Roboty jako Systemy Autonomiczne

Prezentacja na temat: "Roboty jako Systemy Autonomiczne"— Zapis prezentacji:

1 Roboty jako Systemy Autonomiczne
Inteligentne Systemy Autonomiczne Roboty jako Systemy Autonomiczne W oparciu o wykład Dr. Hadi Moradi University of Southern California Tlumaczenie Daniel Jachyra Janusz A. Starzyk Wyzsza Szkola Informatyki i Zarzadzania w Rzeszowie

2 Inteligentne Systemy Autonomiczne
Koncept inteligencji obudowanej Sieci neuronowe Roboty jako inteligentne systemy autonomiczne Samoorganizujace, uczace sie sieci neuronowe Biologiczne inteligentne systemy autonomiczne Mozgi i umysly Kognitywistyka Virtualne inteligentne systemy autonomiczne

3 Inteligencja Obudowana i Roboty
Implementacje inteligencji obudowanej Mechaniczna (gadzety, roboty autonomiczne) Wiedza reprezentowana softwareowo lub strukturalnie Fizyczna obudowa i mechanizmy oddzialywania Okreslony cel dzialania Struktury zaprojektowane lub wyuczone Biologiczna (zwierzeta, ludzie) Inteligencja naturalna Struktury rozwiniete genetycznie Zwiazana z przetrwaniem gatunkow W okreslonym srodowisku Genetycznie dostosowane systemy czucia i motoryczne Wirtualna (agenci, systemy informatyczne) Wiedza reprezentowana I przetwarzana softwareowo Softwareowe czujniki i przekazniki Mozliwosc ingerencji swiata fizycznego (nauczyciel)

4 Roboty - Zarys Typy kontroli Kontrola ze sprzężeniem zwrotnym
Cybernetyka Pojazdy Braitenberga Sztuczna inteligencja Pierwsze roboty Robotyka dzisiaj Dlaczego robotyka jest trudna

5 Typy Kontroli Pobudzenie => Działanie Reagujący
Nie myśl, działaj: Zwierzęta Rozważający Przemyśl sprawe, działaj później: Szachy Mieszany Myśl i działaj równocześnie: wyścigi samochodowe Bazujący na zachowaniu Przemyśl sposób w który działasz: człowiek

6 Systemy reagujące Zbiór zasad czuciowo-ruchowych Bodziec - odpowiedź
Korzyści: Z natury równoległe Nie ma minimalizacji stanu Bardzo szybkie Brak pamięci lub tez pamięć kodowana hardwareowo Wady: Brak planowania Brak uczenia

7 Systemy rozważające Model trzy-fazowy: Czucie Planowanie Działanie
Zalety: Możliwość planowania Możliwość uczenia Wady: Potrzebują modelu świata Wyszukiwanie i planowanie jest wolne Model świata starzeje się

8 Kontrola ze sprzężeniem zwrotnym
Reaguje na zmiany czujników Kontrola ze sprzężeniem zwrotnym == samo-regulacja Q: Jakiego typu jest ten system kontroli? Reagujacy, rozwazajacy czy mieszany? Typy sprzężeń zwrotnych: Pozytywne Negatywne Pierwsze użycie: starożytny, grecki system wodny. Przerobiony w Renesansie dla piekarników.

9 Żółw W. Grey Waltersa 1953 Maszyna wypatrująca (Machina Speculatrix)
Czujniki 1 fotokomórka, 1 czujnik wstrząsów 2 silniczki Kontrola reagująca

10 Żółw W. Grey Waltersa Zachowania:
Poszukiwanie światła, Skierowanie w kierunku słabego światła, Cofanie przed jasnym światłem, Obrót i pchanie (unikanie przeszkody), Ładowanie baterii. Podstawa dla tworzenia zachowań adaptacyjnych

11 Reguły Żółwia Chowanie Oszczędność: prostsze jest lepsze
np. Sprytna strategia ładowania Badanie/poszukiwanie: ciągły ruch Za wyjątkiem ładowania Atrakcyjność: dodatni tropizm Motywacja zbliżenia się do światła Niechęć: ujemny tropizm Motywacja aby unikać przeszkód i pochylni Rozróżnianie: zdolność rozróżniania i dokonywania wyborów Celowe lub bezcelowe zachowania, np. aby się przystosować Chowanie

12 Zachowanie żółwia Ścieżka: świeca na czubku skorupy Dwa żółwie:
Coś jak taniec

13 Nowy żółw

14 Pytanie Jak to się ładuje?
Gdy bateria jest słaba, wówczas robot idzie w kierunku światła.

15 Pojazdy Braitenberga Valentino Braitenberg początek 1980
Rozwinięte podejście Waltersa Bazują na obwodach analogowych Bezpośrednie połączenia między czujnikami światła i motorami Złożone zachowania z bardzo prostych mechanizmów.

16 Pojazdy Braitenberga Wiele zachowań wynika ze zmiany połączeń i ich siły, np.: „strach" – ucieka od światła „agresja" – zmierza w kierunku światła „miłość" - podążanie/przytulanie wiele innych, aż do pamięci i uczenia! Kontrola reagująca Implementacja w prawdziwych robotach Didaboty porządkujące kostki styropianu (16 min 30 sec) Tokyo Lecture 3 time 24:30-41:00

17 Krótka historia robotyki
1750: Szwajcarski rzemieślnik konstruuje automat z mechanizmem grającym melodie. 1917: Słowo Robot pojawiło się w grze Karela Capek’a. 1938: Issac Asimov napisał powieść o robotach. 1958: Firma Unimation (Uniwersalna Automatyzacja) zaczęła wytwarzać roboty dla GM 1960: Zaczęły się badania nad wizją maszyn. 1966: Pierwszy robot potrafiący malować został zainstalowany w Byrne, Norwegia. 1966: Amerykański, zautomatyzowany statek kosmiczny ląduje na księżycu. 1978: Pierwszy robot PUMA (Programmable Universal Assembly) opracowany przez Unimation. 1979: Japonia wprowadza SCARA (ang. Selective Compliance Assembly Robot Arm).

