Inteligência Artificial e Robótica tica: Futebol com Equipas de Robôs Luís Paulo Reis lpreis@fe.up.pt http://www.fe.up.pt/~lpreis LIACC Lab. Inteligência Artificial e Ciência de Computadores FEUP Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto Estrutura da Apresentação Agentes, Sistemas Multi-Agente e Coordenação Introdução ao Futebol Robótico RoboCup A Liga de Robôs com Pernas e a Plataforma Robótica AIBO Equipa FC Portus - Liga de Robôs com Pernas Conclusões Slide Nº 2
Estrutura da Apresentação Agentes, Sistemas Multi-Agente e Coordenação Introdução ao Futebol Robótico RoboCup A Liga de Robôs com Pernas e a Plataforma Robótica AIBO Equipa FC Portus - Liga de Robôs com Pernas Conclusões Slide Nº 3 Inteligência Artificial Inteligência Capacidade de resolver novos problemas através da utilização habilidosa do conhecimento Inteligência Artificial Ciência para construir máquinas para fazer coisas que requerem inteligência quando feitas pelo homem Slide Nº 4
Definição de Agente Sistema Computacional: Situado num dado ambiente, Percepção através de sensores, Decisão e acção autónoma através de actuadores, Comunicação de alto-nível (com outros agentes e/ou humanos), Desempenhar uma dada função para a qual foi projectado. [Reis, 2002] Sensores Percepções? Ambiente Agente Acções Actuadores Slide Nº 5 Definição de Agente Hardware ou Software com propriedades: Autonomia Pro-Actividade Reactividade Habilidade Social Slide Nº 6
Agente: Agentes Inteligentes Apercebe-se do ambiente através de sensores e age através de actuadores Sensores: Olhos, ouvidos, nariz, tacto, gosto Actuadores: Pernas, braços, mãos Agente Robótico (Corpo): Sensores: Cameras, sonares, infra-vermelhos Actuadores: Motores, rodas Slide Nº 7 Os Ambientes do RoboCup Os mais Complexos: Inacessíveis Não Determinísticos Dinâmicos Contínuosnuos Multi-Agente Slide Nº 8
Sistemas Multi-Agente Vários Agentes: Cooperação vs Competição Comunicação: O quê, quando, a quem e como comunicar? Protocolos de comunicação e linguagens standard Aprendizagem Coordenação ( trabalhar em conjunto de forma harmoniosa ): Agentes Competitivos: Negociação, Res. Conflitos Agentes Cooperativos: Cooperação, Equipas Slide Nº 9 Estrutura da Apresentação Agentes, Sistemas Multi-Agente e Coordenação Introdução ao Futebol Robótico RoboCup A Liga de Robôs com Pernas e a Plataforma Robótica AIBO Equipa Portus para a Liga de Robôs com Pernas Conclusões Slide Nº 10
Introdução ao Futebol Robótico Projecto Internacional O Projecto RoboCup Inteligência Artificial (Distribuída) e Robótica Inteligente Futebol - tópico central de investigação: Jogo colectivo complexo e atractivo Enorme leque de Tecnologias: Agentes Autónomos, Sistemas Multi-Agente, Cooperação, Robótica, Comunicação, Fusão Sensorial, Raciocínio em Tempo-Real, Aprendizagem, etc. Slide Nº 11 Introdução ao Futebol Robótico Objectivos do Projecto RoboCup Objectivo do Projecto: Que em 2050, uma equipa de Robôs consiga vencer a equipa humana campeã do mundo! Slide Nº 12
Introdução ao Futebol Robótico Modalidades do RoboCup Modalidades do RoboSoccer Simulação - SoccerServer Robots Small-SizeSize Robots Medium-Size Robots Legged (Aibo da Sony) Robots Humanoides Desafios Associados Slide Nº 13 Introdução ao Futebol Robótico Desafios Associados Desafios Associados Liga de Treinadores Simulação 3D RoboCup Rescue Simulação RoboCup Rescue - Robots RoboCup Júnior Desafios (Challenges) nas Várias Ligas Visualizadores 3D Comentadores Inteligentes Conferência Científica Slide Nº 14
