Arquitecturas Basadas - profesaulosuna.com MATLAB R… · • El circuito neuronal ... • MEMORIA...

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Arquitecturas Basadasen el Comportamiento

Referencias

• (Arkin, 98) “Behavior-Based Robotics”• (Brooks, 99) “Cambrian Intelligence”• (Russell & Norvig, 96) “Inteligencia Artificial”• (Connell, 90) “Minimalist Mobile Robotics”

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Arquitectura?

“La arquitectura de un robot definirá como seorganizará la producción de acciones a partirde percepciones”

PERCEPCIÓN ACCIÓN

ENTORNO

INTELIGENCIA

Paradigma tradicional

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Antecedentes

Cibernética:

El control y la comunicaciónen animales y máquinas

(N. Wiener, 1948) “Cybernetics”

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Antecedentes

(W. Grey Walter, 1953) “Machina Speculatrix”Algunos principios generales de diseño:

• Parsimonia• Exploración• Atracción• Aversión• Discernimiento

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“Grey Walter’s tortoise”

Algunos comportamientos implementados:

• Buscar la luz• Avanzar hacia la luz débil• Escapar de la luz brillante• Evitar obstáculos• Recargar baterías

Antecedentes

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Grey's turtles using LEGO Mindstorms

http://www.plazaearth.com/usr/gasperi/walter.htm

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Ejemplos con LEGO Mindstorms

Robo Sports (9730)Vision Command (9731)

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Extreme Creatures (9732) Exploration Mars (9736)

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Droid Developer Kit (9748) Dark Side Developer Kit (9754)

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(McCarthy et al., 1955) “Artificial Intelligence”

“An intelligent machine would tend to build up within itself an abstract model of the environment in which it is placed.

If it were given a problem it could first explore solutions within the internal abstract model of the environment and then attempt external experiments”

Marvin Minsky:

Antecedentes

http://www.media.mit.edu/people/minsky/minsky.html

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(Boden, 1995)

La IA clásica se caracteriza por:

1.- La habilidad para representar una estructurajerárquica mediante la abstracción

2.- El uso de representaciones simbólicas explícitas para incorporar conocimiento del entorno

Antecedentes

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La Planificación de Tareas en I.A. “clásica”

representaciónformal

búsqueda de lasolución

problema resultados

proceso de abstracción: Síntesis que conserva las característicasprincipales, a fín de conseguir una solución de forma automática

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Ejemplo: “El Mundo de los Bloques”

A

C

B

A

C

B

Estado inicial Estado final

Secuenciade operaciones

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AC

B

Estado inicial

AC

BC

AC

B

MOVE(B,T,C)

MOVE(C,A,B)MOVE(C,A,T)

AB

CB

A

MOVE(B,T,C)

CBA

MOVE(A,T,B)

Estado objetivo

MOVE(B,T,A)

MOVE(A,T,B)MOVE

(A,T,C)

BCA

MOVE(A,T,C)

Ejemplo: “El Mundo de los Bloques”

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(Marvin Minsky, 1986) “The Society of Mind”

Plantea sistemas multiagente comobase de toda inteligencia.

Así, el comportamiento inteligente puede emerger de la interacción deestos agentes simples.

Antecedentes

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(Rodney Brooks, 1991) “New approaches to robotics”

“Situatedness”. Un robot es una entidad “situada” e inmersaen el mundo real. No opera sobre abstracciones sino sobresu propio entorno.

“Embodiment”. Un robot posee una presencia física (cuerpo).Esta realidad espacial conlleva consecuencias en susinteracciones dinámicas con su entorno que son imposiblesde simular mediante ordenador de forma completa.

Antecedentes

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Shakey (Nilsson, 1969) vs Herbert (Connell, 1990)

Antecedentes

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W. K

öler

, (C

anar

ias,

1914

)

Ejemplo de arquitectura clásica

El problema del mono ylos plátanos con Shakey

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Propiedades

• Inteligencia emergente• Fusión a bajo nivel de percepción y acción• Paralelismo• Rechazo de las representaciones simbólicas• Uso activo del mundo (entorno)• Minimalismo

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La Inspiración Biológica: “Animal Behavior”

Qué ofrece el comportamiento animal a la Robótica?

