Utilize este identificador para referenciar este registo:
https://hdl.handle.net/1822/28298
Título: | Adaptive quadruped locomotion: learning to detect and avoid an obstacle |
Autor(es): | Silva, Pedro André Moreira |
Orientador(es): | Analide, César Santos, Cristina |
Palavras-chave: | Adaptive robot controller Autonomy in robotics Quadruped locomotion Learning Forward Internal Model Biological inspiration Controlador adaptativo Autonomia nos robôs Locomoção quadrúpede Aprendizagem de máquina Inspiração biológica |
Data: | 19-Dez-2011 |
Resumo(s): | Autonomy and adaptability are key features in the design and construction of a robotic
system capable of carrying out tasks in an unstructured and not predefined environment.
Such features are generally observed in animals, biological systems that usually serve as an
inspiration models to the design of robotic systems. The autonomy and adaptability of these
biological systems partially arises from their ability to learn. Animals learn to move and
control their own body when young, they learn to survive, to hunt and avoid undesirable
situations, from their progenitors.
There has been an increasing interest in defining a way to endow these abilities into
the design and creation of robotic systems. This dissertation proposes a mechanism that
seeks to create a learning module to a quadruped robot controller that enables it to both,
detect and avoid an obstacle in its path. The detection is based on a Forward Internal Model
(FIM) trained online to create expectations about the robot’s perceptive information. This
information is acquired by a set of range sensors that scan the ground in front of the robot in
order to detect the obstacle. In order to avoid stepping on the obstacle, the obstacle detections
are used to create a map of responses that will change the locomotion according to what is
necessary. The map is built and tuned every time the robot fails to step over the obstacle and
defines how the robot should act to avoid these situations in the future. Both learning tasks
are carried out online and kept active after the robot has learned, enabling the robot to adapt
to possible new situations.
The proposed architecture was inspired on [14, 17], but applied here to a quadruped robot
with different sensors and specific sensor configuration. Also, the mechanism is coupled
with the robot’s locomotion generator based in Central Pattern Generators (CPG)s presented
in [22]. In order to achieve its goal, the controller send commands to the CPG so that the
necessary changes in the locomotion are applied.
Results showed the success in both learning tasks. The robot was able to detect the
obstacle, and change its locomotion with the acquired information at collision time. Autonomia e capacidade de adaptação são características chave na criação de sistemas robóticos capazes de levar a cabo diversas tarefas em ambientes não especificamente preparados nem configurados para tal. Estas características são comuns nos animais, sistemas biológicos que muitas vezes servem de modelo e inspiração para desenhar e construir sistemas robóticos. A autonomia e adaptabilidade destes sistemas advém parcialmente da sua capacidade de aprender. Quando ainda jovens, os animais aprendem a controlar o seu corpo e a movimentar-se, muitos mamíferos aprendem a caçar e a sobreviver com os seus progenitores. Ultimamente tem havido um crescente interesse em como aplicar estas características no desenho e criação de sistemas robóticos. Nesta dissertação é proposto um mecanismo que permita que um robô quadrúpede seja capaz de detectar e evitar um obstáculo no seu caminho. A detecção é baseada num Forward Internal Model (FIM) que aprende a prever os valores dos sensores de percepção do robô, os quais procuram detectar obstáculos no seu caminho. Por forma a evitar os obstáculos, os sinais de detecção dos obstáculos são usados na criação de um mapa que permitirá ao robô alterar a sua locomoção mediante o que é necessário. Este mapa é construído à medida que o robô falha e tropeça no obstáculo. Nesse momento, o mapa é definido para que tal situação seja evitada no futuro. Ambos os processos de aprendizagem são levados a cabo em tempo de execução e mantêm esse processo activo por forma a possibilitar a readaptação a eventuais novas situações. Este mecanismo foi inspirado nos trabalhos [14, 17], mas aplicados aqui a um quadrúpede com uma configuração de sensores diferente e específica. O mecanismo será interligado ao gerador da locomoção, baseado em Control Pattern Generator (CPG) proposto em [22]. Por forma a atingir o objectivo final, o controlador irá enviar comandos para o CPG a fim da locomoção ser alterada como necessário. Os resultados obtidos mostram o sucesso em ambos os processos de aprendizagem. O robô é capaz de detectar o obstáculo e alterar a sua locomção de acordo com a informação adquirida nos momentos de colisão com o mesmo, conseguindo efectivamente passar por cima do obstáculo sem nenhum tipo de colisão. |
Tipo: | Dissertação de mestrado |
Descrição: | Dissertação de mestrado em Engenharia de Informática |
URI: | https://hdl.handle.net/1822/28298 |
Acesso: | Acesso aberto |
Aparece nas coleções: | BUM - Dissertações de Mestrado |
Ficheiros deste registo:
Ficheiro | Descrição | Tamanho | Formato | |
---|---|---|---|---|
eeum_di_dissertacao_pg16225.pdf | 2,19 MB | Adobe PDF | Ver/Abrir |