RoboCup Campeonato do Mundo de Futebol Robótico RoboCup 1997 Nagoya Japão RoboCup 1998 Paris França RoboCup 1999 Estocolmo Suécia RoboCup 2000 Melbourne Austrália RoboCup 2001 Seattle EUA RoboCup 2002 Fukuoka Japão RoboCup 2003 Padova Itália RoboCup 2004 Lisboa Portugal RoboCup 2005 Osaka Japão RoboCup 2006 Bremen Alemanha Outros Campeonatos Locais: German Open (Europeu), Australian Open, American Open, Portuguese Open, Iranian Open! Slide Nº 15 RoboCup Campeonato do Mundo de Futebol Robótico Potências Mundiais: Japão Alemanha EUA Austrália Portugal Irão China Holanda Slide Nº 16
RoboCup 2002 Fukuoka Dome Slide Nº 17 RoboCup 2002 Fukuoka Dome Cerca de 1500 Investigadores e 150000 espectadores Slide Nº 18
Introdução - Futebol Robótico A Liga de Simulação Robôs Virtuais (agentes de software) Campo virtual com 105*68m Agentes controlados por computadores ou processos distintos Simulador envia percepções e recebe acções dos agentes Equipas de 11 jogadores (+ treinador) Slide Nº 19 Introdução - Futebol Robótico A Liga de Small-Size Size Equipas de 5 Robôs com 15cm Campo 4x5m Robôs controlados por rádio por um computador central Visão fornecida por uma câmara no cimo do campo Slide Nº 20
Introdução - Futebol Robótico A Liga de Small-Size Size Slide Nº 21 Introdução - Futebol Robótico A Liga de Small-Size Size Slide Nº 22
Introdução - Futebol Robótico A Liga de Middle-Size Equipas de 4 Robôs com 80cm Campo com 8x16m Robôs autónomos (visão e decisão locais) Localização e Navegação muito complexas Slide Nº 23 Introdução - Futebol Robótico A Liga de Middle-Size Slide Nº 24
Introdução - Futebol Robótico A Liga de Middle-Size Slide Nº 25 Introdução - Futebol Robótico A Liga Sony Legged Equipas de 4 robôs cães Sony AIBO Campo com 5*4m e Robôs com 30cm Robôs autónomos (comunicação por áudio e wireless) Visão, localização e locomoção muito complexos Slide Nº 26
Introdução - Futebol Robótico A Liga Sony Legged Slide Nº 27 Introdução - Futebol Robótico A Liga Sony Legged Slide Nº 28
Introdução - Futebol Robótico A Liga Sony Legged Slide Nº 29 Introdução - Futebol Robótico A Liga de Robôs Humanoides Slide Nº 30
Introdução - Futebol Robótico A Liga de Robôs Humanoides Slide Nº 31 Introdução - Futebol Robótico RoboCup Rescue Slide Nº 32
Introdução - Futebol Robótico RoboCup JúniorJ Futebol, Dança a e Salvamento Slide Nº 33 Futebol Robótico em Portugal As 8 Equipas da FEUP Liga de Simulação FC Portugal Luís Paulo Reis, Nuno Lau (Univ. Aveiro) Robôs Pequenos 5DPO Paulo Costa, António nio P. Moreira, Armando Sousa, Paulo Marques Robôs Médios 5DPO António nio P. Moreira, Paulo Costa, Armando Sousa, Luís Paulo Reis Robôs com Pernas FC Portus Luís Paulo Reis, Eugénio Oliveira, Miguel Rentes, Joana Carneiro Visualização 3D da Simulação FC Portugal Luís Paulo Reis, Sérgio Louro, Eugénio Oliveira Competição de Treinadores - FC Portugal Luís Paulo Reis, Nuno Lau (Univ. Aveiro) RoboCup Rescue FC Portugal Luís Paulo Reis, Nuno Lau, Francisco Reinaldo, João Certo, Nuno Cordeiro Liga de Simulação 3D FC Portugal Luís Paulo Reis, Nuno Lau Slide Nº 34
