Learning temporal sensorimotor distributions of complex robotic manipulation skills with conditional neural processes
Koşullu sinir süreçleri ile kompleks robotik yönetim becerilerinin zamansal sensor-motor dağılımlarının öğrenilmesi
- Tez No: 652190
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRE UĞUR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez, derin bir sinir mimarisi olan Koşullu Nöral Süreçler (CNP'ler) üzerine inşa edilmiş bir robotik hareket öğrenme ve üretim sistemi olan Koşullu Nöral Hareket İlkelleri (CNMP) adında yeni bir öğrenim çerçevesi sunmaktadır. CNMP'ler, ön bilgileri, gözlemleri örnekleyerek doğrudan eğitim verilerinden çıkarır ve diğer hedef noktalara göre koşullu bir dağılımı tahmin etmek için kullanır. CNMP'ler spesifik olarak harici parametreler ve hedeflerle karmaşık zamansal çok modlu sensörimotor ilişkilerini öğrenir; eklem veya görev alanında hareket yörüngeleri üretir; ve bu yörüngeleri üst düzey bir geri besleme kontrol döngüsü ile hayata geçirir. Simülasyonlar ve gerçek robot deneyleri sayesinde, CNMP'lerin düşük boyutlu parametre uzayları ve karmaşık hareket yörüngeleri arasındaki doğrusal olmayan ilişkileri birkaç gösteriden öğrenebildikleri; ve ayrıca çok sayıda gösterim kullanarak yüksek boyutlu sensörimotor uzaylar ve karmaşık hareketler arasındaki ilişkileri modelleyebildikleri gözlenmiştir. Deneyler ayrıca görev parametrelerinin bile açıkça sağlanmadığı zaman, robotun öğrenilen sensorimotor temsillerini hareket yörüngeleriyle ilişkilendirerek öğrenebileceğini göstermiştir. Örneğin deneylerden birinde robot, propriyosepsiyonu ve kuvvet ölçümlerini içeren sensorimotor alanından yararlanarak nesne ağırlıklarının ve şekillerinin harekete etkisini öğrendi ve bu faktörlerden biri harici müdahale ile değiştirildiğinde hareket yörüngesini anında değiştirmeyi başarmıştır.
Özet (Çeviri)
This thesis proposes a new framework, namely Conditional Neural Movement Primitives (CNMPs) that is learning from demonstration framework designed as a robotic movement learning and generation system built on top of a recent deep neural architecture, Conditional Neural Processes (CNPs). CNMPs extract the prior knowledge directly from the training data by sampling observations from it, and uses it to predict a conditional distribution over any other target points. CNMPs specifically learns complex temporal multi-modal sensorimotor relations with external parameters and goals; produces movement trajectories in joint or task space; and executes these trajectories through a high-level feedback control loop. Through simulations and real robot experiments, we showed that CNMPs can learn the non-linear relations between low-dimensional parameter spaces and complex movement trajectories from few demonstrations; and they can also model the associations between high-dimensional sensorimotor spaces and complex motions using large number of demonstrations. The experiments further showed that even the task parameters were not explicitly provided, the robot could learn their influence by associating the learned sensorimotor representations with the movement trajectories. The robot, for example, learned the influence of object weights and shapes through exploiting its sensorimotor space that includes proprioception and force measurements; and be able to change the movement trajectory on the fly when one of these factors were changed through external intervention.
Benzer Tezler
- Ameliyat öncesi hastaların ameliyata ilişkin duyguları, düşünceleri ve bilgi istekleri
The Pre-operative patiensts feelings throughts and information requirements concerning their surgical operations
KADRİYE BULDUKOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
HemşirelikCumhuriyet ÜniversitesiHemşirelik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MELİHA ATALAY
- Sivas ili cumhuriyet üniversitesi tip fakültesi numune ve sosyal sigortalari kurumu hastanelerinde çalişan hemşirelerin intra venöz (damar içi) sivi tedavisine ilişkin bilgi ve uygulamalari
The knowledge and practice related to the intravenous fluid theraph of the nurses working at the hospital of the medical faculty in cumhuriyet university, numune hastanesi and sosyal sigortalar kurumu hastanesi in sivas
İLKAY KALELİ
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
HemşirelikCumhuriyet ÜniversitesiHemşirelik Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MELİHA ATALAY
