1. Interacção e Controlo de Sistemas Robóticos Vida Artificial, 2005/2006 Inês Afonso, nº 30106

2. Tópicos Interacção de agentes Arquitecturas de controlo robótico Sistemas Multi-Robot

3. Interacção entre Agentes “A collection of interacting autonomous entities, called ‘agents’, may be capable of creating complex cognitive processes and behaviors, which could not be achieved by a single agent, without the need for outside centralized coordination or control.”

4. Agentes Componente não trivial de um sistema Entidade autónoma  Situada num ambiente  Equipada com um certo grau de inteligência Exemplos de agentes  Software  Computador específico na Internet  Robot  Pessoa

5. Sociedade de Agentes Colecção de agentes interactivos  Homogénea Todos os agentes são idênticos  Heterogénea Agentes com características variadas Aumento da complexidade Difíceis de controlar Realização de um maior número de tarefas

6. Tipos de interacções de agentes Interacção através do ambiente Interacção através de sentidos (Sensing) Interacção através da comunicação

7. Interacção através do Ambiente Mecanismo de interacção através de ambientes partilhados  Forma indirecta  Não existe comunicação explícita  Não existe interacção física entre agentes Exemplo: Estigmergia!

8. Interacção através de Sentidos Interacção local Não requer uma comunicação explícita Capacidade de reconhecimento de outros agentes Usada para modelação de comportamento entre agentes  Decisões e acções de acordo com o comportamento dos outros agentes Exemplo: Bando de pássaros

9. Interacção através da comunicação Comunicação directa Interacção directa entre agentes (agent-direct)  Sistemas específicos  Protocolos standard entre agentes: KQML ou CORBA Disponível para todos os agentes do ambiente (task-related) Pode ser usada para:  Pedidos de informação  Resposta a pedidos

10. Controlo Robótico: Situated Robotics “Situated robotics is the study of robots embedded in complex, often dynamically changing environments. The complexity of the robot control problem is directly related to how unpredictable and unstable the environment is, to how quickly the robot must react to it, and to how complex the task is.”

11. Controlo Robótico Processo de recolha de informação acerca do ambiente através de sensores robóticos Necessário para a tomada de decisões acerca de como agir e as suas execuções no ambiente

12. Arquitecturas de Controlo Reactive control  “Don’t think, react” Deliberative control  “think, then act” Hybrid control  “Think and act, independently in parallel” Behavior-based control  “Think the way you act”

13. Controlo Reactivo Técnica para unir fortemente as entradas sensoriais e as saídas resultantes Permite uma resposta rápida às mudanças e ambientes não estruturados Limitações:  Não capacidade de guardar muita informação de representações internas do mundo  Não aprendizagem ao longo do tempo

14. Controlo Deliberativo Uso de todos os sensores de informação Uso de todo o conhecimento interno  Permite pensar acerca das acções seguintes  Componentes abstractas e simbólicas Planeamento de acções  Pesquisa de todos os estados possíveis de acção  Representação interna do mundo Previsão do futuro Evitar erros passados

15. Controlo Híbrido Combina os dois tipos de arquitecturas anteriores  Resposta em tempo real  Raciocínio e eficiência de decisão “The Three Layer System” Componente Reactiva + Componente Intermediária + Componente Híbrida

16. Controlo baseado em Comportamento Inspirado na Biologia “Behaviors”  Padrões de observação de actividades Interacção entre robots Ambiente envolvente  Introduzidos incrementalmente do simples para o mais complexo  Organizados em camadas Inputs e outputs uns dos outros

17. Domínios de aplicação Sistemas Reactivos  Ambientes que exigem resposta rápida (Ex: obstáculos)  Ambientes altamente estocásticos  Ambientes que podem ser mapeados em entradas- sáidas Sistemas Deliberativos  Ambientes que exigem estratégia e optimização  Ambientes de pesquisa e planeamento

18. Domínios de aplicação Sistemas Híbridos  Ambientes e tarefas em que podem ser empregues modelos internos e de planeamento  Ambientes que exigem poucas respostas em tempo real  Ambientes suficientemente independentes de um raciocínio de alto nível Sistemas baseados em comportamento  Ambiente com mudanças dinâmicas  Necessárias respostas rápidas e adaptativas  Capacidade olhar em redor de modo a aprender com o passado

19. Sistemas Multi-Robot (MRS) Sistema composto por múltiplos robots que interagem entre si  MRS Distribuído  MRS Centralizado

20. MRS: Vantagens Redução do custo total do sistema  Utilização de vários robots simples e baratos em oposição a um robot caro e complexo Aumento da flexibilidade e robustez Ambientes complexos requerem um maior número de robots  Capacidades ou requisitos de pesquisa em demasia para um único robot

21. MRS: Desvantagens Um MRS pobre, com robots individuais que trabalham em objectivos opostos, pode ser menos eficiente que um SRS cuidadosamente criado O gerir da complexidade num MRS pode- se tornar num grande desafio

22. Coordenação baseada em comportamento nos MRS Paradigma popular no controlo dos sistemas Multi-Robot Behaviour-based proporciona uma estreita relação entre percepção e acção  Ferramenta eficaz em ambientes extremamente dinâmicos e não lineares Capacidade de análise formal e de síntese  Métodos formais de análise e síntese tornaram-se tratáveis e eficazes na produção de diferentes níveis de comportamento

23. Conclusão Interacção e controlo não existem isoladamente Possibilidades e potencialidades ilimitadas da coordenação baseada em comportamento nos MSR  Diferentes estratégias de coordenação e compreensão  Domínios de aplicações mais vastos

24. Referências Bibiográficas Chris Jones, Maja J Matarić, Barry Werger, “Cognitive Processing through the Interaction of Many Agents”, in Encyclopedia of Cognitive Science, Nature Publishing Group, Macmillan Reference Limited, Nov 2002 Jones and Maja J. Mataric, "Behavior-Based Coordination in Multi- Robot Systems", Autonomous Mobile Robots: Sensing, Control, Decision-Making, and Applications, Sam S. Ge and Frank L. Lewis, eds., Marcel Dekker, Inc., 2005. Maja J Matarić, “Situated Robotics”, in Encyclopedia of Cognitive Science, Nature Publishers Group, Macmillian Reference Ltd., 2002.