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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.