| Studiju veids |
maģistra akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Intelektuālas robotizētas sistēmas |
| Nosaukums |
Durvju atvēršana un šķērsošana izmantojot četrkājainu manipulatoru ar redzes-valodas modelī balstītu roktura uztveri un stimulēto mācīšanos |
| Nosaukums angļu valodā |
Door Opening and Traversal with a Legged Manipulator with Vision-Language Model-Based Handle Perception and Reinforcement Learning |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Ēvalds Urtāns |
| Recenzents |
Dmitrijs Bļizņuks |
| Anotācija |
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. |
| Atslēgas vārdi |
Četrkāju robots, durvju atvēršana, redzes-valodas modelis, stimulētā mācīšanās, pārnese no simulācijas uz realitāti |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
Quadruped robot, door opening, vision-language model, reinforcement learning, sim-to-real transfer |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2026 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
20.05.2026 23:58:08 |
