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ITESM Campus Morelos IEEE – III Reunión de Otoño de Potencia, Electrónica y Computación Aprendizaje de Reglas de control en Robots Móviles AUTORES:

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Presentación del tema: "ITESM Campus Morelos IEEE – III Reunión de Otoño de Potencia, Electrónica y Computación Aprendizaje de Reglas de control en Robots Móviles AUTORES:"— Transcripción de la presentación:

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3 ITESM Campus Morelos IEEE – III Reunión de Otoño de Potencia, Electrónica y Computación Aprendizaje de Reglas de control en Robots Móviles AUTORES: Rogelio Ferreira Escutia Eduardo Morales Manzanares Noviembre 2001

4 Una de estas máquinas son los robots, los cuales han empezado a salir de los laboratorios de experimentación, para llegar cada día a un mayor número de lugares. El avance de la Ciencia y la Tecnología durante los últimos años ha llevado consigo un gran impacto sobre nuestra forma de vida. El tratar de generar herramientas que ayuden al hombre a las diversas tareas que enfrenta diariamente, lleva a la creación de máquinas de suponen de un grado de Inteligencia para poder llevar a cabo ciertas tareas. Antecedentes IEEE - III Reuni ó n de Oto ñ o de Potencia, Electr ó nica y Computaci ó n – Noviembre

5 El objetivo de esta investigación es desarrollar una herramienta de aprendizaje de reglas de control, la cual permita la navegación robótica en ambientes desconocidos, desde un punto inicial a uno final. El algoritmo propuesto utiliza reglas. La creación de reglas es por demostración, donde primero se entrena al robot en un entorno conocido, donde es posible asignar las acciones que el robot tiene que realizar. Posteriormente se coloca el robot en entornos parecidos, y usando las reglas aprendidas, tratar de llegar a la meta. Objetivo IEEE - III Reuni ó n de Oto ñ o de Potencia, Electr ó nica y Computaci ó n – Noviembre

6 Requerimientos El algoritmo esta pensado para implantarse en un robot móvil, que sea capaz de avanzar, girar sobre su propio eje por lo menos 90º, tanto en sentido horario como antihorario. Se requiere utilizar al menos 5 sensores de sonar para detectar los objetos que se encuentran al frente y a los lados del robot. IEEE - III Reuni ó n de Oto ñ o de Potencia, Electr ó nica y Computaci ó n – Noviembre

7 Para implantar el algoritmo se utilizó el robot Nomad 200, propiedad del ITESM Campus Morelos, construido por la compañía Nomadic Technologies. Los principales sistemas con que cuenta el robot son los siguientes: Sistema de Comunicación: Para transmitir los datos a una terminal. Sistema de Visión: Cámara de video para navegación por visión computacional. Sistema de Sonar: Detector de Obstáculos. Sensor Táctil: Detector de Choques. Para la presente investigación se utilizaron los sonares para la navegación y no la cámara de video. IEEE - III Reuni ó n de Oto ñ o de Potencia, Electr ó nica y Computaci ó n – Noviembre Implementación

8 IEEE - III Reuni ó n de Oto ñ o de Potencia, Electr ó nica y Computaci ó n – Noviembre Vista frontal – cámara, antena, sensores

9 IEEE - III Reuni ó n de Oto ñ o de Potencia, Electr ó nica y Computaci ó n – Noviembre Vista superior

10 IEEE - III Reuni ó n de Oto ñ o de Potencia, Electr ó nica y Computaci ó n – Noviembre Vista lateral – sensores (sonares)

11 IEEE - III Reuni ó n de Oto ñ o de Potencia, Electr ó nica y Computaci ó n – Noviembre Vista lateral – panel de control

12 IEEE - III Reuni ó n de Oto ñ o de Potencia, Electr ó nica y Computaci ó n – Noviembre Vista lateral – sensores y panel de control

13 IEEE - III Reuni ó n de Oto ñ o de Potencia, Electr ó nica y Computaci ó n – Noviembre Vista inferior – sensores, ruedas y baterías

