Dissertação

{en_GB=Learning to Grasp Objects in Virtual Environments through Imitation} {} EVALUATED

{pt=Mesmo com o atual progresso da área de robótica, a manipulação robótica ainda é um grande desafio para a comunidade, ao ponto de mais comumente se usar uma garra ou mão simplificada para não ter que lidar com a flexibilidade inata da mão humana. Neste trabalho propomos o uso de demonstrações humanas como guia para a manipulação robótica, um processo chamado aprendizagem por imitação. Para gravar as demonstrações, e de modo a evitar as obstruções inerentes de gravação vídeo, será usado um ambiente virtual. Para interagir com o ambiente virtual será utilizada uma luva com sensores de posição e placas vibratórias na ponta de cada dedo, para simular o contacto com os objetos virtuais. Após gravadas as demonstrações de uma tarefa, estas serão treinadas numa rede neuronal, que será depois usada para tentar conduzir a mão virtual a realizar a tarefa a partir de um ponto no espaço fornecido, sendo testada no processo a qualidade do nosso método. Também será testado se o uso das placas vibratórias realmente afetou a qualidade das demonstrações. Também para quem deseje experimentar os seus próprios métodos de aprendizagem de imitação o ambiente virtual e o conjunto de demonstrações gravadas será fornecido gratuitamente., en=In spite of the huge progress seen in the field of robotics, robot manipulation still stands as a great challenge for the engineering community. In this work we will present our 2-phase method to teach grasping tasks, using human demonstrations as training. To record the demonstrations and recreate the tasks a Virtual Environment (VE) was created, where both the human demonstrator, using a glove with sensors, or the method itself can control a virtual hand. After trained, the method proved capable of performing the demonstrated tasks with some variance in the object starting conditions. Also, taking advantage of our developed setup, tests were made to take conclusions on the presence and absence of haptic feedback, where we verified that its inclusion lead to better demonstrations. Finally, we will publicly supply our VE, along with all its systems for recording and reproducing tasks and a collection of pre-recorded demonstrations for any researcher to test their own methods and approaches to robot grasping.}
{pt=Manipulação robótica, aprendizagem por imitação, ambiente virtual, rede neuronal, en=Robot manipulation, imitation learning, virtual environment, neural network}

Janeiro 25, 2021, 12:0

Orientação

ORIENTADOR

Alexandre José Malheiro Bernardino

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Associado

ORIENTADOR

Plinio Moreno Lopez

ISR

Investigador