Accelerating robot learning via human-in-the-loop shared control
İnsan yönlendirmeli paylaşımlı kontrol ile robot öğrenimini hızlandırma
- Tez No: 856588
- Danışmanlar: DOÇ. DR. REGAİP BARKAN UĞURLU, PROF. DR. ERHAN ÖZTOP
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Özyeğin Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 71
Özet
Bu tez, eğitim süresini düşürerek ve veri gereksinimlerini azaltarak insandan robota beceri kazanmayı amaçlayan öğrenmeye dayalı robot kontrolü için bir eğitim süreci sunmaktadır. Bu eğitim prosedürü, öğrenme algoritması tarafından üretilen komutlara ek olarak, insanın döngüye katılmasıyla sağlanan komutları etkin bir şekilde kullanarak eğitim sürecinin hızlanmasını sağlar. Algoritma hedef beceriyi kazandıkça insan eylemlerinin katkısı, görevin otonom gerçekleştirilebilmesi için kademeli olarak azaltılmıştır. Önerilen yaklaşımın etkisini gözlemlemek için, manipulabilite indeksinin iyileştirilmesi gözetilerek robotun uç işlevcisinde top dengeleme görevi seçilmiştir. Bu görevde, 7 serbestlik dereceli bir robot kolun öğrenme yoluyla beceri kazanmasını sağlamak için iki farklı eğitim yaklaşımı kullanılmıştır: i)otonom eğitim, ve ii) insanın eğitim döngüsüne dahil olduğu yaklaşım. Görev, robotun topu, rastgele belirlenmemiş pozisyonlarından başlayarak, robotun uç işlevcisine bağlı bir tepside dengelemesini gerektirmektedir. Otonom eğitime benzer şekilde, önerilen yaklaşım için 24 katılımcı ile benzetim çalışmaları gerçekleştirilmiştir. Her bir katılımcı robotu, insanın dahil olduğu paylaşımlı kontrol ortamında yönlendirmiştir. Otonom eğitimle karşılaştırıldığında, insanın dahil olduğu eğitim yaklaşımı, eğitim süresinin ve veri kullanımının düşürülmesini sağlayacak şekilde olumlu bir performans göstermiş ve top dengeleme becerisini başarılı bir şekilde sergilemiştir.
Özet (Çeviri)
This thesis presents a training procedure for reinforcement learning-based robot control to achieve skill acquisition with reduced training time and data requirements. It achieves this by actively incorporating the actions provided via human inputs in addition to actions generated by the learning algorithm. As the algorithm acquires the target skill, the contribution of the human actions is gradually decreased for autonomous task execution. To demonstrate the efficacy of the proposed approach, a ball-balancing task with manipulability index maximization was chosen. In this task, a 7-DoF robot arm achieved skill acquisition via reinforcement learning in which two distinct training approaches were employed: i)autonomous training, and ii) human-in-the-loop training approach. The task required the robot to bring the ball to the center of a tray attached to its end-effector, starting from arbitrary initial ball positions in the face of perturbations. Simulation experiments were carried out with 24 human participants where each participant guided robot learning in a human-in-the-loop shared control setting. Compared to autonomous training, the human-in-the-loop training approach showed superior performance in terms of reduced training time and data usage while exhibiting favorable ball-balancing skills.
Benzer Tezler
- Deep reinforcement learning to optimize task performance in human-robot co-manipulation
İnsan-robot birlikte manipülasyonunda, görev performansını optimize etmek için derin pekiştirmeli öğrenme
BERK GÜLER
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÇAĞATAY BAŞDOĞAN
- Step length estimation using sensor fusion for indoor positioning
İç mekan konumlandırması için sensor füzyonu ile adım uzunlugu tahmini
HASBİ SEVİNÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN İNCE
- Differential flatness-based fuzzy controller design for aggressive maneuvering of quadcopters
Çok rotorlu hava araçlarının agresif manevra kontrolü için diferansiyel düzlük tabanlı bulanık kontrolör tasarımı
ÇAĞRI GÜZAY
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR
- Tornalama süreçlerinde aktif titreşim kontrolü, yapay zeka uygulamaları ve nesnelerin interneti uygulamaları
Active vibration control, artificial intelligence applications and internet of things applications in turning processes
MEHMET ALİ GÜVENÇ
Doktora
Türkçe
2022
Makine Mühendisliğiİskenderun Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELÇUK MISTIKOĞLU
- Hidrolik simülatörlerin kontrolü
Control of hydraulic simulators
UFUK DURSUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AFİFE LEYLA GÖREN