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Intro Robotica 1

Introducción a la Robótica Móvil

Eduardo Morales, L. Enrique Sucar Inteligencia Artificial

Intro Robotica 2

Contendio •  ¿Qué es un robot? •  Tipos de Robots •  Partes de un robot •  Arquitecturas •  Percepción •  Mapas del ambiente •  Localización •  Planeación de trayectorias •  Mapeo y Localización Simultánea (SLAM) •  Interacción Humano Robot

Intro Robotica 3

¿Qué es un robot?

Intro Robotica 4

Un robot es ...

•  “manipulador programable y multifuncional diseñado para mover materiales, partes, herramientas o dispositivos específicos mediante movimientos programados para realizar diferentes tareas” [Instituto de Robótica de América]

Intro Robotica 5

Un robot es ...

•  “agente activo artificial cuyo ambiente es el mundo físico” [Russell y Norvig]

•  “conexión inteligente de percepción a acción” [Jones y Flynn]

•  “una máquina programable capaz de percibir y actuar en el mundo con cierta autonomía” [Sucar]

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Tipos de Robots •  Robots manipuladores (brazos) •  Robots móviles •  Robots “híbridos” (móviles con

manipulación) •  Vehículos autónomos •  Robots áereos (UAVs) •  Robots submarinos •  Robots humanoides •  Robots hexápodos •  ….

Intro Robotica 7

Partes de un Robot

Actuadores

Sensores

Comunicación

“Inteligencia”

Control

Potencia

Intro Robotica 8

Actuadores

•  Dispositivos que permiten al robot modificar el medio ambiente

•  Dos tipos principales: – Locomoción: cambiar la posición del robot

respecto al medio ambiente – Manipulación: mover otros objetos en el

medio ambiente

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Sensores •  Dispositivos que permiten

al robot percibir el medio ambiente y su estado interno

•  Principales tipos: –  “Propriception” – posición y

movimiento: •  Codificadores en uniones

de manipuladores •  Odometría en robots

móviles –  Fuerza (bumpers) –  Táctiles –  Ultrasonido (sonares)

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Sensores

– Cámaras – Fotorreceptores – Apuntadores láser – Telémetros láser – Sensores de energía – Brújulas – Kinect

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Potencia

•  Sistema de potencia que proporcionan la energía eléctrica para la operación de las diferentes partes: electrónica, motores, sensores, etc.

•  Los robots manipuladores se pueden alimentar de las líneas eléctricas (fijos), mientras que los robots móviles normalmente se alimentan de baterías

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Control

•  Provee la interfaz entre el sistema de procesamiento del robot y sus sensores y actuadores

•  Normalmente se realiza mediante una combinación de hardware y software

•  Provee una serie de comandos (subrutinas) para los programas de alto nivel del robot (“inteligencia”)

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“Inteligencia”

•  Programas que permiten que el robot realice sus tareas

•  Dependiendo del tipo de robot y de la complejidad y variedad de las tareas a realizar, se tienen diferentes tipos de programas

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“Inteligencia” •  Algunas tareas de un robot móvil:

–  Integrar/interprertar la información de sus sensores –  Navegación (evitar obstáculos, ir a cierto lugar - meta) –  Planeación (decidir la serie de pasos para cumplir una o

más metas) –  Construir modelos del ambiente (mapas) –  Localizarse en el mundo (en el mapa) –  Reconocer lugares y/o objetos –  Manipular objetos –  Comunicarse con otros agentes: computadoras, otros

robots, personas

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Comunicación

•  En diversas aplicaciones es necesario que el robot se comunique con otros agentes

•  Tipos de comunicación: –  Telecontrol: programación y control a distancia –  Cooperación: comunicación con robots u otras

máquinas para realizar tareas conjuntas –  Interacción humano-robot: comunicación con

personas para recibir comandos o dar información

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Problemas fundamentales

•  Obtener información del mundo: Percepción

•  Saber donde estoy: Localización •  Construir un modelo del ambiente: Mapeo

(SLAM) y Exploración •  Decidir como alcanzar el objetivo:

Planeación •  Seguir un plan para alcanzar el objetivo:

