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1. Università degli Studi di Trieste
Dipartimento di Ingegneria e Architettura
Laurea Triennale in Ingegneria Elettronica e Informatica
Extended Summary of
Tanja Katharina Kaiser, Heiko Hamann
"Engineered Self-Organization for Resilient Robot
Self-Assembly with Minimal Surprise"
Studente:
Sergio MILO
Relatore:
Chiar.mo Prof. Eric MEDVET
Anno Accademico 2019-2020
Robotics and Autonomous Systems, Volume 122, Article 103293, 2019.

2. Obiettivo
Generazione automatica di controllori per agenti robotici che porti
il sistema da una configurazione iniziale casuale alla formazione di
varie strutture
Il sistema considerato è:
• Composto da una moltitudine di robot
• Self-Organized
• Self-Assembly

3. Modello
Algoritmo
evolutivo
Predizione
d’ambiente
Ambienti
minimal
surprise

4. Caratterizzazione Sistema
Ambiente
• Griglia toroidale
• 100 robot
• Tempo discreto
Singolo robot
• Possiede dei sensori
• Ha quattro orientazioni
• Può spostarsi nella cella adiacente rispetto alla
sua orientazione
• Girare su se stesso di ±90° cambiando
orientazione
• Stare fermo se vuole occupare celle già occupate

5. Implementazione
Ciascun robot è dotato di una coppia di reti neurali tra loro connesse:
• La rete di azione
• La rete di predizione

6. Valutazione della funzione di Fitness
𝐷𝑜𝑣𝑒 𝑁 è 𝑖𝑙 𝑛𝑢𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑖 𝑟𝑜𝑏𝑜𝑡, 𝑇 𝑖𝑙 𝑝𝑒𝑟𝑖𝑜𝑑𝑜 𝑑𝑖 𝑜𝑠𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑧𝑖𝑜𝑛𝑒, 𝑅 𝑖𝑙 𝑛𝑢𝑚𝑒𝑟𝑜 𝑑𝑒𝑖 𝑠𝑒𝑛𝑠𝑜𝑟𝑖
𝑝𝑒𝑟 𝑟𝑜𝑏𝑜𝑡, 𝑝 𝑛
𝑟 𝑡 è 𝑙𝑎 𝑝𝑟𝑒𝑑𝑖𝑧𝑖𝑜𝑛𝑒 𝑝𝑒𝑟 𝑖𝑙 𝑠𝑒𝑛𝑠𝑜𝑟𝑒 𝑟 𝑑𝑒𝑙 𝑟𝑜𝑏𝑜𝑡 𝑛 𝑎𝑙 𝑡𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑡,
𝑒 𝑠 𝑛
𝑟 𝑡 è 𝑖𝑙 𝑣𝑎𝑙𝑜𝑟𝑒 𝑑𝑒𝑙 𝑠𝑒𝑛𝑠𝑜𝑟𝑒 𝑟 𝑑𝑒𝑙 𝑟𝑜𝑏𝑜𝑡 𝑛 𝑎𝑙 𝑡𝑒𝑚𝑝𝑜 𝑡.
𝐹 =
1
𝑁𝑇𝑅
𝑡=0
𝑇−1
𝑛=0
𝑁−1
𝑟=0
𝑅−1
1 − 𝑝 𝑛
𝑟 𝑡 − 𝑠 𝑛
𝑟 𝑡

7. Algoritmo evolutivo
• Vengono eseguite, per ogni generazione, valutazioni della
funzione di fitness
• Vengono selezionate le funzioni peso delle reti neurali che
portino alti livelli di fitness
• il sistema converge verso strutture con buona accuratezza di
predizione d'ambiente

8. Strutture

9. Video dimostrativo

10. Risultati(1)
Densità del 44.4% Densità del 25%

11. Risultati(2)

12. Limiti
• Spazio discreto
• Fortemente dipendente dalla densità
• Funziona bene solo per bassi livelli di rumore

13. Grazie per l’attenzione