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1 EMBARCANDO O AGENTE AUTÔNOMO CONCORRENTE NO ROBÔ MÓVEL OMNIDIRECIONAL AXEBOT: NIVEL REATIVO Augusto Loureiro da Costa, André Gustavo Scolari Conceição, Tiago Trindade Ribeiro, Jessivaldo Santos Junior Laboratório de Robótica Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica Universidade Federal da Bahia Salvador, Bahia, Brasil s: Abstract The Concurent Autonomous Agent is a cognitive agent architecture implementation based on the Generic Cognitive Model for Autonomous Agents. At first the Concurent Autonomous Agent was implememnted to a distributed multi-robot control system called MecaTeam, to the RoboCup Soccer simulation league. This implementation brings up significant results at Latin America and Brazilian edition of RoboCup, at 2010, 2009, 2008 and These results pointed to the the Concurent Autonomous Agent as a well fited cognition model to simulated mobile robots. The Concurent Autonomous Agent was choosed to be embedded into a omnidirectional mobile robot call AxeBot, allowing these mobile robot of fully decision autonomy to task performance into dinamical envirouments. The current paper presents the experimental results about robot locomotion task, achieved encapsulating a Trajectory Tracking Control System into the Concurent Autonomous Agent reactive level, end embbededing the reactive level into AxeBot mobile robot. Keywords Cognitive Robotics, Intelligent Robots, Autonomous Robots. Resumo O Agente Autônomo Concorrente é uma implementação de uma arqitetura de agente cognitivo baseada no Modelo Cognitivo Genérico para Agentes Autônomos. Inicialmente o Agente Autônomo Concorrente foi utilizado para a implementação de um sistema de controle distribuido para sistemas multi-robôs, chamado MecaTeam, para liga de futebol de robôs simulados da RoboCup Federation. Esta implementação conquistou resultados significativos em RoboCup s Latin América e Brasileiras em 2010, 2009, 2008 e Tais resultado apontaram o Agente Autônomo Concorrente como um modelo de cognição bem indicado para capacitação de robôs móveis de completa autonomia decisória para realização autônoma de tarefas em ambientes dinâmicos. O presente artigo apresenta os resultados experimentais realizados com tarefas de locomoção, com o robô móvel omnidirecional AxeBot onde o sistema de controle para rastreamento de trajetória foi encapsulado no nivel reativo do Agente Autônomo Concorrente e embarcado no robô móvel AxeBot. Keywords Robótica Cognitiva, Robótica Cognitiva, Robôs Autônomos 1 Introdução Os robôs móveis tipicamente são utilizados para realização de tarefas em ambientes, pouco estruturados, com obstáculos fixo e obstáculos móveis. Para realização de tarefas nesses ambientes, os robôs móveis devem ser dotados de sensores que permitam perceber as transformações do ambiente, de um sistema computacional que permita representar o ambiente e suas tranformações, estabelecer objetivos e planejar ações, as quais a serão aplicadas em seus atuadores visando atingir os objetivos desejados. O robô móvel omnidirecional AxeBot, apesentado na figura 1, é uma plataforma experimental, com três rodas suecas, separadas a 120, acionadas por motores de corrente Maxxon A-max 22, os quais permitem a movimentaçào em qualquer direção num plano horizontal sem necessidade de reorientação da postura. Os robôs móveis e os agentes autônomos(maes, 1994) apresentam grandes similaridade em suas respectivas definições. Fato que deve ser observado como elemento motivador para a utilização de Agentes Autônomos para ca- Figura 1: O robô móvel AxeBot e a roda omnidirecional utilizada pacitar robôs moveis de plena autonomia decisória para realização autônoma de tarefas, em ambiente pouco estrututurados, compostos de obstáculos fixos e obstáculos moveis como são caracterizados os ambientes dinâmicos. Nesse sentido o Agente Autônomo Concorrente (da Costa and Bittencourt, 1999) (Bittencourt and da Costa, 2001), foi escolhido para capacitar o robô móvel omni direcional AxeBot para realização autônoma de tarefas. A arquitetura do Agente Autônomo Concor- ISSN: Vol. X 635

