Introdução à Robótica Móvel - Inf

Introdução à Robótica Móvel
Aula 4
Edson Prestes
Departamento de Informática Teórica
http://www.inf.ufrgs.br/~prestes
[email protected]
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).
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
¢
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 mar;
—
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.
Paradigma Reativo
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Intensamente usado de 1988 a 1992
¢
Corresponde a uma resposta ao paradigma hierárquico.
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Foi motivado por várias idéias oriundas da etologia.
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Desconsidera a fase planejamento, ligando a observação
diretamente à ação.
¢
Um robô pode ter muitos pares de observação – ação.
Cada par é também chamado comportamento.
Paradigma Reativo
Decomposição horizontal do paradigma hierárquico[1]
Informação sensorial
imediatamente disponível para o
Comportamento
Decomposição vertical do paradigma reativo[1]
Paradigma Reativo
¢ As
arquiteturas reativas possuem, em geral, as
seguintes características:
—
Os robôs fazem parte do mundo (“situated agents”).
—
O comportamento global emerge a partir da interação de
comportamentos individuais.
—
O sensoriamento é local (egocêntrico).
—
Seguem bons princípios de desenvolvimento de software.
—
Modelos de comportamento de animais formam a base para
comportamentos e para o sistema.
—
Não possui memória. O comportamento persiste por um curto
espaço de tempo após o término do estimulo.
Paradigma Reativo
¢
A arquitetura reativa mais famosa é a arquitetura
subsumption proposta por Brooks [4,5].
¢
Brooks afirmava que o mundo era o melhor modelo e não
era necessário nenhuma representação de mundo para
produzir comportamentos inteligentes.
¢
Ela usa comportamentos estimulo-resposta.
¢
Versão inicial das arquiteturas reativas: um sensor por
comportamento.
¢
Subsumption : to include or place within something
larger or more comprehensive : encompass as a
subordinate or component element (Merriam-Webster’s)
Paradigma Reativo
¢
Arquitetura Subsumption
—
Sua fama decorre do fato que comportamentos muito
naturais foram produzidos pela arquitetura.
—
Os robôs que usaram esta arquitetura foram os primeiros a
andar, evitar colisões, escalar sem as pausas “move-pensamove-pensa” do Shakey.
Paradigma Reativo
¢
Arquitetura Subsumption
— Os módulos são agrupados em camadas de
competência que reflete uma hierarquica de
inteligência.
—
Os módulos das camadas mais altas podem inibir ou
substituir a saída dos comportamentos das camadas
imediatamente mais baixa.
—
Não possui representação do mundo.
—
Uma tarefa é executada ativando a camada
apropriada.
Paradigma Reativo
¢
Arquitetura Subsumption - Exemplo
—
Nível 0
Figuras extraídas de [1]
Paradigma Reativo
¢
Arquitetura Subsumption - Exemplo
—
Nível 1
Paradigma Reativo
¢
Arquitetura Subsumption
— A combinação da saída produzida pelo nível mais alto
com a produzida pelo nível mais baixo pode ser feita
de suas maneiras:
¢
Inibição : a saída do nível mais alto inibe a propagação da
saída do nível mais baixo. Ou seja, o nível mais baixo pode
ter sua saída propagada ou não.
¢
Substituição : a saída do nível mais baixo é diretamente
substituída pela saída do nível mais alto. Isto acontece
apenas quando o nível mais alto produz uma saída, caso
contrário, o que vale é a saída de nível mais baixo.
Paradigma Reativo
¢
Arquitetura Subsumption - Exemplo
—
Nível 1
Substituição
Paradigma Reativo
¢
Arquitetura Subsumption - Exemplo
—
Nível 2
Paradigma Híbrido
¢
Por volta do inicio de 1990, a tendência era desenvolver
sistemas inteligentes usando o paradigma reativo.
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Usando este paradigma, os robô poderiam operar em
tempo real usando processadores baratos.
¢
O principal problema com este paradigma era também o
motivo de seu sucesso.
¢
A eliminação da capacidade de planejamento ou
memorização fazia com que o robô não fosse capaz de
planejar trajetórias ótimas, construir mapas, monitorar
seu desempenho, etc.
Paradigma Híbrido
¢
O robô realiza o planejamento decompondo uma tarefa
em sub-tarefas.
¢
Define os comportamentos a serem realizados em cada
sub-tarefa.
¢
Então os comportamentos são executados como no
paradigma reativo.
¢
As observações feitas pelos sensores do robô podem ser
usada para atualizar o modelo do mundo.
