| Form of studies |
Master |
| Title of the study programm |
Intelligent Robotic Systems |
| Title in original language |
Durvju atvēršana un šķērsošana izmantojot četrkājainu manipulatoru ar redzes-valodas modelī balstītu roktura uztveri un stimulēto mācīšanos |
| Title in English |
Door Opening and Traversal with a Legged Manipulator with Vision-Language Model-Based Handle Perception and Reinforcement Learning |
| Department |
Faculty Of Computer Science Information Tehnology And Energy |
| Scientific advisor |
Ēvalds Urtāns |
| Reviewer |
Dmitrijs Bļizņuks |
| Abstract |
Autonomie roboti arvien biežāk darbojas cilvēka vidēs, kur to lietderību ierobežo viens no vienkāršākajiem šķēršļiem - aizvērtas durvis. Četrkāju roboti ar manipulatoru apvieno pārvietošanos pa neregulāru reljefu ar manipulācijas iespējām, taču kontaktspēks rokturī tiešā veidā ietekmē gaitas stabilitāti, padarot lokomocijas-manipulācijas koordināciju sarežģītāku nekā riteņu vai humanoīdu platformām. Esošās sistēmas ir ierobežotas ar viena roktura tipa atbalstu, ārējas lokalizācijas infrastruktūras atkarību vai atdalītu lokomocijas un manipulācijas vadību.
Darba mērķis ir izstrādāt un novērtēt redzes-valodas modeļa vadītas stimulētās mācīšanās sistēmas komponentes no roktura veida neatkarīgai durvju šķērsošanai uz Unitree B2 četrkāju robota ar Unitree Z1 Pro manipulatoru. Sistēma izmanto redzes-valodas modeli, kas no RGB un dziļuma attēla ģenerē 9-dimensiju novērojumu vektoru ar roktura tipu, satveršanas koordinātām un aktivizācijas virzienu, kas kalpo kā ieeja stimulētās mācīšanās politikai. Apmācība notiek Isaac Sim vidē ar domēna randomizāciju, izmantojot skolotāja-studenta pieeju un piecu fāžu balvu struktūru ar vārtu mehānismiem.
Salīdzinošais eksperiments ar 17 redzes-valodas modeļiem identificēja Gemini 3.1 Pro kā optimālo modeli ar 25 pikseļu vidējo norādīšanas kļūdu un 95% klasifikācijas precizitāti. Dziļuma kameras validācija uzrādīja 4,4 cm vidējo z ass kļūdu. Durvju specifiskā politika simulācijā sasniedza 82% pilnas epizodes caurlaid, tomēr politikas pārnese uz reālu robotu sastapās ar motora aizkavi 62–100 ms un korpusa masas neatbilstību −15,9 kg, kas izjauc gaitas dinamiku. Identiska politika MuJoCo vidē nesasniedza nevienas komandas izpildi, kas liecina, ka domēna randomizācija pašreizējā formā nepārklāj fizikas dzinēju atšķirības. |
| Keywords |
Četrkāju robots, durvju atvēršana, redzes-valodas modelis, stimulētā mācīšanās, pārnese no simulācijas uz realitāti |
| Keywords in English |
Quadruped robot, door opening, vision-language model, reinforcement learning, sim-to-real transfer |
| Language |
lv |
| Year |
2026 |
| Date and time of uploading |
20.05.2026 23:58:08 |