2 rente, baseada no modelo genérico para agentes cognitivos, proposto em (Bittencourt, 1997) (ver figura 2), foi proposta inicialmente para o UFSC- Team (da Costa and Bittencourt, 1998), e passou a ser utilizada pelo MecaTeam apartir de Desde então o MecaTeam vem obtendo resultados significativos em suas participações em RoboCup Latin America e RoboCup Brasil: segundo lugar na RoboCup Latin America 2005, segundo lugar na RoboCup Brasil 2006, terceiro lugar na RoboCup Latin America 2008 e segundo lugar na RoboCup Latin America Modelo genérico para agentes cogni- Figura 2: tivos. Adicionalmente a arquitetura do Agente Autônomo Concorrente utilizada pelo MecaTeam na categoria de simulação 2D, (da Costa and Bittencourt, 2006), permite que seja utilizado também em sistemas robóticos, modificando-se apenas a camada reativa. Alguns experimentos foram realizados, no Laboratório de Robótica da Universidade Federal da Bahia, onde a camada reativa do Agente Autônomo Concorrente, foi substituida por uma outra camada reativa, a qual encapsula um sistema de controle para rastreamento de trajetória para o robô móvel omni direcional AxeBot. Nesses experimentos, o nivel reativo do agente, assume a resposabilidade de rastrear as trajetórias geradas no nivel instintivo do agente, e enviadas para o nivel reativo. Tais resultados permitem extender a abordagem utilizada para outros sistemas multi-robôs a exemplo do MecaTeam-F180 baseado no robô móvel omnidirecional AxeBot e no MecaTeam Humanoide, baseado no robô humanóide Robonova 1, ambos em desenvolvimento. O Agente Autônomo Concorrente capacita ainda os robôs, interagir com os demais robôs utilizando os protolocos para interação de agentes, Conhecimento Social Dinâmico (da Costa and Bittencourt, 2000), (da Costa and Bittencourt, 2002), Contract Net Protocol (Smith, 1980) ou Coalisão Baseada em Dependência (Ito and Sichman, 2000). No caso do MecaTeam (Pinelli and da Costa, 2010) (Orivaldo Santana and da Costa, 2008) é utilizada Conhecimento Social Dinâmico, permitindo assim a formação do sistema multiagente para realização de tarefas o qual assume o controle do sistema multi-robô. O agente Agente Autônomo Concorrente, bem como os protocolos para cooperação de agentes cognitivos Conhecimento Social Dinâmico, foram integrados no MecaTeam Framework (Orivaldo Santana and da Costa, 2008). 2 Agente Autônomo Concorrente Em sua primeira participação na categoria de robôs simulados da RoboCup 98, o UFSC-Team apresentou uma abordagem concorrente para uma arquitetura de agente cognitivo (da Costa and Bittencourt, 1998). A idéia principal dessa primeira arquitetura era implementar percepção, ação, comunicação, cooperação, planejamento e tomada de decisão, utilizando a programação concorrente. Essa primeira implementação concorrente, apresentava o processo decisório do agente centralizado, isso acarretou em alguns problemas de sincronização entre o agente e o ambiente, degradando a resposta do agente as restrições temporais do ambiente. Visando solucionar os problemas apresentados pelo UFSC-Team 98 na RoboCup 98, migrouse de uma arquitetura concorrente, com tomada de decisão centralizada, para uma arquitetura de agentes autônomos inspirada no modelo genérico para agentes cognitivos. Esse modelo baseia-se na hipótese que as atividades cognitivas possuem três características principais: auto-organização, natureza evolutiva e dependência histórica. Segundo este modelo, um agente cognitivo apresenta três níveis decisórios: reativo, instintivo e cognitivo. Cada um dos níveis decisórios, juntamente com os níveis inferiores, pretende modelar um agente completo e cada novo nível decisório incrementa a complexidade do comportamento do agente (ver figura 3). Figura 3: Fluxo de Informação no Agente Autônomo Concorrente. O modelo genérico para agentes cognitivos permitiu uma descentralização do processo decisório do agente utilizado pelo UFSC-Team, dando origem ao Agente Autônomo Concorrente, onde os três níveis decisórios foram implementados segundo uma abordagem concorrente. O modelo de concorrência apresentado pelo UFSC- Team 98 na RoboCup 98 (da Costa and Bittencourt, 1998) foi mantido com os mesmos três processos: Interface, Coordinator e Expert, mas atu- ISSN: Vol. X 636