Navegación, Control

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Arquitecturas de Software •  “organización de la generación de acciones

a partir de las percepciones del robot” •  “arreglo de módulos de software para un

robot móvil.” •  Principales tipos:

– Arquitecturas deliberativas – Arquitecturas reactivas – Arquitecturas híbridas

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Ejemplo

•  Ir a la meta (luz) evitando los obstáculos

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Arquitecturas básicas

•  Arquitectura deliberativa •  Arquitectura reactiva

actuadores sensores

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Arquitectura deliberativa

•  Basada en el paradigma de sensa-planea-actua (SPA): – Se tiene un modelo completo (mapa) del

ambiente – Se construye un plan de acción para realizar

la tarea basado en el modelo – Se ejecuta el plan

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Sensado Modelo

del mundo

Plan Control Ejecu- ción

Intro Robotica 22

Ejemplo: enfoque deliberativo

•  Construir mapa del ambiente, incluyendo obstáculos y meta

•  Generar un plan para ir de la posición inicial a la meta evitando los obstáculos

•  Ejecutar el plan

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Ejemplo: plan en un mapa de rejilla

•  Plan: buscar una serie de acciones básicas que lleven al robot de la posición inicial a la meta

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•  Ventajas: –  El tener un modelo del ambiente permite optimizar

las acciones para obtener el “mejor” plan •  Limitaciones:

–  Necesidad de un modelo preciso del ambiente –  Altos requerimientos de cómputo y memoria –  Dificultad de operar en un mundo dinámico o

desconocido –  Reacción “lenta” a situaciones imprevistas

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Arquitectura Reactiva

•  En el enfoque reactivo hay una conexión directa de percepción a acción sin necesidad de un modelo del mundo

•  Normalmente se considera una serie de niveles de comportamiento que realizan diferentes comportamientos en forma “paralela” (subsumption architecture)

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Arquitectura basada en Comportamiento

Planear

Explorar

Deambular

Evitar objetos

sensores actuadores

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Manejo de Conflictos •  Al existir varios módulos en paralelo

pueden existir conflictos, que se resuelven dando prioridades a los diferentes comportamientos

•  El comportamiento de mayor prioridad “suprime” los otros comportamientos

Deambular

Evitar objetos motores

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Ejemplo: enfoque reactivo

Ir a la luz

Evitar objetos motores

Buscar luz

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Arquitectura Reactiva •  Ventajas:

– Bajo requerimiento de cómputo, respuesta rápida

– Facilidad de desarrollo modular – No requiere un modelo del mundo

•  Limitaciones: – Difícil de extender a tareas complejas – Limitaciones sensoriales pueden ocasionar

problemas al no contar con un modelo – No garantiza la mejor solución (óptimo)

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Arquitecturas Híbridas

•  Combinación de arquitecturas deliberativas y reactivas que intentan aprovechar ventajas de ambas

•  Ejemplos: – Arquitecturas jerárquicas (3 capas) – Arquitecturas de pizarrón (blackboard) – Arquitecturas probabilísticas

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Arquitectura de 3 capas •  Tres componentes básicos:

– Capa de habilidades: Mecanismo de control reactivo (controlador)

– Capa de secuenciación: Mecanismo de ejecución de plan (secuenciador)

– Capa de planeación: Mecanismo deliberativo (deliberador)

•  El secuenciador selecciona los mecanismos básicos de la capa de habilidades en base al plan de la capa de planeación

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Arquitectura de 3 capas: ejemplo

Planeador

Secuenciador

sensores actuadores avanzar

sin chocar

girar ir a luz

Intro Robotica 33

Arquitectura de Pizarrón

•  Conjunto de módulos o procesos que interactúan mediante un espacio de información común llamado pizarrón (blackboard)

•  Cada módulo implemente una función específica y en conjunto todos realizan la tarea

•  Todos los módulos pueden ver la información en el pizarrón y actúan en forma oportunística, de acuerdo al que más pueda aportar en ese momento (coordinador)

Intro Robotica 34

Arquitectura de Pizarrón

Obtener info.

