineko erreprodukzio, banaketa, komunikazio publiko –elektronikoki eskuragarri jartzeko eskubidea barne– eta eraldatzeko eskubideetarako, hirugarren batzuen esku jartzeko aukera emanez, gordailuan utzitako material horri lotutako dagokion lizentzian ezarritako erabilera baldintzen arabera.

ONARTZEN DUT Mondragon Unibertsitateak, edukia aldatu gabe, gordailuan utzitako materiala gordetzeko beharrezkoak diren beste formatu edo bitarteko batzuetara eraldatzea edo egokitzea. Era berean, ONARTZEN DUT Mondragon Unibertsitateak gordailuan utzitako materialaren kopia bat baino gehiago gordetzea, segurtasun kopiak egiteko eta materiala etorkizunerako gordetzeko.

ZIURTATZEN DUT eta BERMATZEN DUT gordailuan utzitako materiala nik sortutako jatorrizko obra dela, eta nik dudala Lizentzia honetan jasotako lagapena emateko beharrezko egile eskubidearen titulartasuna.

Titulartasuna partekatzen den kasuetan, onartzen dut gainerako titularren baimena dudala Lizentzia hau emateko. Eskubideak hirugarren batzuei aurrez lagata izanez gero, ZIURTATZEN dut haien baimena dudala edo lizentzia honetan aurrez ikusitako moduan eskubideak erabiltzeko gaitasuna mantentzen dudala.

Lagatako materialak egile eskubideen titular ez naizen bestelako material batzuk izango balitu, ZIURTATZEN DUT eta BERMATZEN DUT dagokion titularraren baimena lortu dudala aurrez Lizentzia hau eman ahal izateko eta, era berean, ZIURTATZEN DUT eta BERMATZEN dut gordailuan utzitako materialaren edukian behar bezala identifikatuta eta aitortuta dagoela egile eskubidearen titular hori.

Azken batean, ZIURTATZEN DUT eta BERMATZEN DUT eBiltegian gordailuan utzitako materialak EZ DUELA HAUSTEN hirugarren batzuen eskubiderik, ez jabetza intelektualekorik ez industrialekorik, ohore, intimitate eta irudi eskubiderik, edo bestelako edozein eskubiderik.

Gordailuan utzitako materiala Mondragon Unibertsitatea ez den beste agentzia edo erakunderen batek finantzatutako ikerketan oinarrituta baldin badago, ZIURTATZEN DUT eta BERMATZEN DUT bete ditudala erakunde horrekin sinatutako kontratuak edo akordioak eskatutako betebehar guztiak.

Mondragon Unibertsitateak konpromisoa hartzen du gordailuan utzitako materialaren egile edo egile eskubideen titular gisa zu identifikatzeko, eta ez du material horretan Lizentzia honek espresuki ahalbidetutakoa ez den aldaketarik egingo.

Gordailuan utzitako materialaren egile edo egile eskubideen titular zaren heinean, obra eBiltegitik kentzeko eska dezakezu justifikatutako arrazoi batekin. Horretarako, arduradunekin harremanetan jarri beharko duzu.

Era berean, eBiltegiak gordailuan utzitako materiala kendu ahal izango du behar bezala justifikatutako kasuetan edo jabetza intelektualeko eskubideei lotuta hirugarren batzuen erreklamaziorik jasoz gero. Bi kasuetan aurretiaz espresuki jakinaraziko da.


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