Futebol Robótico em Portugal Equipas no Resto do País Robôs Médios: Minho Team Univ. Minho IsocRob IST - Lisboa IsePorto Instituto Sup. Eng. Porto Cambada Univ. Aveiro Simulação: IsocRob IST Lisboa (extinta?) VitóriaRC Fac. Ciências Univ. Porto (extinta?) Atlantic Team Fac. Ciências Univ. Lisboa (extinta?) FC Coimbra Univ. Coimbra (iniciando) Rescue 5Rings Inst. Sup. Eng. Lisboa (extinta?) Robôs Pequenos RAC Robótica Académica de Coimbra (iniciando) Robôs com Pernas IsocRob - IST Lisboa (iniciando) Slide Nº 35 Competições Robóticas em Portugal Festival Nacional de Robótica (2001-...) Micro-Rato / Ciber-Rato (1995- ) Robô-Bombeiro (2003- ) Vídeos e Demos Slide Nº 36
Estrutura da Apresentação Agentes, Sistemas Multi-Agente e Coordenação Introdução ao Futebol Robótico RoboCup A Liga de Robôs com Pernas e a Plataforma Robótica AIBO Equipa Portus para a Liga de Robôs com Pernas Conclusões Slide Nº 37 Plataforma Robótica AIBO ERS110 Microfone Stéreo Sensores de Infravermelhos Processador MIPS Câmara CCD a Cores Pernas com 3 graus de liberdade Sensores de Aceleração e Vibração Slide Nº 38
Plataforma Robótica AIBO -ERS210A Slide Nº 39 Plataforma Robótica AIBO -ERS210A Processador MIPS (400Mhz) Câmara Vídeo (176x144) Microfone Stéreo Speaker (8KHz) Luzes (9 Leds) Bateria de Lítio Comunicação Wireless Sensores: Aceleração, Toque, Proximidade, Temperatura e Vibração Actuadores com 20 Graus de Liberdade: 1-Boca, 3-Cabeça, a, 2-Cauda, 1*2-Orelhas, 3*4-Pernas Slide Nº 40
Movimentação Cabeça a e Cauda Slide Nº 41 Movimentação - Pernas Slide Nº 42
Actuadores Leds e Speaker 6 Leds na face (olhos): 4 Vermelhos 2 Verdes Led de Modo Led na cauda (2 cores) Speaker Qualidade Baixa Sampling Freq: 8 KHz 8 Bits linear PCM 1 Canal (monoaural) Slide Nº 43 Sensores Cabeça Sensor de toque (2 contactos) Sensor de Distância (10 a 90 cm): Bastante Preciso! Slide Nº 44
Sensores Toque e Som Toque Costas Toque Queixo Toque Patas (x4) Microfone Stéreo Sampling Freq: 16KHz 16 bits linear PCM 2 canais (estéreo) Omnidireccional ou Direccional Slide Nº 45 Sensores Câmara a Cores Cores (YUV) 176(H)x144(V) pixels 25 FPS 1/6 polegada Lente: F 2.0, f=2.18mmm Ângulo de Visão: (H:57,6 x V: 47,8 graus) Ajuste de Shutter Speed, White Balance e Ganho Slide Nº 46
Sensores Interior do Corpo Sensor de Aceleração (ax, ay e az): -2.0G a +2.0G Sensor de Vibração Sensor de Temperatura Relógio (e dispositivo de acerto do relógio) Slots: PC Card (Placa Wireless) MemoryStick (Memória da Sony): Só memórias especiais para Programação em Open-R! Bateria: Bateria de L ítio (7.4V / 2300mAh) Slide Nº 47 Mecânica Arquitectura por Blocos Slide Nº 48
Mecânica Corpo do Robô Slide Nº 49 Mecânica Corpo do Robô Slide Nº 50
Mecânica Corpo do Robô Slide Nº 51 Mecânica - Pernas Slide Nº 52
Mecânica Limites FísicosF Cuidado para não forçar os motores das pernas e cabeça! a! Overload dos motores: Shutdown Automáticotico Analisar dependências entre J1,J2 e J3 das pernas da frente e trás Slide Nº 53 Mecânica - Actuadores Slide Nº 54
