Robot learning applied to autonomous underwater vehicles for intervention tasks
dc.contributor.author
dc.date.accessioned
2017-11-09T10:23:19Z
dc.date.available
2017-11-09T10:23:19Z
dc.date.issued
2017-07-21
dc.identifier.uri
dc.description.abstract
The interest in performing underwater tasks using Autonomous Underwater
Vehicles (AUVs) has been growing over the past few years. In this thesis, a
flexible framework for underwater interventions using a Learning by
Demonstration algorithm as a core has been developed. This algorithm allows
to the robot's user to transfer a skill or knowledge to the I-AUV using a
natural and intuitive form.
The developed framework for interventions has been tailored to the GIRONA 500
AUV in order to enable it to perform an underwater valve turning task under
different conditions. The GIRONA 500 has been equipped with a 4 DOF
Manipulator and a custom end-effector.
Throughout this thesis, the experiments developed have been carried out in a
mock-up scenario of a sub-sea installation with a valve panel. The difficulty
of the task has been increased gradually in order to test the new
improvements and the robustness in the proposed framework
Durant les últimes dècades ha augmentat l’interès en la utilització de
Vehicles Autònoms Submarins (AUVs) per realitzar tasques submarines. En
aquesta tesis s’ha desenvolupat un marc de treball (framework) per a
realitzar intervencions submarines amb AUVs basat en un algorisme
d’Aprenentatge per Demostració (LbD). Aquest algorisme permet a l’usuari del
robot transferir el seu coneixement al vehicle d’intervenció d’una forma
natural.
El framework desenvolupat s’ha ajustat a les característiques del GIRONA 500
AUV, amb l’objectiu de que pugui girar vàlvules submarines en diverses
condicions. El GIRONA 500 s’ha equipat amb un braç robòtic i un element
terminal personalitzat.
Al llarg de tota la tesis s’ha utilitzat com entorn de desenvolupament un
tanc d’aigua amb una recreació d’un escenari d’intervenció subaquàtic on
s’han de girar determinades vàlvules d’un panell. El grau de dificultat de la
tasca s’ha incrementat de forma gradual, per tal de poder provar les noves
millores
dc.format.extent
148 p.
dc.format.mimetype
application/pdf
dc.language.iso
eng
dc.publisher
Universitat de Girona
dc.rights
L'accés als continguts d'aquesta tesi queda condicionat a l'acceptació de les condicions d'ús establertes per la següent llicència Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
dc.source
TDX (Tesis Doctorals en Xarxa)
dc.subject.other
dc.title
Robot learning applied to autonomous underwater vehicles for intervention tasks
dc.type
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
dc.rights.accessRights
info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.contributor.director
dc.subject.udc
dc.type.version
info:eu-repo/semantics/publishedVersion