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Gaussians on Riemannian Manifolds: Applications for Robot Learning and Adaptive Control

机译：Riemannian歧管的高斯人：机器人学习和自适应控制的应用

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This article presents an overview of robot learning and adaptive control applications that can benefit from a joint use of Riemannian geometry and probabilistic representations. The roles of Riemannian manifolds, geodesics, and parallel transport in robotics are discussed, and several forms of manifolds already employed in robotics are explained. A varied range of techniques employing Gaussian distributions on Riemannian manifolds is then introduced, and two example applications are presented, involving the control of a prosthetic hand from surface electromyography (sEMG) data and the teleoperation of a bimanual underwater robot.
机译：本文概述了机器人学习和适应性控制应用，可以从利莫曼几何和概率表示的联合使用中受益。讨论了Riemannian歧管，测力学和并行传输在机器人中的作用，并解释了机器人中已经采用的几种形式的歧管。然后引入了采用高斯分布在黎曼歧管上的高斯分布的各种技术，并介绍了两个示例应用，涉及从表面肌电图（SEMG）数据和一个Bimanual水下机器人的远程操作的假肢手。

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