İtme manipulasyonlu görevlerde aksiyon-efekt kuramının nesnel ve ilişkisel eksende muhakemesi

Kompleks robotik sistemlerde, eylem-tepki tahmini çözmesi zor problemlerdendir, özellikle değişken sayıda obje ve bu objelerin arasında çeşitli etkileşimler varsa. Bu tarz sistemleri modellemek için, veriyi birden fazla obje ve etkileşimi tarif edebilecek şekilde kodlamak gerekir. Bu tezde önce bizim çeşitli şekillerdeki objeler üzerinde yağtığımız araştırmayı sunduk. Sonrasında, bahsettiğimizde tarz sistemleri modellemek için, gra fik sinir ağı tabanlı bir yapı ve genel amaçlı bir fi zik simülatörü olan Kendi İnancını Düzenleyen Çifte Yayılım Ağları(Belief Regulated Dual PropagationNetworks)'nı öneriyoruz. Bu yapı birbirini destekleyen iki bileşenden oluşuyor, fizik tahminci ve inanç düzenleyici. Fizik tahminci robotun işlediği objelerin bir sonraki anını tahmin ederken, inanç düzenleyici robotun işlenen objelerle ilgili olan bilgisini güncelliyor. Deneylerimizde, farklı tip objeler ve eklemler bulunduran kompleks sistemlerde, robotun yaptığı eylemlerin sonuçlarını obje yörüngesi düzeyinde tahmin edebildiğini ve bu eylemlerden kazandığı tecrübelerden yararlanarak, ortam ile ilgili bildiklerini güncelleyebildiğini gösterdik. Aynı zamanda, bu sistemle nasıl alet kullanıp planlama yapılabileceiğini gösterdik.