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Efficient learning of sequential tasks for collaborative robots: a neurodynamic approach
Dissertação de mestrado integrado em Engenharia Eletrónica, Industrial e ComputadoresIn the recent years, there has been an increasing demand for collaborative robots able to interact and co operate with ordinary people in several human environments, sharing physical space and working closely with
people in joint tasks, both within industrial and domestic environments. In some scenarios, these robots will
come across tasks that cannot be fully designed beforehand, resulting in a need for flexibility and adaptation to
the changing environments.
This dissertation aims to endow robots with the ability to acquire knowledge of sequential tasks using the
Programming by Demonstration (PbD) paradigm. Concretely, it extends the learning models - based on Dynamic
Neural Fields (DNFs) - previously developed in the Mobile and Anthropomorphic Robotics Laboratory (MARLab), at
the University of Minho, to the collaborative robot Sawyer, which is amongst the newest collaborative robots on the
market. The main goal was to endow Sawyer with the ability to learn a sequential task from tutors’ demonstrations,
through a natural and efficient process.
The developed work can be divided into three main tasks: (1) first, a previously developed neuro-cognitive
control architecture for extracting the sequential structure of a task was implemented and tested in Sawyer,
combined with a Short-Term Memory (STM) mechanism to memorize a sequence in one-shot, aiming to reduce
the number of demonstration trials; (2) second, the previous model was extended to incorporate workspace
information and action selection in a Human-Robot Collaboration (HRC) scenario where robot and human co worker coordinate their actions to construct the structure; and (3) third, the STM mechanism was also extended
to memorize ordinal and temporal aspects of the sequence, demonstrated by tutors with different behavior time
scales.
The models implemented contributed to a more intuitive and practical interaction with the robot for human
co-workers. The STM model made the learning possible from few demonstrations to comply with the requirement
of being an efficient method for learning. Moreover, the recall of the memorized information allowed Sawyer to
evolve from being in a learning position to be in a teaching one, obtaining the capability of assisting inexperienced
co-workers.Nos últimos anos, tem havido uma crescente procura por robôs colaborativos capazes de interagir e cooperar
com pessoas comuns em vários ambientes, partilhando espaço físico e trabalhando em conjunto, tanto em
ambientes industriais como domésticos. Em alguns cenários, estes robôs serão confrontados com tarefas que
não podem ser previamente planeadas, o que resulta numa necessidade de existir flexibilidade e adaptação ao ambiente que se encontra em constante mudança.
Esta dissertação pretende dotar robôs com a capacidade de adquirir conhecimento de tarefas sequenciais
utilizando técnicas de Programação por Demonstração. De forma a continuar o trabalho desenvolvido no Laboratório de Robótica Móvel e Antropomórfica da Universidade do Minho, esta dissertação visa estender os modelos
de aprendizagem previamente desenvolvidos ao robô colaborativo Sawyer, que é um dos mais recentes no mercado. O principal objetivo foi dotar o robô com a capacidade de aprender tarefas sequenciais por demonstração,
através de um processo natural e eficiente.
O trabalho desenvolvido pode ser dividido em três tarefas principais: (1) em primeiro lugar, uma arquitetura
de controlo baseada em modelos neurocognitivos, desenvolvida anteriormente, para aprender a estrutura de
uma tarefa sequencial foi implementada e testada no robô Sawyer, conjugada com um mecanismo de Short Term Memory que permitiu memorizar uma sequência apenas com uma demonstração, para reduzir o número
de demonstrações necessárias; (2) em segundo lugar, o modelo anterior foi estendido para englobar informação
acerca do espaço de trabalho e seleção de ações num cenário de Colaboração Humano-Robô em que ambos
coordenam as suas ações para construir a tarefa; (3) em terceiro lugar, o mecanismo de Short-Term Memory foi
também estendido para memorizar informação ordinal e temporal de uma sequência de passos demonstrada
por tutores com comportamentos temporais diferentes.
Os modelos implementados contribuíram para uma interação com o robô mais intuitiva e prática para os
co-workers humanos. O mecanismo de Short-Term Memory permitiu que a aprendizagem fosse realizada a
partir de poucas demonstrações, para cumprir com o requisito de ser um método de aprendizagem eficiente.
Além disso, a informação memorizada permitiu ao Sawyer evoluir de uma posição de aprendizagem para uma
posição em que é capaz de instruir co-workers inexperientes.This work was carried out within the scope of the project “PRODUTECH SIF - Soluções para a Indústria
do Futuro”, reference POCI-01-0247-FEDER-024541, cofunded by “Fundo Europeu de Desenvolvimento Regional (FEDER)”, through “Programa Operacional Competitividade e Internacionalização (POCI)”