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1 VALIDAÇÃO ROBÓTICA EM SIMULAÇÃO MULTIAGENTES: UMA PROPOSTA DE LIGAÇÃO ENTRE OS MUNDOS VIRTUAL E REAL Alexandre Heideker, Maria das Graças Bruno Marietto, Wagner Tanaka Botelho, Robson dos Santos França Centro de Matemática, Computação e Cognição - Universidade Federal do ABC Santo André, São Paulo, Brasil alexandre.heideker@ufabc.edu.br, graca.marietto@ufabc.edu.br, wagner.tanaka@ufabc.edu.br, robson.franca@ufabc.edu.br Abstract The agent-based simulation has shown its value in several studies, creating models to understand and improve the target system considered. In literature, there are many methods and tools to validate these simulations. However, in certain types of multiagent systems (i.e. social-cognitive model), there are conceptual models that can not be validated by traditional methods. The aim of this paper is to present a proposal for the validation of multiagent simulations by an interconnection between the real and virtual world with the use of robotic platforms. The study of robotics validation methods to be applied in a multi-agent system and the adaptation of LEGO Mindstorms NXT platform will create a real environment. Keywords Agent-based Simulation, Validation, Robotic, LEGO, NXT, Mindstorms. Resumo A simulação baseada em agentes tem mostrado seu valor em diversos estudos, criando modelos para entender e aprimorar o sistema alvo considerado. Na literatura, existem vários métodos e ferramentas para validar estas simulações. Porém, em determinados tipos de Simulação Multiagentes (exemplo do modelo sóciocognitivo), ainda existem modelos conceituais que não podem ser validados pelos métodos tradicionais. O objetivo principal deste artigo é apresentar uma proposta para a validação de Simulações Multiagentes via interligação entre o mundo real e virtual com o uso de plataformas robóticas. O estudo dos métodos de validação robótica a ser aplicado em um sistema multiagentes e a adaptação da plataforma LEGO Mindstorms NXT permitirá a criação de um ambiente real. Palavras-chave Simulação Multiagentes, Validação, Robótica, LEGO, NXT, Mindstorms. 1 INTRODUÇÃO A área de Simulação Multiagentes é formada pela intersecção das áreas de Inteligência Artificial Distribuída (IAD) e Simulação Computacional. O objetivo dos pesquisadores em Simulação Multiagentes, quando do uso do arcabouço oferecido pela IAD, é utilizá-lo na modelagem, implementação e análise de simulações que levem a um melhor entendimento dos sistemas que estão sendo simulados. Para tanto o conhecimento da infraestrutura necessária à construção de Sistemas Multiagentes é utilizado. A credibilidade e conseqüente aceitação de um modelo conceitual modelado computacionalmente é atestada através do processo de validação, que procura atestar o resultado final do trabalho, avaliando a sua correspondência com os resultados esperados e/ou objeto de estudo. Em (Caughlin, 2000), a validação é determinada pelo grau que o modelo representa o mundo real ou o objeto de estudo. Durante o processo de validação as simulações são, de uma forma geral, avaliadas isoladas do mundo real modelado, criando uma fronteira entre os resultados de simulação e o que de fato ocorre na realidade. De forma geral, em trabalhos encontrados na literatura, a validação dos resultados de simulações são feitas utilizando técnicas visuais, estatísticas e comparativas. A principal dificuldade neste processo é que não há consenso sobre quais métodos são os mais indicados para determinadas situações, e quando e onde aplicálos. A proposta deste artigo é apresentar uma forma de validação em um ambiente de simulação, onde os agentes virtuais e robóticos interagem em tempo real, expandindo a percepção obtida e fornecendo novos dados para melhor compreender e validar o modelo conceitual desenvolvido, criando uma ligação entre a simulação e o mundo real. Neste contexto, não só a implementação desta nova abordagem como também a apresentação desta visão à comunidade científica representa uma significativa contribuição à área de Simulações Multiagentes e Robótica. 2 VALIDAÇÃO EM SIMULAÇÃO MULTIAGENTES: Estudo de Caso Nesta seção tem-se a apresentação da modelagem conceitual de uma simulação multiagentes, utilizada como base para o estudo do processo de integração e validação entre os mundos virtual e real. A proposta é que os agentes virtuais e robóticos interajam em tempo real. O estudo de caso proposto considera que a resolução de problemas de busca representa um vasto campo de pesquisa em IA, assim como a sua influência na Robótica. O deslocamento, reconhecimento e planejamento dos movimentos em um ambiente ISSN: Vol. X 33