3 almente cada um desses três processos é responsável por um dos três níveis decisórios: reativo, instintivo e cognitivo. O nível reativo é responsável pela resposta em tempo real do agente. Ele recebe a percepção do ambiente e determina as ações que serão tomadas sobre este ambiente. No presente trabalho é encapsulado um sistema de controle para rastreamento de trajetória que receberá do nivel instintivo a referência de trajetória a ser rastreada, e o tempo de rastreamento desejado, os quais determinarão as ações de controle que serão aplicadas nos motores de corrente contínua responsáveis pela locomoção do robô móvel omnidirecional AxeBot. A execução da trajetória a ser rastradas será chamada de comportamento. Assim o nivel reativo será responsável por implementar um conjunto de 5 (cinco) comportamentos básicos: 4 (quatro) segmentos de elipse com os parâtros a i, b i, t i, (flexa maior, flexa menor, tempo para rastramento); e um segmento retilineo com dois parâmentros αet i, direção e tempo de rastreamento. A combinação desses 5 (cinco) comportamentos permitirá locover o robô móvel AxeBot para posição e orientação desejada (ver figura 4). no nível instintivo, de um único ciclo, utiliza o conhecimento armazenado em B i, para escolher o comportamento a ser executado no nível reativo e as informções simbólicas que serão enviadas para o nivel cognitivo. Nesse trabalho o conteúdo de B i identifica o estado corrente E(k) e determina a referência de trajetória a ser rastreada pelo controlador encapsulado no nível reativo. O nível Cognitivo possi um modelo simbólico do ambiente, um conjunto de planos P j, uma base de conhecimento codificado em regras de produção com a qual é possivel estabelecer metas, escolher o plano mais adequado para alcançar a meta. O plano escolhido será executado pelo nível instintivo. A base de conhecimento possui ainda as habilidades necessárias para interagir com outros robôs utilizado utilizando os protolocos para interação de agentes, Conhecimento Social Dinâmico (da Costa and Bittencourt, 2000), (da Costa and Bittencourt, 2002), Contract Net Protocol (Smith, 1980) ou Coalisão Baseada em Dependência (Ito and Sichman, 2000). 3 Sistema Microprocessado Embarcado Figura 5: O Sistema micropocessado embardo para o Agente Autônomo Concorrente. Figura 4: Combinação de comportamentos básicos para compor uma trajetória a ser rastreada. O nível instintivo possui uma representação do estado corrente do ambiente E(k), um plano ativo p i, recebido do nível cognitivo, uma base de regras de produção B i, a qual contém o conhecimento necessário para associar ao estado corrente do ambiente E(k), o comportamento mais adequado, a ser executado pelo nível reativo para a execução de p i. Responsabiliza-se ainda, pela geração do conhecimento simbólico a ser enviado ao nível cognitivo. Um motor de inferência, presente O sistema microprocessado concebido para embarcar o Agente Autônomo Concorrente no robô móvel AxeBot é composto por uma rede de microcontroladores com três nós de processamento. Cada um dos nós de processamento encapsula um nível decisório do Agente Autônomo Concorrente. Os três nós de processamente se comunicam através de uma rede Ethernet em uma congifuração estrela. Figura 6: O hardware para o nível cognitivo. O nível cognitivo é embarcado em um sistema ISSN: Vol. X 637

4 computacional baseado no microcontrolador Vortex86, chamado DIL/NetPC O DIL/NetPC DNP/2486 é um sistema embarcado copmpacto de baixo consumo, de 32-bits baseado na família x86, com 1 GByte de Memória NAND Flash, relógio de tempo real em hardware, wacth dog time, TCP/IP stack, web server, Telnet server, TFTP client and FTP server para rede embarcada e sistema operacional RT-Linux. Figura 8: Sistema Microprocessado Reativo embaracado no robô móvel AxeBot. Figura 7: O hardware para o nível instintivo. O nível instintivo é embarcado por sua vez em um sistema computacional baseado no microcontrolador ARM7, chamado Stargate Kit. O Stargate Kit é baseado no micro controlador ARM7 400MHz de baixo consumo, com 64 MBytes de memória RAM, 32 MBytes de memmória FLASH, comunicação Ethernet, Serial e USB, relógio de tempo real em hardware, wacth dog time e sistema operacional RT-Linux. 