Möglichkeiten der Verhaltenssteuerung

Transkript

1 Möglichkeiten der Verhaltenssteuerung Reaktive Robotik-Systeme [1]

2 Übersicht Einführung Zentrale Begriffe Problematik Historie Reaktive Architekturen Beispiele [2]

3 Einführung Begriff Roboter seit 1921 Ansprüche an die Robotik Antriebe für die Robotik-Forschung Einsatzgebiete der Robotik Methoden der Informatik gestatten zunächst nur eine anspruchsvollere Kopplung von Bewegung und Wahrnehmung (Aktion und Perzeption). [3]

4 Einführung Was ist eine Roboter-Architektur? Konzeptionelle Teile eines Roboter-Systems Sense plan act Architektur-Ansätze Reaktive, Deliberative und Hybride [4]

5 Kennzeichen: Einführung Deliberative Architektur Sensordaten rufen Aktionen indirekt hervor Modell der Außenwelt Verarbeitung symbolischer Information Anwendungsbeispiele: Planungsprobleme, Navigation, Kartierung [5]

6 Kennzeichen: Einführung Reaktive Architektur Wahrnehmung wirkt direkt auf Effektoren subsymbolische Verarbeitung repräsentationsfrei, evtl. zustandsfrei Anwendungsbeispiele: Kollisionsvermeidung, Unebenheiten im Gelände (lokal entscheidbar) [6]

7 Einführung Hybride Architektur Kennzeichen: reaktive Basis, deliberative Parametrisierung Anwendungen: Navigation/ Kollisionsvermeidung, zustandsbezogene "Verhaltensänderung" bei gleichem langfristigem Verhalten [7]

8 Übersicht Einführung Historie Anfänge der Robotik Reaktive Robotik Reaktive Architekturen Beispiele [8]

9 Historie Beginn der Forschung in den 1950'ern In den 1980'ern Rodney Brooks am MIT Braitenberg: Komplexe Verhaltensmuster durch simpelste Verknüpfungen BEAM Roboter seit 1990'er Benutze eine minimale Elektronik, verwende Elektroschrott und betreibe ihn mit Solarstrom (Mark Tilden). [9]

10 Historie "Planning is just a way of avoiding figuring out what to do next" (Rodney Brooks) Leiter des MIT-Labors für AI Begründer der Subsumption architecture Die unterste Schicht verwirft die Entschiedungen der höheren Schichten [10]

11 Übersicht Einführung Historie Reaktive Architekturen Motivation, Allgemeines Schema, Grundidee Drei Varianten Beispiele [11]

12 reaktive Architekturen Motivation Rechenaufwand Notwendigkeit von Echtzeit-Anwendungen Vollständige Planung nicht immer möglich Unbekannte Größen Änderung von Größen während der Rechnung Erprobung biologischer Inspirationen [12]

13 reaktive Architekturen Grundidee Unmittelbare Abbildung Sensor --> Motor Komplexes Verhalten durch viele Problem- Aspekte Rein reaktiv: direkte Kopplung Es gibt keinen internen Systemzustand Orientiert sich an simpelsten biologischen Organismen Nicht alle Probleme lösbar kein internes Modell der Umwelt [13]

14 reaktive Architekturen Allgemeines Schema Es gibt keinen übergeordneten Planungsprozeß Das Verhaltes des Gesamtsystems ist emergent Keine Komponente ist allein verantwortlich Lokale Wahrnehmung Kein Datenaustausch/ Sensorfusion Objekterkennung ist ausgeschlossen Perceptual schmea --> motor schema Koordination bei Konkurrenz notwendig [14]

15 reaktive Architekturen - Potentialfeldverfahren Keine Architektur, sondern ein Algorithmus rein reaktiv Sehr nützlich für Navigation mobiler Roboter alle relevanten Punkte müssen dauerhaft sensorisch wahrgenommen werden Es gibt ein Attraktor-Feld ( robo-zentrisch ) mit repulsiv wirkenden Feldern, deren Mittelpunkte die Hindernisse sind Berechnet wird nur (0,0) [15]

16 reaktive Architekturen - Potentialfeldverfahren [16]

17 reaktive Architekturen - Potentialfeldverfahren Einschränkungen Nicht alle Probleme sind lösbar Die Lösung ist oft nicht optimal Die Lösung wird vielleicht gar nicht gefunden Fazit Für geeignete Probleme kann man mit geringem Aufwand elegante Lösungen finden Nicht in der Lage, lokale Minima zu überwinden [17]

18 reaktive Architekturen - verhaltensbasiertes Modell Erweiterung der Potentialfeldansätze Parallele Nutzung verschiedenartiger Sensoren [18]

19 reaktive Architekturen - verhaltensbasiertes Modell eine Reihe von behaviors tritt konkurrent auf Leistungen des pfield's zusätzlich normale Programmiertechniken nutzen Integration von 'Zuständen' Ein Sensor darf von max. einem behavior interpretiert werden Es kann zu sich aufhebenden Steuerinformationen kommen [19]

20 reaktive Architekturen - reaktive Subsumption Schema Bauelemente aus dem behavior based-modell Interaktion der einzelnen Behaviors Transport von Daten Inhibition von Ausgängen Subsumption von Daten an Eingängen Im Gegensatz zur delbieration Subsumption ist kein arbiter (Entscheider) vorgesehen [20]

21 reaktive Architekturen - reaktive Subsumption Motivation Überlagerung von unangemessenem Verhalten Einzelne behaviors ohne analoge Schnittstellen Überwindung der Grenzen der behavior based -Architektur Bedingungen Zerlegbarket in behavior-aspekte Kein Konstruktionsverfahren Spezialisierung von Lösungen [21]

22 reaktive Architekturen - reaktive Subsumption Fazit Sehr leistungsfähig Evtl. komplizierte Vernetzung Nicht grundsätzlich möglich Vorteile der reaktiven Archtekturen werden graduell aufgehoben Nachteil bleibt Unbeabsichtigter nicht lokaler Zustand [22]

23 Reaktive Architekturen - Zusammenfassung Robustheit der Verfahren Arbeitsgeschwindigkeit Kontextabhängige Probleme - lösbar? Komplexität sehr variabel Schlecht adaptierbare Lösungen Technische Umsetzung sehr leicht Ausblick: keine neueren Ansätze [23]

24 Beispiele & Filmchen Elmer und Elsie: 1950 Braitenberg-Vehikel Simple line-follow - Roboter [24]

25 Quellen Johannes Bitterling - Entwurf rekonfigurierbarer Systemarchitekturen für mobile Roboter - Dissertation zur Erlangung des akademischen Grades Doktor der Naturwissenschaften Internet: und de.wikipedia.org Videos: [25]

26 Ende Fragen?! [26]