Plataforma Robótica AIBO ERS7 Processador mais rápido Plataforma mais robusta Câmara Vídeo (352x288) 3 Sensores de Proximidade Speaker (16 KHz) Motores mais fortes Wireless Integrado AIBO Mind 2 Carregador Slide Nº 55 Exemplos e Aplicações Obediência a Comandos (Demo!) Capacidades de Audição e Reconhecimento de Voz Danças as Diversas (Demo!) Capacidades de Acção Localização de Bola e outros Objectos (Demo!) Capacidades de Visão Diálogo com Humanos Comunicação (Audição e Emissão de Sons) Personalidade e Emoções (Demo!) AIBO ERS7 como mascote Slide Nº 56
DEMO Obediência a Comandos de Voz DEMO Danças as Simples
Exemplos e Aplicações Controlo à Distância Comunicação Wireless Controlo da Percepção Futebol Robótico (Demo!) Localização utilizando Marcadores Reconhecimento de Objectos Movimentação Movimentação de uma Bola Cooperação com outros Robôs Slide Nº 59 AIBOWare (Programas da Sony) vs Outras aplicações AIBOWare: Só funciona em MemoryStick própriosprios Programas: AiboLife Hello AIBO Party Mascot Spring Aibo Mind 2 Aplicações Diversas: Disco AIBO Obey Cat Bender AIBO AIBO and Costello Scooby AIBO Cartman AIBO BrainBo Slide Nº 60
Programação em RCode Linguagem simples para programadores amadores Exemplos de Variáveis do Sistema Brilho do ambiente Detecção de Bola (e sua direcção) Detecção de Comando de voz Slide Nº 61 OPEN-R R SDK - Introdução OPEN-R: Interface standard para robôs de entretenimento da Sony OPEN-R SDK (OPEN (OPEN-R Software Development Kit) Ambiente de desenvolvimento baseado no gcc (C++) Ferramentas de acesso livre Arquitectura modular de Hardware e Software Suporte para comunicação Wireless Sistema Operativo (tempo-real): Aperios Memory Sticks (gravador ou via wireless) OPEN-R Objects: Executáveis com a extensão.bin Comunicam com outros objectos por mensagens Slide Nº 62
Envio e Recepção de Dados Comunicação entre objectos estabelecida pelo subject e pelo observer (incluídos no object ) Slide Nº 63 Envio e Recepção de Dados Slide Nº 64
Comunicação entre Objectos Linha Dedicada unidireccional entre os Objectos! Slide Nº 65 Comunicação entre Objectos Um objecto pode estar conectado a múltiplos objectos (1 linha dedicada para cada ligação unidireccional!) Slide Nº 66
Comunicação entre Objectos É necessário criar uma lista com todos os objectos: object.cfg Slide Nº 67 Objectos do Sistema OVirtualRobotComm.Sensor Inputs dos Sensores: OSensorFrameVectorData Camera: OFbkImageVectorData Som: OSoundVectorData OVirtualRobotComm.Effector Output para actuadores: OCommandVectorData Output para o Speaker: OSoundVectorData Slide Nº 68
Objectos do Sistema - Exemplo Exemplo: Piscar um olho do AIBO Slide Nº 69 Visão do AIBO Retirar Dados da Câmara Slide Nº 70
Visão do AIBO Tipos de Imagem Slide Nº 71 Visão do AIBO Tabela de Detecção de Cores Slide Nº 72
Comparação RCode / OPEN-R Software da Sony: AIBOLife Emoções, instintos, aprendizagem, crescimento, reconhecimento de voz e objectos, etc. Programas simples: R-CODE Obediência a comandos de Voz Danças as diversas Interacção simples com Bola Aplicações mais a sério : OPEN-R SDK Necessidade de programar tudo Slide Nº 73 A Liga Sony Legged Regras do Jogo Slide Nº 74
A Liga Sony Legged Regras do Jogo Campo de 4.40*2.90m Equipas de 4 Robôs Comunicação Wireless entre robôs (mas não com o exterior) Áudio sem restrições Bola Laranja 6 Marcadores (4 Marcadores em 2004) 2 Balizas coloridas Slide Nº 75 A Liga Sony Legged Regras do Jogo Duas partes de 10 minutos Mudança a de campo e uniforme Controlador de jogo Wireless Só o G.Redes na área Diversas Faltas (exclusões 30s ou 1min) Obstruções Carga Guarda-Redes Invasão da área Etc. Slide Nº 76
