Tez No İndirme Tez Künye Durumu
318836
A developmental grasp learning scheme for humanoid robots / İnsansı robotlar için gelişimsel bir kavrama öğrenim sistemi
Yazar:ASİL KAAN BOZCUOĞLU
Danışman: DOÇ. DR. EROL ŞAHİN ; YRD. DOÇ. DR. ERHAN ÖZTOP
Yer Bilgisi: Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin:
Onaylandı
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
80 s.
Bir bebek kavramayı öğrenirken, başarılı bir gelişim sağlamak için iki ana yöntem kullanır. İlk yöntemde, bebek elini rastgele hareketlerle, nesne özelliklerinden bağımsız olarak nesneye doğru götürerek ilk teması sağlamaya çalısır. Ardından, dokunsal kavrama ile nesnenin yüzeyi sarılır. Bu sezgisel kavrama davranışı daha sonraları kendini bir kavrama mekanizmasına bırakır. İkinci aşamaysa, bir ebeveyn tarafından verilen ve bir hareketin nasıl başarılacağını gösteren rehberlik işlemi olan ebeveyn iskelesi adı verilmektedir. Bebekler bu tür rehberliklere ve yol göstermelere 9 aylık olmalarından itibaren dikkat gösterirler. Bu gözetim bebeğin doğru bir şekilde nesne kavramasını öğrenmesinde büyük önem taşır. Bu davranışsal bulguları benzetim yapmak amacıyla, iCub insansı robotu üstünde bir erişim ve dokunsal kavrama sistemi geliştirilmiştir. Bu sistem ile, robotun nesneye değişik yönlerden uzanarak, robotun parmaklarıyla nesnenin yüzeyini örtmesine olanak tanımıştır. Bunlarla, insan benzeri kavrama öğrenme metodu iCub için tasarlanmıştır. Özetle, ilk aşamada robot bir gözetim olmaksızın kendi çabalarıyla kavramayı öğrenmeye çalışırken ikinci aşamada ebeveyn gözetiminde kavrama yapması ve hataların ebeveyn tarafından düzeltilmesi öngörülmüştür. İki kavrama çeşidi için yapılan çeşitli deneylerde, tasarlanan sisteminin sadece ebeveyn iskelesi tabanı sisteme oranla daha başarılı olduğu görülmüştür.
While an infant is learning to grasp, there are two key processes that she uses for leading a successful development. In the first process, infants use an intuitional approach where the hand is moved towards the object to create an initial contact regardless of the object properties. The contact is followed by a tactile grasping phase where the object is enclosed by the hand. This intuitive grasping behavior leads an grasping mechanism, which utilizes visual input and incorporates this into the grasp plan. The second process is called scaffolding, a guidance by stating how to accomplish the task or modifying its behaviors by interference. Infants pay attention to such guidance and understand the indication of important features of an object from 9 months of age. This supervision mechanism plays an important role for learning how to grasp certain objects in a proper way. To simulate these behavioral findings, a reaching and a tactile grasping controller was implemented on iCub humanoid robot which allowed it to reach an object from different directions, and enclose its fingers to cover the object. With these, a human-like grasp learning for iCub is proposed. Namely, the first step is an unsupervised learning where the robot is experimenting how to grasp objects. The second step is supervised learning phase where a caregiver modifies the end-effectors position when the robot is mistaken. By doing several experiments for two different grasping styles, we observe that the proposed methodology shows a better learning rate comparing to the scaffolding-only learning mechanism.