Título

Aprendizaje de tareas por imitación y retroalimentación en robots de servicio

Autor

LUIS ADRIAN LEON ALCALA

Colaborador

EDUARDO FRANCISCO MORALES MANZANARES (Asesor de tesis)

LEOPOLDO ALTAMIRANO ROBLES (Asesor de tesis)

Nivel de Acceso

Acceso Abierto

Resumen o descripción

There is an increasing interest in the development of robots able to assist humans

in the execution of daily activities, better known as service robots. Their better

acceptance and complete incorporation to society will depend of their capability to

adapt themselves to the environment and to the user's needs. For that it is necessary

to endow the robots with the capability to learn new tasks by interacting, naturally,

with users even if they are non-expert in robotics or related areas. In this thesis a

new method is proposed which combines learning by demonstration, reinforcement

learning and online feedback to allow a human instructor to teach the robot how to

execute new tasks. In this method, a user can provide new abilities to the robot simply

by demonstrating them with corporal movements. In the research instead of depending

of sophisticated sensors for the demonstration, it is used a commercial sensor

called Kinect which has low cost and is robust to deferent illumination conditions; its

principal function is to perceive the demonstrated task. On the other hand, instead of

depending completely on the quality of the user's demonstration, reinforcement learning

is applied with the idea of introduce autonomous training. In addition, on-line

feedback during the autonomous learning process is introduced which allows the teacher

guide the robot toward the improvement of the task demonstrated and achieve

faster training times. Finally, a state-action representation based on relative positions

and distances is used to characterize the demonstration, to reduce the correspondence

problem between human and robot and to produce more general control policies that

can be used on deferent instances of the original task. The development was tested with a real robot in simple manipulation tasks with very promising results.

En la actualidad existe un gran interés por el desarrollo de robots que asistan a

los humanos en la ejecución de tareas de la vida diaria conocidos como robots de

servicio. Su mejor aceptación y completa incorporación a la sociedad dependerá, en

gran medida, de la capacidad que tengan para adaptarse a su entorno y satisfacer las

necesidades de sus usuarios. Por ello, es necesario dotar a estos robots con capacidad

suficiente para que puedan aprender tareas a partir de interactuar, de manera natural,

con usuarios incluso no expertos en robótica o áreas afines. En esta tesis se propone un

método que combina ideas de aprendizaje por demostración, aprendizaje por refuerzo

y retroalimentación en línea, que permite a un humano instructor enseñar a un robot

cómo realizar tareas. Con este método un usuario puede dotar de nuevas habilidades a

un robot simplemente con la demostración de _estas mediante movimientos corporales.

Para la demostración de la tarea se utiliza un sensor comercial Kinect cuya función

principal es permitir la percepción de la tarea instruida. Por otro lado, en lugar de depender

por completo de la calidad de la demostración humana, se utiliza aprendizaje

por refuerzo para dar lugar a una etapa de aprendizaje autónomo. Además, se introduce

retroalimentación en línea que, durante el proceso de aprendizaje autónomo,

permite al instructor guiar al robot hacia la mejora de la tarea demostrada y lograr

un entrenamiento más rápido, en contraste con métodos de aprendizaje por refuerzo

tradicionales. Finalmente, se ha decidido incluir una representación basada en posiciones

y distancias relativas para caracterizar la demostración, reducir el problema

de correspondencia entre humano y robot, y dar origen a políticas de control que permitan la ejecución de variantes de la tarea original. El desarrollo ha sido probado

con un robot manipulador real, en tareas sencillas de manipulación de objetos y ha

mostrando resultados prometedores.

Editor

Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica

Fecha de publicación

febrero de 2012

Tipo de publicación

Tesis de maestría

Versión de la publicación

Versión aceptada

Formato

application/pdf

Idioma

Español

Audiencia

Estudiantes

Investigadores

Público en general

Sugerencia de citación

Leon-Alcala L.A.

Repositorio Orígen

Repositorio Institucional del INAOE

Descargas

532

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