um pouco do que é prec iso saber sobre robôs móveis . . .

Luís CorreiaLuis.Correia@di.fc.ul.pt

               DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA

bib l iograf ia

● R.C. Arkin, Behavior-Based Robotics, MIT Press, 1998

● George A. Bekey, Autonomous robots from biological inspiration to implementation and control, MIT Press, 2005

● Roland Y. Siegwart and Illah Reza Nourbakhsh, Introduction to Autonomous Mobile Robots (Intelligent Robotics & Autonomous Agents), Bradford Books, 2004

● V. Braitenberg, Vehicles, MIT Press, 1984● Rodney A. Brooks, Cambrian intelligence: the early

history of the new AI, MIT Press, 1999● Rodney A. Brooks, Flesh and machines: how robots

will change us, Vintage Books, 2002

VA corpor i zada

● é a única área da VA sobre o mesmo ambiente físico que o nosso

● tecnologia de materiais não orgânicos● não tem propriedades de

– auto-regeneração– reprodução

● ainda assim gostaríamos que parecessem seres artificiais

the four F ' s o f l i fe b y D a v e C l i f f

● Feeding

● Fighting

● Fleeing

● Reproduction

robôs há mui tos ! . . .

. . . mas são uns mamarrachos!

i de ia gera l . . . de ser ar t i f i c ia l

sensores

actuadores

granular idade comparadaa v i d a n a t u r a l v s . a r t i f i c i a l

Natureza

partículas sub-atómicas

átomos e moléculas

tecnologia do carbono

-

interacções físico-químicas

moléculas orgânicas

células (neurónios)

órgãos

organismo integrado

Artificial

-

-

tecnologia do silício

tecnologia de materiais

interacção eléctrica

circuitos integrados

"hardware"/"software"

"software"

electrónica + mecânica

pré-h is tór ia

● o pato de Vaucanson (~1730)

antecedentes próx imos

● as tartarugas de Grey Walter ~1950

machina speculatrix – Elmer e Elsie

comportamento muito simples:

- se colide com um obstáculo afasta-se

- aproxima-se de fontes de luz, excepto

se a fonte de luz for muito forte afasta-se

mas resultado da interacão com o ambiente é complexo

tar tarugas em acção

© Burden Neurological Institute

a “est ragação” da IA

● robôs baseados em modelos de planeamento da IA

– modelos perfeitos do mundo– raciocínio perfeito– modelos perfeitos de actuação

mas há– imprecisão dos sensores– dificuldade de formar percepção do ambiente– imprecisão da actuação

FALHARAM!

i n te l igênc ias há mui tas . . .

● os elefantes não jogam xadrez... e no entanto são inteligentes

Rodney Brooks

● capacidade de movimentação e sobrevivência num mundo dinâmico é uma base necessária ao desenvolvimento da inteligência

Brooks & Moravec

i n te l igênc ia . . .

mimese da inteligência humana (IA)

imitação do comportamento animal (VA)

animais ar t i f i c ia i s

● formiga artificial● iguana artificial● gato artificial

● robocteria

Daniel Dennet

l i ções de um mundo crue l

● estado do mundo imprevisível– Difícil abstrair o interessante de um conjunto de

detalhes– Paradoxo: pobreza sensorial

● difícil lidar com o imprevisto– planeamento é severamente limitado– mas. . . o animal (veículo) não deve ficar

bloqueado– fisicamente, ou em decisões

i n teragindo com o mundo

● sensores– poucos e rudimentares para percepcionar o

mundo

● actuadores– grotescos para mover o robô

● tecnologia– muito limitada (exclusivamente electrónica)

pobres seres artificiais!...

sensores

● medem grandezas físicas

– passivamente● termómetro, fotómetro, ...

– activamente● radar, sonar, ...

t ipos de grandeza

● radiação electromagnética

● ondas de pressão

● contacto

● posição

contacto

● por interruptor (binário)

● mais sofisticado

fio + membrana + microfone

● ... ainda mais sofisticado

i n f ra -vermelhos ( IV)

● radiação Electro-Magnética (EM)

● sensor (10 – 80cm)

mede-seintensidadeem B

aprox. 2cm

IV (act ivo)

● sensível à iluminação ambiente– luz solar, lâmpadas (50Hz da rede eléctrica)

saturam o sensor– utilizáveis apenas com pouca luz

● sensível às cores– preto mate quase não reflecte (não é detectado)– superfícies espelhadas fazem diminuir

artificialmente a distância percepcionada(objectos afastados parecem mais próximos)

i n ter rupção de fe ixe

● baseado em IV

● pode detectar pequenos ângulos em rotações

codificador de roda

⇒ odometria

ul t ra -sons (US)

● mede distância

por ondas de pressão (activo) – freq. > 30KHz

10cm – 5m aprox.