• Neurociencias. “Estudio de la anatomía, fisiología, bioquímica y biología molecular de los sistemas nerviosos”

• Psicología. “Estudio de la mente y el comportamiento”

• Etología. “Estudio del comportamiento animal en condicionesnaturales (incluyendo su ambiente natural)”

Biological behavior vs behavior-based robotics

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Bases Neurocientíficas para el comportamiento

Qué necesitamos saber acerca del sistema nervioso

central para comprender la conversión del estímulo en

la respuesta que genera un comportamiento ?

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• El circuito neuronal.

• Estructura y función cerebral.

• Modelos abstractos de las Neurociencias.-Esquemas vs Redes Neuronales


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• El circuito neuronal


• La Neurona, componente elemental del sistema nervioso.

• Neurotransmisores básicos: se excitan ó se inhiben

• Paralelismo inherente al procesamiento neuronal

• Ej. de sistemas neuronales especializados clarificados por

los neurocientíficos:

+ El “sonar” del murciélago

+ Coordinación visuomotora en moscas y ranas

+ Locomoción en la cucaracha

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• Regiones corticales “que” y “donde” asociadas con elprocesamiento visual.

• Evidencia Neurofisiológica de distinción entre el controldel comportamiento sobre acciones sensomotoras reflejase intencionadas.

• Mecanismos asociados a las memorias a largo y corto plazo.

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• MEMORIA A CORTO PLAZO (MCP). La información almacenadapersiste por periodos de segundos a minutos. Se denomina tambiénmemoria de trabajo. Relacionada con el aprendizaje motor y lashabilidades perceptuales.

• MEMORIA A LARGO PLAZO (MLP). La información almacenadapersiste por periodos superiores a 24 horas. Ilimitada en su capacidadpero menos precisa que la MCP. El hipocampo en el cerebro es la regióndonde se aprecia el proceso de transferencia de información desde laMCP a la MLP.

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• Modelos abstractos de las Neurociencias.


Comportamiento

Esquema(descomposición funcional)

Redes Neuronales(estructura + función)

Modelo Comportamental

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• Modelos abstractos de las Neurociencias.


• Esquema. Unidad básica de comportamiento a partir de la cual pueden construirse acciones complejas; incorpora el conocimiento de cómo actuar o percibir así como el proceso computacional por el cual se realiza.Proporciona un método para codificar comportamiento robóticocon una granularidad más burda que las redes neuronales,manteniendo los aspectos de control concurrente cooperativo-competitivo usuales en los modelos neurocientíficos.

• Redes Neuronales. (Modelos Conexionistas)

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Ejemplo de Modelo de Red Neuronal: El Perceptrón (Rosenblat, 58)


X1

X2

X3

Xn

INPUT(vector binario)

Σ Θ OUTPUT

w1

w2

w3

w4

Pesos sinápticos

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La Psicología se centra en el estudio de la mente, dejando a un ladoel cerebro.

Existen leyes físicas que describen las relaciones entre la intensidadde un estímulo físico y su intensidad percibida por un observador (Pani, 1996).

La escuela “comportamental” aparece en la psicología aprox. 1910.Nutriendose exclusivamente de los datos observados en el comportamiento de un organismo vivo.

Bases Psicológicas para el comportamiento

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“Psicología Ecológica” (Gibson, 1979):


+ El entorno es aquello que los organismos perciben. Luego no se reduceal mundo descrito por las leyes de la física.

+ El observador y el entorno se complementan mutuamente.

+ La percepción de superficies es un potente mecanismo de comprensióndel entorno.

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“Psicología Cognitiva” (Eysenck, 1993):


+ Una serie de subsistemas procesan la información del entorno(e.g. Estímulo->atención->percepción->planificación->decisión->respuesta).

+ Dichos subsistemas individuales transforman los datos sistemáticamente.

+ El procesamiento de información humano está fuertemente correlacionadocon el de los ordenadores.

+ El procesamiento “bottom-up” se inicia por el estímulo, y el “top-down” porlas intenciones y expectativas.

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La Etología trata del estudio del comportamiento animal en suhabitat. Lo que implica que sus respuestas carecen de significadofuera de su entorno natural.

Areas primarias de comportamiento (McFarland, 1981):causalidad, supervivencia, desarrollo, y evolución.

Bases Etológicas para el comportamiento

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Categorías en el comportamiento animal (McFarland, 1981):


+ Reflejosrespuestas rápidas, automáticas e involuntarias, disparadas por un ciertoestímulo proveniente del entorno. Persisten solo en la medida que dura elestímulo. La intensidad en la respuesta se correlaciona con la intensidaddel estímulo.

