Intelligente Roboter lectures/2007ws/vorlesung/ir
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- Elvira Sommer
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1 Intelligente Roboter Intelligente Roboter lectures/2007ws/vorlesung/ir Jianwei Zhang Universität Hamburg Fakultät für Mathematik, Informatik und Naturwissenschaften Technische Aspekte Multimodaler Systeme Wintersemester 2007/2008 J. Zhang 1
2 9 Steuerungsarchitekturen Intelligente Roboter Gliederung 1. Grundlagen der Sensorik 2. Winkel und Bewegungen 3. Kräfte und Druck 4. Abstandssensoren 5. Scandaten verarbeiten 6. Rekursive Zustandsschätzung 7. Sichtsysteme 8. Fuzzy-Logik 9. Steuerungsarchitekturen Basisverhalten Subsumption Verhaltensfusion Hierarchische Entwürfe J. Zhang 655
3 9 Steuerungsarchitekturen Intelligente Roboter Gliederung (cont.) Interaktive Architekturen J. Zhang 656
4 9.1 Steuerungsarchitekturen - Basisverhalten Intelligente Roboter Das Perzeption-Aktion-Modell mit Gedächtnis J. Zhang 657
5 9.1 Steuerungsarchitekturen - Basisverhalten Intelligente Roboter Das CMAC-Modell CMAC: Cerebellar Model Articulation Controller (Englisch) The input vector S is modelled as sensory firing cell patterns. The combination of the cell patterns produces an association vector A. This association cell vector multiplied by the weight matrix W produces a response vector P. The CMAC model can be viewed as two mappings: f : S A g : A P S = {sensory input vectors} A = {association cell vectors} P = {response output vectors} J. Zhang 658
6 9.1 Steuerungsarchitekturen - Basisverhalten Intelligente Roboter Das CMAC-Modell CMAC: Cerebellar Model Articulation Controller (Englisch) The input vector S is modelled as sensory firing cell patterns. The combination of the cell patterns produces an association vector A. This association cell vector multiplied by the weight matrix W produces a response vector P. The CMAC model can be viewed as two mappings: f : S A g : A P S = {sensory input vectors} A = {association cell vectors} P = {response output vectors} J. Zhang 658
7 9.1 Steuerungsarchitekturen - Basisverhalten Intelligente Roboter Das CMAC-Modell CMAC: Cerebellar Model Articulation Controller (Englisch) The input vector S is modelled as sensory firing cell patterns. The combination of the cell patterns produces an association vector A. This association cell vector multiplied by the weight matrix W produces a response vector P. The CMAC model can be viewed as two mappings: f : S A g : A P S = {sensory input vectors} A = {association cell vectors} P = {response output vectors} J. Zhang 658
8 9.1 Steuerungsarchitekturen - Basisverhalten Intelligente Roboter Das CMAC-Modell (cont.) J. Zhang 659
9 9.1 Steuerungsarchitekturen - Basisverhalten Intelligente Roboter B-Spline-Modell The B-Spline model is an ideal implementation of the CMAC-Model. The CMAC model provides an neurophysiological interpretation of the B-Spline model. J. Zhang 660
10 9.1 Steuerungsarchitekturen - Basisverhalten Intelligente Roboter B-Spline-Modell The B-Spline model is an ideal implementation of the CMAC-Model. The CMAC model provides an neurophysiological interpretation of the B-Spline model. J. Zhang 660
11 9.1 Steuerungsarchitekturen - Basisverhalten Intelligente Roboter B-Spline-Modell (cont.) J. Zhang 661
12 9.1 Steuerungsarchitekturen - Basisverhalten Intelligente Roboter Alvinn - Visuelle Navigation CMU J. Zhang 662