● sensor

mede o tempo de vôo

medi r d i s tânc ias com US

● lento

3 a 4 medições por seg. (máx)

pouco eficaz para obstáculos móveis

● sensível ao tipo de material do obstáculo

tecidos absorvem o som

prob lema comum

a IV e US:

● dificuldade em detectar obstáculos oblíquos

sinal reflectido é fraco

distância medida > distância real (IV)

receptor pode não detectar eco (US)

outros sensores

visãoGPS

laser range finder

flexómetro

clinómetro

actuadores

● para locomoção

pernas lagartas rodas

● para manipulação

l ocomoção sem motores

● andante passivo

motor DC

● motor de corrente contínua

● alimentado a tensão constante● corrente proporcional à força realizada

– se bloqueado, pára e consome o máximo de corrente

servo-motor

● motor DC, com controlo próprio

permite manter uma posição fixa (“step motor”)

ou uma velocidade constante

engrenagens

● motores com v >> e binário <<

engrenagens redutoras (dividem velocidade e multiplicam binário)

redução de60:12 = 5:160 dentes 12 dentes ⇒

apesar dos motores rotat ivos . . .

● locomoção “estilo” insecto

miniWhegs

● saltitão

stumpy

● ou um pouco mais... formal

asimo

contro lo

● o que fica no meio– entre sensores e actuadores

● o que toma as decisões

● o que põe tudo a mexer!

+morfologiaelectrónica

energia

contro lo react ivo

● ligação directa (ou quase) entre sensores e actuadores

● não “pensa”, reage

● comportamento de tipo insecto

veícu los Bra i tenberg

● exemplo de controlo reactivo

paradigma func iona l ( IA)

ciclo demasiadolongo - lento

tentat ivas de s impl i f i car . . .

● no mundo– espaço - quadricular, cúbico, . . .– blocos – cúbicos, . . .– sistemas de posicionamento absoluto

...

⇒ irrealista

outras tentat ivas de s impl i f i car . . .

● no robô– simples ⇒ robusto (menos assunções)– programador não prevê todas as situações– imprevistos resolvidos naturalmente...

⇒ comportamento emergente

contro lo por comportamentos

● um pouco mais elaborado do que o reactivo

● permite comportamento global complexo

● simples de especificar

abordagem comportamenta l

ou senso-motora– tem uma ligação muito próxima entre sensores

e actuadores

● composta por comportamentos– cada um com ciclo percepção-acção

especializado– funcionam em paralelo– cardinalidade do espaço de decisão maior do

que num sistema não modular (. . . )– comportamento global emergente

vár ios módulos comportamenta is . . .

... necessário decidir:

afinal qual é a acção a efectuar?

duas soluções:● arbitragem

o comportamento mais prioritário é o que actua

● combinação

compromisso entre saídas dos vários comportamentos activos

r iqueza comportamenta l

● arbitragem– exclusão mútua de comportamentos

● se um deles se expressa os outros não podem fazê-lo

– comportamentos que se interrompem● mais prioritários interrompem outros

● combinação– saída dos vários comportamentos é combinada

● comportamentos ortogonais● expressam-se em simultâneo independentemente dos

outros – não competem pelos mesmos actuadores

esp í r i to da abordagem comportamenta l

● o conhecimento é distribuído– não há entidade central com todo o

conhecimento

– sendo um modelo de programação... nem todos respeitam esta ideia

modular idade + / -

● controlo por competição entre comportamentos– comportamentos são independentes– cada um tem uma perspectiva miópica do

problema– origina comportamento global. . . por vezes,

difícil de prever

● modular– permite desenvolvimento incremental das

capacidades

modelo vs . rea l idade

● módulos de comportamento construídos

≠

● comportamentos observados em animais– modelo modular– suporte físico não lhe corresponde

necessariamente (conjunto de neurónios & células)

no entanto...

i nsp i ração na eto log ia

etologia

estudo do comportamento animal no seu habitat

● comportamentos básicos em resposta a um estímulo:– reflexo - imediata e unitária– padrão de acção fixo - acções sequenciais, de

forma balística– programa motor - idem, mas sem ser de forma

balística

evolução

seres vivos● evolução genética

– adaptação das espécies

● co-evolução– nichos ecológicos

seres artificiais● algoritmos

evolucionários+RNs– impraticável– lento e complexo

● comportamentos– conhecimento

humano– desenvolvi/ rápido

comportamentos , pros & cons

+ modularidade+ complexidade

emergente+ fácil desenvolvi/+ subsimbólicos+ comportamento

global plausível+ bom para ambientes

pouco estruturados

- falta de perspectiva global

- imprevisibilidade- dificuldade de

afinação- incapacidade para

probls simbólicos- incerteza sobre grd

nº comportamentos

ava l iação de arqu i tecturas comportamenta is (Ark in) I

– suporte ao paralelismo– articulação com “hardware”

● implementação em robôs● compilação para “hardware”

