Sistemi per il Governo dei Robot

Sistemi per il Governo dei Robot

Silvia Rossi - Lezione 1

Dati

Contatto:

[email protected]

people.na.infn.it/~srossi Orario di Ricevimento:

Martedì: 14:00-16:00 – Studio 0D15b PRISCA Lab

PRISCA LAB

PROGETTI DI ROBOTICA INTELLIGENTE E SISTEMI COGNITIVI

AVANZATI

Organizzazione del corso

Lezioni frontali

Seminari integrativi

Seminari studenti

Valutazione

Gruppi di lavoro orientati ad un progetto di

simulazione o implementazione di behavior per un sistema multi-robot.

Elementi di valutazione:

Originalità del progetto Architettura

Implementazione software/hardware Prestazioni

Presentazione

Ispirazione biologica

Documentazione

Materiale

I lucidi del corso sono disponibili

http://people.na.infn.it/~srossi/didattica.html http://people.na.infn.it/~ernb/corsoRobotica

Articoli

Testi di riferimento:

MURPHY R.R. - INTRODUCTION TO AI ROBOTICS - MIT PRESS - 2000

ARKIN R.C. - BEHAVIOR-BASED ROBOTICS - MIT PRESS - 1998

Contenuti del Corso

INTRODUZIONE E PRIMI MODELLI

IL PARADIGMA GERARCHICO

Tecniche di pianificazione di alto livello per agenti reattivi: richiami di tecniche IA per sistemi robotici, logiche, tecniche di pianificazione per robot

reattivi, percezione attiva e attenzione selettiva;

FONDAMENTI BIOLOGICI DEL PARADIGMA REATTIVO

Behavior negli animali e controllo dei Behavior, Innate Releasing Mechanisms (IRM), percezione nei Behavior, ciclo azione-percezione, Schema Theory, Behaviors e Schema Theory;

IL PARADIGMA REATTIVO

Architetture a sussunzione, campi di potenziale, campi di potenziale e percezione, combinazioni di campi di potenziale e Behavior, metodi di valutazione dell’architettura;

IL PARADIGMA DELIBERATIVO/REATTIVO

Architetture ibride, pianificazione reattiva, sistemi di monitoraggio dell’esecuzione, interazione tra esecuzione e deliberazione;

SISTEMI MULTI-ROBOT

Architetture multi-agente, comunicazione e cooperazione, pianificazione multi-agente, monitoraggio di sistemi multi-robot, organizzazione e comportamento sociale emergente.

INTRODUZIONE

Il Termine Robot

Il termine ROBOT deriva dalla parola ceca “Robota”, dal significato di lavoro forzato, servizio accessorio, schiavo.

E’ stato usato per la prima volta per descrivere operai nel dramma

fantascientifico del 1920s chiamato

Rossum’s Universal Robots dell’autore

Ceco Karel Capek.

Il GOLEM fa la sua prima apparizione nella Bibbia per indicare la "massa ancora priva di forma", che gli Ebrei accomunano ad Adamo prima che gli fosse infusa l‘anima.

Secondo la leggenda, chi viene a conoscenza di certe arti magiche può fabbricare un golem, un gigante di argilla forte e ubbidiente, che può essere usato come servo, impiegato per svolgere lavori pesanti e come difensore del popolo ebraico dai suoi persecutori.

Il Golem era dotato di una straordinaria forza e resistenza ed eseguiva alla lettera gli ordini del suo creatore di cui diventava una specie di schiavo, tuttavia era incapace di pensare, di parlare e di provare qualsiasi tipo di emozione perché era privo di un'anima e nessuna magia fatta dall'uomo sarebbe stata in grado di fornirgliela.

Gli Antenati Letterari dei Robot

Dal film muto Der Golem wie er in die Welt kam (1920) di

Paul Wegener

Nel 1818 Mary Wollstonecraft Shelley pubblica un romanzo dal titolo “Frankenstein, or the modern Prometheus”.

L’autrice voleva attaccare, in quel tempo, lo sviluppo tecnologico accusando l’uomo di “delirio di onnipotenza” dato che cercava di sostituirsi a Dio nell’atto della creazione.

