Generalización de las trayectorias de un brazo robótico utilizando primitivas de movimiento dinámico y regresión de procesos gaussianos.

Es común encontrar robots realizando tareas en áreas compartidas con humanos, donde se espera que sean capaces de aprender de las acciones realizadas por otros y de adaptarse a nuevas situaciones. En este trabajo, se capturan las trayectorias del brazo de un operario mientras se mueve para agarrar u...

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Autores:: Solórzano, Carlos Andrés Peña
Hoyos Gutiérrez, José Gabriel
Prieto Ortiz, Flavio Augusto

Tipo de recurso:: Article of journal

Fecha de publicación:: 2018

Institución:: Universidad EIA .

Repositorio:: Repositorio EIA .

Idioma:: spa

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description	Es común encontrar robots realizando tareas en áreas compartidas con humanos, donde se espera que sean capaces de aprender de las acciones realizadas por otros y de adaptarse a nuevas situaciones. En este trabajo, se capturan las trayectorias del brazo de un operario mientras se mueve para agarrar un objeto, realizando seguimiento de articulaciones con el sensor kinect de Microsoft. La técnica utilizada para la codificación de las señales de entrenamiento se denominan primitivas de movimiento dinámico (DMP), mientras que la reconstrucción se realiza mediante regresión de procesos gaussianos (GPR). GPR permite además, generalizar los movimientos de entrenamiento a nuevas trayectorias, cuando cambian tanto la posición inicial de la mano como la ubicación del objeto. La técnica de generalización se compara contra un algoritmo basado en distancia de Mahalanobis y distribución gaussiana, que utiliza los datos de la trayectoria sin codificar, para realizar la estimación. La técnica propuesta presentó bajos tiempos de codificación y errores pequeños con respecto a los valores objetivo al probarlo con 30 puntos de consulta para el valor inicial de la mano, y 30 puntos para la posición final.
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Metta, G., Sandini, G., Vernon, D., Natale, L., and Nori, F. (2008). The icub humanoid robot: an open platform for research in embodied cognition. In Proceedings of the 8th Workshop on Performance Metrics for Intelligent Systems, PerMIS ’08, pp. 50–56, New York, NY, USA. ACM. Natale, L., Nori, F., Metta, G., Fumagalli, M., Ivaldi, S., Pattacini, U., Randazzo, M., Schmitz, A., and Sandini, G. (2013). The icub platform: a tool for studying intrinsically motivated learning. In Intrinsically motivated learning in natural and artificial systems, pp. 433–458. Springer. Nath, V. K. and Levinson, S. E. (2012). Learning to fire at targets by an icub humanoid robot. Urbana, 51, pp. 61801. Nemec, B. and Ude, A. (2012). Action sequencing using dynamic movement primitives. Robotica, 30(5), pp.837. Nguyen-Tuong, D., Seeger, M., and Peters, J. (2009). Model learning with local gaussian process regression. Advanced Robotics, 23(15), pp.2015–2034. Nicolescu, M. N. and Mataric, M. J. (2005). 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In 2011 IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ), pp. 1459 –1465. Ude, A., Gams, A., Asfour, T., and Morimoto, J. (2010). Task-specific generalization of discrete and periodic dynamic movement primitives. IEEE Transactions on Robotics, 26 (5), pp. 800–815.
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La técnica utilizada para la codificación de las señales de entrenamiento se denominan primitivas de movimiento dinámico (DMP), mientras que la reconstrucción se realiza mediante regresión de procesos gaussianos (GPR). GPR permite además, generalizar los movimientos de entrenamiento a nuevas trayectorias, cuando cambian tanto la posición inicial de la mano como la ubicación del objeto. La técnica de generalización se compara contra un algoritmo basado en distancia de Mahalanobis y distribución gaussiana, que utiliza los datos de la trayectoria sin codificar, para realizar la estimación. La técnica propuesta presentó bajos tiempos de codificación y errores pequeños con respecto a los valores objetivo al probarlo con 30 puntos de consulta para el valor inicial de la mano, y 30 puntos para la posición final.Es común encontrar robots realizando tareas en áreas compartidas con humanos, donde se espera que sean capaces de aprender de las acciones realizadas por otros y de adaptarse a nuevas situaciones. En este trabajo, se capturan las trayectorias del brazo de un operario mientras se mueve para agarrar un objeto, realizando seguimiento de articulaciones con el sensor kinect de Microsoft. La técnica utilizada para la codificación de las señales de entrenamiento se denominan primitivas de movimiento dinámico (DMP), mientras que la reconstrucción se realiza mediante regresión de procesos gaussianos (GPR). GPR permite además, generalizar los movimientos de entrenamiento a nuevas trayectorias, cuando cambian tanto la posición inicial de la mano como la ubicación del objeto. La técnica de generalización se compara contra un algoritmo basado en distancia de Mahalanobis y distribución gaussiana, que utiliza los datos de la trayectoria sin codificar, para realizar la estimación. La técnica propuesta presentó bajos tiempos de codificación y errores pequeños con respecto a los valores objetivo al probarlo con 30 puntos de consulta para el valor inicial de la mano, y 30 puntos para la posición final.application/pdfspaFondo Editorial EIA - Universidad EIARevista EIA - 2018https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://revistas.eia.edu.co/index.php/reveia/article/view/690Robóticaaprendizaje por imitaciónprogramación por demostraciónprimitivas de movimiento dinámicoregresión de procesos gaussianos.RobóticaGeneralización de las trayectorias de un brazo robótico utilizando primitivas de movimiento dinámico y regresión de procesos gaussianos.Generalización de las trayectorias de un brazo robótico utilizando primitivas de movimiento dinámico y regresión de procesos gaussianos.Artículo de revistaJournal articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTREFhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85De Maesschalck, R., Jouan-Rimbaud, D., and Massart, D. 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