Dissertação
In-hand manipulation of unseen objects through 3D vision EVALUATED
Mãos humanóides de vários dedos subactuadas realizam com facilidade e em segurança uma grande variedade de pegas em cenários desenhados para o ser humano, questionando sobre seu desempenho em tarefas rotineiras de manipulação depois de agarrar um objeto. A alta dimensionalidade do espaço de estados inerente aos manipuladores de vários dedos com mais destreza apresentam dificuldades de controlo que podem ser desnecessárias em algumas destas atividades, o que cria uma janela de oportunidade para que manipuladores subactuados mais baratos sejam empregues. Nós propomos um sistema de dois passos para lidar com a manipulação de um objeto no ambiente real, composto de um mecanismo de estimação de pose de objeto em categoria pronto para lidar com um objecto não antes visto e um algoritmo de Aprendizado por Reforço Profundo sem modelo auxiliado por aprendizagem de imitação para obter movimentos mais robustos e naturais. As nossas experiências mostram uma curva de aprendizagem positiva para a tarefa estudada, lidando de forma confiável com problemas intrínsecos a um ambiente real, como a ineficiência da recolha de amostras e estimativas ruidosas do objeto, demonstrando uma possível alternativa aos caros manipuladores com elevados graus de liberdade em algumas tarefas diárias.
maio 3, 2022, 12:0
Publicação
Obra sujeita a Direitos de Autor
Orientação
ORIENTADOR
José Alberto Rosado dos Santos Victor
Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)
Professor Catedrático
