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Alberto Finzi » 1.Introduzione al corso


Obiettivi del Corso

  • Robotica Probabilistica: metodi statistici in robotica.
  • Robotica Mobile: navigazione, localizzazione, mapping, esplorazione.
  • Architetture Ibride: esecuzione, monitoraggio, pianificazione.

Robotica Autonoma

  • Automazione: dal greco Automaton (auto + matos).
  • Robot: dal ceco/polacco robota (lavoro) e robotnik (lavoratore).

Applicazione Robotica

  • Industrial Robotics: Factory, mining, harvesting.
  • Field Robotics: Umnanned Vehicles: UAV, UTV, Planetary Rovers.
  • Social Robotics: Personal services, Entertainment.

Paradigmi

  • Robotica Classica (anni ‘70): modelli esatti, non sensing.
  • Paradigma Reattivo (anni ‘80): Non modelli, reattivo sense-act.
  • Architetture Ibride (anni ‘90): Model-based + reattivo.
  • Robotica Probabilistica (anni ‘90):  Modelli inaccurati, sensori inaccurati; Stretta integrazione modello sensore.

Paradigma Classico

Archiettura gerarchica.

Rappresentazione della Conoscenza e Ragionamento formale.

Mondo Chiuso: Modello completo dell’ambiente.

Decomposizione funzionale e orizzontale delle attività [Shakey 1969].

Schema di Controllo nel paradigma classico.

Schema di Controllo nel paradigma classico.


Paradigma reattivo

  • Situated: interagisce con il mondo.
  • No Memory, no model: memoria e modello forniti dal mondo esterno.
  • Behavior-based: sense e act strettamente accoppiati e legati al comportamento.
  • Architettura a sussunzione [Brooks 1986].
  • Campi di Potenziale.
Paradigma Sense-Act.

Paradigma Sense-Act.


Paradigma Ibrido

Combina i due paradigmi (architetture 3T [Gat 1996, Bonasso et. al 1997]).
Modello per pianificazione e ragionamento.

Reattivo il controllo di basso livello.

Es. ATLANTIS [Gat 1996]:

  • Control Layer,
  • Sequencing Layer,
  • Deliberative Layer.
Sistema Sense-Act con attività deliberativa.

Sistema Sense-Act con attività deliberativa.


Paradigma Ibrido (segue)

ATLANTIS [Gat 1992]

  • Task Control Architecture [Simmons 1994]
  • 3T [Bonasso et al. 1997]
  • RHINO [Burgard et al 1995]
  • LAAS [Alami 1998]
  • CIRCA [Musliner et al 1993]
  • etc …
Sistema Sense-Act con attività deliberativa.

Sistema Sense-Act con attività deliberativa.


Architetture a 3 Livelli

  • Deliberativo: pianificazione, ragionamento, decisione..
  • Esecutivo: monitoraggio dell’esecuzione, sequenziamento dei comandi.
  • Funzionale: funzionalità di controllo attuative e percettive.

Esempio: RHINO Architettura

Architettura di RHINO la guida robotica del museo di Bonn (1995); simile MINERVA (1998) ad Atlanta

Architettura a 3 Livelli per un robot mobile:

  1. Funzionale: Mapping, Localizzazione, Avoidance.
  2. Esecutivo: Sequencer, monitor.
  3. Deliberativo: Task Planner.
Architetture di RIHINO.

Architetture di RIHINO.


Esempio Architetture a 3 Livelli: DS1 (Remote Agent)

  • Missione: testare nuove teconologie per il New Millennium Program e osservazione Borrelly Comet.
  • Prima Sonda/Astronave completamente autonoma.
  • Attività gestite da pianificatore e sistema di esecuzione automatica (RAX: Remote Agent Experiment).
  • Diagnosi, Pianificazione, Esecuzione Duttile.

