Umeå universitets logga

umu.sePublikationer
Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Development of a Search and Rescue field robotic assistant
Space Applications Services, Zaventem, Belgium.
Space Applications Services, Zaventem, Belgium.
Space Applications Services, Zaventem, Belgium.
Humboldt University Berlin, Berlin, Germany.
Visa övriga samt affilieringar
2013 (Engelska)Ingår i: 2013 IEEE International Symposium on Safety, Security, and Rescue Robotics (SSRR) / [ed] IEEE, IEEE, 2013Konferensbidrag, Publicerat paper (Refereegranskat)
Abstract [en]

The work introduced in this paper was performed as part of the FP7 INTRO (Marie-Curie ITN) project. We describe the activities undertaken towards the development of a field robotic assistant for a Search and Rescue application. We specifically target a rubble clearing task, where the robot will ferry small pieces of rubble between two waypoints assigned to it by the human. The aim is to complement a human worker with a robotic assistant for this task, while maintaining a comparable level of speed and efficiency in the task execution. Towards this end we develop/integrate software capabilities in mobile navigation, arm manipulation and high level tasks sequences learning. Early outdoor experiments carried out in a quarry are furthermore introduced.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
IEEE, 2013.
Serie
IEEE International Symposium on Safety Security and Rescue Robots, ISSN 2374-3247
Nyckelord [en]
arm manipulation, high level task sequence learning, human worker, mobile navigation, rubble clearing task, search and rescue application, search and rescue field robotic assistant, software capabilities, task execution
Nationell ämneskategori
Datorseende och robotik (autonoma system)
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:umu:diva-87439DOI: 10.1109/SSRR.2013.6719357ISI: 000350163600042Scopus ID: 2-s2.0-84894171718ISBN: 978-1-4799-0880-6 (tryckt)ISBN: 978-1-4799-0879-0 (tryckt)OAI: oai:DiVA.org:umu-87439DiVA, id: diva2:709315
Konferens
IEEE International Symposium on Safety, Security, and Rescue Robotics, SSRR 2013, Linköping, Sweden, 21-26 October, 2013.
Projekt
INTROTillgänglig från: 2014-04-01 Skapad: 2014-04-01 Senast uppdaterad: 2023-03-24Bibliografiskt granskad
Ingår i avhandling
1. Cognitive Interactive Robot Learning
Öppna denna publikation i ny flik eller fönster >>Cognitive Interactive Robot Learning
2014 (Engelska)Doktorsavhandling, sammanläggning (Övrigt vetenskapligt)
Abstract [en]

Building general purpose autonomous robots that suit a wide range of user-specified applications, requires a leap from today's task-specific machines to more flexible and general ones. To achieve this goal, one should move from traditional preprogrammed robots to learning robots that easily can acquire new skills. Learning from Demonstration (LfD) and Imitation Learning (IL), in which the robot learns by observing a human or robot tutor, are among the most popular learning techniques. Showing the robot how to perform a task is often more natural and intuitive than figuring out how to modify a complex control program. However, teaching robots new skills such that they can reproduce the acquired skills under any circumstances, on the right time and in an appropriate way, require good understanding of all challenges in the field. Studies of imitation learning in humans and animals show that several cognitive abilities are engaged to learn new skills correctly. The most remarkable ones are the ability to direct attention to important aspects of demonstrations, and adapting observed actions to the agents own body. Moreover, a clear understanding of the demonstrator's intentions and an ability to generalize to new situations are essential. Once learning is accomplished, various stimuli may trigger the cognitive system to execute new skills that have become part of the robot's repertoire. The goal of this thesis is to develop methods for learning from demonstration that mainly focus on understanding the tutor's intentions, and recognizing which elements of a demonstration need the robot's attention. An architecture containing required cognitive functions for learning and reproduction of high-level aspects of demonstrations is proposed. Several learning methods for directing the robot's attention and identifying relevant information are introduced. The architecture integrates motor actions with concepts, objects and environmental states to ensure correct reproduction of skills. Another major contribution of this thesis is methods to resolve ambiguities in demonstrations where the tutor's intentions are not clearly expressed and several demonstrations are required to infer intentions correctly. The provided solution is inspired by human memory models and priming mechanisms that give the robot clues that increase the probability of inferring intentions correctly. In addition to robot learning, the developed techniques are applied to a shared control system based on visual servoing guided behaviors and priming mechanisms. The architecture and learning methods are applied and evaluated in several real world scenarios that require clear understanding of intentions in the demonstrations. Finally, the developed learning methods are compared, and conditions where each of them has better applicability are discussed.