Vídeos A Liga Sony Legged Videos Slide Nº 77 A Liga Sony Legged Videos Slide Nº 78
Estrutura da Apresentação Agentes, Sistemas Multi-Agente e Coordenação Introdução ao Futebol Robótico RoboCup A Liga de Robôs com Pernas e a Plataforma Robótica AIBO ERS210A Equipa FC Portus - Liga de Robôs com Pernas Conclusões Slide Nº 79 Construção de uma Equipa Muito Código Fonte Disponível (plataforma é standard logo fácil reutilizar código) German Team runswift CMUPack UTS Unleashed Nubots Asura Araibo Baby Tigers Slide Nº 80
Construção de uma Equipa Separação entre Acção e Percepção: Acção: Movimento (Pernas e Cabeça) a) Indicadores (leds, orelhas, cauda e boca) para debug Monet Sony MOtion NETwork Middleware Altifalante Comunicação entre robôs e sons de debug Percepção: Sensores (juntas, toque, temperatura, acelerómetros, etc.) Câmara: Imagem YUV da câmara (25fps) Resultado do Monet: Sony MOtion NETwork middleware) Sensor G: Sony middleware (interpreta o acelerómetro) Microfones: Emissão de som Slide Nº 81 Percepção - Visão Resoluções de Imagem: Low Medium High Color Detection CPU mais rápido: imagens em high-resolution (176*144-24 bits) a 25fps Detectar a bola do outro lado do campo Slide Nº 82
Percepção - Visão Processamento de Imagem: Calibração das Cores (automática? tica? dinâmica?) Tabela associando valor YUV (ou RGB) a cada cor a detectar Filtragem de Ruído Segmentação de Cor Lookup na tabela para cada pixel da imagem Determinação de Blobs de Cores relevantes Operação computacionalmente mais pesada Slide Nº 83 Segmentação de Cor Exemplos de Segmentação de Cor Slide Nº 84
Percepção - Visão Análise de Imagem: Distância Centroide do objecto Largura do objecto Altura do objecto Dimensão do objecto (número de pixels) Distâncias entre centroides dos objectos (marcadores) Direcção: Mais simples do que a distância Slide Nº 85 Percepção - Visão Análise de Imagem: Necessidade de realizar uma transformação 3D da imagem para o mundo: (xr,yr,zr,1)= M4xM3xM2xM1x(xc,yc,zc,1) Slide Nº 86
Percepção - Visão Formação de Blobs: Algoritmo crítico e pesado Ideia (CMU): Duas passagens pela imagem Primeira: Determinar run- length para cada linha horizontal Segunda: Fundir segmentos que estão sobrepostos Slide Nº 87 Formação de Blobs Formação de Blobs (German Team): Imagem Original Imagem Segmentada Blobs resultantes Slide Nº 88
Objectos Ocultos: Percepção - Visão Estender objectos para terem a forma correcta Distância à bola a curta distância Bola só é parcialmente visívelvel Distância a marcadores que estão longe Medida pouco precisa Usar só a sua orientação Slide Nº 89 Percepção - Visão Reconhecimento de Robôs Utilização de visão Utilização do sensores de infra-vermelho Fusão sensorial Ajuste da distância baseada na orientação Mais píxels se o robô for visto horizontalmente Slide Nº 90
Percepção - Visão Slide Nº 91 Percepção - Visão Slide Nº 92
DEMO Visão: Seguimento de Objectos Localização Estado do Mundo Estado do Mundo: Posição da Bola (Bx,By), BConf Velocidade da Bola (Bvx,Bvy), BvConf Posição dos Robôs (R n x, R n y), PConf Orientação dos Robôs (Teta n ) Estatísticas sticas do Jogo Tempo do Jogo Resultado do Jogo Posse e Localização da Bola PConf n (n=1 a 8) Slide Nº 94
