Aufgabenorientierter Aktionsplaner

Transkript

1 Aufgabenorientierter Aktionsplaner Andreas Dubs HAW Hamburg Fakultät Technik und Informatik Department Informatik 14 Juni / 30

2 1 Motivation 2 Architekturen 3 verwandte Arbeiten BDI-Konzept KAMRO 4 aktuelle Projekte 2 / 30

3 Motivation 3 / 30

4 Roboterorientiert explizite Bewegungs-oder Greiferbefehle Der Programmierer legt fest, wie der Roboter eine Aufgabe zu lösen hat spezielle Roboterprogrammiersprache enthält zusätzlich roboterspezifische Datentypen und Funktionen Datentypen zur Geometrie (Transformationsmatrizen) Funktionen zur Kinematik Funktionen zur Auswertung der Sensoren 4 / 30

5 Aufgabenorientiert Programmierer legt nur noch fest, was der Roboter tun soll höhere Abstraktionsebene autonome mobile (intelligente) Roboter Einbeziehung von Sensoren Weltmodellierung Aktionsplanung Optimierung 5 / 30

6 häufige Problemen großer Speicherbedarf oft enorme Rechenleistung erforderlich vereinfachtes, unvollständiges Weltmodell Konstruktion des Weltmodells aus fehlerhaften Sensordaten Veränderung der Welt zwischen der Aufnahme der Sensordaten, Planung und Ausführung einer Aktion kann zu misslungenen Plan führen Kollisionsvermeidung 6 / 30

7 Architekturen 7 / 30

8 Klassifikation Aktionsplaner hängt von der Architektur ab zwei Gegensatzpaare funktionsorientiert (deliberativ) - verhaltensorientiert (reaktiv) hierarchisch - verteilt Abbildung: Arten der Architektur 8 / 30

9 Funktionsorientierte (deliberative) Architektur Bildung eines Weltmodells erforderlich Planung der Aktionen im Weltmodell zur Erreichung von Zielen Ausführung der geplanten Aktionen vorausschauende Planung erfordert ein genaues Weltmodell alle kausale Konsequenzen der Aktionen sind bekannt Vorteil: Planung der Aktionen Nachteil: eventuell veraltetes Weltmodell 9 / 30

10 Hierarchisch funktionsorientierte Architektur Abbildung: Typische hierarchisch funktionsorientierte Architektur [Zweigle] 10 / 30

11 Verteilte funktionsorientierte Architektur keine Hierarchien Kooperation spezialisierter und unabhängiger Teilsysteme zentraler Kommunikationsmechanismus Abbildung: Typische verteilte funktionsorientierte Architektur [Zweigle] 11 / 30

12 Verhaltensorientierte (reaktive) Architektur Gegenteil zu deliberativen Modells einfachste Softwarearchitektur für autonome Roboter Verhalten des Roboters definiert durch Ansammlung von Regeln Sensoreingaben werden über alle Regeln iteriert Ausgänge dieser Regeln bestimmen die Reaktion des Roboters Regeln besitzen keinen von außen beobachtbaren Zustand Vorteil: Geschwindigkeit/Reaktionszeit Nachteil: kein internes Weltmodell, lernt nicht, kann keine optimalen Routen und Langzeitstrategien planen 12 / 30

13 Hierarchisch verhaltensorientierte Architektur Beispiel: Subsumptionsarchitektur wurde von R. A. Brooks am Massachusetts Institute of Technology entwickelt in verschiedenen Verhaltensebenen angeordnet hierarchische Struktur der Kompetenzebenen höhere Ebenen überschreiben die Ausgaben von niedrigeren Ebenen (Prioritäten) als reflexives System hervorragend geeignet Aktionsplanung ist sehr schwer oder gar nicht realisierbar 13 / 30

14 Hierarchisch verhaltensorientierte Architektur Abbildung: Subsumptionsarchitektur [Zweigle] 14 / 30

15 Verteilte verhaltensorientierte Architektur Menge von unabhängigen Teilsystemen mit identischen Verhaltensmustern»Konkurrierende«Verhaltensmuster Priorisierung über Arbitrierungsprozess Einsatz für kooperative Roboter Beispiel: Multi-Agenten-Systeme Selbstorganisation Verhandlung assoziative Speicherung von Information Erkennung von bestimmten Mustern 15 / 30

16 verwandte Arbeiten (hybride Architekturen) 16 / 30

17 BDI-Konzept Rational Agency Project am Stanford Research Institute (1991) basiert auf der Arbeit von MICHAEL E. BRATMAN weitergeführt von Mike Georgeff als Procedural Reasoning System (1999) Abbildung: Grundlegende Aufbau [Schönmann (2003)] 17 / 30

18 BDI-Konzept Beliefs (Meinungen) Information über die Umgebung interne Zustände ausführbare Aktionen Menge von möglichen Meinungen (unsicheres Wissen) mit Eigenschaften Instanzen von dieser Meinungsmenge (Initialisierung) Desires (Wünsche) Menge von Zielen, die ein Agent annehmen kann Ereignissen, auf die er reagieren kann Instanzen von dieser Ziel- und Ereignismenge (Initialisierung) Intentions (Absichten) erreichbare festgelegte (commitment) Ziele diese ergeben teilweise instanziierte Pläne aus Plänen werden Aktionen abgeleitet Planbibliothek mit Planskeletten (pre-, post-, context conditions) 18 / 30

