A Learning from demonstration approach for robot trajectories through motion-sensing human demonstrations
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/192255
Tipus de documentProjecte Final de Màster Oficial
Data2020-04-20
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
The objective of this thesis is to teach a Baxter robot to learn
certain arm trajectories. The robot must be capable of generalizing
the primitive movement of the trajectory to new unseen
poses. The thesis is framed within a robotized kitchen project
with aims to help people with mobility problems. To solve this
problem end, a human will record demonstrations, which will
be translated to the robots’ morphology using an Inverse Kinematics
(IK) module. For the learning part Dynamic Movement
Primitives (DMP) will be used, due to their capability to take
profit of human experience. The proposed system works in the
majority of the scenarios, but, it would be expected to behave
better when generalizing to new orientations of the arm. However
a proposal has been suggested to correct this issue.
MatèriesKinect (Programmable controller), Robotics, Computer vision, Kinect (Controlador programable), Robòtica, Visió per ordinador
TitulacióMÀSTER UNIVERSITARI EN INTEL·LIGÈNCIA ARTIFICIAL (Pla 2017)
Col·leccions
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
147834.pdf | 4,007Mb | Visualitza/Obre |