2 desconhecido permite que dispositivos robóticos autônomos possam realizar suas funções em tais ambientes dinâmicos. Esta relação entre a IA e a Robótica, assim como as diferentes influências que ambientes virtual e real podem ter sobre este sistema, levou a escolha da simulação do Robô Explorador a ser validado no mundo real. Objetivo Em um ambiente desconhecido, um labirinto ou uma sala com algumas paredes divisórias e um grupo de robôs que compartilham sua informações criando uma memória coletiva, busca-se mapear o ambiente na intenção de encontrar a saída. Além de detectar e mapear as paredes, os robôs devem evitar trafegar em locais já conhecidos, evitar choques, bem como determinar o melhor trajeto até à saída. Modelo Conceitual No modelo proposto neste trabalho tem-se um sistema multiagentes de robôs exploradores, onde cada agente de maneira independente constrói seu próprio mapa através de um sistema de visão computacional simulado. O mapa local de cada robô, que representa sua visão parcial do ambiente, é compartilhado com os demais robôs da agência. As premissas para a criação do modelo conceitual são as seguintes: - O agente está simulando um robô e, portanto, deve considerar suas características e limitações; - O robô possui quatro sensores que podem identificar obstáculos: frente, traz, direita e esquerda; - As paredes são detectadas por estes sensores e imediatamente adicionadas ao mapa; - O mapa é compartilhado por todos os robôs e assim todos contribuem para a formação do mesmo; - O mapa é confiável, ou seja, a informação fornecida por todos os robôs corresponde ao que foi detectado pelos sensores; - Caminhos já percorridos devem ser evitados. Caminhos desconhecidos são priorizados; - Quando há informação suficiente para encontrar a saída, algoritmos de busca mais eficientes devem ser utilizados. O Robô O agente robô é capaz de movimentar-se nas quatro direções e detectar os obstáculos. A cada movimento, o mesmo avalia a informação de seus sensores e seu último movimento para determinar o seu próximo passo. Em primeiro lugar o agente verifica em quais direções é possível movimentar-se, detectando paredes e outros agentes. Estas informações são incluídas no mapa e, considerando tal informação, é feita a escolha da nova posição entre as disponíveis, considerando a continuidade do movimento, custos do processo de mudança de direção, locais não explorados e locais menos visitados. No momento que o agente Figura 1: Ambiente Discretizado e Traduzido em um Grafo. robô ocupa uma nova posição, este ponto no mapa é incrementado para identificar que uma nova visita foi feita neste ponto. Algoritmo de Busca Considerando as heurísticas discutidas até o momento, pode-se classificar o algoritmo de busca utilizado até então como busca cega, considerado pouco eficiente. Como nesta etapa não há informação de maior alcance no mapa (o robô apenas consegue detectar o que há nas posições adjacentes a sua), não é possível aplicar algoritmos mais avançados. Além disso, a exploração e conseqüente mapeamento do ambiente é favorecida por algoritmos exploratórios. No momento em que há informação suficiente, obtida por um ou mais agentes, ligando a posição atual do agente até à saída, o algoritmo de busca em um grafo A é aplicado para obter o caminho mais curto até à saída(russell and Norvig, 2004). A Figura 1 mostra a discretização e a tradução da mesma em um grafo. Arquitetura do Sistema A Figura 2 mostra a arquitetura do modelo conceitual proposta. Na Figura 2A tem-se a simulação virtual multiagentes de robôs explorando um labirinto. Na Figura 2C tem-se o mundo real, representado por um labirinto físico, com paredes reais, onde os robôs reais fazem sua exploração. A definição de um middleware (Figura 2B), como mecanismo de ligação, realiza a comunicação entre a simulação e os robôs. Definição dos Componentes Considerando a arquitetura proposta na Figura 2, pode-se definir os seguintes componentes envolvidos na simulação: ambiente virtual, agente virtual, ambiente real, agente real, middleware e o protocolo de comunicação. Ambiente Virtual: Este elemento deve representar uma abstração do ambiente real de forma ade- ISSN: Vol. X 34

