Skip to ContentSkip to Navigation
Over onsNieuws en agendaNieuwsberichten

Egbert van der Wal - Object Grasping with the NAO

17 april 2012

With autonomous robots becoming more and more common, the interest in applications of mobile robotics increases. Many applications of robotics include the grasping and manipulation of objects. As many robotic manipulators have several degrees of freedom, controlling these manipulators is not a trivial task. The actuator needs to be guided along a proper trajectory towards the object to grasp, avoiding collisions with other objects and the surface supporting the object. In this project, the problem of learning a proper trajectory towards an object to grasp, located in front of a humanoid robot, the Aldebaran NAO, is solved by using machine learning. Three algorithms were evaluated. Learning from demonstration using a neural network trained on a training set of recorded demonstrations was not capable of learning this task. Using Nearest Neighbor on the same training set yielded much better results in simulation but had more problems picking up objects on the real robot. A form of Reinforcement Learning (RL) tailored to continuous state and action spaces, the Continuous Actor Critic Learning Automaton (CACLA), proved to be an effective way to learn the problem by exploring the action space to obtain a good trajectory in a reasonable amount of time. This algorithm also proved to be robust against the additional complexity of operating on the real robot after being trained in simulation, bridging the reality gap.

Laatst gewijzigd:31 mei 2018 16:05

Meer nieuws

  • 02 augustus 2018

    Zeer uitzonderlijk eiwit biedt mogelijkheden voor nieuwe antibiotica

    Een onderzoeksgroep van de RUG onder leiding van Dirk Slotboom heeft een bijzonder eiwit ontdekt dat mogelijk een grote rol kan spelen in de ontwikkeling van nieuwe antibiotica. De bevindingen zijn op 2 augustus gepubliceerd in het tijdschrift Nature...

  • 24 juli 2018

    De natuur weet antwoord

    Spreeuwen en mieren presteren met minimaal denkvermogen iets wat voor de slimste robots te ingewikkeld is: functioneren als een collectief. Daarom spiekt hoogleraar Ming Cao graag bij de natuur.

  • 23 juli 2018

    Drie jonge onderzoekers naar buitenlandse topinstituten met Rubicon-beurs

    Drie veelbelovende, pas gepromoveerde RUG-wetenschappers gaan dankzij het programma Rubicon van de Nederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek (NWO) twee jaar onderzoek doen aan buitenlandse topinstituten. Het gaat om Mayra Diosa-Toro, Machteld...