Defesa de Mestrado de Rafael Mariottini Tomazela

Título do Trabalho
Uma Abordagem Combinada de Planejamento baseado em Modelo e Aprendizado por Reforço para Locomoção Bípede
Candidato(a)
Rafael Mariottini Tomazela
Nível
Mestrado
Data
Add to Calender 2019-06-25 00:00:00 2019-06-25 00:00:00 Defesa de Mestrado de Rafael Mariottini Tomazela Uma Abordagem Combinada de Planejamento baseado em Modelo e Aprendizado por Reforço para Locomoção Bípede Sala 85 INSTITUTO DE COMPUTAÇÃO mauroesc@ic.unicamp.br America/Sao_Paulo public
Horário
10:00
Local
Sala 85
Orientador(a)
Esther Luna Colombini
Banca Examinadora

* Titulares

Unidade/Instituição

Esther Luna Colombini

IC/UNICAMP

Marcos Ricardo Omena de Albuquerque Maximo

ITA

Eric Rohmer

FEEC/UNICAMP

 

* Suplentes

Unidade/Instituição

Gerberth Adín Ramírez Rivera

IC/UNICAMP

Alexandre da Silva Simoes

ICTS/UNESP

Resumo

Os avanços na robótica e o crescimento correspondente de seu uso em aplicações de serviço estão impulsionando a procura por robôs que possam operar em uma variedade de ambientes projetados para humanos. Em particular, robôs humanoides são bastante úteis para tarefas de serviço, uma vez que podem navegar e interagir de forma semelhante aos humanos nos ambientes. No entanto, o controle de movimento de tais robôs ainda é um desafio devido ao seu complexo espaço de estados e ações e de sua natureza contínua. As técnicas de aprendizado estão se tornando uma abordagem promissora para lidar com tais problemas, mas ainda é uma tarefa computacionalmente cara, portanto proibitiva para um alto número de graus de liberdade. Neste cenário, projetamos um modelo simplificado do movimento de um robô humanoide baseado em um controle generalizado de caminhada bípede, onde a parte superior do robô funciona como um pêndulo invertido 3D que pode ser desacoplado da parte inferior. Os testes foram realizados em simulação e os parâmetros do modelo foram otimizados através de métodos de aprendizado para alcançar um melhor desempenho do sistema.