Gerenciamento de Eventos Externos em Planejamentode AtividadesCarlos Roberto Lopes 1

Márcio Rillo2

1Unive rsidade Federal de Uberl ândia - DEINFAv . .Ioã o Naves de Ávila, 2160

Campus Santa Mônica , Bloco B, sala lB60:38400-089 Uberlândia-MG , Brasil

crlopesOufu .br

2Depar tamento de Engenharia Eletroni ca - EPUSPAv. Pr of. Lucian o Gua lberto - Tr avessa 3 - Nro 15805508-900 Cidade Universitária, São Paulo - SP , Bras il

rilloOlsi.usp.br

Abstract. This work desc ri bes a planning system that deals with extern a i events. Conceptsrelated to externai events are desc ribed and a plann ing a lgorithm is presen ted . Also, a mechan ismfor integrating plan ning and exec ut ion is considered.

Resumo, Este trabalho descreve um sistema de planejamento de atividades que gerenciaeventos extern os qu e estão for a do cont role do planejador . Um algor itmo de planejamento éapresentado, assim como um mecani smo para integrar planejamento e execução .

1 Introdução

o desenvolvimento de sistemas autô nomos que po-dem habitar ambientes reais e desempenh ar umasérie de tarefas tem sido uma preocupação dos pes-quisadores de Inteligência Artificial desde seus pri-mórdios. Mais especificamente, uma subá rea de In-teligência Ar tificial denominada planejamento (AIPlanning) tem se preocupado princip almente emdesenvolver e implementar o compor tamen to de a-gentes que executam ações jl , 13].

Uma das característ icas de um mundo real é oseu asp ecto deimprevisibilid ade. Imprevis ibilidadeestá relacionada com a complexidade do ambiente .Como regra geral , informação é imprecisa, incertaou. incompleta. Como fontes de incertezas pode-secitar efeitos não determinísticos de ações (estadosinesperados) e .eventos extern os. A menos que umagente saiba como gerenciar tais eventos , ele seráincapaz de realizar tarefas út eis no mundo real.

O gerenciamento de eventos externo s em tem-po ·de planejamento é difícil[3]. Sistemas de plane-j amento tr atando com eventos externos tem de lidarcom o ac réscimo po tencialmente exponencial do nú-mero de estados. Par a isso , é necessári o o d esen-volvimento de técnicas para tornar os problemastratáveis computac ionalmente .

O problema de como t ratar com eventos ex ter-nos tem sido considerado na literatu ra de planeja-

me nto jd, 7]. Pesquisa tem sid o desenvolvida ass u-mindo um domínio de múltiplos agentes ou simples-mente de um único agente . A ênfase em nossapesquisa é o gerenciamento de eventos externos as-sumindo um simples agente em tempo de planej a-mento.

Neste a rtigo, descreve-se um sistema que in-tegra planejamento e cont role. O sist-u. .a de con-trole é baseado em -PETRUS, um sistema de con-trole baseado em redes de Petri . No qu e diz resp ei-to ao sistema de planejamento , uma de suas prin-cipais caracterís ticas é o gerenciamen to de even-tos externos que estão intimamente associados ainformação específica que não está sob o cont ro leelo agente. Esta é um a idéia chave em nosso tr a-balho. Com isso, desej a-se incorporar ações de sen-soriamento explícitas durar.te o pro cesso de plane-jamento .

2 Sensoriamento em Planejamento

Tradicionalmente, trabalho em planejamento temfocaliz ad o o pro cesso de formação de pla nos . Bas e-ado numa dada situação (chamada estado inicial ),um sistema de planejamento procura obter uma se-q íiência de ações qu e uma vez executada satisfaráuma determinada meta . Obtida uma seqü ência deações ( o plano) , esta é repassada a um agente, usu-almente um rob ô, para que seja executada. Nesta

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abordagem, assume-se que o agente é o único ele-mento ati vo no ambiente; não existem competido-res, colaboradores , ou forças naturais que possamint erferir no estado do mundo durante o processode plan ejamento ou de execução das ações. Con-sequentemente, as ações primitivas são executadase modificam o estado do mundo de acordo comsuas especificações . Assim sendo, o agente nãoprecisa de nenhuma capacidade de sensoriamentopara garantir que as ' ações são executadas a: con-tento ou para verificar a possibilidade do surgi-mento de out ras situações que não aqu elas decor-rentes do processo de execução das ações. Outrahipótese importante desta abordagem diz respeitoao tempo disponível para o planejamento. Sistemasclássicos de planejamento não impõem restriçõestempo ao processo de geração de planos. Emboraestas hip óteses do planejamento clássico possam serutilizadas em uma série de ap licações, elas são i-nadequadas para agentes inteligentes operando emdomínios complexos e din âmicos[4, 6].

