التعلم المتزامن بين الإنسان والروبوت من أجل تجميع المهارات بكفاءة
| العنوان | التعلم المتزامن بين الإنسان والروبوت من أجل تجميع المهارات بكفاءة |
|---|---|
| المؤلف | زماني، محمد علي |
| تاريخ النشر: | 2015-08 |
| الموضوع | الروبوتات، التفاعل بين الإنسان والروبوت |
| النوع | وثيقة |
| اللغة | الإنجليزية |
| رقمي | نعم |
| مخطوط | لا |
| المكتبة: | جامعة اوزيجين |
| رقم السجل | 23e66857-e5b5-48cb-bfa4-8b96bf442c70 |
| موقع المكتبة | قسم علوم الحاسوب |
| التاريخ | 2015-08 |
| نص عينة | ومن المتوقع أن تصبح الروبوتات والوحدات المستقلة جزءًا من حياتنا اليومية في المستقبل القريب. ومع ذلك، ليس من الممكن برمجة الروبوتات لجميع المهام الممكنة باستخدام الطرق الكلاسيكية. ولهذا السبب فإن جعل برمجة الروبوتات سهلة ويسهل الوصول إليها هي أحد مجالات العمل النشطة في مجال الروبوتات. للمساهمة في هذه المشكلة، نقدم إطارًا لتوليف مهارات الروبوت "الإنسان في الحلقة" التفاعلي البشري استنادًا إلى التكيف المتزامن بين الإنسان والروبوت. وفي هذا السياق، فإن الشخص الذي يقوم بالتدريس فعليًا يتعلم التحكم في الروبوت وأداء مهمة معينة في الوقت الفعلي. وفي الوقت نفسه، يتعلم الروبوت الأنظمة الديناميكية المعقدة ذات الصلة بتوجيه من المدرب البشري. هدفنا الرئيسي في بحثنا هو إيجاد حل لمسألة كيفية زيادة سرعة نقل المهارة في النظام الموصوف وكيفية زيادة أداء المهارة المنقولة. في بداية جلسة نقل المهارات، يتحكم المدرب البشري في الروبوت بالكامل عن طريق التشغيل عن بعد. مع تحسن أداء المهمة، يبدأ الروبوت في السيطرة وفي النهاية يتصرف بشكل مستقل تمامًا. لقد تم إجراء التحسينات اللازمة ضمن إطار العمل المقترح لدينا، وقد ظهرت النتائج في أجهزة عمود العربة، ومحاكاة توازن القطب المتحرك، ومهمات السيارات الجبلية. ومن أجل تقييم مزايا التعلم المتزامن مقارنة بأنظمة التعلم التسلسلي القياسية (طريقة تعلم تراقب فيها الروبوتات المعلم ولا تتحكم فيه)، تم إجراء تجارب تعليمية مع مدربين بشريين مقسمين إلى مجموعتين. علاوة على ذلك، للتحقق من صحة الإطار المتزامن المقترح، تم تطبيق التعلم المعزز لنموذج المعلم البشري. في النتائج التي توصلنا إليها، تبين أن وحدة التحكم، التي أكملت عملية التعلم المتزامن وأصبحت مستقلة، حققت أداءً أعلى في المهام المحددة. ومن المتوقع عمومًا أن تصبح الروبوتات والوكلاء المستقلين جزءًا من حياتنا اليومية في العقود القادمة. ومع ذلك، ليس من الممكن برمجة الروبوتات مسبقًا لجميع المهام الممكنة باستخدام برمجة الروبوتات الكلاسيكية. لذلك، تعد برمجة الروبوت البديهية والسهلة أحد مجالات البحث النشطة في مجال الروبوتات. نحن نقترح وننفذ توليف مهارات الروبوت البشري في الحلقة والذي يتضمن التكيف المتزامن بين الإنسان والروبوت. في هذا الإطار، يتعلم المتظاهر البشري التحكم في الروبوت في الوقت الفعلي لجعله يؤدي مهمة معينة. وفي الوقت نفسه، يتعلم الروبوت من التحكم الموجه من قبل الإنسان مما يخلق نظامًا ديناميكيًا مقترنًا غير تافه. سؤال البحث الذي نتناوله هو كيف يمكن ضبط هذا النظام لتسهيل نقل المهارات بشكل أسرع أو تحسين مستوى أداء المهارة المنقولة. في بداية جلسة نقل المهارات، يتحكم المتظاهر البشري في الروبوت بشكل حصري كما هو الحال في التشغيل عن بعد. مع تحسن أداء المهمة، يأخذ الروبوت حصة أكبر في التحكم، ويصل في النهاية إلى الاستقلالية الكاملة. تم تنفيذ الإطار المقترح وأظهر أنه يعمل على بعض المهام مثل الإعداد الفعلي لعمود العربة، ومحاكاة توازن عمود العربة، والسيارة الجبلية. لتقييم ما إذا كان التعلم المتزامن له ميزة على التعلم المتسلسل القياسي (حيث يتعلم الروبوت من الملاحظة البشرية ولكنه لا يتداخل مع التحكم) تم إجراء تجارب مع مجموعتين من الموضوعات. علاوة على ذلك، يتم تطبيق التعلم المعزز لنموذج متظاهر بشري للتحقق من الإطار المتزامن. تشير النتائج إلى أن وحدة التحكم المستقلة النهائية التي تم الحصول عليها عن طريق التعلم المتزامن لديها أداء أعلى في المهام المذكورة. |
