No abstract

No abstract

In imitation learning, behavior learning is generally done using the features extracted from the demonstration data. Recent deep learning algorithms enable the development of machine learning methods that can get high dimensional data as an input. In this work, we use imitation learning to teach the robot to dribble the ball to the goal. We use B-Human robot software to collect demonstration data and a deep convolutional network to represent the policies. We use top and bottom camera images of the robot as input and speed commands as outputs. The CNN policy learns the mapping between the series of images and speed commands. In 3D realistic robotics simulator experiments, we show that the robot is able to learn to search the ball and dribble the ball, but it struggles to align to the goal. The best-proposed policy model learns to score 4 goals out of 20 test episodes.

No abstract

Özetçe -Çevre destekli yaşama ortamlarının amacı gerekli yardımcı araçların bir araya getirilmesi ile oluşturulan akıllı teknolojiler ile yaşlı kişilerin kendi evlerinde saglıklı bir yaşam sürdürmesinin saglanmasıdır. Bu bildiride, bahsedilen teknolojinin bir parçası olarak geliştirilmesi hedeflenen, yaşlı kişilere günlük egzersiz hareketlerinde yardımcı olacak egzersiz egitmeni robotu anlatılmaktadır. Bu robot egitmen önce bir dizi egzersiz hareketini profesyonel egzersiz egitmenlerinden ögrenecek ve daha sonra yaşlı kişilere bu egzersiz hareketlerini yapmaları sırasında yardımcı olacaktır. Robotun yapması planlanan egzersiz hareketleri gerçek dünya ile en üst seviyede benzerlik taşıması açısından bir huzur evinde gerçekleştirilen toplu egzersiz seansları sırasında sergilenen hareketlerden seçilmiştir.İnsan egitmenden RGB-D kamera yardımı ile ögrenilen hareketlerin robota aktarılması sırasında insan ve robotun fiziksel yapılarının aynı olmamasından kaynaklanan eşleştirme problemi robotun fiziksel dengesini bozmadan ögrenilen hareketlerin karakteristiginin en az seviyede bozulması olarak modellenip bir eniyileme problemi olarak çözülmüştür.Abstract-The ultimate goal of ambient assisted living is to help elderly people live a healthy life in the convenience of their homes by making more intelligent technology bring them a set of required assistive tools. In this paper we describe a robotic fitness coach that helps elderly people in their daily exercise activities. The robotic fitness coach learns a set of physical exercises from a professional trainer, and assists elderly subjects in performing these gestures. The gestures were selected from an actual training programme at an elderly care home in order to create a real world scenario. We optimize a function that combines robot stability and appearance similarity in order to find the best mapping from the trainers gesture, observed by an RGB-D camera, to the gesture performed by the robot to solve the mapping problem between human and robot which stems from the embodiment differences. I. GİRİŞÇevre destekli yaşama kavramı yaşlı kişilerin evlerinde sürekli bir saglık personelinin gözetimi altında olmadan, akıllı teknolojiler yardımı ile yüksek standartlı bir yaşam sürebilmeleri için harcanan çabayı özetleyen bir kavramdır [1].Burada asıl amaç, yaşlılıgın getirdigi fiziksel ve sosyal olumsuz etmenlerin kişilerin yaşam standartları üzerinde yarattıgı düşüşün insan müdahalesini en aza indirecekşekilde akıllı teknolojilerin ürünleri kullanarak engellenmesidir. Öncelikli hedef kişinin hem fiziksel hem de zihinsel açıdan saglıklı bir yaşlılık süreci geçirmesi oldugu için düzenli olarak yapılması gereken egzersiz etkinlikleri çevre destekli yaşama kavramında önemli bir yer tutmaktadır.Fiziksel egzersiz hareketlerinin yaşlı kişilerin kan basıncının düzenlenmesi ile birlikte kalp sorunlarına,şeker hastalıgına ve yag oranının artmasının önlemesine yararlı oldugu bilinmektedir [2]. Bunların yanı sıra kas ve kemik yapısının güçlenmesine, nörobilişsel fonksiyonların iyileştirilm...

No abstract

No abstract