Learning to predict grasp reliability with a multifinger robot hand by using visual features

摘要

En esta tesis nos centramos en el problema del agarre robotico, mas concretamente en el problema de la sintesis del agarre cuyo objeto es la determinacion de los puntos sobre la superficie de un objeto sobre los cuales han de contactar los dedos para inmovilizarlo y manipularlo. En esta tesis proponemos un enfoque experimental que hace uso de informacion sensorial, especialmente visual, y aplica tecnicas de aprendizaje para hacer frente a las multiples fuentes de incertidumbre que aparecen en las aplicaciones de servicio. Entre las principales contribuciones presentadas destacan el desarrollo de un par de algoritmos capaces de calcular rapidametne agarres de dos y tres dedos de objetos planos usando exclusivamente informacion visual. La principal contribucion de la tesis reside en el marco de aprendizaje desarrollado para este tipo de tareas. Este marco esta compuesto de una descripcion de cada uno de los agarres basada en informacion visual, una prueba experimental de la fiabilidad de un agarre, y un conjunto de algoritmos para la prediccion y seleccion de agarres usando la experiencia anteriormente acumulada.