Aprendizagem por demonstração baseada em redes neurais artificiais aplicada à robótica móvel

Abstract

Este trabalho visa a implementação de uma rede neural artificial do tipo perceptron múltiplas camadas. Com aplicação ao método de aprendizagem por demonstração em uma plataforma robótica móvel, mais especificamente em um robô Curumim. O processo de aprendizagem consiste em primeiramente coletar os dados dos sensores de distância do robô e das velocidades de cada roda do mesmo, enquanto o robô percorre um caminho guiado. Após a coleta de dados, é realizado o treinamento da rede neural artificial tipo perceptron e a obtenção dos pesos sinápticos da rede. A rede treinada é então utilizada na plataforma do robô Curumim e é responsável pelo processo de aprendizagem do robô. Diversos testes foram realizados para comprovar a eficiência e precisão da rede, como também diferentes topologias de RNA's foram testadas. Os treinamentos foram realizados em um ambiente de contorno fechado, onde diferentes trajetórias foram demonstradas e executadas pelo robô.