Interacção e Controlo de Sistemas Robóticos Vida Artificial, 2005/2006 Inês Afonso, nº 30106.

Interacção e Controlo de Sistemas Robóticos

Vida Artificial, 2005/2006Inês Afonso, nº 30106

Tópicos

Interacção de agentes

Arquitecturas de controlo robótico

Sistemas Multi-Robot

Interacção entre Agentes

“A collection of interacting autonomous entities, called ‘agents’, may be capable of creating complex cognitive processes and behaviors, which could not be achieved by

a single agent, without the need for outside centralized coordination or

control.”

Agentes

Componente não trivial de um sistema

Entidade autónoma Situada num ambiente Equipada com um certo grau de inteligência

Exemplos de agentes Software Computador específico na Internet Robot Pessoa

Sociedade de Agentes

Colecção de agentes interactivos

Homogénea Todos os agentes são idênticos

Heterogénea Agentes com características variadas Aumento da complexidade Difíceis de controlar Realização de um maior número de tarefas

Tipos de interacções de agentes

Interacção através do ambiente

Interacção através de sentidos (Sensing)

Interacção através da comunicação

Interacção através do Ambiente

Mecanismo de interacção através de ambientes partilhados Forma indirectaNão existe comunicação explícitaNão existe interacção física entre agentes

Exemplo: Estigmergia!

Interacção através de Sentidos

Interacção local

Não requer uma comunicação explícita

Capacidade de reconhecimento de outros agentes

Usada para modelação de comportamento entre agentes Decisões e acções de acordo com o comportamento dos outros

agentes

Exemplo: Bando de pássaros

Interacção através da comunicação

Comunicação directa

Interacção directa entre agentes (agent-direct) Sistemas específicos Protocolos standard entre agentes:

KQML ou CORBA

Disponível para todos os agentes do ambiente (task-related)

Pode ser usada para: Pedidos de informação Resposta a pedidos

Controlo Robótico: Situated Robotics

“Situated robotics is the study of robots embedded in complex, often dynamically changing

environments. The complexity of the robot control problem is directly related to how

unpredictable and unstable the environment is, to how quickly the robot must react to it, and to

how complex the task is.”

Controlo Robótico

Processo de recolha de informação acerca do ambiente através de sensores robóticos

Necessário para a tomada de decisões acerca de como agir e as suas execuções no ambiente

Arquitecturas de Controlo

Reactive control “Don’t think, react”

Deliberative control “think, then act”

Hybrid control “Think and act, independently in parallel”

Behavior-based control “Think the way you act”

Controlo Reactivo

Técnica para unir fortemente as entradas sensoriais e as saídas resultantes

Permite uma resposta rápida às mudanças e ambientes não estruturados

Limitações: Não capacidade de guardar muita informação de

representações internas do mundo Não aprendizagem ao longo do tempo

Controlo Deliberativo

Uso de todos os sensores de informação

Uso de todo o conhecimento interno Permite pensar acerca das acções seguintes Componentes abstractas e simbólicas

Planeamento de acções Pesquisa de todos os estados possíveis de acção Representação interna do mundo

Previsão do futuro Evitar erros passados

Controlo Híbrido

Combina os dois tipos de arquitecturas anterioresResposta em tempo realRaciocínio e eficiência de decisão

“The Three Layer System” Componente Reactiva + Componente

Intermediária + Componente Híbrida

Controlo baseado em Comportamento

Inspirado na Biologia

“Behaviors” Padrões de observação de actividades

Interacção entre robots Ambiente envolvente

Introduzidos incrementalmente do simples para o mais complexo

Organizados em camadas Inputs e outputs uns dos outros

Domínios de aplicação

Sistemas Reactivos Ambientes que exigem resposta rápida (Ex:

obstáculos) Ambientes altamente estocásticos Ambientes que podem ser mapeados em entradas-

sáidas

Sistemas Deliberativos Ambientes que exigem estratégia e optimização Ambientes de pesquisa e planeamento

Domínios de aplicação

Sistemas Híbridos Ambientes e tarefas em que podem ser empregues modelos

internos e de planeamento Ambientes que exigem poucas respostas em tempo real Ambientes suficientemente independentes de um raciocínio de

alto nível

Sistemas baseados em comportamento Ambiente com mudanças dinâmicas Necessárias respostas rápidas e adaptativas Capacidade olhar em redor de modo a aprender com o passado

Sistemas Multi-Robot (MRS)

Sistema composto por múltiplos robots que interagem entre si

MRS DistribuídoMRS Centralizado

MRS: Vantagens

Redução do custo total do sistema Utilização de vários robots simples e baratos em

oposição a um robot caro e complexo

Aumento da flexibilidade e robustez

Ambientes complexos requerem um maior número de robots Capacidades ou requisitos de pesquisa em demasia

para um único robot

MRS: Desvantagens

Um MRS pobre, com robots individuais que trabalham em objectivos opostos, pode ser menos eficiente que um SRS cuidadosamente criado

O gerir da complexidade num MRS pode-se tornar num grande desafio

Coordenação baseada em comportamento nos MRS

Paradigma popular no controlo dos sistemas Multi-Robot

Behaviour-based proporciona uma estreita relação entre percepção e acção Ferramenta eficaz em ambientes extremamente dinâmicos e

não lineares

Capacidade de análise formal e de síntese Métodos formais de análise e síntese tornaram-se tratáveis e

eficazes na produção de diferentes níveis de comportamento

Conclusão

Interacção e controlo não existem isoladamente

Possibilidades e potencialidades ilimitadas da coordenação baseada em comportamento nos MSR Diferentes estratégias de coordenação e

compreensão Domínios de aplicações mais vastos

Referências Bibiográficas

Chris Jones, Maja J Matarić, Barry Werger, “Cognitive Processing through the Interaction of Many Agents”, in Encyclopedia of Cognitive Science, Nature Publishing Group, Macmillan Reference Limited, Nov 2002

Jones and Maja J. Mataric, "Behavior-Based Coordination in Multi-Robot Systems", Autonomous Mobile Robots: Sensing, Control, Decision-Making, and Applications, Sam S. Ge and Frank L. Lewis, eds., Marcel Dekker, Inc., 2005.

Maja J Matarić, “Situated Robotics”, in Encyclopedia of Cognitive Science, Nature Publishers Group, Macmillian Reference Ltd., 2002.