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ITESMCampus Morelos
Segundo Encuentro Nacional de Computación
ENC´99TALLER DE
GRAFICACIÓN, VISIÓN Y ROBÓTICA
“ Aprendizaje de Reglas de controlen Robots Móviles ”
AUTORES:
Rogelio Ferreira EscutiaEduardo Morales Manzanares
Septiembre de 1999
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Una de estas máquinas son los robots, los cuales han empezado a salir de los laboratorios de experimentación, para llegar cada día a un mayor número de lugares.
El avance de la Ciencia y la Tecnología durante los últimos años ha llevado consigo un gran impacto sobre nuestra forma de vida.
El tratar de generar herramientas que ayuden al hombre a las diversas tareas que enfrenta diariamente, lleva a la creación de máquinas de suponen de un grado de “Inteligencia” para poder llevar a cabo ciertas tareas.
Antecedentes
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El objetivo de esta investigación es desarrollar una herramienta de aprendizaje de reglas de control, la cual permita la navegación robótica en ambientes desconocidos, desde un punto inicial a uno final. El algoritmo propuesto utiliza reglas .
La creación de reglas es por demostración, donde primero se entrena al robot en un entorno conocido, donde es posible asignar las acciones que el robot tiene que realizar.
Posteriormente se coloca el robot en entornos parecidos, y usando las reglas aprendidas, tratar de llegar a la meta.
Objetivo
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Requerimientos El algoritmo esta pensado para implantarse en un robot móvil, que sea capaz de avanzar, girar sobre su propio eje por lo menos 90º, tanto en sentido horario como antihorario.
Se requiere utilizar al menos 5 sensores de sonar para detectar los objetos que se encuentran al frente y a los lados del robot.
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Implantación Para implantar el algoritmo se utilizó el robot Nomad 200, propiedad del ITESM Campus Morelos, construido por la compañía Nomadic Technologies.
Los principales sistemas con que cuenta el robot son los siguientes:
Sistema de Comunicación: Para transmitir los datos a una terminal.
Sistema de Visión: Cámara de video para navegación por visión computacional.
Sistema de Sonar: Detector de Obstáculos.
Sensor Táctil: Detector de Choques.
Para la presente investigación se utilizaron los sonares para la navegación y no la cámara de video.
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Alineación y Datos Iniciales Antes de iniciar con el algoritmo, el robot se debe de alinear, tanto sus mecanismos internos, como su alineación con el mundo real.
Para alinearlo con el mundo real se utilizó una marca que tiene el robot en uno de sus costados con una marca sobre el piso.
Inicialmente se considera que el usuario conoce la posición actual del robot y su ángulo, así como la posición de la meta.
ALINEACION DEL ROBOT
ROBOTX
-X
Y
-Y
DATOS INICIALES
META:LLEGAR AL FINAL DEL PASILLO
INICIO: META:X = 0 X = 10Y = 0 Y = 0ANGULO = 0
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Representación del Entorno Por medio de los sonares se detecta la distancia aproximada de los objetos que se encuentran en el entorno del robot.
Posteriormente esta distancia se compara con un valor de umbral (20 pulgadas). Si el valor que entrega el sonar es menor o igual al umbral, se le asigna un valor de 0 (cerca) en caso contrario se le asigna 1(lejos).
DETECCION DEL ENTORNO
ULTRA-SONIDO
ECO
FORMA DE MEDIR LASDISTANCIAS APROXIMADASDE LOS OBJETOS
OB
JET
O
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Análisis de Casos
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Posición de la Meta El algoritmo requiere saber en todo momento la dirección de la meta, para ello utiliza una sintaxis para referenciar dicha posición.
DIRECCION DE LA META
ROBOT
0,0 META = 0,2
ADELANTE
IZQUIERDA
DERECHA
ATRAS
90º
X
-X
Y-Y
DIRECCION DE LA META:
PRIMER BIT / EJE X SEGUNDO BIT / EJE YNADA = 0 NADA = 0IZQUIERDA = 1 ATRAS = 1DERECHA = 2 ADELANTE = 2
CODIFICACION DE LA METACON UN ANGULO DE 90º = 02CON UN ANGULO DE 0º = 10
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Creación de una Regla
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Algoritmos de Entrenamiento y de Navegación
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Alcanzar la Meta
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Algoritmo para Detectar y Salir de Trampas
1) Asignar punto inicial y punto final
2) Detectar que se cayó en una trampa, comparando la última regla ejecutada con alguna regla utilizada anteriormente y aproximadamente en el mismo lugar.
3) Regresar al punto anterior donde se puedeaplicar mas de una regla.
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Algoritmo para Detectar y Salir de Trampas (Cont.)
