ROBÓTICA

Alexandre Andrade

Paulo Urbano{araa,pgau}@di.ufpe.br

Introdução

• O que é um robô?– Def. Clássica: “Manipulador multifuncional

programável, projetado para mover materiais através de vários movimentos programados que realizam uma variedade de tarefas.”

– Redefinindo: “É um agente artificial ativo cujo ambiente é o mundo físico.”

Robôs Autônomos• Definição:

– Robôs que alteram seus planos durante a execução.

• RA vs. Agente Autônomo em geral– Atuam no mundo real.– Inacessível, não-determinístico, não-episódico,

dinâmico e contínuo.– Envolve Eng. Mecânica, Elétrica, etc.

O que é robótica?• Robôs Autônomos

– Exemplos: Mensageiros, robôs-vigia.

• Telepresença

– Exemplos: Submarinos-robô autônomos.

Robô Ambiente Real

Interface Robô Amb. RealUsuário

O que não é robótica?• Softbots Autônomos

• Realidade Virtual

– Exemplos: Navegação em mundos virtuais, simulação de cirurgias.

Agente deSoftware

Amb. Virtual

Interface Amb. VirtualUsuário

Aplicabilidade - Indústrias

• Tarefas físicas repetidas.

• Exemplo: Automotivas e micro-eletrônica.

• Pouco uso de robôs autônomos.

Aplic. - Manipulação de materiais

• Armazenamento, transporte e entrega de material

(autônomo).

• Construção civil.

• Tossagem de ovelhas.

• Contra-exemplo: empacotamento de alimentos.

Aplicabilidade - Mobots

• Mobots: Robôs móveis.

• Exemplos:

– Mensageiros;

– Robôs-vigia;

– Submarinos-robô autônomos (AUVs);

– Pathfinder.

Aplic. - Ambientes arriscados

• Usinas nucleares e limpeza radioativa.

• Construções não-estáveis.

• Proximidade do fogo ou de fumaças tóxicas.

• Exploração do fundo do mar e manipulação do

material biológico.

Teleoperação e autonomia!

Aumento das capacidades humanas

• Recuperação dos estímulos humanos.

• Próteses que dão a sensação de toque.

• Cachorro-robô como guia de cego.

• A Mulher-biônica.

Sen. e Ef.Robóticos

Amb. RealCérebroHumano

Sen. e Ef.Biológicos

Efetuadores - Locomoção

• Locomoção

– Muda a posição do robô usando ‘pernas’ ou ‘rodas’.

– Estável ou instável. Hovercraft.

– Graus de liberdade. Holonômicos e não-

holonômicos.

Efetuadores - Manipulação

• Manipulação

– Move (ou manipula) objetos num ambiente.

– Movimentos rotativos e prismáticos.– Dois componentes: o manipulador (e.g., braço

mecânico) e o efetuador-fim, o qual interage diretamente com os objetos do mundo (dedos, chave-de-fenda, etc).

Sensores - Propriocepção

• Propriocepção– Feedback interno sobre a posição das junções.

– Mobots usam odometria para medir seu deslocamento, giroscópio para orientação e aceleromêtros para mudança de velocidade.

Sensores - Força e Tato

• Sensores de Força– Controlam a força dos efetuadores.– Entre o manipulador e o efetuador-fim.– Exemplo: ‘Tira-tinta’ de vidro.

• Sensores de Tato– Coletam informações sobre a superfície dos objetos

que os efetuadores manipularão.– No efetuador-fim. – Exemplo: Xícara de café.

Sensores - SONAR

• SONAR (SOund NAvigation and Rangin)– Provê informações sobre a distância dos objetos ao

robô.– Mapeia o ambiente e evita colisões com obstáculos,

humanos e mobots.– Cálculos comlexos e ainda não muito confiáveis.

Imagem ‘fantasma’.– Morcegos e golfinhos. Stealth bomber.

Sensores - Câmeras

• Câmeras– Tentativa de simular, em menor grau, os sistemas de

visão humano e animal.– Restrições de domínio.– Evitar. Por exemplo: uso de código de barras para

tarefas de armazenagem.– Simplificar aproveitando as características

intrísecas ao ambiente ou agindo para perceber.

Arquiteturas de Mobots Autônomos

• Arquitetura do mapeamento

percepção ação.

• Dois tipos:

– Arquitetura Clássica

– Arquitetura de Autômato Situado

Arquitetura Clássica

• Abordagem por domínio de estudo

(planejamento, percepção, controle.).

• Ações de Nível Intermediário (ILAs) e

Ações de Baixo Nível (LLAs).

• Visão Top-Down

• Portabilidade parcial e baixa eficiência.

Arquitetura Clássica Granularidade

Graude

granularidade

HPOP ILAs

Especializadas LLAs

limite do determinismo

Arquitetura de Autômato Situado• Abordagem por tarefas(navegação, manipulação).

• Eliminação da explícita representação e manipulação do conhecimento.

• Visão Bottom-Up

• Soluções implementadas em softwares especializados ou hardware.

• Não-portabilidade e eficiência.

• Estrutura de controle descentralizada.

Espaços de configuração

• Ferramentas para análise de completude,

corretude e complexidade

• Do robô (C)

• Dos obstáculos (O)

• Espaço livre (F = C - O)

Espaço de configuração generalizado

• Espaço de configuração generalizado (E)

– W = C x E

• É de dimensão infinita para objetos flexíveis

• Caminhos de transição

• Caminhos de transferência

• Ambiente com outros objetos móveis e de forma variável

• Planejamento de montagem

Problema...

• Planejamento em ambiente com objetos móveis é intrinsecamente difícil.

• Soluções:– Partição de W (ex: blocos de construção)– Planejar separadamente a movimentação dos

objetos e do robô– Restringir a movimentação dos objetos

Conjuntos reconhecíveis

• Situações onde conhecimento do ambiente é pequeno

• Sensor abstrato ---- W V

• Conjuntos reconhecíveis são conjuntos:

(s), s V

Navegação e planejamento de movimento

• Decomposição em células

• Esqueletização

• Planejamento “Bounded-error”

• Navegação baseada em marcas

• Algoritmos online

Decomposição em células

• Dividir F em células

• Determinar um grafo de adjacências

• Traçar o caminho entre a origem e o

destino

• Escolher granularidade das células

• Conservativo (não ótimo, mas seguro)

Esqueletização

• Representação minimal do espaço livre

• Algoritmos de busca em grafos

• Tipos• Grafo de visibilidade• Diagrama de Voronoi• Mapas de estrada

Movimentação de alta precisão

• Utilização de sensores

• Conhecimento prévio do ambiente é

desnecessário

• Incerteza gera dificuldades

Navegação baseada em marcas

• Marcas e campos de influência

• Movimentação dentro de um “cone”

• Backprojection

Algoritmos online

• Algoritmos simples para escolhas em tempo real

• Memória limitada

• Razão competitiva = pior caso

menor possível

Perguntas

• No caso da missão a Marte, que algoritmo de planejamento de movimentação seria mais adequado?

• No caso do mundo de Wumpus ser em um ambiente real, quais sensores e efetuadores usados?

• Qual tipo de incerteza teremos num mundo de Wumpus como acima?