Dissertação

TennisCopter: Towards Table Tennis with a Quadrotor Autonomous Robot and Onboard Vision EVALUATED

O ténis de mesa robótico é um domínio complexo não só para a robótica, mas também para a inteligência artificial e machine learning. Em termos de robótica exige percepção e controlo rápidos e fiáveis; em termos de inteligência artificial requer tomada de decisão rápida no que toca à escolha do melhor movimento para acertar na bola; em termos de machine learning exige a capacidade de estimar de forma precisa a posição da bola num dado momento, para que esta possa ser batida. A utilização de sistemas de percepção sofisticados (baseados, por exemplo, em sistemas de visão com múltiplas câmaras) e manipuladores robóticos modernos, simplifica significativamente as questões de percepção e de controlo, passando a haver espaço para explorar novas abordagens focadas na estimativa de como, onde e quando acertar na bola. Neste trabalho afastamo-nos do hardware normalmente utilizado neste domínio—manipuladores robóticos combinados com um conjunto de câmaras fixas—endereçando o problema do ténis de mesa robótico usando um quadricóptero, que transporta uma câmara e uma raquete feita de cartão leve. Adaptámos ao nosso sistema uma abordagem proposta recentemente para a aprendizagem de tarefas robóticas complexas, e mostramos que apesar das limitações de percepção e actuação do sistema robótico usado, a abordagem permite que o quadricóptero consiga responder com sucesso a bolas lançadas por um humano.
Robótica, Ténis de Mesa, Quadricóptero, Primitivas Motoras, Aprendizagem por Imitação, Aprendizagem por Reforço

Novembro 7, 2014, 9:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Francisco António Chaves Saraiva de Melo

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar