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    04 inteligencia en_robots 04 inteligencia en_robots Presentation Transcript

    • Capítulo 4. Inteligencia en RobotsJosé Martín Castro Manzano
    • Ideas CentralesRobótica: “Alas” para la InteligenciaArtificialControl de Robots Autónomos
    • IntroducciónAños 60 – Nacimiento de la RobóticaAños 80 – Robótica Reactiva o Basadaen el ComportamientoFinales años 80, principio de los años 90– Robótica Evolutiva
    • HistoriaEn 1985, fue establecida por laAsociación de la Industria RobóticaAmericana (Jablonsky y Posey, 1985)una definición de robot: manipuladorreprogramable y multifuncional diseñadopara mover material, partes,herramientas, o dispositivosespecializados mediante movimientosvariables programados para la realizaciónde una variedad de tareas.
    • Autonomía definidaEn palabras del filósofo Collier [2], unsistema es autónomo “si este usa supropia información para modificarse a simismo y a su entorno, para aumentar susupervivencia, respondiendo a estímulosinternos así como a su ambiente, con elfin de modificar sus funciones básicaspara incrementar su viabilidad”.
    • Autonomía operativaEs necesario que sea capaz de reaccionar ante situacionesno consideradas en la programación de su control sin laintervención exterior.Debe realizar en todo momento las funciones necesarias para“sobrevivir” en su entorno y cumplir las tareas encomendadas,sin que su programa de control defina necesariamente de unaforma explícita todas las posibles acciones que debería detomar ante las posibles situaciones que se presenten.En este sentido se dice que el robot autónomo debe ser nototalmente preprogramado.
    • Autonomía de factoríaFigura 1 – Fotografías de una planta de auto-ensamble, robot soldador de KUKA y un robotparalelo Delta de SIG Demaurex SA durante unempaquetamiento de chocolates
    • Autonomía energética y de tránsitoFigura 2 – Robot móvil Sojourner usado durantela misión del Pathfinder para exploración deMarte en verano de 1997. (http://ranier.oact.hq.nasa.gov/telerobotics_page/telerobotics.shtm).
    • Autonomía BípedaFigura 3 – Fotografías del Sony SDR-4X II,©2003 Sony Corporation, y robot humanoideP2 de Honda, Japón. © Honda MotorCorporation
    • Aproximación Tradicional en Control de Robótica AutónomaLa idea implícita es que las interfaces delrobot y percepción son un conjunto desímbolos sobre los que el sistema deinteligencia central opera. Sensa-elabora-actúa.
    • Aproximación Tradicional en Control de Robótica Autónoma (cont.)Figura 4 – Aproximación tradicional enRobótica
    • Aproximación Tradicional en Control de Robótica Autónoma (cont.) Dotado con una limitada capacidad para percibir y modelar su entorno, Shakey podía realizar tareas que requerían planificación, encontrar rutas, y mover objetos simples. Figura 5 – Robot Shakey (1969).
    • Aproximación Tradicional en Control de Robótica Autónoma (cont.)Una de las principales razones de la faltade robustez que presenta la aproximacióntradicional, ha sido ignorar en laestrategia las múltiples interaccionesposibles entre los diferentes módulos, a lahora de diseñarlos.
    • Aproximación Basada en Comportamientos en Control de Robótica AutónomaFigura 6 – Aproximación a la robótica basada en comportamientos
    • Aproximación Basada en Comportamientos en Control de Robótica Autónoma (cont.)Algunas de las ideas principales que se extraende esta nueva propuesta, son: Las representaciones simbólicas no son necesarias para la inteligencia robótica, excepto en un sentido muy limitado[4]. ‘El mundo es el mejor modelo de si mismo’ [5]. Debe existir una interacción ininterrumpida entre el robot y el entorno; el robot se debe considerar un todo con el medio y se ha de constituir en una aproximación ascendente, resolviendo de lo complejo a lo sencillo[3].
    • Aproximación Basada en Comportamientos en Control de Robótica Autónoma (cont.)Los grandes problemas que presenta el controlde la robótica basada en comportamientos[1]: El crear los mecanismos que relacionen los sensores y actuadores en un nivel de coordinación capaz de generar un comportamiento autónomo en el entorno real, no es fácil. Al poner demasiado énfasis en elementos no deliberativos, se puede realmente ocultar la escalabilidad de los sistemas.
