Aprendizado por demonstração aplicado em uma plataforma de robótica móvel usando redes neurais recorrentes

Abstract

O aprendizado por demonstração é utilizado para ensinar robôs a fazerem tarefas complexas e viabiliza a programação de robôs móveis. Neste trabalho será utilizada uma plataforma robótica móvel previamente desenvolvida, chamada de robô MARIA, que faz uso da metodologia de aprendizado por demonstração a partir da composição de comportamentos simples, conhecidos como micro-comportamentos. Em particular, este trabalho visa explorar a capacidade de redes neurais artificiais recorrentes permitindo que o controlador neural use as saídas passadas, evitando mudanças bruscas entre os micro-comportamentos ensinados. Como resultados, um ambiente de simulação foi desenvolvido no intuito de validar a metodologia proposta para a aprendizagem de micro-comportamentos e cenários desconhecidos foram usados para testar a composição de micro-comportamentos. Adicionalmente, uma arquitetura de hardware da rede neural recorrente foi mapeada em um SoC FPGA e, através da técnica de hardware-in-the-loop (HIL), foi integrada ao simulador permitindo comparar numericamente o desempenho do controlador neural em software e em hardware. E por fim foram realizados testes físicos com a nova topologia de rede neural para os micro-comportamentos.