13 9.1 Steuerungsarchitekturen - Basisverhalten Intelligente Roboter Handlungsorientierte Perzeption J. Zhang 663
14 9.2 Steuerungsarchitekturen - Subsumption Intelligente Roboter Die Subsumptions-Architektur A robot program employing the modelling/planning paradigm is composed of a sequence of steps. These functional units transform a snapshot of sensory data into a series of actions inteded to achieve a specified goal. (Englisch, R. Brooks) J. Zhang 664
15 9.2 Steuerungsarchitekturen - Subsumption Intelligente Roboter Die Subsumptions-Architektur (cont.) A subsumption architecture for a mobile robot Rug Warrior begins with a behaviour called Cruise (moving forward). Follow is triggered by photo-cells to move toward right. Avoid suppresses Follow and Cruise when the near-infrared sensors detect an imminent collision and Escape also helps to avoid obstacles. The highest-level behaviour, Detect-Sound-Pattern caused the robot to play a tune. J. Zhang 665
16 9.2 Steuerungsarchitekturen - Subsumption Intelligente Roboter Die Subsumptions-Architektur (cont.) A subsumption architecture for a mobile robot Rug Warrior begins with a behaviour called Cruise (moving forward). Follow is triggered by photo-cells to move toward right. Avoid suppresses Follow and Cruise when the near-infrared sensors detect an imminent collision and Escape also helps to avoid obstacles. The highest-level behaviour, Detect-Sound-Pattern caused the robot to play a tune. J. Zhang 665
17 9.2 Steuerungsarchitekturen - Subsumption Intelligente Roboter Die Subsumptions-Architektur (cont.) A subsumption architecture for a mobile robot Rug Warrior begins with a behaviour called Cruise (moving forward). Follow is triggered by photo-cells to move toward right. Avoid suppresses Follow and Cruise when the near-infrared sensors detect an imminent collision and Escape also helps to avoid obstacles. The highest-level behaviour, Detect-Sound-Pattern caused the robot to play a tune. J. Zhang 665
18 9.2 Steuerungsarchitekturen - Subsumption Intelligente Roboter Die Subsumptions-Architektur (cont.) A subsumption architecture for a mobile robot Rug Warrior begins with a behaviour called Cruise (moving forward). Follow is triggered by photo-cells to move toward right. Avoid suppresses Follow and Cruise when the near-infrared sensors detect an imminent collision and Escape also helps to avoid obstacles. The highest-level behaviour, Detect-Sound-Pattern caused the robot to play a tune. J. Zhang 665
19 9.2 Steuerungsarchitekturen - Subsumption Intelligente Roboter Die Subsumptions-Architektur (cont.) Inputs from sensors Sensors Interpretation World Modeling Planing Execution Outputs to actuators J. Zhang 666
20 9.2 Steuerungsarchitekturen - Subsumption Intelligente Roboter Die Subsumptions-Architektur (cont.) J. Zhang 667
21 9.2 Steuerungsarchitekturen - Subsumption Intelligente Roboter Die Subsumptions-Architektur (cont.) J. Zhang 668
22 9.2 Steuerungsarchitekturen - Subsumption Intelligente Roboter Foraging and Flocking J. Zhang 669
23 9.2 Steuerungsarchitekturen - Subsumption Intelligente Roboter Cockroach Neuron / Behaviors J. Zhang 670
24 9.2 Steuerungsarchitekturen - Subsumption Intelligente Roboter Steuerungsarchitektur eines Fisches Control and information flow in artificial fish: Perception: sensors, focusser, filter Behaviours: behaviour routines Brain/mind: habits, intention generator Learning: optimization Motor: motor controllers, actuactors/muscles J. Zhang 671