As hipóteses em que se baseia o planejamentoclássico são bastante restritivas. Embora planos se-j am feitos usualmente para robôs, as característicasdo amb iente onde atuam não satisfazem aqu elaship óteses. Robôs devem atuar em ambientes din â-micos onde incer tezas e tempo de atuação exercempapéis relevantes. Bas eado nest a idéia , várias abor-dag ens foram propostas que repudiavam a noção deplanejamento simbólico[4, 9, 11]. Estas objetivavamo desenvolvimento de agentes que poderiam reagirpor meio de um acoplamento direto entre sensori-amento e acionamento. As ações que podem serexecutadas estão previamente programadas de talforma que cada uma delas tem um conjunto de con-dições associadas. Quando sensores cap tam sinaiscompatíveis para um conj unto de condições, a açãocorr elata é disparada. Portanto , o comportamentodest es sistemas é obtido por meio de regras do tipo"condição/ ação" . Sistemas dotados desta carac-terística são comumente conhecidos por sistemasreativos. Nest e paradigma , para cada aspecto rele-van te do ambiente são necessári os sensores e pro-cessadores apropriados par a processar o sinal e ha-bilitar uma reação. Infelizmente, qua ndo as tar e-fas dos robôs tornam-se mais complexas, asp ectosrelevan tes do ambiente rapidam ente excedem os re-cursos de sensoriamento e processamento que sãoviáveis de serem fornecidos ao robô[5, 8]. Alémdisso, sua const ru ção - é um processo complexo /eque consome tempo uma vez que é necessário pre-codificar todos os comportamentos do sistema[8] . .

Sistemas autônomos operando int eligentementeem ambiente dinâmicos devem ser capazes de com-bin ar respostas dentro de cr ité rios rígidos de tempopar a situações conhecidas (característica dos sis-temas reativos) com a habilidade de sin.tetizar res-

postas apropriadas em situações novas (possível comtécnicas poderosas para raciocinar sobre ações). im-portante em nossa visão é o fato de que o sistema. deraciocínio deve incorporar mecanismos para mani-pulação de informações sensoriais. Uma forma dese obter isto é por meio da introdução de even-. tos externos em tempo do planejamento. Even-tos externos serão amarrados a informações sen-soriais provindas do ambiente o que possibilitará ainclusão de mecanismos que possam garantir queuma ação de fato produziu um resultàdo desejadoou que situações imprevistas sejam evitadas. Destaforma, a nossa proposta para sistemas autônomos ébas eada num sistema de controle denominado PE-TRUS[10] que permite a incorporacão de planospreviamente concebidos e de um sistema de plane-jamento que incorpora um raciocínio com eventose ações. Com a finalidade de se integrar planeja-mento e controle optou-se pelo sistema mostradona Figura 1.

I PLANEJADOR R PE1RUS A AMBIENffi

Figura 1: Arquitetura do Sistema de Planeja-mento/Execução

3 O Sistema de Controle PETRUS

O sistema de controle PETRUS é baseado em redesde Petri e regras de produção. O sistema tem con-trolado uma célula de montagem por cinco anos.

O programa de controle do sistema PETRUSpode ser desenvolvido usando somente redes de Pe-tri e regras de produção do início da fase de espe-cificação até o fim da fase de implementação. Umsistema de desenvolvimento baseado numa inter-face gráfica auxilia o programador e permite umadocumentação completa de todos os passos. Abs-tração e organização hierárquica são possíveis deserem usadas da mesma forma como acontece comas máquinas de estado finitas . No final da fase deespec ificação, o sistema traduz automaticamente aespec ificação num programa de controle evitandoassim todos os problemas de traduzir o programade cont role da linguagem de especificação para alinguagem de implementação.

O sistema pode ser programado por meio demódulos que podem conter diferentes tipos de redesde Petri tais como redes de condição/evento e redesde lugar/transição. Importante característica des-tas redes e que diferem de outras[6] na literatura éo fato de que as transições estarão condicionadas ainformações sensoriais para que sejam disparadas.Informações de estado e ações estão 'associadas alugares.

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4 Descrição do Sistema de PlanejamentoProposto

Uma característica importante em sistemas de pla-nejamento é a sua habilidade em lidar com domíniosdinâmicos. Neste tipo de domínio ações que estãosob o controle do 'agente não se constituem no únicofator de mudança do ambiente . A natureza é tam-bém um importante elemento responsável por in-troduzir alterações ao ambiente. Tais alterações,conhecidas por eventos externos, não estão sob ocontrole do agente . Eventos externos compõem por-tanto um importante aspecto de ambientes dinâmi-cos e devem se r levados em consideração durante oprocesso de planejamento.

