Um simulador para robótica social aplicado a ambientes internos (2018)
- Authors:
- Autor USP: BELO, JOSé PEDRO RIBEIRO - ICMC
- Unidade: ICMC
- Sigla do Departamento: SCC
- Subjects: INTERAÇÃO HOMEM-MÁQUINA; ROBÓTICA; ONTOLOGIAS
- Keywords: Cognitive system; Human robot-interaction; Ontologia robótica; Robotic ontology; Robotic simulator; Robótica social; Simulador robótico; Sistema cognitivo; Social robotic
- Agências de fomento:
- Language: Português
- Abstract: A robótica social representa um ramo da interação humano-robô que visa desenvolver robôs para atuar em ambientes não estruturados em parceria direta com seres humanos. O relatório A Roadmap for U.S. Robotics From Internet to Robotics, de 2013, preconiza a obtenção de resultados promissores em 12 anos desde que condições apropriadas sejam disponibilizadas para a área. Uma das condições envolve a utilização de ambiente de referência para desenvolver, avaliar e comparar o desempenho de sistemas cognitivos. Este ambiente é denominado Robot City com atores, cenários (casas, ruas, cidade) e auditores. Até o momento esse complexo ambiente não se concretizou, possivelmente devido ao elevado custo de implantação e manutenção de uma instalação desse porte. Nesta dissertação é proposto um caminho alternativo através da definição e implementação do simulador de sistemas cognitivos denominado Robot House Simulator (RHS). O simulador RHS tem como objetivo disponibilizar um ambiente residencial composto por sala e cozinha, no qual convivem dois agentes, um robô humanoide e um avatar humano. O agente humano é controlado pelo usuário do sistema e o robô é controlado por uma arquitetura cognitiva que determina o comportamento do robô. A arquitetura cognitiva estabelece sua percepção do ambiente através de informações sensoriais supridas pelo RHS e modeladas por uma ontologia denominada OntSense. A utilização de uma ontologia garante rigidez formal aos dados sensoriais além de viabilizar umalto nivel de abstração. O RHS tem como base a ferramenta de desenvolvimento de jogos Unity sendo aderente ao conceito de código aberto com disponibilização pelo repositório online GitHub. A validação do sistema foi realizada através de experimentos que demonstraram a capacidade do simulador em prover um ambiente de validação para arquiteturas cognitivas voltadas à robótica social. O RHS é pioneiro na integração de um simulador e uma arquitetura cognitiva, além disto, é um dos poucos direcionados para robótica social provendo rica informação sensorial, destacando-se o modelamento inédito disponibilizado para os sentidos de olfato e paladar.
- Imprenta:
- Publisher place: São Carlos
- Date published: 2018
- Data da defesa: 26.03.2018
-
ABNT
BELO, José Pedro Ribeiro. Um simulador para robótica social aplicado a ambientes internos. 2018. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2018. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24102018-154804/. Acesso em: 19 abr. 2024. -
APA
Belo, J. P. R. (2018). Um simulador para robótica social aplicado a ambientes internos (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24102018-154804/ -
NLM
Belo JPR. Um simulador para robótica social aplicado a ambientes internos [Internet]. 2018 ;[citado 2024 abr. 19 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24102018-154804/ -
Vancouver
Belo JPR. Um simulador para robótica social aplicado a ambientes internos [Internet]. 2018 ;[citado 2024 abr. 19 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-24102018-154804/ - Aprendizado por reforço profundo para robótica social usando sinais sociais e emoções faciais
- Use of ontology to model the perception of the environment by a humanoid robot
- Using ontology as a strategy for modeling the interface between the cognitive and robotic systems
- A social human-robot interaction simulator for reinforcement learning systems
- Deep Q-network for social robotics using emotional social signals
- Facial recognition experiments on a robotic system using one-shot learning
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