L’associazione del sentimento della “paura” alla figura del mostro di Frankenstein è spesso utilizzato oggi a quelli che tentano di costruire artefatti simili all’uomo (robot) o creature non generate dall’accoppiamento

uomo/donna bensì attraverso la clonazione. Frankenstein (1931) ^{Dal film} diretto da James Whale

Gli Antenati Letterari dei Robot

1495 - Leonardo da Vinci

Il leone, omaggio del Papa Leone X e della città di Firenze, fu

portato a Lione, in Francia, e il 12 luglio 1515 alla fine di una

sorprendente e magica

camminata di fronte al Re di

Francia Francesco I, si fermò

facendo cadere dei gigli.

Industria nucleare - II guerra mondiale

I primi robot reali furono possibili negli anno 50/60 dopo l’introduzione di transistor e circuiti integrati.

Dopo gli anni 50 fu creato il primo robot

commerciale chiamato “Unimate” istallato per primo presso la General Motors

Pick/place

Robots goes to Hollywood

Metropolis (1927)

Tempi moderni (1936)

Robby the Robot (1959) - Forbidden Planet

Star Wars (1977) ...

Bicentenial Man (1999)

I Robot (2004)

Io, Robot (I, Robot) è un film diretto da Alex Pravas, tratto dall’antologia, “Io Robot” di Isaac Asimov (1950), padre della fantascienza moderna.

Il questo libro vengono introdotte le tre famose leggi che regolano il rapporto robot/

uomo:

Un robot non può recar danno a un essere umano né può permettere che, a causa del proprio mancato intervento, un essere umano riceva danno.

Un robot deve obbedire agli ordini impartiti dagli esseri umani, purché tali ordini non contravvengano alla Prima Legge.

Un robot deve proteggere la propria esistenza, purché questa autodifesa non contrasti con la Prima e con la Seconda Legge.

(Manuale di Robotica, 56a Edizione - 2058 d.C.)

INTRODUZIONE

Cos’e’ un robot?

Phisically Situated Agent

Associazione dell'Industria della Robotica (RIA),

“un robot è un manipolatore riprogrammabile, multi-funzionale,

progettato per trasportare materiale, parti, attrezzi, o apparecchiature

specializzate attraverso movimenti variabili programmati e per compiere

una varietà di compiti”.

Cos’e’ un robot intelligente?

An autonomous robot acts on the basis of its own decisions, and is not controlled by humans

Teleoperated robots controlled from a distance

Exists in the physical world

Must deal with physical laws and challenges

Senses the environment

Sensors for perceiving

Hearing, seeing, smelling, touching, etc

Acts on it

Effectors for affecting/impacting the environment Legs, arms, hands, wheels, manipulators

Achieve some goals

Not randomly act

Cos’e’ un robot intelligente?

Portare a termine un obiettivo richiede di più che una sequenza preprogrammata di azioni. Punti di decisione che dipendono dallo stato del mondo;

Capacità di adattarsi ad ambienti dinamici;

Possibilità di decidere le azioni da compiere dato un goal;

Capacità di imparare dall’esperienza.

Aree principali di IA

Rappresentazione della conoscenza

Come il robot dovrebbe rappresentare le info a disposizione

Ricerca

Ricerca delle risposte in una base di conoscenza o nel mondo

Ragionamento (inferenza)

Generare una risposta in caso di informazioni incomplete

Pianificazione e Problem solving Mission, task, path planning

Riconoscimento del linguaggio naturale Apprendimento

Visione

Distributed AI

Overlap con molte discipline

AI/CS

Planning & Reasoning

Computer vision (and audition and…) Machine learning

Evolutionary algorithms, agents Human computer interaction

Biology – biomechanics, behaviour, neuroscience

Engineering – mechanics, mechatronics, control

Sensori

Human senses: sight, sound, touch, taste, and smell provide us vital information to function and survive

Robot sensors: measure robot configuration/

condition and its environment and send such

information to robot controller as electronic signals (e.g., arm position, presence of toxic gas)

Robots often need information that is beyond 5 human senses (e.g., ability to: see in the dark,

detect tiny amounts of invisible radiation, measure

movement that is too small or fast for the human

eye to see)

Sensori

6 ultrasonic sonar

transducers to explore wide, open areas

Obstacle detection over a wide range from

15cm to 3m

16 built-in infrared proximity sensors (range 5-20cm)

Infrared sensors act as

a “virtual bumper” and

allow for negotiating

tight spaces

Percezione

Elaborazione delle

informazioni sensoriali

Attuatori

Common robotic actuators utilize combinations of

different electro-mechanical devices

Synchronous motor Stepper motor

AC servo motor

Brushless DC servo motor

Brushed DC servo motor

Effectors

Effectors enable a robot to take action, to do physical things.

