ROBÓTICA

1. ROBÓTICA Alexandre Andrade Paulo Urbano {araa,pgau}@di.ufpe.br

2. 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 artificialativo cujo ambiente é o mundo físico.”

3. 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.

4. O que é robótica? • Robôs Autônomos • Exemplos: Mensageiros, robôs-vigia. • Telepresença • Exemplos: Submarinos-robô autônomos. Robô Ambiente Real Usuário Interface Robô Amb. Real

5. Agente de Software Amb. Virtual Usuário Interface Amb. Virtual O que não é robótica? • Softbots Autônomos • Realidade Virtual • Exemplos: Navegação em mundos virtuais, simulação de cirurgias.

6. Aplicabilidade - Indústrias • Tarefas físicas repetidas. • Exemplo: Automotivas e micro-eletrônica. • Pouco uso de robôs autônomos.

7. Aplic. - Manipulação de materiais • Armazenamento, transporte e entrega de material (autônomo). • Construção civil. • Tossagem de ovelhas. • Contra-exemplo: empacotamento de alimentos.

8. Aplicabilidade - Mobots • Mobots: Robôs móveis. • Exemplos: • Mensageiros; • Robôs-vigia; • Submarinos-robô autônomos (AUVs); • Pathfinder.

9. 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!

10. 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. Biológicos Cérebro Humano Amb. Real Sen. e Ef. Robóticos

11. Efetuadores - Locomoção • Locomoção • Muda a posição do robô usando ‘pernas’ ou ‘rodas’. • Estável ou instável. Hovercraft. • Graus de liberdade. Holonômicos e não-holonômicos.

12. 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).

13. 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.

14. 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.

15. 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.

16. 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.

17. Arquiteturas de Mobots Autônomos • Arquitetura do mapeamento percepção ação. • Dois tipos: • Arquitetura Clássica • Arquitetura de Autômato Situado

18. 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.

19. Arquitetura Clássica Granularidade HPOP ILAs Grau de granularidade limite do determinismo Especializadas LLAs

20. 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.

21. Espaços de configuração • Ferramentas para análise de completude, corretude e complexidade • Do robô (C) • Dos obstáculos (O) • Espaço livre (F = C - O)

22. 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

23. 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

24. Conjuntos reconhecíveis • Situações onde conhecimento do ambiente é pequeno • Sensor abstrato ---- s: W® V • Conjuntos reconhecíveis são conjuntos: s -1(s), s Î V

25. Navegação e planejamento de movimento • Decomposição em células • Esqueletização • Planejamento “Bounded-error” • Navegação baseada em marcas • Algoritmos online

26. 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)

27. Esqueletização • Representação minimal do espaço livre • Algoritmos de busca em grafos • Tipos • Grafo de visibilidade • Diagrama de Voronoi • Mapas de estrada

28. Movimentação de alta precisão • Utilização de sensores • Conhecimento prévio do ambiente é desnecessário • Incerteza gera dificuldades

29. Navegação baseada em marcas • Marcas e campos de influência • Movimentação dentro de um “cone” • Backprojection

30. pior caso menor possível Algoritmos online • Algoritmos simples para escolhas em tempo real • Memória limitada • Razão competitiva =

31. 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?