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    Adaptive quadruped locomotion: learning to detect and avoid an obstacle

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    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

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    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
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