3 Figura 2: Modelo Conceitual para a Simulação do Robô Explorador. quada, que no caso deste trabalho é um labirinto. Seus caminhos devem ser iguais, assim como suas proporções, para que a discretização realizada na simulação corresponda o mais próximo possível ao mundo real. Além disso, os mesmos elementos detectados pelos sensores no ambiente real devem ser detectados da mesma forma no ambiente virtual. Agente Virtual: É o agente da simulação, ou seja, um objeto computacional com todas as ações, reações e características do modelo conceitual. Ambiente Real: É o labirinto físico. Neste elemento as informações relevantes são as configurações físicas e adequação ao robô, para que o mesmo possa realizar suas manobras, detectar os obstáculos e percorrer seu interior. Agente Real: É o robô desenvolvido em uma plataforma robótica. Deve possuir capacidade motora adequada para percorrer o labirinto e detectar as paredes do mesmo. Sua velocidade e capacidade de manobra devem ser adequadas para que seu movimento seja o mais preciso possível, evitando assim discrepância entre o movimento do agente virtual e do agente real. Middleware: Corresponde à composição entre software/hardware necessária para interligar os agentes virtuais com os agentes reais. Aqui são definidos protocolos, estruturas de dados, formas de interação entre os agentes, etc. Pode-se dividir este elemento em dois componentes básicos: a interface real, hospedada pelo agente real e responsável por receber e enviar dados de/para a simulação. E a interface virtual, hospedada na simulação e responsável pelo envio e recebimento das informações para a interface real. Entre estas interfaces, define-se o protocolo da comunicação, além é claro do meio pelo qual esta comunicação ocorre. Protocolo de Comunicação A arquitetura descrita até este ponto demanda a definição de um protocolo de comunica- Figura 3: Diagrama da Arquitetura Geral do Middleware. ção entre o ambiente computacional e o ambiente robótico. O middleware responsável por implementar este protocolo e realizar a interface entre o mundo virtual e o mundo real é composta pela interface virtual, responsável por enviar os comandos para o ambiente real e receber os dados do ambiente real e a interface real, responsável por receber os comandos do ambiente virtual, traduzilos em ações físicas e enviar ao ambiente virtual as informações do estado do ambiente real. A Figura 3 ilustra o diagrama geral do middleware, com o fluxo de dados através das interfaces real e virtual, assim como a sua posição lógica no ambiente virtual e no agente real. Interface Virtual: Pode-se observar na Figura 3, pelos passos de 1 à 3, que após a tomada de decisão por parte do agente na simulação começa o processo de comunicação com o mundo real. O próximo passo é traduzir esta ação em comandos dentro da especificação do protocolo de comunicação. Em seguida os dados são enviados para o agente real através de um meio qualquer - neste momento a interface virtual entra em um estado de espera pela resposta do agente real. Após a execução das ações do robô, o controle retorna à interface do sistema virtual no passo, 10 onde ocorre a recepção dos dados do mundo real. No passo, 11 é feita a tradução desta resposta para que o ambiente virtual seja atualizado com estes dados. Finalmente o controle é devolvido à simulação. Interface Real: A Figura 3 mostra no passo 4 a interface real em um estado de espera por comandos do mundo virtual. Estes comandos são traduzidos em ações para o agente real no passo 5 e são executadas pelo mesmo no passo 6. Em seguida o ambiente real é avaliado pelo agente real e estes dados são traduzidos para o protocolo de comunicação nos passos 7 e 8, sendo enviados ao ambiente virtual na seqüência. ISSN: Vol. X 35

4 Finalmente o agente real volta ao estado de espera, aguardando um novo comando. Sincronismo da Simulação com o Mundo Real: Ocorre nos passos 4 e, 10 quando há uma espera do ambiente real quando o ambiente virtual está em execução, e uma espera do ambiente virtual quando o real está em execução, respectivamente. 