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Programación por demostración de la secuencia de apretar una tuerca admitiendo variaciones en posición de la llave

dc.creatorHoyos-Gutiérrez, José G.
dc.creatorPrieto-Ortiz, Flavio A.
dc.date2016-01-30
dc.date.accessioned2021-03-18T21:06:43Z
dc.date.available2021-03-18T21:06:43Z
dc.identifierhttps://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/589
dc.identifier10.22430/22565337.589
dc.identifier.urihttp://test.repositoriodigital.com:8080/handle/123456789/11679
dc.descriptionA technique of programming by demonstration of a robot is proposed. Such a technique allows that a robot execute sequential or complex tasks. It uses a combination of Petri nets and task parameterized Gaussian mixture models. The first one handles the task sequence, while the second one allows variations in the position and orientation of objects involved in the task. Using a segmentation task technique, the demonstration is chunked in subtasks. With the subtasks sequence, an action list or plan is obtained and with this, a Petri net is automatically generate. Models of the templates of each subtasks and task parameterized Gaussian mixture models of the subtask that we want to allow variations are also provide to the technique. A function compare one each of the template trajectory with the task parameterized model response trajectory and the most similar indicate that instead of the template, the task parameterized model is use. Through the use of a homemade robot, which executes the task of tightening a nut, the performance of the technique is illustrated by using figures.en-US
dc.descriptionSe presenta una técnica que permite la programación por demostración de un robot para que ejecute una tarea secuencial o compleja. Se utiliza una combinación de redes de Petri y modelos de mezcla de gaussianas parametrizado en la tarea; con la primera se coordina la secuencia de la tarea, en tanto que la segunda permite variaciones en la posición y orientación de los objetos de la misma. Una técnica de segmentación de tareas, descompone la demostración en subtareas. Con la secuencia de las subtareas, se obtiene una lista de acciones (plan) y con este se genera de manera automática una red de Petri. A la técnica también se le suministran las plantillas modelo de cada subtarea y los modelos de mezcla de gaussianas parametrizados en la tarea de las trayectorias de la subtarea que se quiere que admita variaciones. Una función compara las trayectorias de cada plantilla con las trayectorias repuesta del modelo, y la de mayor similitud indica que en vez de la plantilla, se debe emplear el modelo de mezcla parametrizado. Mediante el uso de un robot de fabricación propia, el cual ejecuta la tarea de tomar, transportar una llave y apretar una tuerca, se ilustra el desempeño de la técnica a través de gráficas.es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.languagespa
dc.publisherInstituto Tecnológico Metropolitano (ITM)en-US
dc.relationhttps://revistas.itm.edu.co/index.php/tecnologicas/article/view/589/616
dc.relation/*ref*/B. Aude, S. Calinon, R. Dillmann, and S. Schaal, “Robot Programming by Demonstration,” in Springer: Handbook of Robotics, B. Siciliano and O. Kathib, Eds. Springer, 2008, pp. 1371–1394. [2] A. Ude, A. Gams, T. Asfour, and J. Morimoto, “Task-Specific Generalization of Discrete and Periodic Dynamic Movement Primitives,” IEEE Trans. Robot., vol. 26, no. 5, pp. 800–815, Oct. 2010. [3] Sylvain Calinon, Z. Li, T. Alizadeh, Nikos G. Tsagarakis, and D. Caldwell, “Statistical dynamical systems for skills acquisition in humanoids,” in 8th IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots, 2012. [4] S. Niekum, S. Osentoski, G. Konidaris, and A. G. Barto, “Learning and generalization of complex tasks from unstructured demonstrations,” in 2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, 2012, pp. 5239–5246. [5] V. Kruger, D. Herzog, S. Baby, A. Ude, and D. Kragic, “Learning Actions