18 Wczesna sztuczna inteligencja
„Narodzona" w 1955 w Dartmouth „Inteligentna maszyna" używa wewnętrznych modeli w poszukiwaniu rozwiązań a następnie je wypróbowuje (M. Minsky) => model celowy! Planowanie staje się tradycją Reprezentacje symboliczne Hierarchiczna organizacja systemu Wykonywanie sekwencyjne

19 Sztuczna Inteligencja SI (ang. Artificial Intelligence AI)
Wczesna SI miała silny wpływ na robotykę Skupiono się na wiedzy, wewnętrznych modelach oraz rozumowaniu/planowaniu. W końcu (1980s) robotyka rozwinęła bardziej właściwe podejścia => bazowanie na zachowaniu oraz kontrolę hybrydową Sama SI też się zmieniała... Wczesne roboty wykorzystywały kontrolę celową. Badania inteligencji przez konstrukcje (5 min 20 sec) Tokyo Lecture 2 time 27:40-33:00

20 Pierwszy mobilny robot: SHAKEY
SRI: Instytut Badań w Stanford ( ) Kamera (120x120x4) Laserowy pomiar odległości Obliczenia poza platformą (DEC PDP-10 oraz 15) Cel: analiza metod interakcji ze złożonym środowiskiem

21 Pierwsze Roboty: SHAKEY
Zadanie: Poruszanie się i manipulowanie przedmiotami Środowisko: pojedynczy pokój malowany na czarno-biało 3 poziomowe działania Niski poziom: Proste ruchy, obracanie, planowanie trasy Średni poziom: Łączenie działań niskiego poziomu by osiągnąć razem bardziej złożone zadania. Wysoki poziom: Wykonanie planu aby osiągnąć pewne cele wyznaczone przez użytkownika. Planista STRIPS (Stanford Research Institute Planning System) Jakiego rodzaju jest ten system kontroli?

22 Pierwsze roboty: HILARE
LAAS (Laboratoire d'Architecture et d'Analyse des Systèmes) w Toulouse, Francja (1977) Koła: dwa koła napędowe i jedno luźne Baterie: 24V Procesory: 4 x Intel 80286

23 Pierwsze roboty: HILARE
System operacyjny: żaden Komunikacja: modem radiowy (9600 bauds) Czujniki: Szybkościomierz , 16 czujników ultra dzwiekow, laserowy miernik odległości Wymiary (Dł. x Szer. x Wys. ): 80cm x 80cm x 60 cm Ciężar: 400kg System kontroli: Celowy -> Mieszany

24 Pierwsze roboty: CART/Rover
Hans Moravec 1977 Stanford, 1983 CMU Sonar i wizja Kontrola celowa CART: Podążać za białą linią.

25 Pierwsze roboty: CART/Rover
Stereoskopowe trójwymiarowe sporządzanie map i nawigacja 5 godzin do przebycia 30 metrów

26 Robotyka dzisiaj Montaż i produkcja

27 Robotyka dzisiaj Ładowanie towaru ‘Świstaki’ (szpitale, strażnicy)
Niebezpieczne środowisko (Czarnobyl)

28 Robotyka dzisiaj Odległe środowisko (Pathfinder) Rocket man

29 Robotyka dzisiaj Chirurgia (biodra, mózg)

30 Robotyka dzisiaj Tele-obecność i wirtualna rzeczywistość
Współdziałanie człowieka z maszyna – roboty emocjonalne Pielęgniarstwo i pomocnictwo Usługi w gospodarstwie domowym Bezpieczeństwo i ochrona Samo-montaż Autonomiczne pojazdy Badania mórz i kosmosu Pomoc chirurga Rozrywka i sztuka Zabawki (1min 45 sek) Dzieci bawiące sie z robotem i dwa psy (3 min 15 sec) Tokyo Lecture 1 time 1:45:00-1:48:15 Kalendarium Robotyki

31 Kluczowe zagadnienia Opierać się na rzeczywistości: nie tylko planować w abstrakcyjnym świecie. Usytuowanie (ekologiczna dynamika): ścisły związek ze środowiskiem Obudowa: posiadanie ciała Wyłaniające się zachowania: interakcja ze środowiskiem. Skalowalność: narastanie stopnia złożoności zadań i środowiska. Wstający humanoidalny robot (10 min) Tokyo Lecture 1 time 1:55:00-2:05:00

32 Przyszłość? Proste przemysłowe
Roboty Przemyslowe w akcji (3min 13 sek)

33 Przyszłość? Proste czynności w domu

34 Przyszłość? Czynności we wnętrzach

35 Przyszłość? Proste prace
Asimo (1 min 30 sec) Chodzacy robot humanoidalny (8 min 24 sec)

36 Dlaczego robotyka jest trudna?
Czujniki są ograniczone i prymitywne. Motory są ograniczone i prymitywne. Stan jest częściowo obserwowalny Wewnętrzny i zewnętrzny, ale najczęściej zewnętrzny. Asimo i schody (36 sec) Środowisko jest dynamiczne Zmieniające sie cały czas. Pełne potencjalnie ważnej informacji. Asimo at Consumers Electronic Show CES 2007 Las Vegas (3 min 20 sec)