+ “Taxismos”comportamiento que orienta el desplazamiento de un animal a causa de unestímulo externo (lo atrae o repele). Dicho estímulo puede ser visual,mecánico, químico, o electromagnético.

+ Patrones de acciones fijassu respuesta se dispara por un estímulo pero persiste en el tiempo cuandoeste desaparece. Su intensidad y duración no dependen de la intensidad yduración del estímulo, a diferencia del comportamiento reflejo.

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El comportamiento intencionado estará gobernado no sólo por estímulos externos provenientes del entorno, sino también por estímulos internos al organismo, como el apetito, etc.

“Nicho ecológico” (McFarland, 1981). Status de un animal en su comunidad, en términos de sus relaciones con los enemigos, la comida, etc. Se trata de un lugar donde el animal coexiste con su entorno.

“Schemas” (Lorenz, 1981). Mecanismos de comportamiento innato.

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El comportamiento complejo puede construirse a partir de otros comportamientos más simples.

Estrategias perceptuales deberían ajustar su respuesta únicamente a los estímulos específicos del entorno relebantes para las respuestas en situaciones específicas.

Comportamientos competitivos deben coordinarse por selección o algún otro medio.

El comportamiento robótico debería buscar su nicho ecológico particular.

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Ejemplo de sistema robótico inspirado en el comportamiento animal: “Locomoción en la

cucaracha”.

SENSOR COMPORTAMIENTO

Ingerir

Buscarcomida

Seguirdirección

Merodear

Boca (táctil)

Boca (químico)

Antenas (táctil)

Antenas (químico)

“Ojo, se intenta incorporar en elrobot los algoritmos de controlneuronal observados.”

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Ejemplo de sistema robótico inspirado en el comportamiento animal: “Braceo del primate”.

“Ojo, no se intenta incorporar en elrobot el modelo neurofisiológico observado en el primate, solo losaspectos externos de locomoción.”

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Qué ofrece el comportamiento animal a la Robótica?RESUMEN

• El comportamiento animal provee+ una definición de inteligencia.+ una prueba de la existencia para la creación de sistemas móviles inteligentes.+ modelos que la robótica puede imitar o en los que puede inspirarse.

• Las Neurociencias proveen una base para la comprensión y modelado de los circuitos subyacentes al comportamiento biológico.

• La robótica puede observar la neurociencia desde diferentes niveles:+ a nivel celular de neuronas.+ a nivel de organización de la estructura cerebral.+ a nivel abstracto basado en modelos computacionales. (e.g. Redes neuronales)

• Los modelos psicológicos se dirigen al concepto de mente y comportamiento dejando a un lado el cerebro.

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• Diferentes escuelas de pensamiento en psicología proveen+ Comportamentalismo: el uso de mecanismos estímulo-respuesta para la expresión de comportamientos.+ Psicología ecológica: captura la relación de un agente con su entorno.+ Psicología cognitiva: mediante modelos computacionales describe el comportamiento de un agente en su entorno.

• La etología se relaciona con el comportamiento de los animales en su entorno natural

+ La definición de clases de comportamiento, incluyendo reflejos, taxismos, y patrones estereotipados, provee un lenguaje útil para el comportamiento robótico a nivel operacional.+ Mecanismos de comportamiento innato (e.g. “Schemas”) proveen un medio para coordinar múltiples comportamientos competitivos.+ El concepto de “nicho ecológico” permite a la robótica considerar como situar a un robot dentro de su entorno y como ser un competidor satisfactorio.

Qué ofrece el comportamiento animal a la Robótica?RESUMEN

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• Comprender el significado de “comportamiento robótico”

• Discernir los distintos métodos que pueden usarse para expresar y codificar estos “comportamientos”

• Aprender métodos para componer y coordinar “comportamientos”múltiples

• Comprensión básica de las elecciones de diseño relativo a los sistemas robóticos basados en el “comportamiento”

Resultado: “Robot Behavior”

Objetivos:

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Se trata de una reacción a un estímulo


Definición de “comportamiento robótico”:

Incorpora un acople directo entre percepción y acción, eludiendo las representaciones abstractas.

Definición de “sistema robótico reactivo”:

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• Los “comportamientos” sirven de bloques de construcción básicos para las acciones robóticas.

• Se evita el uso explícito de representación abstracta del conocimiento en la generación de una respuesta.

