Human-Robot Interaction, Learning from Demonstration
Luca Abatianni
Human-Robot Interaction, Learning from Demonstration.
Rel. Andrea Sanna, Federico Manuri. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering), 2024
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Abstract
In un campo come quello della Computer Vision, d'importanza sempre crescente, è di grande rilievo la collaborazione con il mondo della robotica applicata all'industria e alla quotidianità domestica. Lo sviluppo di manipolatori robotici di capacità sempre maggiore corre di pari passo con quello di sistemi software in grado di esaminare efficacemente l'ambiente circostante, riconoscere le informazioni rilevanti che questi produce ed analizzarle per molteplici scopi. Questo lavoro è incentrato sull'ambito del Learning from Demonstration, ovvero la ricerca di metodi e tecnologie che permettono ad un robot di riprodurre un'azione umana attraverso l'osservazione della stessa: sono state studiate le metodologie di azione principali e i più recenti sviluppi in tale campo, per poi concentrarsi sulla realizzazione di un sistema che fosse in grado di analizzare una dimostrazione umana, trarre le informazioni principali che essa è in grado di comunicare e fornire gli strumenti più adatti al manipolatore robotico per eseguire nuovamente tale azione.
Lo studio ha coinvolto numerosi sotto-campi della Computer Vision, come il riconoscimento di oggetti, il tracciamento della posizione degli stessi e la stima della loro posa tridimensionale
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