14 IEEE - III Reuni ó n de Oto ñ o de Potencia, Electr ó nica y Computaci ó n – Noviembre Carga de Baterías

15 Alineación y Datos Iniciales Antes de iniciar con el algoritmo, el robot se debe de alinear, tanto sus mecanismos internos, como su alineación con el mundo real. Para alinearlo con el mundo real se utilizó una marca que tiene el robot en uno de sus costados con una marca sobre el piso. Inicialmente se considera que el usuario conoce la posición actual del robot y su ángulo, así como la posición de la meta. IEEE - III Reuni ó n de Oto ñ o de Potencia, Electr ó nica y Computaci ó n – Noviembre

16 IEEE - III Reuni ó n de Oto ñ o de Potencia, Electr ó nica y Computaci ó n – Noviembre Vista inferior – Sensores táctiles y orientación

17 Representación del Entorno Por medio de los sonares se detecta la distancia aproximada de los objetos que se encuentran en el entorno del robot. Posteriormente esta distancia se compara con un valor de umbral (20 pulgadas). Si el valor que entrega el sonar es menor o igual al umbral, se le asigna un valor de 0 (cerca) en caso contrario se le asigna 1(lejos). IEEE - III Reuni ó n de Oto ñ o de Potencia, Electr ó nica y Computaci ó n – Noviembre

18 Análisis de Casos IEEE - III Reuni ó n de Oto ñ o de Potencia, Electr ó nica y Computaci ó n – Noviembre

19 Posición de la Meta El algoritmo requiere saber en todo momento la dirección de la meta, para ello utiliza una sintaxis para referenciar dicha posición. IEEE - III Reuni ó n de Oto ñ o de Potencia, Electr ó nica y Computaci ó n – Noviembre

20 Acciones de Control La acción que realizará el robot para un cierto estado, la decidirá el usuario que se encarga de entrenar al robot. Se definieron 5 acciones básicas de control, las cuales se identifican con un número, para la creación de las reglas. IEEE - III Reuni ó n de Oto ñ o de Potencia, Electr ó nica y Computaci ó n – Noviembre

21 Creación de una Regla IEEE - III Reuni ó n de Oto ñ o de Potencia, Electr ó nica y Computaci ó n – Noviembre

22 Creación de Reglas IEEE - III Reuni ó n de Oto ñ o de Potencia, Electr ó nica y Computaci ó n – Noviembre

23 Algoritmos de Entrenamiento y de Navegación IEEE - III Reuni ó n de Oto ñ o de Potencia, Electr ó nica y Computaci ó n – Noviembre

24 Software IEEE - III Reuni ó n de Oto ñ o de Potencia, Electr ó nica y Computaci ó n – Noviembre

25 Alcanzar la Meta IEEE - III Reuni ó n de Oto ñ o de Potencia, Electr ó nica y Computaci ó n – Noviembre

26 Algoritmo para Detectar y Salir de Trampas 1) Asignar punto inicial y punto final 2) Detectar que se cayó en una trampa, comparando la última regla ejecutada con alguna regla utilizada anteriormente y aproximadamente en el mismo lugar. 3) Regresar al punto anterior donde se puede aplicar mas de una regla. IEEE - III Reuni ó n de Oto ñ o de Potencia, Electr ó nica y Computaci ó n – Noviembre

27 Algoritmo para Detectar y Salir de Trampas (Cont.) 4) Asignar meta Flotante en forma aleatoria, a la izquierda o derecha de la meta original. 5) Si después de ejecutar una cantidad de reglas, llega o no llega a la meta flotante, se vuelve a asignar la meta original. IEEE - III Reuni ó n de Oto ñ o de Potencia, Electr ó nica y Computaci ó n – Noviembre

28 Algoritmo para Detectar y Salir de Trampas IEEE - III Reuni ó n de Oto ñ o de Potencia, Electr ó nica y Computaci ó n – Noviembre

29 Resultados de la Navegación (simulador) IEEE - III Reuni ó n de Oto ñ o de Potencia, Electr ó nica y Computaci ó n – Noviembre