• Modelos del comportamiento animal sirven a menudo como base para estos sistemas.

• Se trata de sistemas inherentemente modulares desde una perspectiva de diseño de “software”.

Características de un “sistema robótico reactivo”:

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• Cuáles son los bloques comportamentales correctos?.

• Qué es en realidad un comportamiento primitivo?.

• Cómo se coordinan de forma efectiva estos comportamientos?.

• Cómo se vinculan estos comportamientos a sensores y actuadores?.

Bases para la robótica comportamental:

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• Diseño guiado por modelos etológicos

• Diseño basado en “actividad situada”

• Diseño conducido por la experimentación

Metodologías para el diseño de comportamientos robóticos:

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• Diseño guiado por modelos etológicos

Consulta de Literatura Etológica

Extraer Modelo

Exportar Modelo al Robot Realzar Modelo

Ejecutar Experimentos con el Robot

Evaluar ResultadosGuiar NuevosExperimentos

Biológicos

Resultado

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• Diseño basado en “actividad situada”

Dinámica del Agente en su Entorno

Partición en Situaciones

Crear Respuestas Situacionales

Realzar, Expandir,Corregir RespuestasComportamentales

Exportar Comportamientos al Robot

Evaluar Resultados

Resultado


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• Diseño conducido por la experimentación

Construir Sistema Mínimo


Evaluar ResultadosAñadir nuevas Competencias

Comportamentales

Resultado

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Clasificación Genérica de Comportamientos Robóticos

Exploración/Direcccional (mover en una dirección general)“basados en cabecera”“merodear”

Orientado a Objetivo Apetecible (mover hacia un atractor)“atractor de objeto discreto”“atractor de area”

Aversivo/Proteccionista (prevenir colisiones)“evitar objetos estacionarios”“eludir objetos en movimiento” (esquivar, escapar)“agresión”


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Seguimiento de Caminos (mover en un camino designado)“seguir camino”“navegación en pasillos”“seguir líneas”

Posturales“equilibrio”“estabilidad”

Caminantes (para robots con patas)“control de la marcha/paso”


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Específicos de un Manipulador (para control del brazo)“alcance/aproximación”

Mano diestra/ pinza (para manipular objetos)“agarre”“envolvimiento”


OJO,Cualquiera de los comportamientos descritos requiere soporte perceptual!

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Un método no formal: “Diagramas Estímulo-Respuesta” (SR)


COMPORTAMIENTOESTÍMULO RESPUESTA

IR-A-CLASELOCALIZAR CLASE

EVITAR-OBJETODETECTAR OBJETO

ESQUIVAR-ESTUDIANTEDETECTAR ESTUDIANTE

SEGUIR-DERECHODETECTAR CAMINO

CEDER-EL-PASODETECTAR PRIORIDAD

ACCIÓN

CO

OR

DIN

AD

OR

Ej. “Robot navegador”

Expresión de Comportamientos

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Métodos formales. Ventajas que ofrecen:


• Pueden utilizarse para verificar las hipótesis del diseñador.• Pueden facilitar la generación automática de los sistemas de control.• Proveen un lenguaje común completo para la expresión del

comportamiento.• Proveen un marco para conducir el análisis formal de las propiedades de

un programa específico, su adecuación, y completitud.• Proveen soporte para el diseño de lenguajes de programación de alto nivel.


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Métodos formales. Dos estrategias representativas serían:


• “Robot Schema” (RS). (Lyons & Arbib, 1989)

• Automata Situado. (Kaelbling & Rosenschein, 1991)

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Codificación

Para codificar la respuesta comportamental debemos establecer una aplicación biyectiva entre el plano del estímulo y el plano motor.

Un comportamiento se expresará (E, R, β), dondeE = dominio de todos los estímulos interpretablesR = rango de las posibles respuestasβ = la aplicación β: E → R

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Ensamblando Comportamientos

Comportamiento Emergente.

• Emergencia es la aparición de propiedades nuevas en sistemas completos (Moravec, 1988).

• La funcionalidad global emerge de la interacción en paralelo de comportamientos locales (Steels, 1990).

• La inteligencia emerge de la interacción de los componentes del sistema (Brooks, 1991).

• La funcionalidad emergente aparece en virtud de la interacción entre componentes no designados para dicha función en particular (McFarland & Bosser, 1993).