4) Asignar meta Flotante en forma aleatoria, a la izquierda o derecha de la meta original.
5) Si después de ejecutar una cantidad de reglas, llega o no llega a la meta flotante, se vuelve a asignar la meta original.
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Navegación con el Robot Real
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Navegación con el Robot Real (cont.)
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Valores de Umbral y Velocidad
Valor de Umbral Alto(no puede pasar por
la puerta)
Valor de Umbral Bajo(puede pasar por
la puerta)
Alta Velocidad de Desplazamiento
(colisión)
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Creación de Mapas Aproximados
Al algoritmo se le agregó un módulo, el cual con la ayuda del simulador, y mientras el robot avanza, se encarga de dibujar puntos sobre la pantalla, los cuales, indican la posición aproximada de los objetos que se encuentran a su alrededor.
De ésta forma, se plantea la posibilidad de construcción de mapas.
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Resultados de la Navegación
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Resultados de la Navegación (cont.)
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Conclusiones
* El esquema de Representación resultó ser relativamente simple pero bastante eficiente.
* El valor del umbral es un parámetro que puede ajustarse independiente de las reglas aprendidas.
* Se implantó un esquema de combinación de información de 3 sonares logrando evitar algunos problemas de detección de esquinas y bordes, sin alterar la representación propuesta.
* Se propuso e implantó un algoritmo de detección de trampas, basado en la creación de metas flotantes, dando buenos resultados en las pruebas realizadas.
* Se redujeron las reglas originales mediante un proceso de generalización hasta un 40%, sin afectar el desempeño del algoritmo.
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Conclusiones (cont.)
* Las reglas aprendidas en un ambiente de entrenamiento, sirvieron para navegar en ambientes simulados parecidos, con distintas ubicaciones de metas y "trampas".
* El sistema se probó con el robot real, logrando salir y entrar por puertas estrechas y navegar en pasillos.
* Se observó que las reglas aprendidas sirven para evitar obstáculos, navegar en ambientes dinámicos no predecibles y metas en movimiento
* Se desarrolló un algoritmo para dibujar el entorno del robot, con el fin de detectar lo que el robot real estaba percibiendo y se vió la viabilidad de este algoritmo para la construcción de mapas.
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Trabajo Futuro
Como trabajo Futuro se puede mencionar lo siguiente:
* Agregar otro tipo de sensores para mejorar la adquisición de información del entorno, por ejemplo, láser, infrarrojo, cámara de video, etc.
* Mejorar el algoritmo para lograr una mejor ubicación del robot.
* Construcción de mapas.
* Mejorar el sistema de Aprendizaje.
* Ajuste dinámico de velocidad de desplazamiento.
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Acciones de Control
La acción que realizará el robot para un cierto estado, la decidirá el usuario que se encarga de entrenar al robot.
Se definieron 5 acciones básicas de control, las cuales se identifican con un número, para la creación de las reglas.
NÚMEROASIGNADO
ACCION A REALIZAR
0 Detener y girar 90º1 Detener y girar 45º2 Avanzar3 Detener y girar -45º4 Detener y girar -90º
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Software
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Creación de Reglas
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Algoritmo para Detectar y Salir de Trampas
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Reducción de Reglas por medio de CN2
Las reglas generadas se introdujeron a CN2 y arrojó datos que comprobaron que una gran cantidad de reglas pueden ser reducidas, debido a su gran parecido
CN2 REDUCCIONIF sensor1 = 1 AND meta1 = 0 AND meta2 = 1 1 * * * * 0 1 0THEN accion = 0 [16 0 0 0 0]
Los atributos que no aparecen en la primer columna (sensor2, sensor3, sensor4,sensor5) son irrelevantes, por lo que ésta misma regla, traducida a nuestra sintaxis nos quedaría 1 * * * * 010.
En este ejemplo se observa que la acción a ejecutar es 0 (girar 90º), y que 16 reglas ejecutan esta acción cuando se tienen los valores de S1=1, Meta1=0 y Meta2=1.
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Reducción de Reglas por medio de CN2 (cont.)
Algunas reglas que produce CN2 pueden cubrir más de una acción (regla no perfecta), por ejemplo:
CN2 REDUCCIONIF sensor2 = 0 AND sensor3 = 1 AND meta1 = 1 NO SE APLICOTHEN accion = 0 [23 0 1 0 0]
En 23 casos se ejecuta la acción 0(girar 90º) y en una ocasión la acción 2 (avanzar), por lo que no se aplicó reducción, ya que bajo estas condiciones se cubrían 2 acciones.
Con la reducción de reglas se obtuvieron un total de 160 reglas en vez de 263 que se habían generado originalmente, lo cual nos da una reducción de casi 40%.
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