Localização Estado do Mundo Localização: Activa vs Passiva Utilizando um ou dois pontos de referência Balizas, cantos das balizas Localização da Bola (comunicação) Actualização do Estado do Mundo: Informação da Visão Comunicação dos Colegas Predição do Efeito das Acções: Movimento e chuto Predição das Acções dos outros: Colegas e oponentes Slide Nº 95 Comunicação Actualização do Estado do Mundo Comunicação: Robôs comunicam o seu estado do mundo Outros robôs fundem esta informação com a informação proveniente dos seus sentidos e do seu estado do mundo Comunicação também: m: Coordenação: Comunicação de eventos úteis Slide Nº 96
Locomoção apoiada nos cotovelos: Mais rápida Mais estável Mais simples driblar com a bola Mais fácil ver os marcadores para realizar a localização Locomoção Slide Nº 97 Skills Low Level Skills Sony Walking Engine não é suficiente! Caminhar apoiado nos cotovelos: Walk, turn, etc. Kicking Kick bump, Turn Kick, Head kick, Push Diving Kicks (não muito sudáveis para o AIBO!) Kick mini-dive, Dive, etc. Hold Ball Slide Nº 98
DEMO Futebol Robótico Simples Skills Low Level Skills Utilização de aprendizagem Câmaras no tecto Marcadores nos robôs Detecção de Robôs e Bola Posição, orientação e velocidade Comunicação wireless Aprendizagem por reforço Slide Nº 100
Formalização da Estratégia da Equipa Slide Nº 101 Formalização da Estratégia da Equipa Tácticas e Formações Comportamentos (Papéis) Sistema de Posicionamento Estratégico Trocas Dinâmicas de Posições e Papéis Comunicação Avançadaada Percepção Inteligentes Modelização Mútua Slide Nº 102
Simulação da Legged League SimGT Ferramenta de Simulação do German Team Slide Nº 103 Resultados RoboCup 2003 Primeira Fase FC Portus 5-2 Team Sweden (Suécia) FC Portus 8-0 Univ. Chile (Chile) FC Portus 5-0 Cerberus (Turquia) FC Portus 0-10 NuBots (Austrália) FC Portus 2-2 Baby Tigers (Japão) Total: 20-14 Quartos-Final FC Portus 0-12 runswift (Austrália) Classificação Final: 5º Lugar Slide Nº 104
Resultados RoboCup 2004 Primeira Fase FC Portus 1-3 CMPack (EUA) FC Portus 8-0 Univ. Chile (Chile) FC Portus 2-4 UTS Unleashed (Austrália) FC Portus 7-1 MiPal (Austrália) FC Portus 7-0 TecRams Mexico (México) FC Portus 3-2 Dutch Team (Holanda) Total: 20-10 Classificação Final: 9º Lugar Slide Nº 105 Futebol Robótico em Portugal Prémios e Distinções - FEUP FC Portugal Simulação (FEUP/UA) Campeão do Mundo 2000 (Melbourne) Campeão da Europa 2000 (Amsterdão) Vencedor German Open 2001 (Paderborn) 3º no Campeonato do Mundo 2001 (Seattle) Vencedor Competição de Treinadores 2002 (Fukuoka) 2º Treinadores 2003 (Padova), 2004 (Lisboa) 5DPO Robôs Pequenos 3º no Campeonato do Mundo em 1998 (Paris) Vencedor do German Open2001 (Paderborn) 2º no German Open2002, 2003 e 2004 5DPO Robôs Médios 3º no German Open2001 e 2003 Slide Nº 106