    • Automatización del Diseño: Robótica EvolutivaFigura 7 – La robótica evolutiva trata de obtener de maneraautomática tanto los niveles de comportamiento como lainterrelación entre ellos. El diseñador decide quécomportamiento debe generar, eliminando o, al menos,reduciendo las decisiones de cómo generarlo.
    • Automatización del Diseño: Robótica Evolutiva (cont.)Irman Harvey en el artículo con el título“Robotics: Philophy of Mind Using aScrewdriver” , establece un paralelismoentre estrategias de diseño y posicionesfilosóficas:
    • Automatización del Diseño: Robótica Evolutiva (cont.)“Una característica distintiva de estaaproximación que utiliza evolución ciega,es que los diseños de los sistemas decontrol obtenidos son muy opacos eincompresibles para el analista humano.Con un esfuerzo considerable se puedencomprender los sistemas de controlsencillos utilizando las herramientas de lateoría de sistemas dinámicos”.
    • Automatización del Diseño: Robótica Evolutiva (cont.)En la metodología de la robótica evolutivauna vez establecido el marco de trabajo,si un robot “..camina como un pato ygrazna como un pato, es un pato. Poresta razón algunas veces se nos acusade ser los nuevos conductivistas”.(Harvey, 2000).
    • Automatización del Diseño: Robótica Evolutiva (cont.)¿Qué método de evolución artificial se debe emplear?¿Qué se debe evolucionar desde la perspectiva de larobótica?¿Qué tipo de controlador se va a evolucionar?¿Cómo se van a representar las estructuras aevolucionar?¿Cómo se puede combinar la evolución con elaprendizaje en tiempo de vida?¿Dónde se debe evolucionar estas estructuras?¿Cómo generar comportamientos globales coherentesa partir de varios controladores?
    • Estado del Arte: Control de Robots AutónomosUn Grid para un sistema de control derobot autónomo [7].Control Fuzzy de robot autónomo [8].Control de robot autónomo con célulasbiológicas [9].
    • ConclusionesDiferentes aproximaciones se han desarrollado para elcontrol de la robótica autónoma. Por muy detallistasque sean las representaciones que utilice el desarrollotradicional, no seremos capaces de intuir e incluir todaslas posibles contingencias reales con las que se tengaque enfrentar un robot autónomo. Por ello se necesitade un aprendizaje para conseguir la adaptaciónnecesaria de un comportamiento, o incluso lasupervivencia, ante cambios rápidos del entorno. Laaproximación de la robótica basada encomportamientos se muestra bastante prometedora encuanto al desarrollo de sistemas autónomos, quepueden interactuar en entornos dinámicos parcialmentedesconocidos.
    • Conclusiones (cont.)A pesar de lo anterior aun existen problemas porsolucionar en ese enfoque, especialmente lacomplejidad que surge de las interacciones del robotcon el entorno y entre los mismos comportamientos.Una forma de superar estos problemas es mediante eluso de evolución artificial, que permite la obtenciónautomática de comportamientos simples y complejos,minimizando la intervención del diseñador humano;pero no es del todo suficiente. Sin duda, para conseguircomportamientos autónomos en robots hay que recurriral aprendizaje en ‘tiempo de vida’.
    • Referencias[1] Santos José, Duro Richard, Evolución Artificial y Robótica Autónoma, Ra-Ma, 2005.[2] Collier John, What is Autonomy? 2001[3] Brooks Rodney A., A Robust layered control system for a mobile robot, IEEE J.Robotics and Automation, RA-2, 1986.[4] Brooks Rodney A., Intelligence without representation, Artificial Intelligence, Vol. 48,1991.[5] Brooks Rodney A., Intelligence without reason, Proceedings of the 1991 InternationalJoint Conference on Artificial Intelligence, 1991.[6] Brooks Rodney A., Elephants don’t play chess, Desingning Autonomous Agents:Theory and Practice from Biology to Engineering and Back, Patti Maes (Ed.), MIT Press,1990.[7] Sabatier Fabrice, De Vivo Amelia, Vialle Stephane, Frezza-Buet Hervé, A Grid forAutonomous Robot Control, GridUse 2004, Supélec, Francia.[8] Mohan Peri Vamsi, Simon Dan, Fuzzy Logic Control For An Autonomous Robot,2005.[9] Soichiro Tsuda, Klaus-Peter Zauner, Yukio-Pegio Gunji, Robot Control with BiologicalCells, Proceedings of the Sixth International Workshop on Information Processing in Cellsand Tissues, 2005.