sensores Ir a la meta

Evitar obstáculo control

planeación

PIZARRÓN

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Arquitectura probabilística •  Consideran la incertidumbre inherente en el

mundo real, tanto en la información de los sensores como en la ejecución de los actuadores

•  Representan en forma explícita dicha incertidumbre mediante distribuciones de probabilidad: –  Integración probabilística de sensores –  Mapas probabilísticos –  Acciones basadas en teoría de decisiones

(maximizar utilidad)

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Arquitectura probabilística

sensores actuadores Fusión sensorial

Locali- zación

Nave- gación

Coordinación

Control (sensores/actuadores)

Robótica Probabilista, L. E. Sucar 37

Percepción del Ambiente •  Los sensores permiten al robot percibir

su medio ambiente y su estado interno •  Dos tipos básicos:

– Sensores de estado interno – Sensores de estado externo

•  Desde otro punto de vista se pueden clasificar en: – Activos: emiten energía o modifican el

ambiente – Pasivos: reciben energía pasivamente


Modelo del Sensor

•  El modelo de un sensor provee una relación matemática entre la propiedad de interés (e) y la lectura del sensor (r)

r = f (e) •  El modelo debe incluir la relación del

dispositivo físico y el ruido debido al sensor mismo (interno) y al medio ambiente (externo)


Modelo del Sensor

r

e

ruido


Modelo del Sensor

P(Olaser|Z)

Z

Considerando la incertidumbre – modelo probabilístico


Fusión sensorial •  Una forma de reducir la incertidumbre es

combinando varios sensores, ya sea del mismo tipo o de diferente tipo:   Fusión sensorial

•  La forma más sencilla de combinar varios sensores es simplemente tomar el promedio de las mediciones

•  Existen técnicas más sofisticadas de fusión como técnicas bayesianas y el filtro de Kalman


Fusión sensorial

•  Existen al menos 3 diferentes formas de fusión sensorial en robótica móvil:

1. Diferentes sensores 2. Diferentes posiciones 3. Diferentes tiempos


Filtro de Kalman

•  Las variables de estado (X) y observaciones (Z) tienen una distribución Gaussiana

•  Las funciones de transición y observación son lineales: xt+1 = A xt + G wt zt = C xt + vt

•  Donde A, C, G son constantes, y wt, vt son los términos que representan el ruido (media cero, varianza q, r) [En general, x y z son vectores y Q, R matrices de covarianza]


Filtro de Kalman – Inferencia

•  El problema básico es calcular la probabilidad posterior del estado, xt, dada la secuencia de observaciones, z1, …, zt

P( xt | z1, …, zt ) •  Dado que las variables son Gaussians, sólo

necesitamos estimar la media y varianza de xt m(xt | z1, …, zt ) v(xt | z1, …, zt )


Filtro de Kalman – Inferencia •  Algoritmo recursivo:

– Actualización temporal-predicción P( xt+1 | xt) – Actualización de la observación P(xt+1 | xt, zt+1)

Xt Xt+1

Zt Z

T T+1

Xt Xt+1

Z Zt+1

T T+1

P(xt+1 | xt) P(xt+1 | xt , zt+1)


Ejemplo – localización en 1-D

Distr. inicial.

Obs.

nueva distr.


Mapas •  Modelo del ambiente – generalemnte

se representa el espacio libre y el espacio ocupado (obstáculos) mediante una representación geométrica: un mapa

•  Tipos de mapas: – Mapas métricos – Mapas topológicos – Mapas semánticos


Mapas Métricos

•  Se representa el espacio libre y/o obstáculos mediante medidas espaciales (geométricas).

•  Dos formas básicas: – descomposición o rejillas – geométrico


Descomposición espacial

•  Se representa el espacio libre / obstáculos mediante una discretización en un con junto de celdas básicas, por medio de una rejilla de ocupación espacial (occupancy grids)

•  Tipos de rejillas: – Binarias (bitmap) o probabilísticas – Uniformes o jerárquicas


Mapas de Rejilla


•  Rejilla uniforme


•  Obstáculos / espacio libre


Mapa de Rejilla Probabilístico

•  Cada celda tiene asociada una probabilidad de estar ocupada


Mapas Topológicos

•  Se considera el ambiente como una serie de lugares y conexiones entre dichos lugares.

