Durum tabanlı hareketli manipülasyon

Ortamı manipüle edebilme, insanların günlük yaşamlarının önemli ölçüde bu yetiye dayandığı düşünülürse, özerk hareketli servis robotlarının sahip olması beklenen özelliklerin başında gelmektedir. Tam formu görevin gereksinimleri ile ortamın, nesnenin, ve robotun fiziksel özellikleri nedeniyle ortaya çıkan kısıtlarca belirlenmekle birlikte, hareketli bir robot pek çok şekilde manipülasyon yapabilir. Çeşitli incelemeler insanların günlük manipülasyon görevlerinde çoğunlukla etkileşim ve gözlem sonucu elde ettikleri manipülasyon tecrübelerinden faydalandıklarını göstermektedir. Bu motivasyonla, bu tez çalışması, pratik ve etkili hareketli manipülasyonun nesneye özgü, ayrık, ve potansiyel olarak olasılıksal durumlar şeklinde saklanan geçmiş tecrübelerin yeniden kullanılması ile başarıldığı durum temelli bir yaklaşım sunmaktadır. İlgilenilen nesnenin kavranabildiği senaryolarda, insanların hedefe (nesne ya da varış yeri) kabaca ve olabildiğince doğrudan uzandıktan sonra, görevin başarıyla tamamlanabilmesini garantilemek için, hedefin yakınında hedefe özgü ufak bir grup hassas hareketi kullanma eğiliminde olduklarını gözlemlemekteyiz. Bu nesneye özgü göreli hareketlerin kritik olmakla birlikte tekrar eden mahiyetlerinden esinlenerek, robotun bu durumların ufak bir kümesini ezberleyip durum tabanında saklamasını ve manipülasyon planlama ve icra etmede kılavuz olmaları için mümkün olduğunca yeniden kullanmasını sağlamaktayız. Örnekleme tabanlı üretici planlama algoritmalarıyla birleştirildiğinde, bu kılavuzluk, kabaca ve doğrudan uzanma etkisini oluşturmak üzere planlama sürecini kasıtlı olarak uygulanabilir durumlara doğru yönlendirerek planlama zamanını azaltmaya yardımcı olmaktadır. Buna ek olarak, erişilen durumları tekrar ederken icrayı gözlemleyip denetlemek görevin başarılma oranını arttırmaktadır. Deney sonuçlarımız, elde bulunan kısmi plan ve icralarla yoktan üretilenlerin birbirini tamamlayan kombinasyonunun hızlı, güvenilir, ve tekrarlanabilir çözümler sağladığını göstermektedir. İlgilenilen nesneler çok ağır ya da irilerse, ya da robot bir kavrama mekanizmasından yoksunsa, manipülasyon itme aracılığıyla hala mümkün olabilir. Bununla birlikte, gerçekçi iterek-manipülasyon senaryolarında robot, nesne, ve ortam arasındaki potansiyel fiziksel etkileşimlerin karmaşıklığı çok fazladır. Bu da genellenebilir analitik hareket ve etkileşim modelleri kurmayı ya da her robot, nesne, ve ortam kombinasyonu için fizik motorlarının parametrelerinin ayarlanmasını zorlaştırmaktadır. Bu problemi esnek bir şekilde çözebilmek amacıyla, robotun etkileşim ve gözlem aracılığıyla itilebilir gerçek dünya nesneleri için ayrık, deneysel, olasılıksal hareket modelleri (yani olasılıksal durumlar) edinmesini sağlayan bir durum tabanlı iterek-manipülasyon sistemi sunmaktayız. Daha sonra bu olasılıksal durumlar, ilgilenilen nesneyi istenen hedef konuma taşıyabilmek ve sıkışık görev ortamlarında potansiyel olarak karşılaşılabilecek engelleri yoldan çekebilmek için gereken güvenli ve başarılabilir itme planlarını oluşturmak için yapıtaşları olarak kullanılmaktadırlar. Buna ek olarak, olasılıksal durumların artımsal olarak edinilip iyileştiriliyor olmaları, robotun ilgilenilen nesnelerin nakliye amacıyla yüklenmeleri ya da boşaltılmaları sonucu kütlelerinin değişmesi gibi durumlara uyum sağlayabilmesine imkan tanımaktadır. Çok geniş kapsamlı deneylerle gösterdiğimiz üzere, tamamen etkileşim ve gözleme dayalı doğası, sunduğumuz yöntemi robottan, nesneden, ve ortamdan (gerçek ya da benzetim) bağımsız hale getirmektedir. Ayrıca geliştirdiğimiz iterek-manipülasyon yönteminin geçerliliğini bir takım öncü gerçek dünya deneyleriyle de doğrulamaktayız.