Architetture a 3 Livelli: REX

Remote Agent: controllo della sonda DS1

Tre livelli di controllo:

  1. Pianificazione e schedulazione temporale.
  2. Esecuzione, Monitoraggio e Diagnosi.
  3. Controllo reattivo.

Architetture a 3 Livelli

Problematiche architetture 3T:
Architetture modulari ma:

  1. Architetture eterogenee (modelli diversi).
  2. Livelli di astrazione separati, deliberazione solo al livello alto di astrazione (task and mission planning).
  3. Difficile interfacciamento deliberativo-reattivo: Pianificazione-Esecuzione, Ripianificazione, Esecuzione-Monitoraggio-Controllo.
  4. Sistema esecutivo sviluppato ad-hoc spesso solo sequencer e dispatcher.

Esempio Livello Esecutivo: PRS [Georgeff, Ingrand 1990]

Architettura BDI (Belief, Desire, Intention):

  1. Credenze: Data Base, Knowledge Base.
  2. Desideri: Goals.
  3. Intenzioni: Piani Goal-oriented.

PRS [Georgeff, Ingrand 1990]: Practical Reasoning System, sistema esecutivo che implementa il modello BDI.

Esempio Livello Esecutivo: TAC Architecture

Task Control Architecture [Simmons 1994]:

  • Interprocess communication;
  • Task decomposition and temporal constraints;
  • Resource allocation;
  • Execution monitoring;
  • Exception Handling.

Architetture Ibride 2T

  • Architetture 3T: deliberazione ad alto livello di astrazione, esecuzione/reazione a basso livello [Bonasso et al. 1997].
  • Architetture 2T: Esecuzione e deliberazione a tutti i livelli di controllo (Claraty [Volpe Nessan 2000]).

Architetture Cognitive

Architetture robotiche come architetture cognitive:

  • Fusione sensoriale.
  • Ragionamento.
  • Deliberazione.
  • Apprendimento.
  • Percezione/Riconoscimento e Percezione/Azione.
  • Attenzione.
  • Coordinazione senso-motoria.
  • Motivazione.
  • Interazione Uomo-Robot.
  • Autonomia e Flessibilità di comportamento (Field Robotics).
  • Interazione, Interpretazione, Continuo Apprendimento (Social Robotics).

Livello Funzionale

Funzionalità a diversi livelli di astrazione:

  • Avoidance
  • Mapping
  • Localizzazione
  • Navigazione
  • Riconoscimento oggetti,situazioni,luoghi,…
  • Manipolazione di oggetti
  • Elaborazione di Immagini
  • Interazione Uomo-Robot

Livello Deliberativo

Meccanismi di decisione:

  • Pianificazione Task.
  • Pianificazione Dinamica.
  • Pianificazione di Traiettoria.
  • Ragionamento temporale, dinamico,etc.
  • Sistemi di decisione tattica e strategica.
  • Modelli dell’ambiente.
  • Modelli del robot.
  • Modelli per l’interazione.
  • Modelli per la decisione.

Livello Esecutivo

Incontro tra livello funzionale e deliberativo:

  • Coordinazione senso-motoria.
  • Coordinazione deliberativo-esecutiva.
  • Monitoraggio dell’esecuzione.
  • Rilevamento di errori, diagnosi e riparazione.
  • Riconfigurazione, ripianificazione.

Argomenti

I livelli Funzionale, Deliberativo ed Esecutivo articolano anche la struttura del corso:

  • Livello Funzionale: Rudimenti di robotica mobile e robotica probabilistica (mapping e localizzazione, navigazione, esplorazione, etc.). Modelli bayesiani.
  • Livello Esecutivo: Monitoraggio dell’esecuzione e pianificazione dinamica; pianificazione dinamica; controllo cognitivo e sistemi attenzionali. Modelli temporali, automi, etc.
  • Livello Deliberativo: Sistemi di Pianificazione e Schedulazione; pianificazione ed esecuzione; sistemi per la decisione; apprendimento gerarchico. Modelli temporali, automi, etc..

I materiali di supporto della lezione

Lucidi, dispense e articoli sul sito del corso.

Probabilistic Robotics, Sebastian Thrun, Wolfram Burgard and Dieter Fox, The MIT Press, 2004

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