•  Esto se puede considerar como un grafo: – Nodos: lugares – Arcos: conexiones

•  Se le puede incorporar información métrica al grafo – longitud y orientación de los arcos


Ejemplo: mapa topológico

•  Grafo de conectividad entre “cuartos”


Mapas semánticos

•  Se tiene asociado a un mapa métrico o topológico, una cierta semántica para los diferentes espacios/objetos en el mapa

•  Esto permite una comunicación más natural con el robot en forma análoga a la comunicación entre personas (ve al a la oficina de Enrique …)


Mapas semánticos

Pasillo Cuarto 1

Cuarto 2

Cuarto 3 Estancia


Localización

•  Hay dos tipos principales de localización: 1.  Local (seguimiento) – dada una posición

conocida del robot, mantener su localización en el mapa

2.  Global – encontrar la posición sin conocimiento previo (o con conocimiento erróneo – “kidnapped robot”)


Seguimiento de la posición

•  Odometría (“dead reckoning”) – se estima la posición integrando los movimientos (traslación y rotación) desde una posición conocida

•  Esto introduce un error que es acumulativo, normalmente mayor para rotaciones

•  Puede utilizarse en combinación con información de sensores externos


Localización global

•  Consiste en determinar la posición del robot sin tener una referencia de su posición anterior

•  Dada las lecturas de los sensores, normalmente hay varias posibles localizaciones para el robot, por lo que tiene que en ocasiones tiene que desplazarse para encontrar su posición “real”


Localización basada en Marcas

•  Una alternativa para la localización es usar marcas y triangulación

•  Se pueden usar más de 2 marcas y hacer un esquema de “votación” para hacer el sistema más robusto

•  Existen diferentes tipos de “marcas naturales”, como esquinas, paredes, puertas, …


Localización basada en

marcas naturales

d1

d2

Localización Local


Localización global

No se puede mostrar la imagen. Puede que su equipo no tenga suficiente memoria para abrir la imagen o que ésta esté dañada. Reinicie el equipo y, a continuación, abra el archivo de nuevo. Si sigue apareciendo la x roja, puede que tenga que borrar la imagen e insertarla de nuevo.




Localización de Markov

•  Bajo el enfoque probabilístico, el problema de localización global se puede resolver mediante el Filtro de Bayes (localización de Markov)

•  El robot va alternando sensado/movimiento hasta poder determinar su ubicación

•  Se puede implementar de diferentes formas: –  Filtro de Kalman –  Filtros de partículas –  Filtro discreto


Localización de Markov

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Ejemplo: localización (Fox 98)

•  Sensado

•  Predicción

•  Sensado

Intro Robotica 69

Ejemplo de localización de Markov (Fox 98)

•  Filtro de partículas: P(ST | A1:T, O0:T)

S

S


Cinemática

•  La cinemática se refiere a los efectos de las acciones de control en la configuración del robot

•  La configuración es la posición y orientación de un cuerpo, en este caso un robot en el espacio


Espacio de configuraciones

•  Grados de libertad: – Se refiere a los posibles movimientos de un

robot (X,Y,Z y rotaciones) – Para manipuladores, cada articulación provee

un grado de libertad (se requieren 6 para ubicar un objeto rígido en cualquier posición y orientación)

•  Robots móviles: – Movimiento en el plano X-Y y rotación


Configuración de un robot •  La configuración de un robot se refiere a

la posición de sus todas articulaciones que definen su estado en el espacio

Θ1

Θ2


Espacio de configuraciones •  Espacio “n”-dimensional donde se ubica

cada grado de libertad del robot – el robot (orgáno terminal) se puede ver como un punto en este espacio

Θ1

Θ2


Espacio de configuraciones

•  Ejemplos: – Robot Scout: X, Y, Θ1 – Robot Nomad: X, Y, Θ1, Θ2

Para un robot móvil, la configuración del robot está dada por su posición X-Y y su orientación