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Ensamblando Comportamientos

Coordinación Comportamental.

• Métodos Competitivos.+ Arbitraje via red de supresiones

+ Arbitraje via acción-selección

+ Coordinación basada en votos

• Métodos Cooperativos.+ Fusión comportamental via suma vectorial

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Coordinación Comportamental

Ejemplo de Método Competitivo: “Arbitraje via red de supresiones”

COMPORTAMIENTO 4

COMPORTAMIENTO 3

COMPORTAMIENTO 2

COMPORTAMIENTO 1

PER

CE P

CIÓ

N

RESPUESTA DEL COMPORTAMIENTOACTIVO SUPERIOR

“COORDINACIÓN BASADA EN

LA PRIORIDAD”

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Ejemplo de Método Competitivo: “Arbitraje via acción-selección”

COMPORTAMIENTO 4

COMPORTAMIENTO 3

COMPORTAMIENTO 2

COMPORTAMIENTO 1

RESPUESTA DEL COMPORTAMIENTO

CON NIVEL MAYOR DEACTIVIDAD

“COORDINACIÓN POR ACCIÓN-SELECCIÓN”

PER

CE P

CIÓ

N

R = RMAX(act(B1),

act(B2),act(B3),act(B4))

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Ejemplo de Método Competitivo: “Coordinación basada en votos”

COMPORTAMIENTO 4

COMPORTAMIENTO 3

COMPORTAMIENTO 2

COMPORTAMIENTO 1


CON MÁS VOTOS

“COORDINACIÓN BASADA EN VOTOS”

PER

CE P

CIÓ

N

R = RMAX(votos(R1), votos(R2), votos(R3), votos(R4))

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Ejemplo de Método Cooperativo: “Fusión comportamental via vector suma”

COMPORTAMIENTO 4

COMPORTAMIENTO 3

COMPORTAMIENTO 2

COMPORTAMIENTO 1


FUNDIDO

PER

CE P

CIÓ

N

R = Σ (Gi * Ri)

Σ

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“Robot Behavior”RESUMEN

• Los “comportamientos” generan una respuesta motora a partir de un estímulo perceptual dado.

• Los sistemas puramente reactivos eluden el uso de representación explícita del conocimiento.

• Dichos sistemas son inherentemente modulares en diseño y facilitan la reutilización de software.

• Modelos biológicos sirven a menudo de base para el diseño de estos sistemas.

• Se han presentado tres paradigmas de diseño distintos:• Diseño guiado por modelos etológicos• Diseño basado en “actividad situada”• Diseño conducido por la experimentación

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“Robot Behavior”RESUMEN

• La presencia de un estímulo es necesaria pero no suficiente para evocar una respuesta motora. Unicamente cuando dicho estímulo supera un determinado valor umbral (τ) se producirá dicha respuesta.

• Codificación de la respuesta:• Discreta, existiendo un conjunto enumerado de respuestas• Continua, donde un espacio infinito de respuestas es posible

• El comportamiento emergente es producto de la complejidad de la relación entre un agente robot y el entorno real que elude modelos analíticos.

• Los dos mecanismos primarios para coordinación de comportamientos son la competición y la cooperación.

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Arquitecturas basadas en el comportamientoCRITERIOS DE EVALUACIÓN

• Paralelismo.

• Hardware.

• Nicho.

• Modularidad.

• Robustez.

• Oportunidad.

• Flexibilidad en tiempo de ejecución.

• Actuación efectiva.

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Arquitectura de la subsunción (A.S.)

¿Qué quiere decir subsunción?

Subsunción1 f. Acción de subsumir.

Subsumir (del lat. sub, bajo + sumere, tomar)1 tr. Incluir algo como componente en una síntesis o

clasificación más abarcadora.

2 Considerar algo como parte de un conjunto más amplio o como caso particular sometido a un principio o norma

general.

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• Propuesta por Brooks en 1986 (MIT)• Para robots móviles autónomos• Inspiración:

“modelos percepción – acción en seres vivos”

RealComplejo

ImpredecibleSencillo

SencilloComplejo

EntornoAgente

Toy problems

Robots de verdad

Orígenes(A.S.)

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• Debe actuar apropiadamente en un entorno dinámico.

• Debe ser robusta respecto al entorno.

• Debe ser capaz de manejar varios objetivos, según las

circunstancias.

• Debe hacer algo en su entorno, tener algún propósito.