3 IMPLEMENTAÇÂO Nesta seção tem-se a apresentação da implementação do modelo conceitual apresentado na seção anterior, utilizando a plataforma Swarm (Swarm Development Group, 2011) como ambiente de simulação multiagentes e a plataforma LEGO Mindstorms para implementar os agentes robóticos. Como ambiente de execução para os robôs foi utilizada a Virtual Machine LeJOS (LeJOS Team, 2011), que habilita o controlador LEGO NXT a executar programas escritos na linguagem Java. Definição do Protocolo de Comunicação No contexto da simulação do robô explorador, o protocolo da comunicação é definido pelas mensagens que a interface real pode receber e a respectiva ação e resposta. Esta interface responde a dois tipos de comando: deslocamento e coleta de dados. O comando de deslocamento ocorre pelo envio de um código pela interface virtual que corresponde à nova posição que deve ser assumida pelo robô, relativa ao labirinto. O meio de comunicação escolhido é o sinal de rádiofreqüência utilizando a tecnologia Bluetooth, que está implementado de forma nativa no LEGO Mindstorms. Interface Virtual A interface virtual é responsável por receber os comandos da simulação, traduzi-los para o protocolo, enviar estes comandos para o robô, receber sua resposta e finalmente devolver à simulação as informações fornecidas pelo robô a respeito do ambiente real. Durante a criação das instâncias dos agentes da simulação, os agentes reais instanciam a classe InterfaceVirtual. O construtor da classe recebe um conjunto de seis números separados por dois pontos, que representa o endereço único de um dispositivo bluetooth. Este endereço é especificado em cada dispositivo que usa a tecnologia bluetooth e é utilizado para diferenciar o robô que receberá os comandos da interface. 4 O AGENTE ROBÔ REAL Os requisitos para o robô explorador real são a capacidade de deslocamento por todo o labirinto, capacidade de manobra, dimensões adequadas, permitindo que o mesmo faça suas manobras sem mo- Figura 4: (a) Esquema de Ligações entre o NXT e os Periféricos. (b) Protótipo Desenvolvido para o Experimento. dificar o ambiente, sistema de sensor capaz de obter informação a respeito de obstáculos adjacentes a sua posição atual, sistema de comunicação sem fio que permita o tráfego de dados bi-direcionais, controle de movimento que permita a reprodução precisa dos movimentos desejados e a capacidade de processamento adequada ao algoritmo utilizado. Para a implementação do robô foi escolhida a plataforma LEGO Mindstorms NXT, por sua versatilidade e por suprir todos os requisitos do projeto de forma satisfatória. A Figura 4b ilustra a imagem do protótipo utilizado no experimento. Especificação de Hardware A Figura 4a mostra o esquema de ligações entre o controlador conhecido como NXT e os três motores utilizados na montagem. Há também a ligação entre o sensor de distância e o controlador. O controlador NXT possui três portas de saída para servomotores, sendo a porta B e a porta C utilizadas para o deslocamento do robô e a porta A para movimentar o sensor de distância. O NXT também possui quatro entradas para sensores, porém apenas a Entrada 1 é utilizada no protótipo. A implementação deste agente requer a detecção de obstáculos nos quatro lados do robô: frente, trás, direita e esquerda. Para utilizar apenas um sensor de distância para esta tarefa, é necessário rotacionar o sensor nestas direções e efetuar uma leitura do mesmo a cada 90 graus. A Figura 5 ilustra a forma utilizada para implementar este sensor rotativo. O primeiro passo é efetuar a leitura do sensor na posição inicial. Em seguida, o motor A é rotacionado em 90 graus. Uma nova leitura é feita no sensor. Uma nova rotação de 90 graus é realizada no motor A, seguida de uma nova leitura no sensor. Uma nova rotação de 90 graus é realizada seguida de uma última leitura no sensor. Finalmente, o motor A é rotacionado em 270 graus negativos para que o mesmo retorne a sua posição inicial. ISSN: Vol. X 36

5 Figura 5: Design Utilizado para Efetuar a Leitura de Obstáculos. Figura 6: Foto do Labirinto Real. Especificação dos Movimentos Dois movimentos básicos são implementados neste robô: rotação e deslocamento. Entende-se como rotação a operação de girar o robô 90 graus para a esquerda ou para a direita, em torno de seu próprio eixo. Para realizar este movimento, tanto o motor B quanto o motor C são acionados com a mesma especificação de movimento, porém, com sentidos de rotação contrários. O movimento resultante em cada roda tem sentido oposto, fazendo o robô rodar em seu próprio eixo. No deslocamento, o robô move-se em uma trajetória retilínea, por uma distância de 30cm que corresponde à distância entre o centro de duas células do labirinto real - neste caso, o motor B e o motor C recebem a mesma especificação de movimento, com o mesmo sentido. Algoritmo de Correção de Erros O movimento realizado pelo robô é influenciado por uma grande quantidade