25 9.2 Steuerungsarchitekturen - Subsumption Intelligente Roboter Steuerungsarchitektur eines Fisches Control and information flow in artificial fish: Perception: sensors, focusser, filter Behaviours: behaviour routines Brain/mind: habits, intention generator Learning: optimization Motor: motor controllers, actuactors/muscles J. Zhang 671
26 9.2 Steuerungsarchitekturen - Subsumption Intelligente Roboter Steuerungsarchitektur eines Fisches Control and information flow in artificial fish: Perception: sensors, focusser, filter Behaviours: behaviour routines Brain/mind: habits, intention generator Learning: optimization Motor: motor controllers, actuactors/muscles J. Zhang 671
27 9.2 Steuerungsarchitekturen - Subsumption Intelligente Roboter Steuerungsarchitektur eines Fisches Control and information flow in artificial fish: Perception: sensors, focusser, filter Behaviours: behaviour routines Brain/mind: habits, intention generator Learning: optimization Motor: motor controllers, actuactors/muscles J. Zhang 671
28 9.2 Steuerungsarchitekturen - Subsumption Intelligente Roboter Steuerungsarchitektur eines Fisches Control and information flow in artificial fish: Perception: sensors, focusser, filter Behaviours: behaviour routines Brain/mind: habits, intention generator Learning: optimization Motor: motor controllers, actuactors/muscles J. Zhang 671
29 9.2 Steuerungsarchitekturen - Subsumption Intelligente Roboter Steuerungsarchitektur eines Fisches Control and information flow in artificial fish: Perception: sensors, focusser, filter Behaviours: behaviour routines Brain/mind: habits, intention generator Learning: optimization Motor: motor controllers, actuactors/muscles J. Zhang 671
30 9.2 Steuerungsarchitekturen - Subsumption Intelligente Roboter Steuerungsarchitektur eines Fisches (cont.) J. Zhang 672
31 9.2 Steuerungsarchitekturen - Subsumption Intelligente Roboter Active Vision Architecture J. Zhang 673
32 9.2 Steuerungsarchitekturen - Subsumption Intelligente Roboter Procedural Reasoning System - SRI 1987 J. Zhang 674
33 9.3 Steuerungsarchitekturen - Verhaltensfusion Intelligente Roboter Verhaltensfusion Hierarchische Fuzzy-Regelung eines Roboters J. Zhang 675
34 9.3 Steuerungsarchitekturen - Verhaltensfusion Intelligente Roboter Verhaltensfusion (cont.) Für die Situationsbewertung werden Fuzzy-Regeln benutzt Durch die Situationsbewertung werden 3 Fuzzy-Parameter bestimmt: 1. die Priorität K 2. der Replanning-Selector 3. und NextSubgoal, ob ein Unterziel vorbei ist. Beispiel einer typischen Regel: IF (SL85 IS HIGH) AND (SL45 IS VL) AND (SLR0 IS VL) AND (SR45 IS VL) AND (SR85 IS VL) THEN K IS HIGH AND Replan IS LOW Koordinierung von mehreren Regelbasen: Speed = Speed LCA K + Speed SA (1 K) Steer = Steer LCA K + Steer SA (1 K) J. Zhang 676
35 9.3 Steuerungsarchitekturen - Verhaltensfusion Intelligente Roboter Verhaltensfusion (cont.) Für die Situationsbewertung werden Fuzzy-Regeln benutzt Durch die Situationsbewertung werden 3 Fuzzy-Parameter bestimmt: 1. die Priorität K 2. der Replanning-Selector 3. und NextSubgoal, ob ein Unterziel vorbei ist. Beispiel einer typischen Regel: IF (SL85 IS HIGH) AND (SL45 IS VL) AND (SLR0 IS VL) AND (SR45 IS VL) AND (SR85 IS VL) THEN K IS HIGH AND Replan IS LOW Koordinierung von mehreren Regelbasen: Speed = Speed LCA K + Speed SA (1 K) Steer = Steer LCA K + Steer SA (1 K) J. Zhang 676
