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05 Jun 2007 1 I.A. aplicada no Controle do Caminhar e na Evolução da Morfologia de Robôs Móveis Simulados Milton Heinen e Fernando Osório Inteligência Artificial Aplicada no Controle do Caminhar e na Evolução da Morfologia de Robôs Móveis Simulados Authors: Milton Roberto Heinen Prof. Fernando S. Osório Presented Presented by by : : Cássia Nino Cássia Nino - - Applied Applied Computing Computing / Unisinos / Unisinos UNISINOS UNISINOS - - RS RS - - Brasil Brasil Universidade Universidade do Vale do Rio dos do Vale do Rio dos Sinos Sinos UFRGS UFRGS - - Brasil Brasil Universidade Universidade Federal do Rio Grande do Federal do Rio Grande do Sul Sul

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I.A. aplicada no Controle do Caminhar e na Evolução da Morfologia de

Robôs Móveis SimuladosMilton Heinen e Fernando Osório

Inteligência Artificial Aplicada no Controle do Caminhar e na Evolução da Morfologia de

Robôs Móveis Simulados

Authors: Milton Roberto Heinen

Prof. Fernando S. Osório

PresentedPresented byby::Cássia Nino Cássia Nino -- AppliedApplied ComputingComputing / Unisinos/ Unisinos

UNISINOS UNISINOS -- RS RS -- BrasilBrasilUniversidadeUniversidade do Vale do Rio dos do Vale do Rio dos SinosSinos

UFRGS UFRGS -- BrasilBrasilUniversidadeUniversidade Federal do Rio Grande do Federal do Rio Grande do SulSul

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1. Motivation / Previous work> Robots and Walking Robots

2. Virtual Reality Simulation> Physics Simulation: Sensors, Kinematics, Dynamic,

Articulated Rigid Bodies

3. LegGen - Legged Robots > Learning to Walk> Simulation

4. Evolving ANN and Robots> ANN-GA

> Evolving Robot Morphology

> Simulation Results

5. Conclusions and Future Work

Agenda

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1. PREVIOUS WORKS - AUTONOMOUS ROBOTS

* Virtual Reality Environment and Simulation of Legged Robots" Uso de Realidade Virtual para a Simulação do Caminhar em Robôs Móveis"SVR 2006 - Belém, Brazil

* Evaluate different Robot Models(hardware configurations)"Applying Genetic Algorithms to Control Gait of Physically Based

Simulated Robots"IEEE WCCI / CEC 2006 - Vancouver, Canadá

* Evaluate different Fitness Functions"Gait Control Generation for Physically Based Simulated Robots using Genetic Algorithms"

IBERAMIA / SBIA 2006 - Ribeirão Preto, SP

* Robot, Vehicles and Human Simulation"Increasing Reality in VR Applications: Physical and Behavioral Simulation"Virtual Concept Summer School - Nov. 2006 - Porto Alegre, RS / VC2006 Cancun

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Mobile Articulated Robots: Walking Machines... Insects, Animals, Humans

1. MOTIVATION - AUTONOMOUS ROBOTS

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Mobile Articulated Robots: Walking Machines... Insects, Animals, Humans

DogHorse ...TetrapodHexapod

1. MOTIVATION - AUTONOMOUS ROBOTS

This Work

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2. ROBOT SIMULATION

Simulation of Robots: 3D Realistic Virtual Environments

SimRob3D developed at Unisinos

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2. ROBOT SIMULATION

Simulation of Robots: 3D Realistic Virtual Environments- Sensors: infrared, sonar, bumpers, gyro (accelerometers),

GPS, compass, light and vision sensors, etc. - Actuators: wheels, legs and arms with angular motors (joints) - Physics: collision, kinematics, rigid body dynamics

Simulation of Autonomous Robots:- Robot Control Architectures Implementation

SimRob3D developed at Unisinos Webbots developed by Cyberbotics

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3. LEGGEN - ROBOT SIMULATION

Simulation of 3D Realistic Virtual Legged Robots LEGGEN Simulator

Genetic Evolved Control of Articulated Robots (w/legs)

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3. LEGGEN - ROBOT SIMULATION

Simulation of 3D Realistic Virtual Legged Robots LEGGEN Simulator - Tools:

1. OSG- Open Scene Graph (OpenGL + Extensions)[ http://www.openscenegraph.org/ ] Graphics Engine

2. ODE - Open Dynamics EngineRigid Body Physics Simulation(gravity, inertia, friction, collision, joints, etc)[ http://www.ode.org/ ] Physics Engine

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Robôs Móveis SimuladosMilton Heinen e Fernando Osório

3. LEGGEN - ROBOT SIMULATION

Simulation of 3D Realistic Virtual Legged Robots LEGGEN Simulator - Tools:

1. OSG- Open Scene Graph (OpenGL + Extensions)[ http://www.openscenegraph.org/ ]

2. ODE - Open Dynamics Engine

3. GALibGenetic Algorithms Simulationhttp://www.lancet.mit.edu/ga/

4. Robot Control: Joint Angles

Finite State MachineArtificial Neural Nets

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Robôs Móveis SimuladosMilton Heinen e Fernando Osório

3. LEGGEN - ROBOT SIMULATION

Simulation of 3D Realistic Virtual Legged Robots LEGGEN Simulator - Tools:

1. OSG- Open Scene Graph (OpenGL + Extensions)[ http://www.openscenegraph.org/ ]

2. ODE - Open Dynamics Engine

3. GALibGenetic Algorithms Simulationhttp://www.lancet.mit.edu/ga/

4. Robot Control: Joint Angles

Finite State Machine (Table with sequence of target angles - GA)

Artificial Neural Nets(Input: present angle => Output: next angle)

Control:- Joints with motors- Activate motors to set a

specific angle for each joint- Sequence of angles = Walk!