Futebol Robótico em Portugal Prémios e Distinções Resto do País Minho Team - Robôs Médios: 3º em 2004, 2º em 2005 no German Open IsocRob: Engineering Award em 2000 (Melbourne), 3º no Europeu 2001 (Amsterdam) Slide Nº 107 Resultados Globais - FEUP Prémios em quase todas as competições! Competition RoboCup 1998 EuroRoboCup 2000 RoboCup 2000 German Open 2001 German Open 2001 German Open 2001 RoboCup 2001 German Open 2002 RoboCup 2002 German Open 2003 German Open 2003 RoboCup 2003 German Open 2004 RoboCup 2004 Location Paris Amsterdam Melbourne Paderborn Paderborn Paderborn Seattle Paderborn Fukuoka Paderborn Paderborn Padova Paderborn Lisbon Team 5DPO FC Portugal FC Portugal 5DPO FC Portugal 5DPO FC Portugal 5DPO FC Portugal 5DPO 5DPO FC Portugal 5DPO FC Portugal League Small-Size Simulation Simulation Small-Size Simulation Middle-Size Simulation Small-Size Coach Small-Size Middle-Size Coach Small-Size Coach Award 3 rd Place Champions Champions Champions Champions 3 rd Place 3 rd Place 2 nd Place Champions 2 nd Place 3 rd Place 2 nd Place 2 nd Place 2 nd Place Slide Nº 108
Outras Aplicações dos AIBOS AIBO Robô Vigilante Jogo do Cão (e outros jogos de tabuleiro) Carregamento Automáticotico Reconhecimento facial e de objectos Reconhecimento de som Personalidades AIBO AIBO Emocional Slide Nº 109 DEMO AIBOMIND2 AIBO ERS 7 Mascote
Estrutura da Apresentação Agentes, Sistemas Multi-Agente e Coordenação Introdução ao Futebol Robótico RoboCup A Liga de Robôs com Pernas e a Plataforma Robótica AIBO ERS210A Equipa FC Portus para a Liga de Robôs com Pernas Conclusões Slide Nº 111 Conclusões Liga de Robôs com pernas: Visão em robôs com pernas é extremamente complexa Localização difícil: Mas mais simples do que em robôs médios Locomoção e navegação muito complexos: Muitas possibilidades: Criatividade e imaginação! Comunicação Wireless abre muitas possibilidades Estratégia: Tácticas, formações, etc. inexplorados! Vasto conjunto de desafios Slide Nº 112
Conclusões - RoboCup Veio estimular investigação realizada em: Inteligência Artificial Distribuída Robótica Inteligente Chamar a atenção para a investigação: Comunicação social Público em geral Ligas colocam problemas de investigação distintos mas interrelacionados Slide Nº 113 Conclusões Aplicações da Investigação do RoboCup Competições Desportivas Reais/Virtuais RoboCup Rescue Cenários de Guerra Limpeza de Minas e Exploração de Terreno Controlo de Robôs Hospitalares Coordenação de Transportes Públicos Controlo de Satélites e de Armas Nucleares Limpeza de Radioactividade e de Lixo Tóxico Implementação de Oponentes AI para Jogos de Simulação Slide Nº 114
Informação Adicional RoboCup: RoboCup Federation - http://www.robocup.org RoboCup2002 Fukuoka - http://www.robocup2002.org RoboCup2003 Padova - http://www.robocup2003.org RoboCup2004 Lisboa - http://www.robocup2004.pt RoboCup2005 Osaka - http://www.robocup2005.org FEUP Research: Luis Paulo Reis - http://www.fe.up.pt/~lpreis FC Portugal - http://www.ieeta.pt/robocup FC Portugal Legged - http://www.fe.up.pt/fcportugalfcportugal FC Portugal Rescue - http://www.fe.up.pt/~lpreis/fcportugal/rescue 5DPO (Middle e Small) - http://www.fe.up.pt/~robosoc Contactos Luís Paulo Reis - email: lpreis@fe.up.pt Slide Nº 115 No Futuro? Conclusões O RoboCup no Futuro Será possível construir uma equipa de Robôs que em 2050 seja capaz de vencer a equipa campeã mundial de futebol? Dificuldades Principais? Sensores Robóticos? Actuadores Robóticos? Cérebro Artificial? Comportamento Social? RoboCup não é só Competição! Universidades e Empresas Investigação aplicada em outras áreas Slide Nº 116
Conclusões Robótica no Futuro Serámesmo possível construir robôs humanóides? Quando? Slide Nº 117