Programación de un robot bajo el paradigma del aprendizaje por demostración

Authors

  • Sandra Nope Universidad del Valle
  • Humberto Loaiza Universidad del Valle
  • Eduardo Caicedo Universidad del Valle

Keywords:

Aprendizaje por demostración, visión artificial, mapa visuo-motor, imitación de gestos, robótica

Abstract


Se presenta la programación de un robot mediante el paradigma del aprendizaje por demostración, utilizando técnicas bio-inspiradas para extraer la información relevante que acompaña la acción del demostrador, y crear un mapa visuo-motor que relaciona las entradas visuales con comandos motrices necesarios para imitar un comportamiento o una tarea. El sistema se evaluó cualitativamente mediante una encuesta y cuantitativamente mediante métricas específicas para calificar la calidad de la imitación de un grupo de cuatro gestos. De esta manera, se pudieron corroborar las potencialidades del aprendizaje por demostración para la programación de robots, ya que el sistema fue capaz no solo de realizar sus propias interpretaciones de los gestos que se le enseñaron, sino de utilizar las habilidades aprendidas en la realización de gestos novedosos.
|Abstract
= 50 veces | PDF (ESPAÑOL (ESPAÑA))
= 13 veces|

Downloads

Download data is not yet available.

References

A. N. Meltzoff. “Born to Learn: What infants learn from watching us”. The Role of Early Experience in Infant Development. L. A. L. N. A. Fox, and J. G. Warhol (Eds.), Ed. Skillman. Pediatric Institute Publications. New Jersey (USA). 1999. pp. 145-164.

B. G. Galef. “Imitation in animals: History, defi nition and interpretation of data from the psychological laboratory”. Social learning: Psychological and Biological Perspectives. T.R. Zentall & B. G. Galef, Jr. (editores.), Ed. Hillsdale. Lawrence Erlbaum. New

Jersey (USA). 1988. pp. 3-28.

A. Billard, Y. Epars, S. Calinon, S. Schaal, G. Cheng. “Discovering optimal imitation strategies”. Robotics and Autonomous Systems. Special Issue: Robot Learning from Demonstration. Vol. 47. 2004. 69-77.

M. Cabido, J. V. Santos. “Visual Transformations in Gesture Imitation: what you see is what you do”. Proceedings IEEE International Conference on Robotics & Automation. Vol. 2. 2003. pp. 2375-2381.

D. H. Kim, H. S. Lee, M. J. Chung. “Biologically Inspired Models and Hardware for Emotive Facial Expressions”. International Workshop Robot and Human Interactive Communication. Agosto 13-15. 2005. pp. 679-685.

J. Zhang, B. Rössler. “Self-valuing learning and generalization of visual guided grasping”. Robotics and Autonomous Systems. Special Issue: Robot Learning from Demonstration. Vol. 47. 2004. pp. 117- 127.

P. Bakker, Y. Kuniyoshi. “Robot See, Robot Do: An overview of robot imitation”. Workshop on Learning in Robots and Animals. Abril 1-2. 1996. pp. 3-11.

E. L. Thorndike. “Animal Intelligence”. B. G. Galef (editor) Imitation in animals: History, defi nition and interpretation of data from psychological laboratory. Ed. Macmillan. New York (USA). 1988. pp. 3-28.

S. Nope, H. Loaiza E. Caicedo. “Modelo Bio-inspirado para el reconocimiento de gestos usando primitivas de movimiento en visión”. Revista Iberoamericana de Automática e Informática Industrial (RIAI). Vol. 5. 2008. pp. 69-76.

S. Nope, H. Loaiza E. Caicedo. “Reconstrucción 3D2D de Gestos usando Información de Vídeo Monocular Aplicada a un Brazo Robótico”. Rev. Fac. Ing Univ. Antioquia. Vol. 53. 2010. pp. 145-154.

R. L. DeVanois, M. C. Morgan, D. M. “Snodderly. Psychophysical studies of monkey vision. III. Spatial Luminance contrast sensitivity test of macaque and human observers.” Vision Research. Vol. 14. 1974. pp.53-67.

V. Bruce, P. R. Green, M. A. Georgeson. Visual Perception: Physiology, Psychology and Ecology. Cuarta Edición. Ed. Psycology Press, an imprint of Erlbaum (UK) Taylor & Francis Ltd. 2003. pp. 171-204.

M. Pomplun, J. Martinez Trujillo, E. Simine, Y. Liu, S. Treue, J. K. Tsotsos. “A Neurally-Inspired Model for Detecting and Localizing Simple Motion Patterns in Image Sequences”. Workshop on Dynamic Perception. Bochum (Alemania). Nov. 22-24. 2002. pp. 45-52.

A. F. Bobick, J. W. Davis. “The Recognition of Human Movement using Temporal Templates”. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. Vol. 23. 2001. pp. 257-267.

S. Nope. Sistema Bio-inspirado de Reconocimiento e Imitación de Gestos Aplicado en Robótica. Tesis de doctorado. Facultad de Ingeniería. Universidad del Valle. 2008. pp. 45-66.

Y. Kuniyoshi, Y. Yorozu, M. Inaba, H. Inoue. “From visuo-motor self learning to early imitation - a neural architecture for humanoid learning”. International Conference on Robotics & Automation. Taipei (Taiwan). 2003. Vol. 3. pp. 3:3132-3139.

M. J. Mataric, M. Pomplun. “Fixation behavior in observation and imitation of human movement”. Cognitive Brain Research. Vol. 7. 1998. pp. 191-202.

Published

2013-02-27

How to Cite

Nope, S., Loaiza, H., & Caicedo, E. (2013). Programación de un robot bajo el paradigma del aprendizaje por demostración. Revista Facultad De Ingeniería Universidad De Antioquia, (58), 142–152. Retrieved from https://revistas.udea.edu.co/index.php/ingenieria/article/view/14608
w