Legs, wheels, wings, arms, hands, etc.

Effectors use underlying mechanisms, such as

muscles and motors, which are called actuators and which do the actual work for the robot.

Effectors and actuators are used for two main activities:

Locomotion: moving round, going places Mobile robots

Manipulation: handling objects.

Manipulator robots (robotic arms)

GOVERNO ATTUATORI

SENSORI

DATI  APTICI CONTROLLO  

BRACCIO/MANO COMANDI  

MOTORI DATI  VISUALI

CONNESSIONE  INTELLIGENTE  TRA  PERCEZIONE  E  AZIONE

AI Robotics

La robotica può essere intesa come il

collegamento intelligente di percezione ed azione Un robot intelligente è una macchina capace di estrarre informazioni dal suo ambiente e usare la conoscenza sul suo mondo per muoversi in

sicurezza in un maniera significativa e mirata.

I Robot sono stati dipinti come creature

antropomorfe o modellati come animali

Controllore

Coordinating information from sensors with commands for the robot’s actuators;

Provide necessary intelligence to control the manipulator/mobile robot;

Process the sensory information and compute the

control commands for the actuators to carry out

specified tasks.

Immaginazione/Rappresentazione

Ragionamento frutto di un modello mentale del

mondo esterno.

Pianificazione

Le azioni per portare a termine il mio obiettivo

vengono selezionate e provate sul modello.

Attenzione

Elaborazione cosciente di parte dell’informazione.

CONTARE QUANTE VOLTE LA SQUADRA CON LA

MAGLIETTA BIANCA SI PASSA LA PALLA

QUANTE VOLTE LA SQUADRA CON LA MAGLIETTA

BIANCA SI PASSA LA PALLA?

Rivediamo

Emozione

Influenza sulle decisioni

Capacità di comunicare

Differenza tra Autonomia e Automazione?

Definizione di Automazione:

Esecuzioni di azioni precise, ripetitive o di

sequenze di azioni in un ambiente conosciuto e controllato.

Ogni cosa è preprogrammata

Uno strumento che si muove

Assunzione di mondo chiuso

Robot industriali

Si focalizza sulla control theory, traiettorie ripetibili e movimenti veloci

Alta ripetitività in un ambiente strutturato

Aggiunta di sensori per ridurre la necessità di

aggiustamenti (adattività)

Illuminazione controllata

Vibrazioni per portare oggetti

inposizione

Assunzione di mondo chiuso

Tutto ciò che è rilevante è conosciuto a priori, non ci sono sorprese;

Tutto ciò che è rilevante può essere totalmente descritto;

Il mondo è descritto abbastanza accuratamente, si possono creare cicli di controllo stabili per

rispondere a qualsivoglia situazione “attesa”;

Se il mondo è controllato, si può minimizzare o

eliminare la percezione.

Mondo aperto?

Un modello del mondo può essere disponibile, ma non necessariamente completo o corretto;

Informazioni parziali ed imprecise;

Si può essere in grado di rilevare aspetti salienti

del mondo in modo da adattare dinamicamente le proprie azioni.

Autonomia

Cos’e’ l’autonomia?

No human in the control loop (self moving)

Not attached to anything for power or processing (self contained in operation)

Capable of maintaining behaviour against disturbance (self regulating - cybernetics)

Generates own capabilities (self-organising)

Not dependent on human intervention to survive (self sufficient)

Generates own goals (self-governing -

autonomous)

Autonomia

Differenze

L’Automazione tratta strumenti phisically-situated, che compiono gesti ripetitivi in un dominio

modellato e controllato sotto l’assunzione di mondo chiuso.

L’Autonomia tratta agenti physically-situated, che

non solo compiono azioni, ma possono adattarsi

ai cambiamenti dell’ambiente, sotto l’assunzione

di mondo aperto e di razionalità limitata.

