A Practical Roadmap to Learning from Demonstration for Robotic Manipulators in Manufacturing

要約

このペーパーでは、特に産業用マニピュレーターに焦点を当て、デモンストレーションからの学習 (LfD) を製造タスクに統合するための構造化された実践的なロードマップを実務者に提供します。
大量生産から大量カスタマイズへのパラダイムシフトを契機として、既存のロボットプロセスをカスタマイズ可能な LfD ベースのソリューションに変革するには、ある程度の専門知識を持つ実務者にとってわかりやすいロードマップを用意することが重要です。
この変革を実現するために、私たちは「何をデモンストレーションするか」、「どのようにデモンストレーションするか」、「どのように学習するか」、「どのように洗練するか」という重要な問いを考案します。
これらの質問を追跡するために、当社の包括的なガイドではアンケート形式のアプローチを提供し、問題の定義から解決策の改善までの重要なステップを強調しています。
この論文は、研究者と業界専門家の両方に、LfD ベースのソリューションを効果的に導入するための実用的な洞察を提供します。
この文書では、製造環境に合わせて調整基準を調整することで、製造現場における LfD パフォーマンスを向上させるための関連する課題と戦略に取り組んでいます。

要約(オリジナル)

This paper provides a structured and practical roadmap for practitioners to integrate Learning from Demonstration (LfD ) into manufacturing tasks, with a specific focus on industrial manipulators. Motivated by the paradigm shift from mass production to mass customization, it is crucial to have an easy-to-follow roadmap for practitioners with moderate expertise, to transform existing robotic processes to customizable LfD-based solutions. To realize this transformation, we devise the key questions of ‘What to Demonstrate’, ‘How to Demonstrate’, ‘How to Learn’, and ‘How to Refine’. To follow through these questions, our comprehensive guide offers a questionnaire-style approach, highlighting key steps from problem definition to solution refinement. The paper equips both researchers and industry professionals with actionable insights to deploy LfD-based solutions effectively. By tailoring the refinement criteria to manufacturing settings, the paper addresses related challenges and strategies for enhancing LfD performance in manufacturing contexts.

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