3.1 Sistema Microprocessado Reativo O nivel reativo, Figura 9 é composto por um módulo responsável pela implementação da instrumentação do sistema além da geração da base de tempo utilizando um do relógio de tempo real de hardware para a implementação dos sistemas de controle que implementam os comportamentos. O sistema embarcado no robô móvel é composto por diversos circuitos condicionadores de sinais e uma unidade central de processamento implementada através de um PIC32MX420F512. Os sensores embarcados são responsáveis pela medição de corrente e velocidade dos motores. Implementa-se a medição de velocidade através de encoders acoplados aos eixos dos motores e posterior envio de pulsos para o PIC32 sendo este o elemento responsável pela contagem dos pulsos e cálculo das velocidades, já a medição das correntes são feitas através do cálculo das quedas de tensão em resistores de baixo valor em série com as pontes H que acionam os motores CC sendo posteriormente tais níveis de queda adquiridos em conversores AD implementados no mesmo PIC32. Figura 9: Diagrama do nível reativo 3.2 Sistema de Controle de Posição A atuação nos motores é feita através de sinais PWM que são enviados às pontes H, sendo o Duty cicle destes sinais variados através do firmware embarcado no robô. Neste firmware, tem-se a implementação dos controladores de baixo nível para as velocidades do centro de massa do robô e os controladores PID discretos para cada motor. O controlador da posição do centro de massa do robô é concebido através da utilização dos modelos cinemáticos, direto e inverso. Dada uma postura de referência x r, y r e ω r calcula-se a cada instante de amostragem k um sinal de erro utilizando-se as informações obtidas através do sistema odométrico do robô ou sensores de posição global. Um sinal de erro define um angulo Φ, dado por: Φ = atan2(y ref (k +1) y r (k), x ref (k +1) x r (k)) (1) O objetivo é a partir do erro de posição do robô, calcular os erros de velocidade, dada uma velocidade de navegação do centro de massa v nav. Tais valores de erros são calculados da seguinte forma: ISSN: Vol. X 638

5 e vx e vy = v navcos(φ) v nav sen(φ) (2) e ω θ ref (k) θ(k) Estes erros de velocidade são utilizados como referências para as malhas de controle internas com o objetivo de locomover o robô de uma posição objetivo para outro posição objetivo. Como as posturas requeridas são relativas ao sistema de coordenadas do mundo, deve-se utilizar a matriz de rotação em torno do eixo z para que se obtenha as velocidades de referência neste sistema de coordenadas. A figura 11 ilustra os resultados obtidos com v nav de 0, 3m/s quando definida uma trajetória em quadrado com 1m de lado. 4 Resultados Experimentais Figura 10: Inteface gráfica do software de interação com o robô móvel AxeBot Decision O sistema supervisório desenvolvido é responsável pela definição modos operacionais, implementação do mapa de decisão, aquisição de dados, apresentação de um relógio de tempo real e do esforço computacional além de ilustrar os movimentos do robô em um campo de futebol, sendo desta forma representado de maneira fiel o ambiente para navegação existente no Laboratório de Robótica do DEE/UFBA. Para o experimento realizado, o nível instintivo foi implementado em um computador pessoal do tipo PC utilizando o sistema supervisório. O nível reativo foi embarcdo no robô móvel AxeBot. Para a comunicação entre os dois níveis decisórios foi utilizado um umbilical. Foram escolhidas 4 (quatro) trajetórias retilineas, cujos parâmentros α i e t i, correspondem direção e tempo de rastreamento respectivamente. O rastreamento das 4 (quatro) trajetórias de referência, devidamente encadeandas fará o robô móvel descrever um quadrado. O encadeamento das trajetórias ficou a cargo do nivel instintivo executado pelo sistema supervisorio e o rastreamento das trajetórias ficou a cargo do nível reativo embarcado no robô móvel AxeBot. O sistema supervisório supervisório permite acompanhar através da interface gráfica, ver figura 10, a evolução das postura do robô móvel durante a execução do experimento e gerar um arquivo de log das posturas no tempo, o qual pode ser manipulado pela ferramenta Matlab a exemplo da figura 11 que apresenta a evolução temporal das posturas geradas a partir do arquivo de log. No presente experimento o robô móvel Axebot, rastreou as 4 referências de trajetória que lhe foram enviada segundo o encademanto determinado pelo nível instintivo executado no experimento pelo sistema supervisório. Este resultado ilustra o funcionamento de dois dos três niveis decisórios do Agente Autônomo Concorrente, onde o nível decisório reativo foi embarcado no robô móvel AxeBot. Outro trabahlhos encontram-se em andamento visando embarcar os niveis instintivo e cognitivo no robô móvel AxeBot. 