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Adaptive quadruped locomotion: learning to detect and avoid an obstacle
Dissertação de mestrado em Engenharia de InformáticaAutonomy and adaptability are key features in the design and construction of a robotic
system capable of carrying out tasks in an unstructured and not predefined environment.
Such features are generally observed in animals, biological systems that usually serve as an
inspiration models to the design of robotic systems. The autonomy and adaptability of these
biological systems partially arises from their ability to learn. Animals learn to move and
control their own body when young, they learn to survive, to hunt and avoid undesirable
situations, from their progenitors.
There has been an increasing interest in defining a way to endow these abilities into
the design and creation of robotic systems. This dissertation proposes a mechanism that
seeks to create a learning module to a quadruped robot controller that enables it to both,
detect and avoid an obstacle in its path. The detection is based on a Forward Internal Model
(FIM) trained online to create expectations about the robot’s perceptive information. This
information is acquired by a set of range sensors that scan the ground in front of the robot in
order to detect the obstacle. In order to avoid stepping on the obstacle, the obstacle detections
are used to create a map of responses that will change the locomotion according to what is
necessary. The map is built and tuned every time the robot fails to step over the obstacle and
defines how the robot should act to avoid these situations in the future. Both learning tasks
are carried out online and kept active after the robot has learned, enabling the robot to adapt
to possible new situations.
The proposed architecture was inspired on [14, 17], but applied here to a quadruped robot
with different sensors and specific sensor configuration. Also, the mechanism is coupled
with the robot’s locomotion generator based in Central Pattern Generators (CPG)s presented
in [22]. In order to achieve its goal, the controller send commands to the CPG so that the
necessary changes in the locomotion are applied.
Results showed the success in both learning tasks. The robot was able to detect the
obstacle, and change its locomotion with the acquired information at collision time.Autonomia e capacidade de adaptação são características chave na criação de sistemas
robóticos capazes de levar a cabo diversas tarefas em ambientes não especificamente preparados
nem configurados para tal. Estas características são comuns nos animais, sistemas biológicos
que muitas vezes servem de modelo e inspiração para desenhar e construir sistemas
robóticos. A autonomia e adaptabilidade destes sistemas advém parcialmente da sua capacidade
de aprender. Quando ainda jovens, os animais aprendem a controlar o seu corpo e a
movimentar-se, muitos mamíferos aprendem a caçar e a sobreviver com os seus progenitores.
Ultimamente tem havido um crescente interesse em como aplicar estas características
no desenho e criação de sistemas robóticos. Nesta dissertação é proposto um mecanismo
que permita que um robô quadrúpede seja capaz de detectar e evitar um obstáculo no seu
caminho. A detecção é baseada num Forward Internal Model (FIM) que aprende a prever
os valores dos sensores de percepção do robô, os quais procuram detectar obstáculos no seu
caminho. Por forma a evitar os obstáculos, os sinais de detecção dos obstáculos são usados
na criação de um mapa que permitirá ao robô alterar a sua locomoção mediante o que é
necessário. Este mapa é construído à medida que o robô falha e tropeça no obstáculo. Nesse
momento, o mapa é definido para que tal situação seja evitada no futuro. Ambos os processos
de aprendizagem são levados a cabo em tempo de execução e mantêm esse processo activo
por forma a possibilitar a readaptação a eventuais novas situações.
Este mecanismo foi inspirado nos trabalhos [14, 17], mas aplicados aqui a um quadrúpede
com uma configuração de sensores diferente e específica. O mecanismo será interligado
ao gerador da locomoção, baseado em Control Pattern Generator (CPG) proposto em [22].
Por forma a atingir o objectivo final, o controlador irá enviar comandos para o CPG a fim da
locomoção ser alterada como necessário.
Os resultados obtidos mostram o sucesso em ambos os processos de aprendizagem. O
robô é capaz de detectar o obstáculo e alterar a sua locomção de acordo com a informação
adquirida nos momentos de colisão com o mesmo, conseguindo efectivamente passar por
cima do obstáculo sem nenhum tipo de colisão
Planeamento de movimentos para tarefas de sorting usando o robô colaborativo Sawyer
Dissertação de mestrado em Engenharia Eletrónica Industrial e Computadores, Controlo, Automação e RobóticaNa década passada, pesquisa e desenvolvimento da área da robótica tem desenvolvido soluções para
otimizar o processo de fabricação usando robôs colaborativos. Estes robôs são seguros e podem coexistir
com os operadores humanos, trabalhando lado a lado em diferentes tarefas. Por exemplo, Pick & place &
pack e sorting. No entanto, apesar de ser facilmente programáveis, estes robôs só fazem a mesma tarefa e
não conseguem autonomamente adaptar a variações no espaço de trabalho. Considerando este problema
associado com a ausência de autonomia nos robôs colaborativos, esta dissertação tem o objetivo de fazer
com que o robô colaborativo sawyer consiga se programar e autonomamente gerar os seus movimentos,
numa maneira adaptada á tarefa e ao espaço de trabalho.
Um dos objetivos principais é a geração autónoma de movimentos, livre de colisões, do robô Sawyer
com caraterísticas cinemáticas similares aos movimentos feitos por humanos, em tarefas colaborativas
como Pick & Place & Sort, em que o robô deve alcançar, agarrar, transportar e ordenar os diferentes
tipos de objetos em simulação e num ambiente real. Para realizar este objetivo, um modelo baseado em
caraterísticas dos movimentos dos membros superiores humanos, previamente desenvolvido por uma
equipa de pesquisa do Mar Lab na universidade do Minho foi utilizado. Este modelo permite um planea mento de movimentos independente que se divide em dois subproblemas, a seleção da postura final e
trajetória.
A validação deste modelo foi feita numa simulação onde o robô foi instruído a fazer a uma tarefa
de Pick & Place. Os resultados mostram que o modelo de planeamento de movimentos implementado
permite que o robô gere trajetórias similares às de humanos, evitando colisões com objetos no espaço do
trabalho.In the past decade, research and development in the robotics area have developed solutions to optimize
the fabrication processes using collaborative robots. These robots are safe robots that can coexist with the
human operators, working side by side in different tasks, e.g. Pick & Place & Pack and Sorting. However,
despite being easily programmable, these robots always perform the same task, they cannot autonomously
adapt to variations in the workspace. Considering this problem associated with the absence of autonomy
in collaborative robots, this dissertation aims to endow the collaborative robot Sawyer with the capacity to
self-program and autonomously generate its movements, in an adapted way to the task and the workspace.
One of the main objectives is the autonomous generation of a collision-free movement of the robot
with kinematic characteristics similar to the movements made by humans, in collaborative tasks such as
Pick & Place & Sort, in which the robot should reach, grasp, transport, and sort different types of objects in
a simulation and in a real environemnt. To achieve this, a model based on the movement characteristics
of human upper limbs, previously developed by the research team at the MAR Lab at the university of
Minho, was deployed. This model allows for an independent motion planning process which divides into
two subproblems, selection of the final posture and trajectory.
The validation of the model was made in a simulation software where the robot was instructed to
make a sorting pick & place task. The results show that the motion planning model implemented allows
the robot to generate trajectories similar to movements made by humans, as well as avoiding collisions
with objects in the workspace while realizing the given task