from Observations,” IEEE Robot. Autom. Mag., vol. 17, no. 2, pp. 30–43, Jun. 2010. [6] Xiaobu Yuan, “An interactive approach of assembly planning,” IEEE Trans. Syst. Man, Cybern. - Part A Syst. Humans, vol. 32, no. 4, pp. 522–526, Jul. 2002. [7] J. Aleotti, S. Caselli, and M. Reggiani, “Toward programming of assembly tasks by demonstration in virtual environments,” in The 12th IEEE International Workshop on Robot and Human Interactive Communication, 2003. Proceedings. ROMAN 2003., 2003, pp. 309–314. [8] N. Dantam, I. Essa, and M. Stilman, “Linguistic transfer of human assembly tasks to robots,” in 2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, 2012, pp. 237–242. [9] D. Martinez, G. Alenya, P. Jimenez, C. Torras, J. Rossmann, N. Wantia, E. E. Aksoy, S. Haller, and J. Piater, “Active learning of manipulation sequences,” in 2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2014, pp. 5671–5678. [10] G. Chang and D. Kulic, “Robot task error recovery using Petri nets learned from demonstration,” in 2013 16th International Conference on Advanced Robotics (ICAR), 2013, pp. 1–6. [11] S. Niekum, S. Chitta, B. Marthi, S. Osentoski, and A. G. Barto, “Incremental Semantically Grounded Learning from Demonstration,” in Robotics: Science and Systems, 2013. [12] R. Zollner, O. Rogalla, M. Enrenmann, and R. Dillmann, “Mapping Complex Tasks to Robots: Programming by Demonstration in Real-World Environments,” Adv. Human-Robot Interact., vol. 14, pp. 119–136, 2005. [13] N. Abdo, H. Kretzschmar, L. Spinello, and C. Stachniss, “Learning manipulation actions from a few demonstrations,” in 2013 IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2013, pp. 1268–1275. [14] R. Cubek, W. Ertel, and G. Palm, “High-level learning from demonstration with conceptual spaces and subspace clustering,” in 2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2015, pp. 2592–2597. [15] T. Murata, “Petri nets: Properties, analysis and applications,” Proc. IEEE, vol. 77, no. 4, pp. 541–580, Apr. 1989. [16] M. Silva, Las Redes de Petri: en la Automática y la Informática. AC, 1985. [17] J. Hoyos-Gutiérrez, C. Peña-Solórzano, C. Garzón-Castro, and F. Prieto-Ortiz, “Hacia el Manejo de una herramienta por un robot NAO usando programación por demostración,” Tecno Lógicas, vol. 17, no. 33, pp. 65–76, 2014. [18] J. Hoyos, F. Prieto, C. Pena, E. Morales, and M. Perez-Cisneros, “Reaching New Positions Using an Extreme Learning Machine in Programming by Demonstration,” in 2013 Latin American Robotics Symposium and Competition, 2013, pp. 100–105. [19] M. Quigley, K. Conley, B. P. Gerkey, J. Faust, T. Foote, J. Leibs, R. Wheeler, and A. Y. Ng, “ROS: an open-source Robot Operating System,” in ICRA Workshop on Open Source Software, 2009. [20] S. Calinon, T. Alizadeh, and D. G. Caldwell, “On improving the extrapolation capability of task-parameterized movement models,” in 2013 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, 2013, pp. 610–616.
dc.rightsCopyright (c) 2017 Tecno Lógicasen-US
dc.sourceTecnoLógicas; Vol. 19 No. 36 (2016); 77-90en-US
dc.sourceTecnoLógicas; Vol. 19 Núm. 36 (2016); 77-90es-ES
dc.source2256-5337
dc.source0123-7799
dc.subjectRobot programming by demonstrationen-US
dc.subjectTask segmentationen-US
dc.subjectComplex tasksen-US
dc.subjectTask parameterized Gaussian Mixture modelen-US
dc.subjectPetri netsen-US
dc.subjectProgramación por demostración de robotses-ES
dc.subjectsegmentación de tareases-ES
dc.subjecttareas complejases-ES
dc.subjectmodelo de mezcla de gaussianas parametrizado en la tareaes-ES
dc.subjectredes de Petries-ES
dc.titleProgramming by demonstration of the sequence of tightening a nut allowing variations in tool positionen-US
dc.titleProgramación por demostración de la secuencia de apretar una tuerca admitiendo variaciones en posición de la llavees-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.typeResearch Papersen-US
dc.typeArtículos de investigaciónes-ES


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