19 BDI-Konzept ein Ablauf des practical reasoning interne und externe Events durch Ereignisse oder Zielvorgaben (Perception) Perception aktualisiert Menge der Beliefs Planauswahl aus Planbibliothek mit Benutzung von Beliefs (Vorbedienungen sind erfühlt) Intentions (suche möglicher Teilpläne) Desires (entspricht den vorgegebenen Zielen) Intentions werden aktualisiert und eine zu nächsten Ausführung ausgewählt Internal execution erzeugt interne Events und/oder ausführbare Aktionen 19 / 30

20 BDI-Konzept Probleme und Nachteile Vorteile Verwaltung von Intentions Beliefs-Veränderungen benötigen Intentions-Überprüfung auf Erfüllung von Vorbedienungen Veränderungsrate der Welt wirkt auf Erfolgsrate eines Plans Konflikt zwischen Überprüfungsrate und Laufzeit mangelnde Lernfähigkeit - der Plan für die selbe Aufgabe muss immer neu erstellt werden basiert auf den Prinzipien der Entscheidungsfindung beim Menschen dadurch intuitiv und leicht verständlich 20 / 30

21 KAMRO Karlsruher Autonomer Mobiler Roboter (KAMRO) Xiaoqing Cheng und Tim Lüth Reaktive Planung und Planausführung in dem intelligenten Robotersystem KAMRO (1994) 21 / 30

22 KAMRO ein Versuch die Vorteile eines planenden Systems mit den Vorteilen eines reaktiven Systems zu verbinden explizite Elementaroperationen (EEOs) reaktive Ausführung von EEOs hierarchische deliberative Planungssystem Montageaufgabe als Bedingung/Ereignis-Petrinetz eine Transition entspricht einer Pick- oder Place-Operation Nachteil: Geschlossenheit des Systems Übergang zu verteiltem Ansatz 22 / 30

23 KAMRO Hierarchieebenen der autonomen Montage Auswahl von ausführbaren Montageoperationen Vervollständigung der impliziten Montageoperationen Planung expliziter Roboterbewegungen Überwachung und Synchronisation der Ausführung [Xiaoqing Cheng (1994)] 23 / 30

24 aktuelle Projekte große Anzahl aus Projekten entstandener Systeme (Player, YARP, Orocos, ROS, CARMEN, Orca, MOOS, Microsoft Robotics Studio) mit eigenen Stärken, z.b.: Player - mobile Plattformen YARP - humanoide Roboter Orocos - Real-time Steuerung ROS - unterstützt Wiederverwertbarkeit von Code verteilte funktionsorientierte Architekturen Modulare Aufbau asynchrone Kommunikation Unterstützung verschiedener Programmiersprachen teilweise Cross-Plattform fähig Community 24 / 30

25 TUM Rosie mit CRAM-Architektur Intelligent Autonomous Systems Group Technische Universität München Michael Beetz, Lorenz Mösenlechner, Moritz Tenorth CRAM - A Cognitive Robot Abstract Machine for Everyday Manipulation in Human Environments (2010) angelehnt an BDI-Konzept Modulare Aufbau CPL - CRAM plan language konkurrierende Pläne parallele Ausführung sensorunterstützter reaktiver Verhalten Fehlerbehandlung und semantische Annotation 25 / 30

26 TUM Rosie mit CRAM-Architektur KnowRob - Verarbeitung und Verstand Wissensbasis in OWL Prädikate für Aufrufe externer Prozeduren und Daten speziale Methoden für logisches Denken Wahrscheinlichkeitsverteilung über verschiedene Alternativen CRAM kernel COGITO realisiert Roboterpläne Überlegungen über Belief -Zustand Überlegungen über Beobachtungen der Umgebung Performanceprüfung Mängelfeststellung und Verbesserung 26 / 30

27 TUM Rosie mit CRAM-Architektur CRAM Erweiterungsmodule Eigenschaftenupdates mit Rete-Algorithmus Wahrnehmung k-copman Prognose durch detaillierte physikalische Simulation Interpretierung menschlicher Bewegungen AM-EvA Robot Learning Language für Protokollierung und Lernverbesserung Transformation abstrakter Pläne mit TRANER importieren von Plänen und Objektmodellen über Internet 27 / 30

28 TUM Rosie mit CRAM-Architektur CRAM-Architektur [Beetz (2010)] 28 / 30

29 Fragen? 29 / 30

30 [Artifcial Intelligence Center Ravenswood 2001] Artifcial Intelligence Center Ravenswood (Veranst.): Procedural Reasoning System User s Guide [Beetz 2010] BEETZ, Michael: CRAM - A Cognitive Robot Abstract Machine for Everyday Manipulation in Human Environments Intelligent Autonomous Systems Group [Kaczmarczyk 2007] KACZMARCZYK, Peter P.: SOAR Eine Kognitive Architektur AI Tools [Schönmann 2003] SCHÖNMANN, Frank: BDI-Architektur (Beliefs-Desires-Intentions) Seminar: Kognitive Modellierung animierter Agenten [Steinmüller 2009] STEINMÜLLER, Dr. J.: Robotik Vorlesung an der TU Chemnitz [Xiaoqing Cheng 1994] XIAOQING CHENG, Tim L.: Reaktive Planung und Planausführung in dem intelligenten Robotersystem KAMRO Institut für Prozeßrechentechnik und Robotik, Universität Karlsruhe (Veranst.), 1994 [Zweigle ] ZWEIGLE: Roboter- und MAS-Architekturen 30 / 30