Segundo Blythe[3] um modelo para planejado-res atuando em domínios dinâmicos deve ter nomínimo tr ês aspectos:

• O planejador deve ser capaz de tirar vantagensde eventos externos;

• O modelo deve permitir que o planejador ra-ciocine sobre um conjunto de possíveis futurosdiferentes, cada um sendo consistente com oconhecimento do agente dos eventos ;

• O planejador deve ser capaz de eficientementedeterminar os eventos relevantes e gerar planosque possam satisfazer objetivos levando-se emconta a oco rr ência dos eventos externos.

O sistema proposto apresenta característicasque exploram os aspectos delineados acima. A idéiacentral presente na abordagem consiste em enfati-zar expectativa: Embora alguns eventos sejam im-previsíveis é possível delinear-se um conjunto deeventos externos parcialmente previsíve is e que se-jam relevantes no estado em que o sistema se encon-tra. As seções seguintes descrevem a representaçãoutilizada para ações e eventos bem como o algorit-mo para planejamento.

4 .1 R epre sent a çã o de A çõe s , Eventos e Es-t a d o s

Para que ocorra planejamento é necessário que hajametas a serem 'a tingidas . Desta forma, o sistemadeve, bàseado num estado, raciocinar coJ,11 ações eantecipar uma seqíiêncra destas qu e d irec ionam osistema aos objetivos desejados.

A descrição de estado utilizada é baseada nalinguagem de predicados de primeira ordem.

Um importante aspecto do sistema propostoconsiste em assumir que ações, uma vez iniciadas,podem gerar expectativas com relação a informa-ções sensoriais. Tais in formações podem ser pro-venientes de sensores que estão fora do controledo sistema e portanto serão associadas a eventos.Po r exemplo , a ação "mover até o fim do corredor"

assume que informação provinda for a do controledo sistema deverá ocorrer para que o agente possaparar quando este atingir o fim do corredo r. Umavez que tais eventos ocorram, a ação que começoupode ser terminada com sucesso. Podemos inter-pretar que tais ações representam ações contínuas .A descrição de ações usadas pelo sistema de plane-jamento contém as seguintes informações:

• precondições;

• um nome;

• um corpo ;

• o tipo ;

• uma lista de ítens a serem adicionados ao es-tado em que a ação é aplicada. Deste pontoem diante será usado o termo adic(A) para es-pecificar tal lista de ítens para uma dada açãoA .

• uma lista de ítens a se rem removidos do es-tado em que ação é aplicada. A especificação7'cm(A) será usada para descrever tal lista comrelação a uma dada ação A;

• recu rsos.

Nesta representação as listas de ítens a seremremovidos ou adicionados bem como precondiçõestem a mesma fo rma e função que em sistemas deplanejamento clássicos similares a Strips. Tipo dis-crimina a ação que depende ou não de informaçãosensorial externa. Especificando-se um valor 1 paraeste campo significa afirmar que a ação depende deinformação externa para seu término . Por outrolado , especificando-se o valor 2 significa afirmarque a ação não depende de informação sensorialexterna. O corpo da ação é des crito por uma redede Petri .

Eventos são desc ritos de uma forma similara ações . As seguintes informações compõem umevento:

• nome ;

• tipo ;

• precondições;

• uma lis ta de fatos a serem adicionados ao es-tado em que a ação é aplicada;

• uma lista de fatos a serem removidos do estadoem que, a ação é aplicada.

Os efeitos de um evento correspondem a listade ítens a serem removidos ou a serem adicionadosno estado em que o evento ocorre. As precondiçõessão descritas de forma id êntica como aparecem em

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ações. O tipo pe rmite diferenciar um evento esper-ado para que uma dada ação possa ser concluídade um outro qualquer. Um valor 1 atribuido aeste campo permite especificar qu e este evento énecessário à conclusão de uma ação . Um valor 2especificará uma informação contrária.

4 .2 Algoritmo de Planejamento

O algoritmo utiliza um sistema de encadeamentoprogressivo de busca. Embora entendendo que talestratégia de busca possa levar ao problema da ex-plosão de estados , abaixo são enumerados algunspontos importantes considerados para a escolha destemecanismo.

• Encadeamento regressivo e planejadores de or-dem parcial jl ] pesquisam em espaços nos quaiso conhecimento do estado do mundo é bemmenos completo qu e no espaço de encadea-mento progressivo[2];

• Encadeamento progressivo parece suportar umcont role de busca mais efetivo. Dois motivosparecem confirmar isto : acesso a mais infor-mação sobre o estado do mundo neste espaçoe representação de informação de controle debusca que é independ ente do algoritmo de pla-nejamento[2] .