Differenze

Sono fondamentalmente legate alle assunzioni

fatte sulla descrizione del mondo (open vs. closed, dinamico vs. task ripetitivi ecc...)

C’e’ una differenza di implementazione e

architettura. Lo stile di programmazione della automazione è diversa da quello dell’autonomia

Il design dell’autonomia è un processo qualitativo

e non prescrittivo.

I robotici si sono, per necessità, generalmente più occupati di percezione ed azione di quanto non abbiano fatto le loro controparti che si sono occupate di intelligenza artificiale.

Per fare ricerca in robotica sono necessari i robot.

Quelli che lavorano solo con simulazioni spesso

ignorano apparentemente questo punto ovvio. I robot

possono essere complessi da costruire e difficili da

manutenere.

dalle fabbriche alle nostre case

INDUSTRIA ESPLORAZIONE SERVIZIO

AUTOMOBILISTICA CHIMICA

ELETTRONICA ALIMENTARE

AERONAUTICA AEROSPAZIALE SOTTOMARINA

SALVATAGGIO

DOMESTICO SCUOLA/GIOCO RIABILITAZIONE

MEDICINA

  LIVELLO  DI  AUTONOMIA

INTRODUZIONE

Scopo del corso... cont...

Come raggiungiamo lo scopo di un comportamento robotico intelligente?

Di quale scienza di base e di quale tecnologia abbiamo bisogno per realizzare questa meta?

Questo corso tenta di rispondere a queste domande studiando la base e l’organizzazione del

comportamento.

Interpretando il ruolo che giocano la conoscenza, la percezione, l’apprendimento e l'adattamento, e

infine il lavoro di gruppo tra robot.

Precursori della robotica moderna

• Cybernetics

• Artificial Intelligence

• Robotics

1950 1960 1970 1980 1990 2000 2010

Telemanipulators

Manufacturing

AI Robotics

  Grey

Walter’s tortoise

  Dartmouth Conference

Braitenberg’s   Vehicles

    Behavior-Based Robots

AI Planning Tradition   Shakey (SRI)

HILARE (LAAS)

Telerobotics Stanford Cart

  Planetary rovers

Da dove vengono i robot?

Control Theory: studio matematico delle proprietà di sistemi di controllo automatici che spaziano tra un motore ed un aeroplano.

Cibernetica: (Norbert Wiener, 1940s) è lo studio e il confronto di comunicazione e controllo in processi biologici e sistemi artificiali, con lo scopo di

trovare proprietà comuni e modelli in animali e macchine.

Wiener favorì questa idea di un organismo visto come una macchina ed usò la matematica, sviluppata per i sistemi di controllo a contro-

reazione, per esprimere comportamenti naturali.

Venne così introdotta la nozione di situatedness, ovvero, un forte

accoppiamento a due vie tra un organismo ed il suo ambiente.

• Born in Kansas City in 1910, but raised in Cambridge, England Studio delle onde

celebrali

W. GREY WALTER AND ONE OF HIS ROBOTS

W. Grey Walter

UN CANE FOTOTROPICO

Grey Walter’s Machine Speculatrix, or Tortoise (1953)

Sensori:

Fotocellula Contatto

Attuatori:

Ruote (rotazione) Ruote (lineare)

Comportamenti:

Ricerca della luce

Testa verso la luce debole

Movimento opposto alla direzione della luce forte

Gira e spingi (avoid)

Batteria ricaricabile

Comportamenti

Gerarchizzati dal basso verso l’alto come segue:

Cercare la luce

Muoversi da/verso la luce Evitare gli ostacoli

La tartaruga si comporta sempre secondo il behavior applicabile in priorità più alta, per

esempio sceglie di evitare gli ostacoli rispetto a

muoversi verso la luce

Insegnamenti

Simple is better

Esplorazione o speculazione: movimento continuo per evitare trappole

Attrazione: muoversi verso stimoli positivi

Repulsione: allontanarsi dagli stimoli negativi Distinzione tra comportamenti produttivi e

improduttivi

Seconda guerra mondiale

Norbert Wiener (1894-1964)

“il prestigio dell’aviazione tedesca e la posizione difensiva dell’Inghilterra indirizzarono l’attenzione di molti scienziati al potenziamento dell’artiglieria antiarea”.