Abstract [sv]

Att bygga autonoma robotar som passar ett stort antal olika användardefinierade applikationer kräver ett språng från dagens specialiserade maskiner till mer flexibla lösningar. För att nå detta mål, bör man övergå från traditionella förprogrammerade robotar till robotar som själva kan lära sig nya färdigheter. Learning from Demonstration (LfD) och Imitation Learning (IL), där roboten lär sig genom att observera en människa eller en annan robot, är bland de mest populära inlärningsteknikerna. Att visa roboten hur den ska utföra en uppgift är ofta mer naturligt och intuitivt än att modifiera ett komplicerat styrprogram. Men att lära robotar nya färdigheter så att de kan reproducera dem under nya yttre förhållanden, på rätt tid och på ett lämpligt sätt, kräver god förståelse för alla utmaningar inom området. Studier av LfD och IL hos människor och djur visar att flera kognitiva förmågor är inblandade för att lära sig nya färdigheter på rätt sätt. De mest anmärkningsvärda är förmågan att rikta uppmärksamheten på de relevanta aspekterna i en demonstration, och förmågan att anpassa observerade rörelser till robotens egen kropp. Dessutom är det viktigt att ha en klar förståelse av lärarens avsikter, och att ha förmågan att kunna generalisera dem till nya situationer. När en inlärningsfas är slutförd kan stimuli trigga det kognitiva systemet att utföra de nya färdigheter som blivit en del av robotens repertoar. Målet med denna avhandling är att utveckla metoder för LfD som huvudsakligen fokuserar på att förstå lärarens intentioner, och vilka delar av en demonstration som ska ha robotens uppmärksamhet. Den föreslagna arkitekturen innehåller de kognitiva funktioner som behövs för lärande och återgivning av högnivåaspekter av demonstrationer. Flera inlärningsmetoder för att rikta robotens uppmärksamhet och identifiera relevant information föreslås. Arkitekturen integrerar motorkommandon med begrepp, föremål och omgivningens tillstånd för att säkerställa korrekt återgivning av beteenden. Ett annat huvudresultat i denna avhandling rör metoder för att lösa tvetydigheter i demonstrationer, där lärarens intentioner inte är klart uttryckta och flera demonstrationer är nödvändiga för att kunna förutsäga intentioner på ett korrekt sätt. De utvecklade lösningarna är inspirerade av modeller av människors minne, och en primingmekanism används för att ge roboten ledtrådar som kan öka sannolikheten för att intentioner förutsägs på ett korrekt sätt. De utvecklade teknikerna har, i tillägg till robotinlärning, använts i ett halvautomatiskt system (shared control) baserat på visuellt guidade beteenden och primingmekanismer. Arkitekturen och inlärningsteknikerna tillämpas och utvärderas i flera verkliga scenarion som kräver en tydlig förståelse av mänskliga intentioner i demonstrationerna. Slutligen jämförs de utvecklade inlärningsmetoderna, och deras applicerbarhet under olika förhållanden diskuteras.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
Umeå: Umeå University, 2014. s. 54
Serie
Report / UMINF, ISSN 0348-0542 ; 14.23
Nyckelord
Learning from Demonstration, Imitation Learning, Human Robot Interaction, High-Level Behavior Learning, Shared Control, Cognitive Architectures, Cognitive Robotics, Priming
Nationell ämneskategori
Robotteknik och automation
Forskningsämne
administrativ databehandling
Identifikatorer
urn:nbn:se:umu:diva-97422 (URN)978-91-7601-189-8 (ISBN)
Disputation
2015-01-16, MA121, MIT-huset, Umeå, 13:30 (Engelska)
Opponent
Handledare
Projekt
INTRO
Forskningsfinansiär
EU, FP7, Sjunde ramprogrammet, 238486
Tillgänglig från: 2014-12-19 Skapad: 2014-12-17 Senast uppdaterad: 2018-06-07Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

Fulltext saknas i DiVA

Övriga länkar

Förlagets fulltextScopus

Person

Fonooni, BenjaminHellström, Thomas

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Fonooni, BenjaminHellström, Thomas
Av organisationen
Institutionen för datavetenskap
Datorseende och robotik (autonoma system)

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar

doi
isbn
urn-nbn

Altmetricpoäng

doi
isbn
urn-nbn
Totalt: 323 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf