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Programação de robôs por demonstração utilizando modelos não lineares autorregressivos
| Content Provider | Semantic Scholar |
|---|---|
| Author | Santos, Rafael Francisco Dos |
| Copyright Year | 2018 |
| Abstract | Robos autonomos sao maquinas que operam sem intervencao humana, de forma totalmente automatizada, utilizando sensores para perceber o ambiente e tomar decisoes. Devido a quantidade e a complexidade dos dados gerados pelos robos atuais e a dificuldade em codificar movimentos complexos, torna-se necessaria a criacao de novas tecnicas para a programacao de politicas de controle satisfatorias. Uma das tecnicas que tem mostrado ser promissora e a programacao por demonstracao, onde a ideia geral e tentar extrair uma lei de controle adequada de demonstracoes de tarefas realizadas. A vantagem da programacao por demonstracao e a codificacao direta de uma tarefa a partir de um conjunto de demonstracoes, o que permite a programacao do robo por pessoas leigas. Este trabalho propoe uma metodologia para aprender movimentos de alcance de robos a partir de um conjunto de demonstracoes com o uso de modelos nao lineares autorregressivos (NAR) polinomiais. Os movimentos de alcance sao modelados como solucoes para sistemas dinâmicos nao lineares autonomos de tempo discreto, de modo que os movimentos iniciados proximos aos dados das demonstracoes seguem as trajetorias treinadas e sempre alcancam e param no alvo. Como os modelos NAR, obtidos usando tecnicas padroes de identificacao de sistemas, nem sempre modelam adequadamente os movimentos de alcance, neste trabalho e apresentado um metodo que usa um estimador de minimos quadrados com restricoes para impor a localizacao de pontos fixos no modelo. Com a impoix x sicao de novos pontos fixos e possivel alterar a localizacao dos pontos fixos originais do modelo, permitindo assim o aprendizado de movimentos de alcance estaveis. O metodo foi comparado com o estado da arte utilizando uma biblioteca de movimentos de caligrafia. Os resultados mostram que o metodo proposto e uma boa alternativa para metodos propostos anteriormente quando e necessaria uma boa precisao nas trajetorias aprendidas e, ao mesmo tempo, uma baixa demanda do controlador de baixo nivel. O metodo tambem foi avaliado em um robo movel real e em um manipulador industrial com sucesso. |
| File Format | PDF HTM / HTML |
| Alternate Webpage(s) | https://www.ppgee.ufmg.br/defesas/1336D.PDF |
| Language | English |
| Access Restriction | Open |
| Content Type | Text |
| Resource Type | Article |