Espacio de configuraciones: robot móvil

Θ

Y

X


Ejemplo: espacio de configuraciones, de obstáculos y

espacio libre

Θ1

Θ2


Planeación de Trayectorias

•  Determinar una trayectoria en el espacio de configuraciones, entre una configuración inicial (inicio) y una configuración final (meta), de forma que el robot no colisione con los obstáculos y cumpla con las restricciones cinemáticas del robot


Plan •  Un plan es un conjunto de acciones

(operadores) que permiten a un agente (robot) ir de un estado inicial a un estado final o meta

•  Los elementos básicos para hacer un plan son: – Estados (p. ej. Posición del robot),

incluyendo el estado incial y el estado meta

– Operadores: acciones que llevan de un estado a otro, Si Sj


Ejemplo de Plan

•  Considerando el mapa de rejilla: •  Estados:

– posición X,Y en el mapa – Estado inicial: 0,0 – Estado meta (luz): Xm, Ym

•  Acciones: – Movimiento a alguna de las celdas vecinas – X+1, Y+1, X-1, Y-1


Ejemplo de Plan •  Plan: buscar una serie de acciones básicas

que lleven al robot de la posición inicial a la meta


Ejemplo: plan en el mapa topológico

•  Plan = búsqueda de una trayectoria en el grafo, del nodo inicial al meta


Programación dinámica

•  Procedimiento iterativo (recursivo) para evaluar el costo de la trayectoria mínima de cualquier punto a la meta

•  Se considera un ambiente discreto y un costo de moverse de un sitio (celda) a otro

•  El algoritmo básico se conoce como “iteración de valor”


Ejemplo – programación dinámica

0

1 1.4

1

1.4 1

2.4

2.4

2

2



0

1 1.4

1

1.4 1

2.4

2.4

2

2 3

3.4

3

3.4

3.4 3.8 4.8

4.4 4.8

4.4

4.4

5.8

4

6.8

5.8

5.4 6.4

6.8

6.8

7.8 8.2

7.8

7.8

8.2 9.2

8.8

8.8

9.2

10.2

9.8


Ejemplo de programación dinámica

Se considera un conjunto de celdas (road-map) libres de obstáculos obtenidas previamente

V(x,y) (pixel oscuros denotan valores altos) G I


SLAM •  El problema de construcción de mapas por el

mismo robot es uno de los problemas fundamentales en robótica móvil

•  Este involucra el resolver concurrentemente (simultáneamente) dos problemas: –  Construir un mapa (espacio libre/ocupado) del

ambiente –  Localizarse en el mapa que se va construyendo

•  Por lo que se conoce como “mapeo y localización simultáneos” – SLAM


El problema de construir un mapa

Mapa


Construcción de mapas (Romero 2002)


Robot simulado construyendo un mapa de rejilla


Mapas en el INAOE

Pasillo oficinas 2do piso Laboratorio de robótica

Interacción Humano-Robot

Detección de Personas

Reconocimiento de Personas

Localization and tracking

SIFT feature extraction

Face recognition

Video streaming

Results

Ademanes

•  Útiles para la comunicación humano-robot •  Comunicar información geométrica

– Ve para allá – Toma ese objeto – Qué es eso?

•  Complemento a la voz – Para! – Ven!

Ven Atención Derecha Izquierda Alto

Interacción por voz y emociones

•  Reconocimiento y síntesis de voz

•  Simulación de emociones

Expresiones faciales

RoboCup@Home •  Torneo orientado a robots de servicio en casa

que es parte de la iniciativa de RoboCup •  Alguna Tareas:

–  Presentation –  Who is Who –  Follow me –  Lost & Found –  Shopping mall –  Restaurante –  Fire detection –  Open challenge (mesero, rehabilitación, bailarín)

TMR 2013 - restaurante

Referencias

•  Dudek, Jenkin, Computational Principles of Mobile Robots, Cambridge Univ. Press

•  Kortenkamp et al. (Eds.), Artificial Intelligence and Mobile Robots, MIT Press

•  Thrun, Burgard, Fox, Probabilistic Robotics, MIT Press

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