Learning Robotic Cloth Manipulation

Promovendus/a
Verleysen, Andreas
Faculteit
Faculteit Ingenieurswetenschappen en Architectuur
Vakgroep
Vakgroep Elektronica en Informatiesystemen
Curriculum
Master of Science in de toegepaste economische wetenschappen: handelsingenieur — afstudeerrichting operationeel management, Universiteit Gent, 2014
Academische graad
Doctor in de ingenieurswetenschappen: computerwetenschappen
Taal proefschrift
Engels
Vertaling titel
Methodes voor het leren manipuleren van kledij door robots
Promotor(en)
prof. Francis wyffels, vakgroep Elektronica en Informatiesystemen - prof. Joni Dambre, vakgroep Elektronica en Informatiesystemen
Examencommissie
voorzitter prof. Hennie De Schepper (onderwijsdirecteur) - prof. Tony Belpaeme (vakgroep Elektronica en Informatiesystemen) - dr. Júlia Borràs Sol (Institut de Robòtica i Informàtica Industrial, Spanje) - prof. Joni Dambre (vakgroep Elektronica en Informatiesystemen) - prof. Stijn Derammelaere (Universiteit Antwerpen & vakgroep Elektromechanica, Systeem- en Metaalengineering) - dr. Naveen Kuppuswamy (Toyota Research Institute, VS) - prof. Pieter Simoens (vakgroep Informatietechnologie) - prof. Francis wyffels (vakgroep Elektronica en Informatiesystemen)

Korte beschrijving

De robotbutler is nog niet voor morgen. Hedendaagse robots worden geprogrammeerd om vooraf bepaalde handelingen uit te voeren waardoor ze niet kunnen omgaan met wisselende omgevingen. Gelukkig bestaan er lerende algoritmes die rekening houden met deze variabiliteit. Helaas vragen deze methodes veel data en zijn robots te duur en te traag om de grote hoeveelheid aan data te genereren. Is er dan geen manier om het leerproces van robots te versnellen? Dit onderzoek bestudeert hoe we robots sneller kledij kunnen leren vouwen. Een slimme handdoek toont de robot hoe hij gevouwen is en laat de robot toe sneller te leren hoe hij dit zelf moet doen. Daarnaast doen we een beroep op data afkomstig van het grote publiek om robots te tonen hoe kledij gevouwen wordt. Zo leren robots het doel van deze taken te begrijpen. Met deze voorbeelden ontwikkelen we een systeem dat hen toelaat de taakkwaliteit nauwkeurig in te schatten. Het verschaft toekomstige robots de taakkennis die ze nodig hebben om te interageren met hun omgeving. Ze leren de gevolgen van hun acties begrijpen en uiteindelijk ook complexe taken uitvoeren, zoals het vouwen van de was.

Praktisch

Datum
Maandag 23 mei 2022, 17:00
Locatie
auditorium P Jozef Plateau, gelijkvloers, Jozef Plateaustraat 22, 9000 Gent
Livestream
Volg online

Meer info

Contact
doctoraat.ea@ugent.be