Introdução à Robótica Móvel

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Transcrição:

Introdução à Robótica Móvel Aula 4 Edson Prestes Departamento de Informática Teórica http://www.inf.ufrgs.br/~prestes prestes@inf.ufrgs.br

Introdução Mckerrow, P. J. Introduction to Robotics. Addison Wesley, 1995. Borenstein, J.; Everett, H. R.; Feng, L. Navigating Mobile Robots: Sensors and Techniques. http://www-personal.umich.edu/~johannb/ shared/pos96rep.pdf Siegwart, R. Nourbakhsh, I. R. Introduction to Autonomous Mobile Robots. MIT Press, 2004. Thrun, S.; Wolfram, B.; Fox, D. Probabilistic Robotics (Intelligent Robotics and Autonomous Agents, MIT Press, 2005. R. Murphy. Introduction to AI Robotics, MIT Press, 2000. Silva Jr. E. P. Navegação Exploratória baseada em Problemas de Valores de Contorno, Tese de Doutorado, UFRGS, 2003.

Introdução Artigos das seguintes revistas IEEE Transactions on Robotics Robotics and Autonomous Systems Journal of Intelligent and Robotic Systems Autonomous Robots Artigos das conferências IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IEEE/RSJ IROS) IEEE International Conference on Robotics and Automation (IEEE ICRA) RUR

Paradigmas Existem três paradigmas usados organizar a inteligência em robôs [1]: Hierárquico ou Deliberativo; Reativo; Híbrido. Em todos os casos, eles referem-se ao relacionamento entre as primitivas básicas: Observar (SENSE); Planejar (PLAN); Atuar (ACT).

Paradigmas Arquiteturas Fornecem templates para a implementação dos paradigmas. De acordo com Shaw e Galan[16], uma arquitetura de software define um sistema em termos de componentes computacionais e a interação entre eles. De acordo com Russel [13], Uma arquitetura de um robô define como o trabalho de gerar ações a partir da percepção é organizado De acordo com Pettersson[14], Uma arquitetura é um desenho ou uma abstração de um sistema de controle.

Foi dominante de 1967 a 1980. A estrutura de operação do robô é top-down, com ênfase no planejamento. Em geral, o modelo do mundo possui informações definidas a priori. É baseado em uma visão introspectiva de como a pessoa pensa. Basicamente o robô observa o mundo, planeja a próxima ação, e então a executa.

Figura Extraída de [1]

STRIPS Sharkey foi o primeiro robô a usar o paradigma hierárquico. Ele usou uma variante do GPS (General Problem Solver) chamada STRIPS (STanford Research Institute Problem Solver). STRIPS usa uma abordagem chamada means-ends analysis, que permite com que o robô diminua continuamente a diferença entre o estado corrente e o desejado. STRIPS não é uma arquitetura. É uma técnica que surgiu a partir da tentativa inicial de se construir uma arquitetura.

STRIPS R1 e R2 -salas D1 -porta IT -robô B1 -objeto Exemplo extraído de [1]

STRIPS Estado Inicial R1 e R2 -salas D1 -porta IT -robô B1 -objeto

STRIPS Estado Final R1 e R2 -salas D1 -porta IT -robô B1 -objeto

STRIPS Tabela de Diferenças

STRIPS Avaliação começa com OP2 Estado Inicial Estado Final

STRIPS Estado Inicial OP2 falha e OP1 é avaliado. Estado Final

STRIPS OP2 falha e OP1 é avaliado. Estado após OP1 Estado Final

STRIPS Controle volta para OP2 Estado após OP2 Estado Final

STRIPS STRIP assume que o modelo do mundo é conhecido e contém tudo o que o robô precisa saber (Closed World Assumption). O sucesso do robô em sua tarefa é fortemente dependente do programador humano. Um robô não conhece previamente todas as possíveis situações que pode se deparar. Não existem surpresas(open World Assumption)

Arquitetura NHC (Nested Hierarchical Controller) É uma arquitetura baseada no paradigma deliberativo. Ela possui os componentes SENSE, PLAN e ACT. O robô adquire informações sobre o ambiente e as armazena em uma representação do mundo. Esta representação pode conter conhecimento prévio, por exemplo, o mapa de uma região do ambiente. Após a atualização do modelo do mundo, o robô planeja as ações a executar.

Arquitetura NHC (Nested Hierarchical Controller) NHC. Figura extraída de [1]

Arquitetura NHC (Nested Hierarchical Controller) Componentes do módulo de planejamento do NHC. Figura extraída de [1]

Comportamento animal Comportamento é o elemento fundamental da inteligência natural. É um mapeamento das entradas sensoriais para um padrão de ação motor que é usado para executar uma tarefa. Os etologistas dividem comportamentos em [1] : Reflexivos : comportamentos puros de estimulo-resposta. Reativos : são aprendidos, consolidados e usados de forma inconsciente : andar de bicicleta. Comportamentos associadas à memória muscular são reativos. Conscientes: são deliberativos ou seja envolvem planejamento.

Comportamento animal A palavra reativo em etologia tem conotação diferente em robótica. Na etologia, comportamento reativo é comportamento aprendido, enquanto que na robótica denota reflexo.

Comportamento animal Os comportamentos reflexivos são particularmente interessantes pois não necessitam de qualquer tipo de cognição. Eles podem ser divididos em: reflexos : a resposta dura de acordo com o estimulo e é proporcional a intensidade do estímulo. taxia : a resposta está associada a um movimento em uma direção em particular. Exemplo : quimiotaxia, fototaxia, etc. padrões de ação fixa: a resposta tem duração maior que o estímulo. Exemplo: comportamento de defesa de cavalos.

Comportamento animal Existem quatro maneiras de adquirir comportamentos: Inatos: nascer com o comportamento. Exemplo: reflexo de regurgitar das andorinhas do artico; Seqüências de comportamentos inatos: nascer com uma seqüência de comportamentos. Exemplo: ciclo de acasalamento das vespas ; Inatos com memória: nascer com comportamentos que necessitam de inicialização. Exemplo: aprendizado da localização da colméia; Aprendidos : aprender a partir da interação com o mundo. Exemplo: comportamento de caça dos leões.