• É altamente questionável se o planejamentousando encadeamento regressivo possa trazervantagens quando planejamento é realizado con-siderando-se incertezas e restrições de tempo[12].

Os dados de entrada para o algoritmo consti-tuem-se de um conjunto de ações A, um conj untode eventos E, um estado meta M, uma descriçãodo estado corrente do mundo 80 e a estrutura decont role do sistema que é denotada por uma redeconstituida por procedimentos previament e progra-mados NO.

Inicialmente pro cura-se por ações que possamser aplicáveis ao estado inicial 80. Caso exista maisde uma ação aplicável a um ' estado uma escolhadeverá ser feita e tal ponto de escolha transforma-se num ponto de "backtracking" (retrocesso). Casourna ação seja escolhida qu e não conduza a umasolução, o algoritmo deverá retornar a este pontoe escolher uma outra ação .A escolha de uma dadaação é bas eada em heurísticas . Wilkens[13] descr evealgumas das heurísticas qu e podem ser utilizadas.Uma ação é aplicável a um estado se suas pre-condições são satisfeitas neste estado. Neste caso ,simula-se a execução da ação por adicionar ao es-tado a lista de ítens a serem adicionados descritana ação e por remover do estado os ítens descritosna lista de ítens a serem removidos que tambémestá pr esente na descrição da ação . Caso existauma ação A cujo término pode estar associado a

alguma condição que esteja sob ou fora do controledo agente, então o processo extende-se um poucomais. Primeiramente aplica-se a A ao estado cor-rente . Em seguida deve-se procurar por um eventoEi, i = 1, ..., n que .sinaliza uma informação sen-sorial necessária à finalização da ação. O índice iassociado ao evento diz respeito a possibilidade daexistência de vários eventos deste tipo, mais espe-cificamente, n eventos . A simulação de um eventoé feita da mesma forma que aquela para ações. Emtermos de PETRUS, o binômio A /Ei é mapeadoem termos de um lugar P e urna transição de saídaTi, i = 1, .. ., n . Em P tem-se a ação que deve serexecutada e Ti estará associada a informação sen-sorial advinda do evento necessário para que a açãoiniciada·por A possa ser encerrada.

Entretanto, outros eventos além de Ei podemocorrer e fazer com que o sistema se desvie deseu fluxo normal de execução. Os efeitos imedi-atos decorrentes da ocorrência destes eventos de-vem ser tratados para que o sistema mantenha-seseguro. Seguindo o mesmo modelo de raciocíniousado para tratar Ei , a simulação destes eventosEj,j =1, ... , m deve ser feita e ações complement-ares Cj , j = 1, .., m devem ser aplicadas para ge-renciar tais eventos . A ação Cj é necessária paragarantir a integridade do sistema. O mapeamentode Ej e Cj , em termos de PETRUS, constitui-se deuma transição Tj,j = 1, .. , m cujo lugar de entradaP corresponde à ação que está sendo executada ecujo lugar de saída Ps incorpora uma ação Ci paratratar fj . Tendo Ps como lugar de entrada ter-se-áuma transição T k , k = 1, ... , m contendo descriçãode informação sensorial relacionada a conclusão daação Cj .

Uma vez que eventos e ações sejam executa-dos tem-se a geração de novos estados. Se um es-tado selecionado satisfaz o objetivo M, o processotermina. Caso contrário , o processo de resoluçãodeve continuar. Isto significa que o processo deaplicar ações a estados e conseqüente geração denovos estados deve-se repetir paralelamente paracada um dos estados decorrentes das aplicações deeventos at é que um estado gerado satisfaça a metaM ou já pertença a uma seqüência previamentegerada num ramo que está sendo desenvolvido emparalelo. Quando isto ocorre, pode-se entender queo sistema " replanejou" para voltar ao curso normalde execução do plano . Caso atinja-se um estadoonde não seja possível a aplicação de uma ação, opro cesso de resolução retrocede ao último ponto deescolha e uma nova escolha é feita.

Este mecanismo de planejamento permite a o-corrência de interrupções o que faz com que planosparciais possam ser gerados, i.e, uma seqüência deações que não chegam a satisfazer as 'metas . Osplanos, sejam eles parciais ou completos, podem

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ser mapeados em redes de Pet ri e acrescentadosNo .

Na Figura 2 descreve-se o algoritmo de plan e-j amento de um modo mais sucinto .