de variáveis, desde diferenças de fabricação de componentes eletro-mecânicos, velocidade, até características do solo como atrito, relevo, etc. Estes erros são acumulados durante o experimento. Para reduzir a influência destas variáveis, é necessário utilizar algoritmos para correção de erros. Nesta implementação foi utilizado uma algoritmo simples, que corrige erros de deslocamento utilizando a distância entre as paredes detectadas do labirinto. De posse da informação de distância entre a parede lateral e o robô, o mesmo pode tomar a decisão de afastar-se da mesma de forma leve, caso a distância não seja muito pequena, ou de forma drástica, caso a distância entre o robô e a parede seja muito pequena. Interface Real e o Software de Controle A interface real é responsável por receber os comandos enviados pela simulação e traduzi-los em ações relacionadas ao estado atual do robô. Para tanto, o software de controle corrigi o movimento quando necessário, além de obter os dados sobre o estado do ambiente real. Finalmente estes dados são enviados através da interface real à simulação. Além do software de controle ainda há Figura 7: Encontro entre o Agente Real e o Virtual. uma estrutura de dados para armazenar a posição relativa atual do robô, representando a bússola interna do robô. 5 CENÁRIO E EXECUÇÃO A Figura 6 mostra o labirinto real construído para a realização do experimento. Trata-se da reprodução real do labirinto utilizado na simulação, em uma matriz de oito por oito células. As células no labirinto real são quadrados com 30cm de lado, e as paredes também possuem 30cm de altura, suficiente para que o sensor do robô fique abaixo desta, tornando possível a detecção da mesma. O primeiro resultado experimental obtido foi a reprodução de eventos de grande importância para a realização deste projeto, como o caso de um agente virtual encontrar um agente real. Esta situação é ilustrada na Figura 7, onde o encontro é exibido na simulação e a imagem capturada do mundo real. Nos passo 1 até 4 ocorre a aproximação entre os agentes, nos passos 5 até 8 o encontro e finalmente nos passos 9 até 12 o afastamento entre eles 1. O segundo resultado experimental é a realização do experimento completo, em um cenário com quatro agentes, sendo dois reais e dois virtuais. A Figura 8 mostra as imagens do simulador na exe- 1 Disponível em ISSN: Vol. X 37

6 cução deste experimento, com imagens capturadas a cada passo da simulação (de 1 até 9 ). Ao lado de cada imagem da simulação, há a imagem capturada pela câmera de vídeo no mesmo instante no mundo real 2. 6 CONCLUSÕES E TRABALHOS FUTUROS A proposta apresentada neste artigo, e sua conseqüente implementação, mostra que a ligação entre mundos real e virtual como ferramenta, não só de validação como também de aprimoramento do modelo conceitual, é uma linha de pesquisa e desenvolvimento promissora nas áreas de IA e Robótica. A interferência de fatores físicos como atrito, inércia, limitação de materiais, etc., muitas vezes não são considerados na criação de modelos conceituais, colocando em discussão a validade destes modelos frente ao cenário real. Durante a realização desta pesquisa este fatores surgiram e foram tratados pelos agentes reais sem a interferência da simulação. Outro resultado obtido com sucesso durante os experimentos foi a interação entre agentes virtuais e os robôs. Este resultado mostra que é possível utilizar esta proposta para desenvolver modelos híbridos, onde parte dos agentes reais estão disponíveis para o estudo e os demais agentes são virtuais. Durante o desenvolvimento deste trabalho foram identificados alguns pontos onde é necessário um maior aprofundamento, como a criação de um modelo mais complexo de middleware, contemplando características mais abrangentes, a associação e comparação com as técnicas clássicas de validação, o desenvolvimento de modelos com discretizações mais complexas e menos rígidas, o uso de plataformas robóticas específicas, entre outros. Referências Caughlin, D. (2000). An integrated approach to verification, validation, an accredition of models and simulations, Winter Simulation Conference. LeJOS Team (2011). - acessado em 05 de janeiro de Russell, S. and Norvig, P. (2004). Inteligência Artificial, 2 a. ed. edn, Elsevier Editora, Rio de Janeiro, Brasil. Swarm Development Group (2011). - acessado em 10 de fevereiro de Disponível em Figura 8: Imagem do Experimento Completo - Mundo Virtual e Mundo Real. ISSN: Vol. X 38