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Aprendizado por Demonstrações em Cenários Cooperativos de Interação Humano-robô

Processo: 12/12640-1
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
Data de Início da vigência: 01 de novembro de 2012
Data de Término da vigência: 31 de outubro de 2014
Área de conhecimento:Engenharias - Engenharia Elétrica
Pesquisador responsável:Paulo Eduardo Santos
Beneficiário:Murilo Fernandes Martins
Instituição Sede: Centro Universitário FEI (UNIFEI). Campus de São Bernardo do Campo. São Bernardo do Campo , SP, Brasil
Assunto(s):Aprendizado computacional   Sistemas multirrobôs   Interação homem-máquina   Aprendizado por reforço   Robótica
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Aprendizado de Máquina | Aprendizado por Demonstrações | Aprendizado por Reforço | Interação humano-robô | Robótica | Sistemas Multi-robôs | Robótica

Resumo

Com robôs se tornando cada vez mais acessíveis à sociedade, faz-se necessário o desenvolvimento de métodos mais naturais para programá-los, principalmente em se tratando de características de comportamento dos robôs como a interatividade e coletividade.Esse projeto aborda um conhecido problema até então pouquíssimo explorado na literatura, a lacuna entre os tópicos de Aprendizado por Demonstrações e Sistemas Multi-robôs. Mais especificamente, esse projeto foca a questão fundamental do aprendizado de comportamento cooperativo através de demonstrações coletivas de execução de tarefas, onde não apenas o desempenho individual deve ser considerado, mas também o desempenho do grupo como um todo.Propõe-se o desenvolvimento, implementação e validação (através de experimentos com usuários, em ambiente real) de uma arquitetura multi-camadas para Aprendizado por Demonstrações em Sistemas Multi-robôs. Tal arquitetura deverá ser capaz de a) extrair e representar a estrutura de solução de tarefas distintas em camadas hierárquicas de abstração; b) adaptar tais repesentações à novas situações e perfis de usuários; e c) executar determinada tarefa em conjunto com outros robôs e/ou humanos.

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Publicações científicas (5)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
PEREIRA, VALQUIRIA FENELON; COZMAN, FABIO GAGLIARDI; SANTOS, PAULO EDUARDO; MARTINS, MURILO FERNANDES; POZO, ATR; CAMARGO, HD; FURTADO, V; PINHEIRO, V. A Qualitative-Probabilistic Approach to Autonomous Mobile Robot Self Localisation and Self Vision Calibration. 2013 BRAZILIAN CONFERENCE ON INTELLIGENT SYSTEMS (BRACIS), v. N/A, p. 6-pg., . (12/12640-1, 12/04089-3)
GURZONI, JOSE A., JR.; SANTOS, PAULO E.; MARTINS, MURILO F.; COZMAN, FABIO G.; IEEE. Probabilistic Logic for Multi-Robot Event Recognition. 2013 IEEE INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON SAFETY, SECURITY, AND RESCUE ROBOTICS (SSRR), v. N/A, p. 2-pg., . (12/04089-3, 12/12640-1)
SANTOS, PAULO E.; MARTINS, MURILO F.; FENELON, VALQUIRIA; COZMAN, FABIO G.; DEE, HANNAHM.. Probabilistic self-localisation on a qualitative map based on occlusions. JOURNAL OF EXPERIMENTAL & THEORETICAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE, v. 28, n. 5, SI, p. 781-799, . (12/04089-3, 12/12640-1)
BIANCHI, REINALDO A. C.; MARTINS, MURILO F.; RIBEIRO, CARLOS H. C.; COSTA, ANNA H. R.. Heuristically-Accelerated Multiagent Reinforcement Learning. IEEE TRANSACTIONS ON CYBERNETICS, v. 44, n. 2, p. 252-265, . (11/19280-8, 12/04089-3, 11/17610-0, 12/12640-1)
SANTOS, PAULO E.; MARTINS, MURILO F.; FENELON, VALQUIRIA; COZMAN, FABIO G.; DEE, HANNAHM.. Probabilistic self-localisation on a qualitative map based on occlusions. JOURNAL OF EXPERIMENTAL & THEORETICAL ARTIFICIAL INTELLIGENCE, v. 28, n. 5, p. 19-pg., . (12/04089-3, 12/12640-1)