Paradigma Híbrido
¢ Tenta
unir as melhores características dos
paradigmas anteriores :
— Capacidade de planejamento a médio e longo
prazo.
—
Resposta em tempo real aos estímulos
externos.
Paradigma Híbrido
Parte
Deliberativa
Parte
Reativa
Figura Extraída de [1]
Paradigma Híbrido
¢
Em geral, as arquiteturas híbridas possuem os seguintes
módulos:
—
Sequencer – gera um conjunto de comportamentos para realizar
uma dada sub-tarefa;
—
Resource Manager – aloca recursos para os comportamentos.
—
Cartographer – responsável por criar, armazenar e gerenciar
mapas ou informações espaciais.
—
Mission Planner – gerencia a comunição entre o robô e o ser
humano.
—
Performance monitoring and problem solving – permite ao robô
saber seu progresso durante a realização de uma dada tarefa.
Paradigma Híbrido
Arquitetura AuRA [6] (Autonomous Robot Architecture)
Figura Extraída de [1]
Paradigma Híbrido
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No caso da arquitetura AuRA
—
Sequencer – Navigator, Pilot;
—
Resource Manager – Motor Schema Manager.
—
Cartographer – Cartographer.
—
Mission Planner – Mission Planner.
—
Performance monitoring and problem solving – Pilot, Navigator,
Mission Planner.
Introdução
¢
Exemplos de Arquiteturas
— Deliberativas
¢
—
Reativas
¢
—
SOAR [8], NASREM [7], etc.
Subsumption [4,5], Desai and Miller [15] , Ranganathan and
Koening[17].
Híbridas
¢
Bayouth, Nourbakhsh and Thorpe[10], Chan and Yow[11], e
Atlantis [12].
Introdução
¢
[1] R. Murphy. Introduction to AI Robotics, MIT Press, 2000.
¢
[2] R. Murphy and D. Woods. Beyond Asimov: The Three Laws of Responsible
Robotics. EEE Intelligent Systems, vol. 24, no. 4, pp. 14-20, July/Aug. 2009.
¢
[3]_. “Who's Proposing Ethical Guidelines for robots?” http://spectrum.ieee.org/
blog/robotics/robotics-software/automaton/whos-proposing-ethical-guidelinesfor-robots.
¢
[4] R. Brooks. A robust layered control system for a mobile robot. IEEE Journal of
Robotics and Automation, 2(1):14–23, March 1986.
¢
[5] R. Brooks. Intelligence without representation. Artificial Intelligence Journal,
47:139–159, 1991.
¢
[6] R. Arkin. Motor schema-based mobile robot navigation. International Journal of
Robotics Research, 4(8):92–112, 1989.
Introdução
¢
[7] J.S. Albus, R. Lumia, J. Fiala, and Al Wavering. NASREM: The NASA/NBS Standard Reference
Model for Telerobot Control System Architecture. Proceedings of 20th International Symposium
on Industrial Robots, Tokio, Japan, October 1989.
¢
[8] J.E. Laird, A. Newell, and P.S. Rosenbloom. Soar: An architecture for general intelligence.
Artificial Intelligence, 33(1):1–64, 1987.
¢
[9] R. Ullrich. Robótica : Uma Introdução ( O porquê dos robôs e seu papel no trabalho. Editora
Campus, 1987.
¢
[10] Bayouth, M. Nourbakhsh, I., Thorpe, C. A Hybrid Human-Computer Autonomous Vehicle
Architecture. Third ECPD International Conference on Advanced Robotics, Intelligent
Automation and Control, 1997
¢
[11] Chan, J. Yow, K. A Strategy-driven Framework for Multi-Robot Cooperation System. In
Control Automation Robotics and Vision -ICARV’06 9th International Conference on, pages 1–6,
2006.
¢
[12] Gat, E. Integrating planning and reacting in a heterogeneous asynchronous architecture for
controlling real-world mobile robots. AAAI, pages 809–815, 1992.
Introdução
¢
[13] Russell, S. Norvig, P. Artificial Intelligence – A Modern Approach. Prentice Hall
International, 1995.
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[14] Pettersson, L. Control system architectures for autonomous agents. Technical report,
Department of Machine Design, KTH, 1997.
¢
[15] Desai, R., Miller, D. A Simple Reactive Architecture for Robust Robots. IEEE International
Conference on Robotics and Automation, 1998.
¢
[16] Shaw, M., Garlan, D. Software Architecture, Perspectives on an Emerging Discipline, Prentice
Hall 1996.
¢
[17] Ranganathan, A., Koenig, S. A Reactive Robot Architecture with Planning on Demand. IEEE/
RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, 2003.