Interfaccia Uomo-Robot con l'uso di Intelligenza Artificiale e Teleoperazione.

In questo lavoro di tesi, ਠstato sviluppato un sistema di Apprendimento per Dimostrazione provandone l'efficacia nell'esecuzione di un compito di assemblaggio. Due robot simili vengono usati. Uno come Master, l'altro come Slave. L'utente, muovendo manualmente il Master, comanda lo Slave cosଠda eseguire il compito un numero di volte deciso dall'utente. Lo Slave registra posizione, velocità  e momento torcente di ogni giunto. Dopodichà©, tramite Modelli di Mistura Gaussiana, i dati vengono racchiusi in cluster. Utilizzando quest'ultimi, tramite Regressione di Mistura Gaussiana, si estraggono la media e il range ove questi dati possono giacere. Range e media vengono usati per inizializzare l'algoritmo di ottimizzazione Stochastic Trajectory Optimization for Motion Planning, che ottimizza l'esecuzione del compito in accordo con i limiti del robot e dell'ambiente stesso rappresentati con la formulazione di una funzione costo.