– adaptação a um nicho– suporte à modularidade– robustez

● tolerância a falhas

– utensílios de desenvolvimento– flexibilidade em execução– desempenho efectivo

modelos comportamenta is

Brooks subsunção

Connell subsunção modificada

Maes sequenciação de comportamentos e aprendizagem

Steels processos estabilizadores/ perturbadores

Arkin integração de comportamentosem planeadores

Kaelbling

Smithers/Hallam comportamentos reactivosredes neuronais

Beer

poster iormente

Correia fadiga comportamentalbloqueadores com histerese

Connell SSS – arquitectura híbridaintegração de controloe planeamento numabase comportamental

Pirjanian combinação de acções decomportamentos

Saffiotti comportamentos “fuzzy”

arqu i tectura de subsunçãoR o d n e y B r o o k s ~ 1 9 8 6

exemplo de nível 0

subsunçãoc o m 2 n í v e i s

exemplo de nível 0 com nível 1

subsunçãoc o m 3 n í v e i s

exemplo denível 0 comnível 1 e comnível 2

subsunçãom ó d u l o s e l i g a ç õ e s

● inibidor

inibe saída durante otempo especificado

● supressor

suprime e substitui aentrada durante otempo especificado

AFSM - AugmentedFiniteStateMachine

subsunção modi f i cadaC o n n e l l ~ 1 9 9 0

braço manipulador recolhe uma lata numa mesa

Maes 1990

sequenciação decomportamentos

Stee ls ~1993

estabilizador / perturbador

arqu i tectura SSSC o n n e l l ~ 1 9 9 2

prob lemas comportamenta is

● bloqueios (“deadlocks”)– comportamentos que se opõem

solução: fadiga comportamental o que se fatiga mais tarde vence

● oscilações– comportamentos que se opõem, alternando

solução: histerese na comutação evita oscilações em situações de equilíbrio

com fad iga e h is tereseC o r r e i a ~ 1 9 9 5

módulo comportamental separa Acção da Actividade

a fad iga

bloqueador

elemento da estrutura de arbitragem

uns quantos comportamentos ao baru lho

P (RC) > P (EO) > P (SO) = P (V ) = P (F )

arrumador – o robô

arrumador - comportamentos

14 comportamentos31 bloqueadores180 ligações

“ fa lhas” conhec idas

● distância (à parede) de depósito de caixas variável

● chão como caixa

● caixa como parede

● outros objectos como caixas

● caixas voadoras

programar com comportamentos

● não sobre-especificar um comportamento

● um comportamento deve poder funcionar isoladamente ou com outros

● comportamento pode “aproveitar” acções de comportamentos independentes

● minimizar a intervenção de cada comportamento

usar mais comportamentos, se necessário

espec i f i cando um comportamento

# comportamento Evitar Obstáculos

repete semprese sensor­E detecta obstáculo então

      vira direita   se sensor­D detecta obstáculo então      vira esquerdafim repete

isto só não chega!

um comportamento complementar do anter ior

# comportamento Evitar Obstáculos Frontais

repete semprese (sensor­E detecta obstáculo e    sensor­D detecta obstáculo) então

      párarecuaenquanto sensor­E detecta obstáculo e  sensor­Tras não detecta obstáculo  vira direitafim enquantopára

fim repete

um comportamento entre out ros

● não sobre-especificar um comportamento– Evitar_Obstáculos não se preocupa em voltar ao

rumo– Evitar_Obstáculos_Frontais não volta a pôr o

robô a andar (para a frente)

● um comportamento deve poder funcionar isoladamente (ou com outros)– ambos Evitar_Obstáculos respeitam isto

● comportamento pode “aproveitar” acções de comportamentos independentes– Evitar_Obstáculos e Evitar_Obstáculos_Frontais

comportamentos vs . monol i to

● riqueza da interacção– descentralizada (desnecessária entidade central

com “todo” o conhecimento)

● paralelismo dos comportamentos

● assincronismo

comportamento global emergente

robôs d i spon íve is

Khepera

~5cm diâmetroeste é a versão 2

robôs d i spon íve is

● NXT da Lego

robôs d i spon íve is

entre outros– Hemison– Lego Mindstorms– RWI– AAI R-2

um s imulador

simulador do Khepera

exemplo:co-evolução depredador-presa comcontrolo por RNs

outro s imulador

Webots

um ambiente de agentes

NetLogo

um chei r inho da programação em NetLogo. . .

to uphill­nest­scent  ;; turtle procedure  flatten­world  ;; sniff left and right, and go where the  ;; strongest smell is  let scent­ahead nest­scent­of patch­ahead 1  let scent­right nest­scent­of                      patch­right­and­ahead 45 1  let scent­left nest­scent­of                      patch­left­and­ahead 45 1  if ((scent­right > scent­ahead) or      (scent­left > scent­ahead))  [ ifelse (scent­right > scent­left)    [ rt 45 ]    [ lt 45 ]  ]end

NetLogo e mul t i - agentes

● comportamento colectivo emergente

● tipos de interacção– convivência (ignorar semelhantes = obstáculos)– cooperação– competição

● simulação de populações de seres artificiais