36 9.3 Steuerungsarchitekturen - Verhaltensfusion Intelligente Roboter Verhaltensfusion (cont.) Für die Situationsbewertung werden Fuzzy-Regeln benutzt Durch die Situationsbewertung werden 3 Fuzzy-Parameter bestimmt: 1. die Priorität K 2. der Replanning-Selector 3. und NextSubgoal, ob ein Unterziel vorbei ist. Beispiel einer typischen Regel: IF (SL85 IS HIGH) AND (SL45 IS VL) AND (SLR0 IS VL) AND (SR45 IS VL) AND (SR85 IS VL) THEN K IS HIGH AND Replan IS LOW Koordinierung von mehreren Regelbasen: Speed = Speed LCA K + Speed SA (1 K) Steer = Steer LCA K + Steer SA (1 K) J. Zhang 676
37 9.3 Steuerungsarchitekturen - Verhaltensfusion Intelligente Roboter Verhaltensfusion (cont.) Für die Situationsbewertung werden Fuzzy-Regeln benutzt Durch die Situationsbewertung werden 3 Fuzzy-Parameter bestimmt: 1. die Priorität K 2. der Replanning-Selector 3. und NextSubgoal, ob ein Unterziel vorbei ist. Beispiel einer typischen Regel: IF (SL85 IS HIGH) AND (SL45 IS VL) AND (SLR0 IS VL) AND (SR45 IS VL) AND (SR85 IS VL) THEN K IS HIGH AND Replan IS LOW Koordinierung von mehreren Regelbasen: Speed = Speed LCA K + Speed SA (1 K) Steer = Steer LCA K + Steer SA (1 K) J. Zhang 676
38 9.3 Steuerungsarchitekturen - Verhaltensfusion Intelligente Roboter Verhaltensfusion (cont.) Für die Situationsbewertung werden Fuzzy-Regeln benutzt Durch die Situationsbewertung werden 3 Fuzzy-Parameter bestimmt: 1. die Priorität K 2. der Replanning-Selector 3. und NextSubgoal, ob ein Unterziel vorbei ist. Beispiel einer typischen Regel: IF (SL85 IS HIGH) AND (SL45 IS VL) AND (SLR0 IS VL) AND (SR45 IS VL) AND (SR85 IS VL) THEN K IS HIGH AND Replan IS LOW Koordinierung von mehreren Regelbasen: Speed = Speed LCA K + Speed SA (1 K) Steer = Steer LCA K + Steer SA (1 K) J. Zhang 676
39 9.3 Steuerungsarchitekturen - Verhaltensfusion Intelligente Roboter Verhaltensfusion (cont.) Für die Situationsbewertung werden Fuzzy-Regeln benutzt Durch die Situationsbewertung werden 3 Fuzzy-Parameter bestimmt: 1. die Priorität K 2. der Replanning-Selector 3. und NextSubgoal, ob ein Unterziel vorbei ist. Beispiel einer typischen Regel: IF (SL85 IS HIGH) AND (SL45 IS VL) AND (SLR0 IS VL) AND (SR45 IS VL) AND (SR85 IS VL) THEN K IS HIGH AND Replan IS LOW Koordinierung von mehreren Regelbasen: Speed = Speed LCA K + Speed SA (1 K) Steer = Steer LCA K + Steer SA (1 K) J. Zhang 676
40 9.4 Steuerungsarchitekturen - Hierarchische Entwürfe Intelligente Roboter Hierarchie A RCS (real-time Control System) reference model architecture for intelligent system. (Englisch, J. Albus) Processing modes are organised such that the BG (Behaviour Gernation) modules form a command tree. Information in the knowledge database is shared between WM (World Model) modules in nodes within the same subtree. On the right, are examples of functional characteristics of the BG modules and stored by the WM in the knowledge database at each level. J. Zhang 677
41 9.4 Steuerungsarchitekturen - Hierarchische Entwürfe Intelligente Roboter Hierarchie A RCS (real-time Control System) reference model architecture for intelligent system. (Englisch, J. Albus) Processing modes are organised such that the BG (Behaviour Gernation) modules form a command tree. Information in the knowledge database is shared between WM (World Model) modules in nodes within the same subtree. On the right, are examples of functional characteristics of the BG modules and stored by the WM in the knowledge database at each level. J. Zhang 677
