Hacia el manejo de una herramienta por un robot NAO usando programación por demostración
La programación por demostración es una técnica, donde, al contrario de la programación detallada que convencionalmente se hace al robot, éste aprende a partir de una o varias demostraciones por parte de un humano u otro robot. Se presenta una técnica que permite a un robot humanoide, llevar una her...
- Autores:
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Hoyos-Gutiérrez, José G.
Peña-Solórzano, Carlos A.
Garzón-Castro, Claudia L.
Prieto-Ortiz, Flavio A.
Ayala-Garzón, Jorge G.
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2014
- Institución:
- Instituto Tecnológico Metropolitano
- Repositorio:
- Repositorio ITM
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.itm.edu.co:20.500.12622/944
- Acceso en línea:
- https://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/555
http://hdl.handle.net/20.500.12622/944
- Palabra clave:
- Programación por demostración
visión de máquina
modelos probabilísticos
humanoides
manejo de herramientas por robots
Programming by demonstration
machine vision
probabilistic models
humanoids
tool use in robots.
- Rights
- License
- Copyright (c) 2017 Tecno Lógicas
Summary: | La programación por demostración es una técnica, donde, al contrario de la programación detallada que convencionalmente se hace al robot, éste aprende a partir de una o varias demostraciones por parte de un humano u otro robot. Se presenta una técnica que permite a un robot humanoide, llevar una herramienta hasta la cabeza de un tornillo, siguiendo una trayectoria similar a las trayectorias demostradas por un ser humano. Además, permite variaciones en la ubicación y orientación de la cabeza del tornillo. Esto se logra gracias al uso de técnicas de visión de máquina y de modelos probabilísticos estimados a partir de las trayectorias de las demostraciones. El procesamiento de la imagen consistió en la segmentación en el espacio de color, la selección de puntos de interés de la cabeza del tornillo y a partir de estos el cálculo de su posición y orientación. La trayectoria que se requiere ante las variaciones, se genera usando la técnica de modelo de mezclas de Gaussianas parametrizado en la tarea. A través de gráficas de las nuevas trayectorias e imágenes de la secuencia del robot ejecutando estas trayectorias, se muestra el funcionamiento de la técnica. Pese a algunas limitaciones de la plataforma robótica utilizada, se lograron resultados aceptables. |
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