Sistema de enseñanza para robots manipuladores a través de vídeos humanos utilizando IRL
Este docummento presenta un nuevo sistema de aprendizaje robótico en el cuál se utiliza aprendizaje por refuerzo inverso para enseñarle a un robot manipulador una tarea especifica. El sistema tiene como entrada vídeos de seres humanos realizando la tarea deseada, del cuál se estraen las caracteristi...
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| Tipo de recurso: | tesis de maestría |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2021 |
| País: | Colombia |
| Institución: | Universidad de los Andes |
| Repositorio: | Séneca: repositorio Uniandes |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/53455 |
| Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/1992/53455 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Aprendizaje por refuerzo (Aprendizaje automático) Robots Manipuladores (Mecanismo) Ingeniería |
| Sumario: | Este docummento presenta un nuevo sistema de aprendizaje robótico en el cuál se utiliza aprendizaje por refuerzo inverso para enseñarle a un robot manipulador una tarea especifica. El sistema tiene como entrada vídeos de seres humanos realizando la tarea deseada, del cuál se estraen las caracteristicas claves utilizando el software de Open Pose. Una vez estas demostraciones son extraídas, las cuáles son consideradas como las del agente experto, se procede a utilizar IRL para definir la función de recompensa que describe de mejor manera la tarea que se quiere aprender. El simulador en el cual fueron probados el sistema se llama Robosuite y el modelo del brazo Sawyer robot. |
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