PGILearn

Abstract

Este documento describe el trabajo realizado en el proyecto de grado PGILearn, en el cual se aborda la temática del aprendizaje por demostración/imitación en robots. Naturalmente tanto los hombres como los animales utilizan la observación y la imitación como medio de aprendizaje de nuevos comportamientos o habilidades. Esta forma de aprendizaje aplicada en los robots trae consigo algunas ventajas como son una mayor eficiencia en el proceso de aprendizaje de nuevos comportamientos y una mayor autonomía del robot, permitiendo que una persona sin conocimiento de programación pero sí de la habilidad en cuestión, pueda enseñarle al mismo a ponerla en práctica. Debido principalmente a las ventajas mencionadas que tiene el uso de este método de aprendizaje, es que desde hace algunos años se observa una creciente aplicación del mismo en el campo de la robótica. En el presente proyecto se llevó a cabo primeramente un estudio del estado del arte del aprendizaje por demostración/imitación. Luego se aplicaron esos conocimientos a la resolución de un problema de aprendizaje de habilidades (de un gesto de atajada y gesto de pateo de pelota como en el fútbol, y saludo), implementadas por secuencias motoras del robot que participa en el rol de aprendiz, a través de la demostración de las mismas por parte de una persona, que participa en el rol de maestro. Entre otras dificultades que surgen con el enfoque planteado se destaca la del problema de correspondencia, que se debe a la diferencia morfológica entre el aprendiz y el maestro, lo que implica que probablemente una tarea demostrada por el maestro no pueda ser realizada por el aprendiz sin previa adaptación de la misma. En la demostración de la tarea se utilizó equipamiento del laboratorio de Biomecánica de la Facultad de Medicina, el cual permite captar posiciones de las articulaciones de la persona a medida que la misma demuestra la tarea. Para adaptar la demostración de la persona al robot se utilizó un proceso evolutivo con algoritmos genéticos. En la evaluación de las distintas secuencias que realizan la habilidad se utilizó un simulador físico, que simula tanto el robot como su entorno. Cabe destacar que para evaluar a las distintas secuencias solamente se utilizó el concepto de estabilidad, o sea que una secuencia es valorada positivamente si al ejecutarla en el robot este no se cae. Por último se hicieron pruebas de concepto en el robot de forma de evaluar el resultado obtenido al aplicar el algoritmo de aprendizaje. Se observó que el robot realiza los movimientos de la tarea en cuestión aunque no realiza la tarea de forma estable (probablemente debido a las diferencias que existen entre el entorno simulado y la realidad). Como resultado se observó que el sistema construido permite realizar el aprendizaje por demostración/imitación de secuencias motoras. Esas secuencias aprendidas en un entorno simulado deben ser posteriormente adaptadas al robot real para que el mismo pueda realizarlas de forma correcta.