Análisis de un robot abierto de bajo coste para docencia de aprendizaje automático

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http://hdl.handle.net/2183/33577
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Análisis de un robot abierto de bajo coste para docencia de aprendizaje automáticoAlternative Title(s)
Analysis of a low-cost open robot for machine learning teachingDate
2023Citation
Bes, J., Garcia-Barcos, J., Martinez-Cantin, R. 2023. Análisis de un robot abierto de bajo coste para docencia de aprendizaje automático. XLIV Jornadas de Automática, 198-203. https://doi.org/10.17979/spudc.9788497498609.198
Abstract
[Resumen] En este trabajo estudiamos el comportamiento, ventajas e inconvenientes del robot Trifinger para la docencia de estudiantes de ingeniería y automática. El robot Trifinger es un robot de diseño abierto a nivel hardware con piezas realizadas con impresión 3D y componentes (electrónica, motores...) estándar y disponibles comercialmente. El software también es abierto e incorpora un simulador realizado en Pybullet que simplifica el prototipado de soluciones y puede usarse como una primera aproximación de los estudiantes. En concreto, en este trabajo evaluamos su potencial uso para la docencia de aprendizaje automático en general y de aprendizaje por refuerzo en particular, una línea que esta permeando todas las áreas de conocimiento y tiene gran potencial en el mundo de la automática. Evaluamos el comportamiento de varios algoritmos que están en el estado del arte del aprendizaje por refuerzo en varias tareas planteadas con el uso robot, demostrando que la plataforma es a la vez una herramienta sencilla de usar y manejar, pero a la vez desafiante y compleja incluso para el estado del arte. [Abstract] In this work we study the behavior, advantages and disadvantages of the Trifinger robot for teaching engineering and automation students. The Trifinger robot is an open design robot at hardware level with parts made with 3D printing and off-the-shelf components (electronics, motors...). The software is also open and incorporates a simulator made in Pybullet that simplifies the prototyping of solutions and can be used as a first approach for students. Specifically, in this work we evaluate its potential use for teaching machine learning in general and reinforcement learning in particular, a line that is permeating all areas of knowledge and has great potential in the world of automation. We evaluate the behavior of several algorithms that are in the state of the art of reinforcement learning in several tasks posed with the use of robots, demonstrating that the platform is both a simple tool to use and manage, but at the same time challenging and complex even for the state of the art.
Keywords
Aprendizaje automático
Aprendizaje por refuerzo y aprendizaje profundo en control
Robots manipuladores
Robótica inteligente
Aprendizaje automático en modelado
Predicción
Control y automatización
Machine learning
Reinforcement learning and deep learning in control
Robots manipulators
Intelligent robotics
Machine learning in modelling
Prediction
Control and automation
Aprendizaje por refuerzo y aprendizaje profundo en control
Robots manipuladores
Robótica inteligente
Aprendizaje automático en modelado
Predicción
Control y automatización
Machine learning
Reinforcement learning and deep learning in control
Robots manipulators
Intelligent robotics
Machine learning in modelling
Prediction
Control and automation
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Rights
Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
ISBN
978‐84‐9749‐860‐9
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