Framework for visual guidance of an autonomous robot using learning

Abstract

Este documento apresenta os trabalhos de desenvolvimento de uma infraestrutura de aprendizagem para a condução de robôs móveis. Este método de aprendizagem utiliza redes neuronais artificias para calcular uma direcção capaz de manter um robô dentro de uma estrada. A rede "aprende"a calcular esta direcção baseada em exemplos de condutores humanos, replicando e, de uma certa forma, imitando comportamentos. Uma abordagem de aprendizagem pode superar alguns aspectos de algoritmos clássicos para o cálculo da direcção de um robot. No que se relaciona à velocidade de processamento, as redes neuronais artificiais são muito rápidas, o que as torna ideais para navegação em tempo real. Além disso as redes tem a capacidade de extrair informações que não foram detectadas por humanos e, por conseguinte, não podem ser codificadas em programas clássicos. A implementação desta nova forma de interacção entre humanos e robôs, que estão simultaneamente "ensinando"e "aprendendo", também vai ser destacada neste trabalho. A plataforma de testes utilizada nesta investigação será um robô do Projecto Atlas, desenvolvido como robô autónomo de competição, para participar da prova de Condução Autónoma que ocorre anualmente como parte do Festival Nacional de Robótica. Para transformar o robô numa plataforma robusta para testes, uma série de revisões e melhorias foram implementadas. Estas intervenções foram conduzidas a nível mecânico e electrónico, e também a nível de software, sendo este último de grande importância por estabelecer uma nova infraestrutura de desenvolvimento e programação para investigadores.

ABSTRACT: This work describes the research and development of a learning infrastructure for mobile robot driving. This method uses artificial neural networks to compute the steer direction that a robot should perform to stay inside a track. The network "learns" to compute a direction based on examples from human drivers, replicating and sometimes even improving human-like behaviors. A learning approach can overcome some aspects of classical algorithms used for robot steering computation. Regarding the processing speed, artificial neural networks are very fast, which make them well suited for real-time navigation. They also have the possibility to perceive information that was undetected by humans and therefore could not be coded in classical programs. The implementation of this new form of interaction between humans and robots, that are simultaneously "teaching" and "learning" from each other, will also be emphasized in this work. The platform used for this research is one of the robots of the Project Atlas, designed as an autonomous robot to participate in the Autonomous Driving Competition, held annually as part of the Portuguese Robotics Open. To render this robot able to serve as a robust test platform, several revisions and improvements were conducted. These interventions were conducted at mechanical, electronic and software levels, with the latter having a big importance as it establishes a new framework for group and modular code development.