42 9.4 Steuerungsarchitekturen - Hierarchische Entwürfe Intelligente Roboter Hierarchie A RCS (real-time Control System) reference model architecture for intelligent system. (Englisch, J. Albus) Processing modes are organised such that the BG (Behaviour Gernation) modules form a command tree. Information in the knowledge database is shared between WM (World Model) modules in nodes within the same subtree. On the right, are examples of functional characteristics of the BG modules and stored by the WM in the knowledge database at each level. J. Zhang 677
43 9.4 Steuerungsarchitekturen - Hierarchische Entwürfe Intelligente Roboter Hierarchie (cont.) J. Zhang 678
44 9.4 Steuerungsarchitekturen - Hierarchische Entwürfe Intelligente Roboter Hierarchie (cont.) J. Zhang 679
45 9.4 Steuerungsarchitekturen - Hierarchische Entwürfe Intelligente Roboter Hierarchie (cont.) J. Zhang 680
46 9.4 Steuerungsarchitekturen - Hierarchische Entwürfe Intelligente Roboter Sensor-Hierarchie J. Zhang 681
47 9.4 Steuerungsarchitekturen - Hierarchische Entwürfe Intelligente Roboter Hierarchie (cont.) J. Zhang 682
48 9.4 Steuerungsarchitekturen - Hierarchische Entwürfe Intelligente Roboter Ein anderes Beispiel: Meystel J. Zhang 683
49 9.4 Steuerungsarchitekturen - Hierarchische Entwürfe Intelligente Roboter Ein anderes Beispiel: Saridis J. Zhang 684
50 9.4 Steuerungsarchitekturen - Hierarchische Entwürfe Intelligente Roboter Eine Architektur für lernende Roboter J. Zhang 685
51 9.4 Steuerungsarchitekturen - Hierarchische Entwürfe Intelligente Roboter Das AuRA-Modell Arkin 86 J. Zhang 686
52 9.4 Steuerungsarchitekturen - Hierarchische Entwürfe Intelligente Roboter Atlantis Nasa Rovers 1991 J. Zhang 687
53 9.5 Steuerungsarchitekturen - Interaktive Architekturen Intelligente Roboter Architektur für interaktive Roboter Perzeption Roboter Umwelt Menschliche Instruktionen Sensorgedächtnis interne Sensoren taktile KMS passive Kameras aktive Kameras Mikrophon Sprachgenerierung Sensor Management Roboterzustände sprachliche Perzeption Visuelle Perzeption J. Zhang 688
54 9.5 Steuerungsarchitekturen - Interaktive Architekturen Intelligente Roboter Architektur für interaktive Roboter (cont.) + Kognition Roboter Handlungsgedächtnis (AG) Wissensbasis Dialoggedächtnis (AG) Szenengedächtnis (AG) Umwelt Menschliche Instruktionen Sensorgedächtnis interne Sensoren taktile KMS passive Kameras aktive Kameras Mikrophon Sprachgenerierung Sensor Management Gestikerkennung Roboterzustände sprachliche Perzeption Visuelle Perzeption Simulation (V.K.) Planung Dialog Sprachproduktion Instruktionsverstehen Sprach -erkennung -verstehen Szenenerkennung sprachliche Perzeption Visuelle Perzeption J. Zhang 689
55 9.5 Steuerungsarchitekturen - Interaktive Architekturen Intelligente Roboter Architektur für interaktive Roboter (cont.) Gesamtarchitektur Roboter Umwelt Menschliche Instruktionen M.G. Primitiv 1 Primitiv Sensorgedächtnis interne Sensoren taktile KMS passive Kameras aktive Kameras Mikrophon Sprachgenerierung Sequenzialisierung Sensor Management sprachliche Perzeption Visuelle Perzeption Monitoring Handlungsgedächtnis (AG) Simulation (V.K.) Planung Wissensbasis Dialog Sprachproduktion Dialoggedächtnis (AG) Instruktionsverstehen Gestikerkennung Sensormotorischesgedächtnis Roboterzustände Szenengedächtnis (AG) Sprach -erkennung -verstehen Szenenerkennung sprachliche Perzeption Visuelle Perzeption J. Zhang 690
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