Yazar
Kaya, Osman, Öztop, Erhan
Basım Tarihi
2018-07-02
Basım Yeri
-
IEEE
Tür
Belge
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası
978-1-7281-0377-8
Kayıt Numarası
81d9d2d3-4cfd-45a1-a72d-a12139e037c5
Lokasyon
Bilgisayar Bilimi
Tarih
2018-07-02
Notlar
Yedinci Çerçeve Programı
Örnek Metin
Gösterimden öğrenme, açık robot programlama ihtiyacını ortadan kaldırmayı amaçlayan görev becerilerini elde etmek için güçlü bir yöntemdir. Klasik olarak görevler robota ya kayıtlı insan hareketi, doğrudan kinestetik öğretim ya da manuel arayüzler aracılığıyla gösterilir; bu da dinamik içeren görevlere uygulanamayabilir. Bu gibi durumlarda, antropomorfik ve sezgisel tele-operasyonla döngüdeki insan robot öğrenimi daha uygun olabilir. Bu yazıda, beceri sentezinin etkinliğini artırmak amacıyla döngüdeki insan robot öğrenme çerçevesi için bir böl ve yönet yaklaşımı öneriyoruz. Etkili beceri aktarımı için genellikle insan ve robot arasında beceri aktarımına yönelik basit bir kontrol bölümü tasarlanabilir. Böyle bir bölünmeyle, yalnızca insanın öğrenmesi hızlandırılmakla kalmaz, aynı zamanda insanın robot operasyonlarına uyum sağlamayı öğrenme yeteneğinden yararlanılarak kontrol politikasının otonom kısmının tasarımı da basitleştirilir. Bu çalışmada, önerilen yaklaşım, topların düşmeden parmaklar üzerinden değiştirilmesinin gerektiği antropomorfik robotik kol-el düzeni üzerinde 'top değiştirme görevi' kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Mevcut uygulamada kontrol, kol ve elin kontrolü üzerine bölünmüştür; burada insan, topları değiştirmek için elin konumunu ve yönünü kontrol etmeyi öğrenirken, el bağımsız olarak periyodik bir parmak hareketi gerçekleştirir. Sonuçlarımız, karmaşık otonom politikaların, döngüdeki insan kontrol kurulumunda kontrolün insan operatör ve robot üzerinde dağıtılmasıyla kolayca elde edilebileceğini göstermektedir. Özellikle, insan operatörün, elin basit parmak hareketlerinin etkili top değiştirme hareketlerine dönüşmesini sağlayacak şekilde kolu kontrol etmeyi hızlı bir şekilde öğrendiğini gösteriyoruz. İnsan ve robot kontrolünün kombinasyonu daha sonra hız açısından daha da geliştirilebilecek otonom bir top değiştirme becerisi sağlar.
DOI
10.1109/ROBIO.2018.8664825
