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Der Umwelt zuliebe
Nonparametric Bayesian Learning for Collaborative Robot Multimodal Introspection
Xuefeng Zhou, Hongmin Wu, Juan Rojas, Zhihao Xu, Shuai Li (Gebundene Ausgabe, Englisch)
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Beschreibung
This open access book focuses on robot introspection, which has a direct impact on physical human–robot interaction and long-term autonomy, and which can benefit from autonomous anomaly monitoring and diagnosis, as well as anomaly recovery strategies. In robotics, the ability to reason, solve their own anomalies and proactively enrich owned knowledge is a direct way to improve autonomous… behaviors. To this end, the authors start by considering the underlying pattern of multimodal observation during robot manipulation, which can effectively be modeled as a parametric hidden Markov model (HMM). They then adopt a nonparametric Bayesian approach in defining a prior using the hierarchical Dirichlet process (HDP) on the standard HMM parameters, known as the Hierarchical Dirichlet Process Hidden Markov Model (HDP-HMM). The HDP-HMM can examine an HMM with an unbounded number of possible states and allows flexibility in the complexity of the learned model and the development of reliable and scalable variational inference methods.
This book is a valuable reference resource for researchers and designers in the field of robot learning and multimodal perception, as well as for senior undergraduate and graduate university students. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
22.07.2020
Sprache
Englisch
EAN
9789811562624
Herausgeber
Springer Singapore
Sonderedition
Nein
Autor
Xuefeng Zhou, Hongmin Wu, Juan Rojas, Zhihao Xu, Shuai Li
Seitenanzahl
137
Auflage
1
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Schlagwörter
Collaborative Robot Introspection, Nonparametric Bayesian Inference, Anomaly Monitoring and Diagnosis, Multimodal Perception, Anomaly Recovery, Human-robot Collaboration, Robot Safety and Protection, Hidden Markov Model, Robot Autonomous Manipulation, open access
Thema-Inhalt
TJFM1 - Robotik
PBTB - Bayesianische Inferenz
TJFM - Regelungstechnik
UYQM - Maschinelles Lernen
PBWH - Mathematische Modellierung
TBJ - Mathematik für Ingenieure
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH
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