This thesis studies the problem of estimating the necessary information about the environment in order to make a robotic arm being able to learn autonomously simple control tasks. The state is estimated from a stream of images using a deep neural network. The network is divided into two models that estimate the state in parallel. The first one is an autoencoder like network that maps images to the states. The second one is a simple prediction model that infers the state from the previous one. On top of that, a model is proposed to estimate the uncertainty for each feature of the state estimated from the images. The two estimated states are joined together with this uncertainty measure to give a single robust state of the environment. To assess the performances of the models, a number of experiments are conducted in a simulation environment. Results show that a representation learned with this model is generally more robust to visual occlusion in the images. Finally, the estimated state is used to learn a control policy for the robotic arm to perform a simple task using reinforcement learning. ; Denna uppsats studerar problemet att approximera nödvändig information om omgivningen för att låta en robotarm autonomt lära sig utföra enkla kontroll- uppgifter. Denna information, det så kallade tillståndet, estimeras från en ström av bilder med hjälp av ett djupt neuralt nätverk. Nätverket är indelat i två modeller som uppskattar tillståndet parallellt. Det första är ett nätverk liknande en autoencoder som direkt mappar bilder till tillstånden. Den andra relativt enkla modellen predikterar direkt ett tillstånd från det föregående. Utöver detta föreslås en modell för att uppskatta osäkerheten för varje element i tillståndet som är beräknat från bilderna. De två approximationerna förenas till en enda robust uppskattning av tillståndet med hjälp av osäkerhetsmåttet. För att utvärdera modellerna utförs ett antal experiment i en simuleringsmiljö. Resultaten visar att representationen av tillståndet som modellen lärt sig i ...


    Zugriff

    Download


    Exportieren, teilen und zitieren



    Titel :

    Perception Learning For Deep Visuomotor Control Of A Robotic Arm ; Perceptionsinlärning för djup visualmotorisk kontrollav en robotarm


    Beteiligte:

    Erscheinungsdatum :

    2020-01-01


    Medientyp :

    Hochschulschrift


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Englisch



    Klassifikation :

    DDC:    629



    Wireless Control of a Robotic Arm ; Trådlös styrning av en robotarm

    Issa, Alan / Andreanidis, Christos | BASE | 2021

    Freier Zugriff

    Neuropsychotogicat studies of perception and visuomotor control

    Milner, A. D. / Royal Society; Great Britain| Novartis Foundation for Gerontological Research | British Library Conference Proceedings | 1999



    Flexible Visuomotor Associations in Touchscreen Control

    Fabbri, Sara / Selen, Luc P. J. / Van Beers, Robert J. et al. | BASE | 2017

    Freier Zugriff

    Robotic control using deep learning

    CHRISTOPHER JASON PAXTON / KEI KASE / DIETER FOX | Europäisches Patentamt | 2021

    Freier Zugriff