4 .3 Exemplo: R eparo de Obje t o s

O exemplo descrito abaixo é bas eado naquele des-crito em [5]. A Figura :3 mostra uma correia tr ans -portando um objeto quebrado. Um agente, cujotrabalho é reparar objetos quebrados , é responsávelpelo acionamento da correia qu e transporta um ob-jeto quebrado detectável pe lo sensor SI. Uma vezdetectado o objeto, a esteira pára e o agente deveir até uma sala de ferramentas, se lecionar uma fer-ramenta e voltar para reparar o objeto . O acessoà sala de ferramentas é possível por meio de duasportas as quais estão asso ciadas aos senso res S2 e33. A atuação de um dado sensor fará com que odado age nt e siga para a porta ond e o correspon-dente sensor at uou. Durante o pro cesso de seleçãode uma dada ferramenta, o agente pode esbarrarnuma ferr amenta qualquer e esta cair no chão. Seisto ocorre, um alarme é disparado. Uma vez oalarme sendo disparado o age nte deve tratar des teevento externo (o disparo do alarme). Isto se fazpor remover a ferramenta do chão. Uma ferramentano chão poderia causar estragos ao sistema em vir-tude de uma possível qu eda. O plano gerado quesatisfaz o objetivo de reparar o objeto quebrado émostrada na Figura 4.

5 Integr ando Planej amento e Controle

O sistema PETRUS representa o elo de ligaçãoentre o sistema de planejamento e o ambiente. Oambiente e o agente trocam sinais que podem servistos como um conjunto de processos . Assim sendo ,sinais provenientes do agente corresponderiam aações e os sinais originados do ambiente podemser interpretados como eventos que estão for a docontrole do agente . PETRUS é um sistema super-viso r que apresenta uma série de planos compiladosresponsáveis pela segurança do sistema. Estes pla-nos -formam o chamado plano de controle segundo aterminologia adotada por Musli ner[8]. Nesta abor-dagem ,· planejamento e controle estão ocorrendoao mesmo tempo. Enquanto o sistema de plane-jamento evolui a árvore correspondente ao plano ,PETRUS segue um determinado caminho. Assume-se desta forma que para haver um entrosamento

é necessário que planejamento estej a semprea frente do sistema de execução.

6 . Consideraçõe s Fin a i s

O trabalho ap resentado ap rese nta res ultados int er-mediários dentro de um esforço globalde automaçãode uma célula flexível de manufatura. O trabalho

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1. Coloque o estado inic ial SO juntamente comuma transição T O numa fila de estados F;

2. Enquanto a fila F não estiver vazia faça:

(a) retire um estado SI da fila F juntamentecom sua t ransição TI asso ciada;

(b ) Escolha uma ação A ap licável no estadoSI gerando um novo estado corrente S2.Associe A a um lugar P que torna-se umlugar de saída de T I. Se houver maisde uma ação ap licável , este torna-se umponto de retrocesso( "backtra cking" )

(c) Para cada evento E aplicável ao estadocorrente faça:I. ap liqu e E ao estado corrente;11. Se E é um evento necessário para quea ação A ten ha êxitoentãoassocie informação sensorial relativaao evento a uma t ransição T tendocomo lugar de entrada P . 6 estadoresultante da apl icação de E é S3senão

A. associ e informação sensorial re-lativa ao evento a uma t ransiçãoT ' tendo como lugar de entradaP .

B. obtenha e ap lique uma ação Cque trate dos efeitos imediatosdo evento E. Associe C a umlugar P' e informação sensorialnecessária ao término de C a T .P' é lugar de saída de T . Oestado resultante deste procedi-mente é um estado 53

I H . Se S:3 não satisfaz a meta'entãoverifique se S 3 j á existe na fila:F. Seexistir conecte T a tal estado estadoexistente na fila. Caso contrário,coloque 53 na fila F juntamente coma transição T .

Figura 2: Algoritmo de Planejamento

52 1 - Alicates-Chaves de rendas. Chaves Philips

PI . Ferro de solda

53 IFerramentasde todos oslamanhos c rOl'mas

-1 51

Pigura J : O Domínio do Reparo de Objetos

desenvolvido é basead a num sistema denominadoEXTEP5[10] e representa avanços no pro cesso derepresentação de ações e eventos exte rn os. Umnovo algoritmo de planejamento foi desenvolvidoe esforços ainda estão sendo desenvolvidos visandosua integração como o sistema de. con trole da célula.

Referências

SI

atuacao de 53 52

entrepela portaPI

El

agente com aferramentasetecronada E2

prontopara iniciaro reparo E3

reparao obJeto

acionamento daeslein

de_ao do objeto quebndo

entrepelaportaP2

Ell

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