Roboty jako Systemy Autonomiczne

1. Roboty jako Systemy Autonomiczne Inteligentne 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 inteligencjiobudowanej • 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 • 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 • Celowelub 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 SIteż 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 (1966-1972) • 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 xIntel 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 –robotyemocjonalne • 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) Asimo 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)