Un problema era la cooordinazione tra radar- calcolo_alzo_cannone-puntatore, nel quale

l'informazione sull'obiettivo mobile, captata dal radar ed elaborata da esperti, retroagisse sul

sistema di puntamento.

Cibernetica e Retroazione

Si tratta del meccanismo mediante il quale un sistema che interagisce con l'ambiente si

mantiene in uno stato stabile modificando

opportunamente il proprio comportamento in risposta a variazioni dell'ambiente.

Un esempio elementare di retroazione negativa è l'impiego di un termostato per regolare la

temperatura in un locale;

Reazione-Feedback negativa

Il sistema è aperto allo scambio di informazione con l'ambiente esterno, cosicché il suo

comportamento è regolato dal continuo confronto tra lo stato in cui esso si trova e quello fissato

come parametro di riferimento;

Il sistema non deve allontanarsi mai troppo da quest'ultimo.

Esso è, quindi, in grado di autoregolarsi o

autogovernarsi.

Retroazione nell’uomo

Anche il sistema nervoso può essere visto sotto una luce nuova:

non un semplice congegno stimolo-risposta,

secondo una delle visioni prevalenti nella ricerca neurofisiologica precedente,

un sistema in cui le risposte (muscolari)

retroagiscono continuamente rispetto agli stimoli

(sensoriali), risultando così sempre modificate e

meglio adattate al raggiungimento di uno scopo

Modello a neuroni

Dalla Cibernetica wieneriana possiamo dire che si sono sviluppate diverse linee di ricerca.

Lo studio, attraverso modelli matematici e algoritmici di diversa complessità, delle reti neurali, originato

dall’articolo, pubblicato sempre nel 1943 negli Stati

Uniti, dallo psichiatra Warren McCulloch (1898-1968)

e dall’allora giovane logico Walter Pitts (1923-1969).

Caianiello

Il modello di McCulloch e Pitts ha dato origine a

molti altri modelli del sistema nervoso e dei singoli neuroni, attraverso successive rielaborazioni.

• p _i (t) rappresenta lo stato (1 or 0) del neurone p _i al tempo t

• a _i,j il coefficiente di accoppiamento o peso fra I neuroni p _i e p _j

• s _i la soglia del neurone p _i

I veicoli di Braitenberg

Valentino Braitenberg riprese il

modello di Grey Walter tre decadi dopo la sua presentazione

(Braitenberg 1984).

Punto di vista del neuropsicologo, egli estese i principi del

comportamento dei circuiti analogici ad una serie di gedanken

experiments che portarono al progetto di una serie di veicoli.

Questi sistemi usano connessioni

inibitorie ed eccitatorie, accoppiando direttamente o in maniera incrociata i sensori ai motori.

Creò molti veicoli, incluso alcuni che immaginava potessero esibire

codardia, aggressione ed amore.

Valentino Braitenberg

Former Director   Max Plank Institute for Biological Cybernetics,

Germany

Cosa fanno?

Veicolo 1 “Getting Around”

Un motore e un sensore Direzione di moto lineare

Velocità controllata dai sensori

Perturbazioni dell’ambiente producono cambi di

direzioni (attrito, terreno grezzo)

Veicolo 2 “Paura e Aggressività”

Due motori e due sensori

Prima configurazione: avversa alla luce “paura”

Motore più vicino alla fonte più veloce

Seconda configurazione: attrazione dalla luce “aggressività”

+ +

+ +

Veicolo 3 “Amore e Esplorazione”

Due motori e due sensori

Uguale a veicolo 2, ma con connessioni inibitorie

Prima configurazione: si avvicina e si ferma alla luce “amore”

Seconda configurazione: si avvicina, ma continua con l’esplorazione

“esploratore”

- -

-

-

Veicolo 4 “Values and Special Taste”

Due motori e due sensori

Aggiunge al veicolo 3 modifiche della velocità non

lineari. La velocità varia tra un minimo e un massimo.

Risultato: comportamento oscillatorio

Cosa ci aspettiamo da questo veicolo?

Macchine personalizzate e non riprogrammabili.

Nondimeno, la variabilità del loro comportamento è coinvolgente.

Raggiungono comportamenti complessi a partire da un accoppiamento semplice tra stimolo e

risposta.

Esempio