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Título: Aprendizagem por demonstração baseada em redes neurais artificiais aplicada à robótica móvel
Autor(es): Motta, Bruno da Costa
Orientador(es): Muñoz Arboleda, Daniel Mauricio
Assunto: Redes neurais (Computação)
Robótica
Data de apresentação: 2015
Data de publicação: 3-Jun-2016
Referência: MOTTA, Bruno da Costa. Aprendizagem por demonstração baseada em redes neurais artificiais aplicada à robótica móvel. 2015. 71 f., il. Monografia (Bacharelado em Engenharia Eletrônica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2015.
Resumo: Este trabalho visa a implementação de uma rede neural artificial do tipo perceptron múltiplas camadas. Com aplicação ao método de aprendizagem por demonstração em uma plataforma robótica móvel, mais especificamente em um robô Curumim. O processo de aprendizagem consiste em primeiramente coletar os dados dos sensores de distância do robô e das velocidades de cada roda do mesmo, enquanto o robô percorre um caminho guiado. Após a coleta de dados, é realizado o treinamento da rede neural artificial tipo perceptron e a obtenção dos pesos sinápticos da rede. A rede treinada é então utilizada na plataforma do robô Curumim e é responsável pelo processo de aprendizagem do robô. Diversos testes foram realizados para comprovar a eficiência e precisão da rede, como também diferentes topologias de RNA's foram testadas. Os treinamentos foram realizados em um ambiente de contorno fechado, onde diferentes trajetórias foram demonstradas e executadas pelo robô.
Abstract: This work aims to implement a learning from demonstration algorithm, using an artificial neural network multilayer perceptron, applied in a mobile robotic platform, more specifically in a Curumim robot. The learning process occurs by first collecting data from the distance sensors of the robot and the velocities of each wheel, while the robot follows a guided path. After data is collected, the training of the neural network is conducted towards of obtaining the synaptic weights of the network. The trained network will be used in the Curumim mobile robot platform and is responsible for the learning process of the robot. Several tests were conducted to demonstrate the accuracy and e_ciency of the network, different topologies of neural networks were also tested. The trainings were conducted in a closed loop environment, where different trajectories were demonstrated and performed by the robot.
Informações adicionais: Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, Curso de Engenharia Eletrônica, 2015.
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