Inverse Kinematic Solutions of Dual Redundant Camera Robot Based on Genetic Algorithm

Inverse kinematic solutions for a dual redundant camera robot in position are examined in order to alleviate operation difficulty and reduce time. The inverse kinematic algorithm is based on a basic genetic algorithm, and the genetic algorithm which is used to solve the problem of a redundant robot is mainly optimized in the joint space. On this basis, the genetic algorithm improvement strategies are studied. In this paper, a genetic algorithm with constrained 2 redundant degrees of freedom (DOF) is proposed through setting 2 parameter variables, with more flexible structure of optimization objective function and more efficient algorithm than basic genetic algorithm. Finally, the result of inverse kinematic algorithm is achieved in terms of the physical prototype

Effizientes und stabiles online Lernen für "Developmental Robots"

Recent progress in robotics and cognitive science has inspired a new generation of more versatile robots, so-called developmental robots. Many learning approaches for these robots are inspired by developmental processes and learning mechanisms observed in children. It is widely accepted that developmental robots must autonomously develop, acquire their skills, and cope with unforeseen challenges in unbounded environments through lifelong learning. Continuous online adaptation and intrinsically motivated learning are thus essential capabilities for these robots. However, the high sample-complexity of online learning and intrinsic motivation methods impedes the efficiency and practical feasibility of these methods for lifelong learning. Consequently, the majority of previous work has been demonstrated only in simulation. This thesis devises new methods and learning schemes to mitigate this problem and to permit direct online training on physical robots. A novel intrinsic motivation method is developed to drive the robot’s exploration to efficiently select what to learn. This method combines new knowledge-based and competence-based signals to increase sample-efficiency and to enable lifelong learning. While developmental robots typically acquire their skills through self-exploration, their autonomous development could be accelerated by additionally learning from humans. Yet there is hardly any research to integrate intrinsic motivation with learning from a teacher. The thesis therefore establishes a new learning scheme to integrate intrinsic motivation with learning from observation. The underlying exploration mechanism in the proposed learning schemes relies on Goal Babbling as a goal-directed method for learning direct inverse robot models online, from scratch, and in a learning while behaving fashion. Online learning of multiple solutions for redundant robots with this framework was missing. This thesis devises an incremental online associative network to enable simultaneous exploration and solution consolidation and establishes a new technique to stabilize the learning system. The proposed methods and learning schemes are demonstrated for acquiring reaching skills. Their efficiency, stability, and applicability are benchmarked in simulation and demonstrated on a physical 7-DoF Baxter robot arm.Jüngste Entwicklungen in der Robotik und den Kognitionswissenschaften haben zu einer Generation von vielseitigen Robotern geführt, die als ”Developmental Robots” bezeichnet werden. Lernverfahren für diese Roboter sind inspiriert von Lernmechanismen, die bei Kindern beobachtet wurden. ”Developmental Robots” müssen autonom Fertigkeiten erwerben und unvorhergesehene Herausforderungen in uneingeschränkten Umgebungen durch lebenslanges Lernen meistern. Kontinuierliches Anpassen und Lernen durch intrinsische Motivation sind daher wichtige Eigenschaften. Allerdings schränkt der hohe Aufwand beim Generieren von Datenpunkten die praktische Nutzbarkeit solcher Verfahren ein. Daher wurde ein Großteil nur in Simulationen demonstriert. In dieser Arbeit werden daher neue Methoden konzipiert, um dieses Problem zu meistern und ein direktes Online-Training auf realen Robotern zu ermöglichen. Dazu wird eine neue intrinsisch motivierte Methode entwickelt, die während der Umgebungsexploration effizient auswählt, was gelernt wird. Sie kombiniert neue wissens- und kompetenzbasierte Signale, um die Sampling-Effizienz zu steigern und lebenslanges Lernen zu ermöglichen. Während ”Developmental Robots” Fertigkeiten durch Selbstexploration erwerben, kann ihre Entwicklung durch Lernen durch Beobachten beschleunigt werden. Dennoch gibt es kaum Arbeiten, die intrinsische Motivation mit Lernen von interagierenden Lehrern verbinden. Die vorliegende Arbeit entwickelt ein neues Lernschema, das diese Verbindung schafft. Der in den vorgeschlagenen Lernmethoden genutzte Explorationsmechanismus beruht auf Goal Babbling, einer zielgerichteten Methode zum Lernen inverser Modelle, die online-fähig ist, kein Vorwissen benötigt und Lernen während der Ausführung von Bewegungen ermöglicht. Das Online-Lernen mehrerer Lösungen inverser Modelle redundanter Roboter mit Goal Babbling wurde bisher nicht erforscht. In dieser Arbeit wird dazu ein inkrementell lernendes, assoziatives neuronales Netz entwickelt und eine Methode konzipiert, die es stabilisiert. Das Netz ermöglicht deren gleichzeitige Exploration und Konsolidierung. Die vorgeschlagenen Verfahren werden für das Greifen nach Objekten demonstriert. Ihre Effizienz, Stabilität und Anwendbarkeit werden simulativ verglichen und mit einem Roboter mit sieben Gelenken demonstriert