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Learnable Robotic Interfaces

机译：易学的机器人界面

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level commands. Machine learning will play a pivotal role in this situation by making robots fully adaptive and taking robots out of research labs into fully operated human environments. In order to achieve that, robots and robotic interfaces, will make use of perceptual stimuli e.g. tactile feedback (a feel of touch), visual sensing, and translate these into motor control commands. Closing this complex loop from sensing to actuation, machine learning will be required in different levels for instance sensor-based thinking, planning and motor control. Among the hidden problems faced at each level includes motor primitive learning, model learning, probabilistic planning, data-fusion and motor control. The research involving the development, design, modeling and analysis of smart robotic interfaces addresses high impact problems of aged population (rehabilitation), user interfaces for minimal invasive robotic surgery and computer interactivity with redundant body movements. This kind of research is motivated by evidence that there is a profound disconnect between the computer technology and the.
机译：级命令。在这种情况下，机器学习将发挥关键作用，使机器人具有充分的适应能力，并将机器人从研究实验室带入完全操作的人类环境中。为了实现这一点，机器人和机器人接口将利用感知刺激，例如触觉反馈（触觉），视觉感应并将其转换为电机控制命令。为了封闭从传感到驱动的复杂循环，将需要在不同层次上进行机器学习，例如基于传感器的思维，计划和电机控制。每个级别面临的隐藏问题包括运动原始学习，模型学习，概率计划，数据融合和运动控制。涉及智能机器人界面的开发，设计，建模和分析的研究解决了老年人口（康复），用于微创机器人手术的用户界面以及具有冗余身体运动的计算机交互性等高影响力问题。这种研究的动机是计算机与计算机技术之间存在着深远的脱节。

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