5 Conclusões O presente artigo mostrou os resultados experimentais de um projeto de pesquisa que tem por objetivo a utilização do Agente Autônomo Concorrente como modelo de cognição para capacitar de plena autônomia decisória o robô móvel omnidirecional AxeBot. No presente experimento o nivel decisório reativo foi embarcado com sucesso no robô móvel omnidirecional AxeBot, encapsulando nesse nivel decisório um sistema de controle em cascata para controle da posição do centro de massa do robô. Permitiu ainda encasular as trajetórias rastreadas pelo sistema de controle do robô móvel, no formato de comportamentos, aproximando assim os robôs moveis reais dos Agentes Autônomos. Esse resultados são promissores dando sustentação ao projeto que tem por objetivo embarcar o Agente Autônomo Concorrente no robô móvel AxeBot, o capacitando de plena autonomia decisória para realização de tarefas em ambientes dinâmicos. Em um segundo momento, o Agente Autônomo Concorrente será embarcado no robô humanoide Robonova-1, visando sua generalização como modelo de cognição para capacitação de robôs móveis. Adicinalmente o hardware consebido para implementação do nivel reativo, dispõe de uma boa quantidade de memória e poder de procesamento sob restrições de tempo real, os a quais permitem embarcar sistemas de controles sofisticados como multivariável, preditivo, adaptativo, ou ainda abordagens não lienares de sistemas de controle. Possibilita ainda a utilização de um kernel RT-linux, o qual assume o gerenciamento dos recurso de hardware sob restrições de tempo real, permitindo que o sistema de controle seja desenvolvido em nivel de aplicação. Agradecimentos Agradecimentos as agência de fomento FAPEB, Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado da Bahia e ao CNPq Conselho Nacional de Pesquisa, pelos aportes de fomento. ISSN: Vol. X 639

6 (a) Evolução das posturas do robô no plano xy (b) Evolução temporal da postura Figura 11: Trajetória em quadrado, v nav = 0, 3m/s. Referências Bittencourt, G. (1997). In the quest of the missing link, IJCAI 15 International Join Conference on Artificial Inteligence, Nagoya, Japan, pp Bittencourt, G. and da Costa, A. L. (2001). Hybrid cognitive model, The Third International Conference on Cognitive Science ICCS 2001: Workshop on Cognitive Angents and Agent Interaction, Pequim, China. da Costa, A. L. and Bittencourt, G. (1998). Ufscteam: A cognitive multi-agent approach to the robocup 98 simulator league., in Asada and Kitano (eds), RoboCup98 Workshop, number 1694 in Lecture Notes in Artificial Inteligence LNAI, France, Paris, Springer, pp da Costa, A. L. and Bittencourt, G. (1999). From a concurrent architecture to a concurrent autonomous agents architecture, in P. Veloso and Kitano (eds), IJCAI 99, Third International Workshop in RoboCup, number 1856 in Lecture Notes in Artificial Inteligence LNAI, Sweden, Stockholm, Springer, pp da Costa, A. L. and Bittencourt, G. (2000). Dynamic social knowledge: A comparative evaluation, Intenational Join Conference IBREAMIA 2000 / SBIA 2000, number 1952 in Lecture Notes in Artificial Inteligence LNAI, Atibaia, São Paulo, Brazil, Springer, pp Best Paper Track Award. da Costa, A. L. and Bittencourt, G. (2002). Dynamic social knowledge: The timming evaluation, XVI Brazilian Symposium on Artificial Intelligence - SBIA 02, number 2507 in Lecture Notes in Artificial Inteligence LNAI, Porto de Galinhas/Recife - Brazil, Springer, pp da Costa, A. L. and Bittencourt, G. (2006). Cooperative mobile robots: A cognitive multiagent approach, First IFAC Workshop on Multivehicle Systems MVS 2006, Salvador, Bahia, Brasil, pp Ito, M. and Sichman, J. (2000). Dependence based coalition and contract net: A comparative analysis, Intenational Join Conference IBREAMIA 2000 / SBIA 2000, number 1952 in Lecture Notes in Artificial Inteligence LNAI, Atibaia, São Paulo, Brazil, Springer, pp Maes, P. (1994). Designing Autonomous Agents: Theory and Practice from Biology to Engineering and Back, MIT Elsevier. Orivaldo Santana, C. P. and da Costa, A. L. (2008). Mecateam framework: An infrastructure for the development of soccer agents for simulated robots mecateam 2006, IEEE Latin American Robotic Symposium 2008, III JRI, Salvador, Bahia, Brasil, pp Pinelli, C. and da Costa, A. L. (2010). Tdp mecateam 2010, RoboCup Latin American 2010, Latin American Robot Competition 2010, São Bernardo do Campo, Brazil. Smith, R. G. (1980). The contract net protocol:high-level communication and control in a distributed problem solving, IEEE Transactions on Computers 29(12): ISSN: Vol. X 640

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