Metodología: diseñar criaturas(A.S.)

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Entorno

Percepción Acción

Inteligencia

Inteligencia: Paradigma tradicional(A.S.)

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Entorno

Percepción Acción

Inteligencia!

Nuevo paradigma(A.S.)

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• No hay representación explícita del conocimiento (“the

world is its own best model”).

• Sistema distribuido en oposición a centralizado.

• Respuesta refleja a los estímulos.

• Agentes organizados en niveles.

Los sencillos se combinan para formar otros más

complejos.

Factores clave de la subsunción(A.S.)

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• Descomposición en módulos, según la función.

sensores actuadores

percepción

modelización

planificación

ejecución

Diseño tradicional para el control de unrobot móvil

(A.S.)

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• Descomposición en comportamientos, que resuelven tareas.

sensores actuadores

evita obstáculos

avanza

explora

construye mapas

registra cambios

identifica objetos

predicción dinámica del entorno

Diseño alternativo(A.S.)

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• Definir una jerarquía de tareas, de sencillas a complejas.

• Implementar el comportamiento que resuelve la tarea más sencilla.

• Implementar el siguiente comportamiento sobre el anterior.

Arquitectura de niveles(A.S.)

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sensores actuadoresnivel 0

nivel 1

nivel 2

nivel 3

El nivel superior subsume el nivel inferior.

Niveles de control(A.S.)

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• Bloques básicos: procesadores y mensajes.

• Procesador: autómata finito.

• Mensajes: asíncronos.

• No hay memoria global compartida.

• No hay control central.

• Niveles superiores pueden inhibir señales de niveles inferiores.

Estructura de los niveles(A.S.)

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• Consecución de múltiples objetivos concurrentemente.

• Utilización de sensores, sin necesidad de construir una representación.

• Robustez: los niveles inferiores garantizan el funcionamiento.

• Extensibilidad: añadir nuevos niveles, nuevos procesadores, ...

Ventajas de esta arquitectura(A.S.)

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• Evitar obstáculos.• Seguir fuente de luz.

sensores avanzar

seguir

S

evitar

retroceder

S

S

motores

fotodetector

detector IR

parachoques

Ejemplo de arquitectura para robotmovil autónomo

(A.S.)

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Comportamiento emergente(A.S.)

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5/17/2004 79

Niveles:1. Standup2. Simple walk3. Force balancing4. Leg lifting5. Whiskers6. Pitch stabilization7. Prowling8. Steered prowling

Ejemplo: Robot insecto(A.S.)

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Genghis: Niveles básicos(A.S.)

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Genghis: Niveles básicos

MODULOCOMPORTAMENTALINPUTS OUTPUTS

ResetSupresor

Inhibidor

R

S

I

AFSM (Augmented Finite State Machine)

(A.S.)

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Genghis: Red completa(A.S.)

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Aplicaciones de exploración(A.S.)

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• ¿Cuál es la complejidad máxima del entorno que se

puede manejar?

• ¿Cuál es el límite en número de sensores y

actuadores?

• ¿Cuántos niveles pueden contemplarse?

Cuestiones abiertas(A.S.)

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• Correlación con el entorno

• Poder predictivo

La Representación del Conocimiento(R.C.)

Características de la R.C. (Steels, 1995):

Observación: El debate sobre el papel del CONOCIMIENTOno reside en si es útil sino en como se implementaéste dentro de un sistema robótico.

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Compromisos en el uso del Conocimiento(R.C.)

Entornopredecible

Utilidad delconocimiento

Importancia dela sensorización

Dificultad dela sensorización

Célularobotizada

Navegación“indoor”

Navegación“outdoor”

Entornosdinámicos conincertidumbre

Entornosaltamenteestructurados

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Horizonte Temporal del Conocimiento(R.C.)

Mapas A Priori

AdquisiciónSensorial de Mapas

PuramenteReactivo

CONOCIMIENTO PERSISTENTECONOCIMIENTO TRANSITORIO

Instantáneo Memoria a Corto-Plazo Memoria a Largo-Plazo

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Memoria a Corto-Plazo(R.C.)

ProcesoPerceptualSensores

RESPUESTAESTÍMULO

Memoria aCorto-Plazo

ComportamientoMotor

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Representación en “grid”(Regiones teseladas en el entorno del robot. Se caracterizan porsu resolución, forma y uniformidad)

Ejemplos de “grid”:

“regular grid” “sector grid” “quadtree”

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Aplicación: “Evitación de obstáculos”

Detecciónde Obstáculos

Lecturasdel Sonar

GRIDSeleccionaDirecciónLibre delEspacio

Respuesta

“Histograma Polaruni-dimensional”

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Memoria a Largo-Plazo(R.C.)

