Robótica Inteligente L. Enrique Sucar Marco López ITESM Cuernavaca.

Presentación del tema: "Robótica Inteligente L. Enrique Sucar Marco López ITESM Cuernavaca."— Transcripción de la presentación:

1 Robótica Inteligente L. Enrique Sucar Marco López ITESM Cuernavaca

2 Arquitecturas de Robots Arquitectura Arquitecturas deliberativas –Mapas y Planes Arquitecturas reactivas Arquitecturas híbridas Lab: arquitecturas robots Lego y PPRK

3 Arquitectura “organización de la generación de acciones a partir de las percepciones del robot” “arreglo de módulos de software para un robot móvil.”

4 Ejemplo Ir a la meta (luz) evitando los obstáculos

5 Arquitecturas básicas Arquitectura deliberativa Arquitectura reactiva actuadoressensores

6 Arquitectura deliberativa Basada en el paradigma de sensa-planea- actua (SPA): –Se tiene un modelo completo (mapa) del ambiente –Se construye un plan de acción para realizar la tarea basado en el modelo –Se ejecuta el plan

7 Arquitectura deliberativa Sensado Modelo del mundo PlanControl Ejecu- ción

8 Mapas Modelo del ambiente – generalemnte se representa el espacio libre y el espacio ocupado (obstáculos) mediante una representación geométrica: un mapa Tipos de mapas: –Mapas métricos Decomposición espacial Representaciones geométricas –Mapas topológicos

9 Mapas métricos Se representa el espacio libre y/o obstáculos directamente mediante una discretización. Dos formás básicas: decomposición y geométrico Decomposición: se representa mediante una discretización en un con junto de celdas básicas, por ejemplo: –Rejilla de ocupación espacial (occupancy grids) Geométrico: se representa mediante figuras geométricas básicas en 2 ó 3 dimensiones, por ejemplo: –Triangulación

10 Ejemplo: mapas métricos

11 Ejemplo triangulación

12 Ejemplo rejilla

13 Ejemplo rejilla

14 Mapas Topológicos Se considera el ambiente como una serie de lugares y conexiones entre dichos lugares. Esto se puede considerar como un grafo: –Nodos: lugares –Arcos: conexiones Se le puede incorporar información métrica al grafo – longitud y orientación de los arcos

15 Ejemplo: mapa topológico Grafo de conectividad entre “cuartos”

16 Ejemplo: mapa topológico Grafo de conectividad entre “cuartos”

17 Plan Un plan es un conjunto de acciones (operadores) que permiten a un agente (robot) ir de un estado inicial a un estado final o meta Los elementos básicos para hacer un plan son: –Estados (p. ej. Posición del robot), incluyendo el estado incial y el estado meta –Operadores: acciones que llevan de un estado a otro, Si  Sj

18 Ejemplo de Plan Considerando el mapa de rejilla: Estados: –posición X,Y en el mapa –Estado inicial: 0,0 –Estado meta (luz): Xm, Ym Acciones: –Movimiento a alguna de las celdas vecinas –X+1, Y+1, X-1, Y-1

19 Ejemplo de Plan Plan: buscar una serie de acciones básicas que lleven al robot de la posición inicial a la meta

20 Ejemplo: plan en el mapa topológico Plan = búsqueda de una trayectoria en el grafo, del nodo inicial al meta

21 Ejemplo: enfoque deliberativo Construir mapa del ambiente, incluyendo obstáculos y meta Generar un plan para ir de la posición inicial a la meta evitando los obstáculos Ejecutar el plan

22 Arquitectura deliberativa Ventajas: –El tener un modelo del ambiente permite optimizar las acciones para obtener el “mejor” plan Limitaciones: –Necesidad de un modelo preciso del ambiente –Altos requerimientos de cómputo y memoria –Dificultad de operar en un mundo dinámico o desconocido –Reacción “lenta” a situaciones imprevistas

23 Arquitectura Reactiva En el enfoque reactivo hay una conexión directa de percepción a acción sin necesidad de un modelo del mundo Normalmente se considera una serie de niveles de comportamiento que realizan diferentes comportamientos en forma “paralela” (subsumtion architecture)

24 Arquitectura basada en Comportamiento Planear Explorar Deambular Evitar objetos sensores actuadores

25 Manejo de Conflictos Al existir varios módulos en paralelo pueden existir conflictos, que se resuelven dando prioridades a los diferentes comportamientos El comportamiento de mayor prioridad “suprime” los otros comportamientos Deambular Evitar objetos motores

26 Ejemplo: enfoque reactivo Ir a la luz Evitar objetos motores Buscar luz

27 Arquitectura Reactiva Ventajas: –Bajo requerimiento de cómputo, respuesta rápida –Facilidad de desarrollo modular –No requiere un modelo del mundo Limitaciones: –Difícil de extender a tareas complejas –Limitaciones sensoriales pueden ocacionar problemas al no contar con un modelo –No garantiza la mejor solución (óptimo)

28 Arquitecturas Híbridas Combinación de arquitecturas deliberativas y reacticas que intentan aprovechar ventajas de ambas Ejemplos: –Arquitecturas jerárquicas (3 capas) –Arquitecturas de pizarrón (blackboard) –Arquitecturas probabilísticas

29 Arquitectura de 3 capas Tres componentes básicos: –Capa de habilidades: Mecanismo de control reactivo (controlador) –Capa de secuenciación: Mecanismo de ejecución de plan (secuenciador) –Capa de planeación: Mecanismo deliberativo (deliberador) El secuenciador selecciona los mecanismos básicos de la capa de habilidades en base al plan de la capa de planeación

30 Arquitectura de 3 capas: ejemplo Planeador Secuenciador sensoresactuadores avanzar sin chocar girar ir a luz

31 Arquitectura de Pizarrón Conjunto de módulos o procesos que interactuan mediante un espacio de información común llamado pizarrón (blackboard) Cada módulo implemente una función específica y en conjunto todos realizar la tarea Todos los módulos pueden ver la información en el pizarrón y actuan en forma oportunística, de acuerdo al que más pueda aportar en ese momento (coordinador)

32 Arquitectura de Pizarrón Obtener info. sensores Ir a la meta Evitar obstáculo control planeación PIZARRÓN

33 Arquitectura probabilística Consideran la incertidumbre inherente en el mundo real, tanto en la información de los sensores como en la ejecución de los actuadores Representan en forma excplícita dicha incertidumbre mediante distribuciones de probabilidad: –Integración probabilística de sensores –Mapas probabilísticos –Acciones basadas en teoría de decisiones (maximizar utilidad)

34 Arquitectura probabilística sensoresactuadores Fusión sensorial Mapa probabi- lístico Control basado en utilidad

35 Mapa de Rejilla Probabilístico Cada celda tiene asociada una probabilidad de estar ocupada

36 Mapas de Celdas Ejemplos de mapas de celdas probabilísticos

37 Selección de arquitectura Depende de la tarea, medio ambiente, capacidad de cómputo,... Deliberativa: mundos estáticos, tarea bien definida, conocimiento previo del mundo, alta capacidad de cómputo Reactiva: tareas sencillas, poca capacidad de cómputo, no hay modelo del mundo Híbridas: mundos dinámicos, incertidumbre, tareas complejas

38 Referencias [Jones, Flynn] Cap 9 [Kortenkamp et. al] – Parte III [Russell y Norvig] – Cap 25 [Dodek y Jenkin – Cap 6]

39 Actividades Conocer la plataformas de robots: –Lego –PPRK Plantear una arquitectura (y plataforma tentativa) para tu proyecto –Entregar breve reporte y hacer presentación en clase  lunes 21 de enero