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Análisis de un robot abierto de bajo coste para docencia de aprendizaje automático
dc.contributor.author | Bes Carreras, Jorge | |
dc.contributor.author | García-Barcos, Javier | |
dc.contributor.author | Martínez-Cantín, Rubén | |
dc.date.accessioned | 2023-10-06T11:47:08Z | |
dc.date.available | 2023-10-06T11:47:08Z | |
dc.date.issued | 2023 | |
dc.identifier.citation | 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 | es_ES |
dc.identifier.isbn | 978‐84‐9749‐860‐9 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/2183/33577 | |
dc.description.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. | es_ES |
dc.description.abstract | [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. | es_ES |
dc.description.sponsorship | Ministerio de Ciencia e Innovación; PID2021-125209OB-I00 | es_ES |
dc.description.sponsorship | Ministerio de Ciencia e Innovación; TED2021-131150B-I00 | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.publisher | Universidade da Coruña. Servizo de Publicacións | es_ES |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.17979/spudc.9788497498609.198 | es_ES |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-SA 4.0) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/es/ | * |
dc.subject | Aprendizaje automático | es_ES |
dc.subject | Aprendizaje por refuerzo y aprendizaje profundo en control | es_ES |
dc.subject | Robots manipuladores | es_ES |
dc.subject | Robótica inteligente | es_ES |
dc.subject | Aprendizaje automático en modelado | es_ES |
dc.subject | Predicción | es_ES |
dc.subject | Control y automatización | es_ES |
dc.subject | Machine learning | es_ES |
dc.subject | Reinforcement learning and deep learning in control | es_ES |
dc.subject | Robots manipulators | es_ES |
dc.subject | Intelligent robotics | es_ES |
dc.subject | Machine learning in modelling | es_ES |
dc.subject | Prediction | es_ES |
dc.subject | Control and automation | es_ES |
dc.title | Análisis de un robot abierto de bajo coste para docencia de aprendizaje automático | es_ES |
dc.title.alternative | Analysis of a low-cost open robot for machine learning teaching | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/conferenceObject | es_ES |
dc.rights.access | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
UDC.startPage | 198 | es_ES |
UDC.endPage | 203 | es_ES |
dc.identifier.doi | https://doi.org/10.17979/spudc.9788497498609.198 | |
UDC.conferenceTitle | XLIV Jornadas de Automática | es_ES |