La representación del mapa se obtiene por:• Información Métrica• Razonamiento Cualitativo

Integración de mapas cualitativos en una arquitectura de Subsunción (Mataric, 1992)

Trazado de Fronteras

Detección de “Landmarks”

Navegación Dirigida a Objetivoy Aprendizaje del Mapa

SEN

SOR

ES

Respuesta

“Landmarks”

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Memoria a Largo-Plazo(R.C.)

Arquitectura de Control Acción-Selección (Simmons & Koenig, 1995)

INTERPRETACIÓN

ESTIMACIÓN DELA POSICIÓN

PLANIFICADOR

SEN

SOR

ES

Respuesta

OB

JETI

VO

S

CONTROLADOR

ACCIÓN SELECCIÓN

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Representación Perceptual(R.C.)

Control del Flujo para Interpretación Funcional (Stark & Bowyer, 1994)

CaracterísticasObjeto 3D

Identificacióndel ElementoFuncional

Imagen deEntrada

Establecer OrdenPosibles ObjetosCategorías

Testear RankingCategoríasRemanentes

ConducirAnálisis deForma

Medida FuncionalSupera Umbral?

No Si

MostrarResultados

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Resumen(R.C.)

•Cuanto más predecible sea el entorno, más útil será la R.C.•Dos importantes características del conocimiento incluyen su poder predictivoy la necesidad de que la información almacenada esté en correlación con el entorno.•El conocimiento puede caracterizarse en tres formas primarias: explicitamente,implicitamente y tácitamente.•Existen evidencias de la psicología cognitiva de que los procesos mentales requierenvarias formas de representación del conocimiento.•El uso de R.C. conlleva dificultades en los sistemas comportamentales:

+ La información almacenada puede ser imprecisa o a destiempo+ El robot debe localizarse así mismo dentro del marco elegido para la R.C.

•La primera ventaja de la R.C. se relaciona con su habilidad para inyectar informaciónmás allá del rango sensorial inmediato en el sistema de control del robot.•Ejemplos de R.C explícita usados en robótica comportamental incluyen la memoriacomportamental a corto-plazo, los mapas cognitivos derivados de sensores, y lasrepresentaciones de mapas derivados a priori.

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Resumen(R.C.)

•Los mapas de memoria a largo-plazo son o métricos o cualitativos. Los mapasmétricos usan valores numéricos para almacenar posiciones de eventos observados.Los mapas cualitativos usan valores relacionales.•La noción de lugares distintivos es central en el uso de mapas cognitivos derivadosde sensores.•Los mapas cualitativos soportan capacidades de navegación general y puedenproveer soporte comportamental para alcanzar un objetivo, evitando obstáculos,invocando transiciones comportamentales, localización, y otras actividades rela-cionadas.•Representaciones derivadas de mapas a priori ofrecen al robot información consi-derando lugares donde nunca ha estado anteriormente.•Los mapas cognitivos de la MCP y la MLP se relacionan con el “donde” de lamemoria; las representaciones perceptuales se relacionan con el “que”.

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Objetivo: Recoger latas vacías

Caso de Estudio: “Herbert” (Connell,1990)(Ejemplo de arquitectura reactiva)

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Principios de diseño

Herbert

Enfoque para el control del robot derivado de unaperspectiva etológica:

•“Existe una colonia de agentes localmente autónomosque coordinan sus acciones para guiar al robot”

•“Utiliza el entorno en lugar de una representación del mundo”

•“No se utilizan estados persistentes”

•“Similar a “The Society of Mind” (Minsky, 86)”

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Principios de diseño

Herbert

Ventajas:

•“Si falla un agente se produce una degradación suave”

•“Facilita el incremento de su capacidad añadiendonuevos agentes”

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Manipulación

Herbert

Sensorización de la garra

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Manipulación

Herbert

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Manipulación

Herbert

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Manipulación

Herbert

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Manipulación

Herbert

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Visión

Herbert

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Visión

Herbert

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Visión

Herbert

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Navegación

Herbert

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Navegación

Herbert

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Navegación

Herbert

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El futuro?

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