30 Creación de Mapas Aproximados Al algoritmo se le agregó un módulo, el cual con la ayuda del simulador, y mientras el robot avanza, se encarga de dibujar puntos sobre la pantalla, los cuales, indican la posición aproximada de los objetos que se encuentran a su alrededor. De ésta forma, se plantea la posibilidad de construcción de mapas. IEEE - III Reuni ó n de Oto ñ o de Potencia, Electr ó nica y Computaci ó n – Noviembre

31 Navegación con el Robot Real IEEE - III Reuni ó n de Oto ñ o de Potencia, Electr ó nica y Computaci ó n – Noviembre

32 Navegación con el Robot Real (cont.) IEEE - III Reuni ó n de Oto ñ o de Potencia, Electr ó nica y Computaci ó n – Noviembre

33 IEEE - III Reuni ó n de Oto ñ o de Potencia, Electr ó nica y Computaci ó n – Noviembre Salir al pasillo (pasar por una puerta)

34 Resultados de la Navegación (real) IEEE - III Reuni ó n de Oto ñ o de Potencia, Electr ó nica y Computaci ó n – Noviembre

35 IEEE - III Reuni ó n de Oto ñ o de Potencia, Electr ó nica y Computaci ó n – Noviembre Salir al pasillo (pasar por una puerta)

36 IEEE - III Reuni ó n de Oto ñ o de Potencia, Electr ó nica y Computaci ó n – Noviembre Avanzar por un pasillo

37 Valores de Umbral y Velocidad Valor de Umbral Alto (no puede pasar por la puerta) Valor de Umbral Bajo (puede pasar por la puerta) Alta Velocidad de Desplazamiento (colisión) IEEE - III Reuni ó n de Oto ñ o de Potencia, Electr ó nica y Computaci ó n – Noviembre

38 Conclusiones * El esquema de Representación resultó ser relativamente simple pero bastante eficiente. * El valor del umbral es un parámetro que puede ajustarse independiente de las reglas aprendidas. * Se implantó un esquema de combinación de información de 3 sonares logrando evitar algunos problemas de detección de esquinas y bordes, sin alterar la representación propuesta. * Se propuso e implantó un algoritmo de detección de trampas, basado en la creación de metas flotantes, dando buenos resultados en las pruebas realizadas. * Se redujeron las reglas originales mediante un proceso de generalización hasta un 40%, sin afectar el desempeño del algoritmo. IEEE - III Reuni ó n de Oto ñ o de Potencia, Electr ó nica y Computaci ó n – Noviembre

39 Conclusiones (cont.) * Las reglas aprendidas en un ambiente de entrenamiento, sirvieron para navegar en ambientes simulados parecidos, con distintas ubicaciones de metas y "trampas". * El sistema se probó con el robot real, logrando salir y entrar por puertas estrechas y navegar en pasillos. * Se observó que las reglas aprendidas sirven para evitar obstáculos, navegar en ambientes dinámicos no predecibles y metas en movimiento * Se desarrolló un algoritmo para dibujar el entorno del robot, con el fin de detectar lo que el robot real estaba percibiendo y se vió la viabilidad de este algoritmo para la construcción de mapas. IEEE - III Reuni ó n de Oto ñ o de Potencia, Electr ó nica y Computaci ó n – Noviembre

40 Trabajo Futuro Como trabajo Futuro se puede mencionar lo siguiente: * Agregar otro tipo de sensores para mejorar la adquisición de información del entorno, por ejemplo, láser, infrarrojo, cámara de video, etc. * Mejorar el algoritmo para lograr una mejor ubicación del robot. * Construcción de mapas. * Mejorar el sistema de Aprendizaje. * Ajuste dinámico de velocidad de desplazamiento. IEEE - III Reuni ó n de Oto ñ o de Potencia, Electr ó nica y Computaci ó n – Noviembre

41 IEEE - III Reuni ó n de Oto ñ o de Potencia, Electr ó nica y Computaci ó n – Noviembre Trabajo en equipo

42 IEEE - III Reuni ó n de Oto ñ o de Potencia, Electr ó nica y Computaci ó n – Noviembre FIN Gracias...


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