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Robôs Móveis SimuladosMilton Heinen e Fernando Osório

3. LEGGEN - ROBOT SIMULATION

Simulation of 3D Realistic Virtual Legged Robots LEGGEN Simulator - Tools:

Sensorial

Robotnik

Viewer

Controller

3D

Motors

Visualization

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Robôs Móveis SimuladosMilton Heinen e Fernando Osório

3. LEGGEN - ROBOT SIMULATION

Simulation of 3D Realistic Virtual Legged Robots LEGGEN Simulator - Tools:

Sensorial

Robotnik

Viewer

Controller Evolution

Neural Network

FSA - Automata

GAMotors

Joint Angles3D

Joint Angles

Evolve Control +Visualization

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Robôs Móveis SimuladosMilton Heinen e Fernando Osório

3. LEGGEN - ROBOT SIMULATION

Simulation of 3D Realistic Virtual Legged Robots LEGGEN Simulator - Tools:

Sensorial

Robotnik

Viewer

Controller Evolution

Neural Network

FSA - Automata

GAMotors

Joint Angles3D

Joint Angles

Robot MorphologyDimensions/Shape configuration Evolve Robot +

Evolve Control +Visualization

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Robôs Móveis SimuladosMilton Heinen e Fernando Osório

3. LEGGEN SIMULATOR - GA

Genetic Algorithms Simulation

GA Parameters:

Cross-Over: 0.80 Mutation: 0.08 Population: 350Generations: 700

Genome:

Evolve FSAEvolve ANN

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Robôs Móveis SimuladosMilton Heinen e Fernando Osório

3. LEGGEN SIMULATOR - GA

Genetic Algorithms Simulation

Fitness Function:

GA Parameters:

Cross-Over: 0.80 Mutation: 0.08 Population: 350Generations: 700Walking time: 30

G = Sum of x, y, z instability where

F = FitnessD = Walked DistanceB = Bumpers (paws touching ground ~ stability)G = Gyro (gyroscope/accelerometers ~ stability)

where P = pawsni = bumper contacts of paw iN = total bumper sensor readings

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Robôs Móveis SimuladosMilton Heinen e Fernando Osório

3. LEGGEN SIMULATOR - FSA

GA Finite State Machine

Genome:

* FSM: Table of Target States(Sequence of Actions)

* Target angles +Reference Angular velocity

* Adjust velocity* Fitness Function: Sensor based

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3. LEGGEN SIMULATOR - ANN

GA Artificial Neural Network

Elman Recurrent Network

Input Layer (3x4 = 12 joints)

Hidden Layer (3 neurons)

Output Layer (12 outputs)

Context Input (recurrent)

Input: joint angles at time t [-1:+1]Output: joint angles at time t+1 [-1:+1]

Temporal sequence of joint angles.Learning: adjust ANN weights - Not supervised

=> Genetic Algorithm weight adjust

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4. EVOLVING ANN AND ROBOTS

Simulation main goals:

Evaluate robot control...

1. Using evolved FSA (automata - sequence of target angles)

2. Using evolved ANN (sequence of joint angles)

Evolution:

FSA - Target angles evolved using a Genetic AlgorithmANN - Weights evolved using a Genetic AlgorithmRobot Morphology - Dimension/Shape evolved by a GAFitness - Sensors (physical simulation)

ANN Controlled

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Results:

4. EVOLVING ANN AND ROBOTS

Evolving only ANN based robot control...

ANN => "Learning to Walk"

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Results:

4. EVOLVING ANN AND ROBOTS

Evolving morphology... The chromossome includes x, y, z size for each segment

TypicalRobot

Robots withEvolved Morphology

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4. EVOLVING ANN AND ROBOTS

Results:

Evolving Control and Morphology... GA Fitness Only Control Control + Morphology

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Evolve robots structure and control at the same time

Does it works??

4. EVOLVING ANN AND ROBOTS

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Simulation RESULTS:

Tetrapod Video videoavailable

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Simulation RESULTS: Tetrapod Video

4. EVOLVING ANN AND ROBOTS

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Simulation RESULTS: Tetrapod Video - "bloopers"

4. EVOLVING ANN AND ROBOTS

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Evolve robots structure and control at the same time

Does it works? Yes...it seems to work very well!

4. EVOLVING THE MORPHOLOGY ( NEW)

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5. CONCLUSIONS

Conclusions...

- We achieved very good results in the robot control (stable/robust)... ANN is better!

- Genetic Algorithms helped us to study and design better robots:Joints, Actuators, Sensors, Speed x Stability x Cost

- Genetic Algorithms + 3D Physically Realistic Simulation +Evolved Finite State Machine Control +Fitness Function selection +Hardware configuration = LEGGEN Framework