Recommandations d'une mise en application

O controle de um robˆo ´e respons´avel por receber e processar os dados provenientes dos sensores, decidir a pr´oxima a¸c˜ao e por enviar os comandos aos atuadores. Os comandos s˜ao definidos em fun¸c˜ao das informa¸c˜oes provenientes dos sensores e do estado interno armazenado no controle. O robˆo percebe o ambiente, decide a a¸c˜ao a executar e age. A necessidade de um robˆo m´ovel reagir prontamente `as altera¸c˜oes internas ou do ambiente estabelece r´ıgidos limites para os tempos de resposta e muitas vezes impossibilita o uso de m´etodos ou algoritmos que necessitam de processamento intensivo. A decis˜ao de desviar de um obst´aculo ap´os a colis˜ao com o mesmo, no m´ınimo ´e in´util.

Existem grandes divis˜oes no projeto e implementa¸c˜ao do controle de robˆos fixos e de robˆos capazes de navegar no mundo real [Brooks, 1986]. Duas das linhas principais para abordagens de controle para sistemas m´oveis se iniciaram com os experimentos de Walter [Walter, 1950] e os trabalhos de Nilsson [Nilsson, 1969]. O modelo de Walter ´e conhecido como reativo enquanto o modelo de Nilsson ´e conhecido como deliberativo. Os robˆos de Walter eram extremamente simples com o controle base- ado em a¸c˜oes reativas ou reflexivas. Essencialmente, conjuntos de reflexos ou a¸c˜oes

Sensores

Atuadores

Percepção

Modelagem

Planejamento

Execução de Tarefas

Controle Motor

Figura 3.1: Modelo de controle deliberativo.

s˜ao associados diretamente a determinadas entradas perceptivas. J´a o trabalho de Nilsson, descreve um robˆo muito elaborado conectado a um grande Mainframe. As entradas dos sensores eram processadas ou fundidas criando um modelo do mundo. Este modelo era analisado para, juntamente com os objetivos, criar um longo plano de a¸c˜oes. A execu¸c˜ao deste plano deveria levar `a conclus˜ao do objetivo. Esta seq¨uˆencia de processamento entre a percep¸c˜ao e a¸c˜ao ´e mostrada na Figura 3.1.

O modelo de Walter foi esquecido por muito tempo at´e que Brooks [Brooks, 1986] revigorou a abordagem com o controle baseado em comportamentos. A essˆencia deste ´e aproximar a a¸c˜ao e a percep¸c˜ao sem utilizar um modelo de mundo que pode n˜ao cor- responder com precis˜ao `a realidade. O controle ´e dividido em v´arios comportamentos independentes que conectam diretamente a percep¸c˜ao a a¸c˜ao. As a¸c˜oes s˜ao produzi- das pela intera¸c˜ao e concorrˆencia entre os diversos comportamentos, como mostrado na Figura 3.2. Alguns pontos s˜ao considerados chave para o projeto baseado em comportamentos:

• Manter a conex˜ao entre a percep¸c˜ao e a a¸c˜ao mais pr´oxima e simples poss´ıvel. Conseq¨uentemente, mantendo a eficiˆencia e a velocidade da rea¸c˜ao.

• Minimizar a intera¸c˜ao entre os diversos circuitos de controle, favorecendo assim a independˆencia dos comportamentos.

• A possibilidade de se incluir no projeto de um robˆo um novo circuito ou l´ogica espec´ıfica que vai atuar em uma determinada situa¸c˜ao, evoluindo assim as ca- pacidades globais, sem a necessidade de alterar os circuitos j´a existentes. • A estrutura¸c˜ao do controle em diversos n´ıveis que permite a inclus˜ao de novos

Explorar

Construir Mapas

Monitorar alterações

Identificar Objetos

Planejar alterações

Vagar

Evitar colisões

Atuadores

Sensores

Figura 3.2: Modelo de controle baseado em comportamentos.

A inteligˆencia ´e ampliada sem aumentar a complexidade de cada circuito ou comportamento individualmente.

Os detalhes completos do modelo de controle baseado em comportamentos foram publicados por Brooks [Brooks, 1989a, Brooks, 1989b, Brooks, 1999]. Foi utilizado um robˆo de seis pernas, o Genghis. Os princ´ıpios desta abordagem baseada em comportamentos para controle de robˆos continuaram a ser desenvolvidos com Patti Maes e outros [Maes, 1990], Brooks [Brooks, 1991c, Brooks, 1991b, Brooks, 1991a, Brooks, 1985], Arkin [Arkin, 1989, Arkin, 1998] e Mataric [Mataric, 1992a, Mataric, 1994, Weber et al., 2000, Goldberg and Mataric, 2000] e outros. Algumas diferen¸cas entre os trabalhos ser˜ao apresentadas na pr´oxima se¸c˜ao.

No modelo deliberativo as respostas comportamentais do robˆo emergem da in- tera¸c˜ao entre os objetivos da miss˜ao, o plano de a¸c˜ao elaborado e o modelo de mundo que foi constru´ıdo utilizando os dados sensoriais. Nos sistemas baseados em comporta- mento, as respostas comportamentais s˜ao explicitamente programadas, associando da forma mais direta poss´ıvel os est´ımulos sensoriais com a¸c˜oes. Neste caso, os objetivos e planos n˜ao s˜ao expressos explicitamente, mas implicitamente atrav´es da intera¸c˜ao entre os comportamentos.

Cada uma das abordagens tem suas vantagens e desvantagens. O modelo delibe- rativo realiza suas decis˜oes utilizando um modelo abstrato do mundo em que o robˆo opera. A precis˜ao do modelo do mundo est´a relacionada com a capacidade sensorial e com o processamento utilizado na sua cria¸c˜ao. Se o modelo n˜ao ´e apurado, o robˆo

Controle Baseado em

Comportamentos

Nível 0

Nível 1

Nível 2

Nível 3

Figura 3.3: Representa¸c˜ao gr´afica do modelo de controle baseado em comportamentos. pode n˜ao decidir adequadamente suas a¸c˜oes. Por isso, o controle deliberativo mui- tas vezes n˜ao se apresenta adequado a ambientes variados e muito dinˆamicos, pois a atualiza¸c˜ao do modelo pode n˜ao ser realizada em velocidade suficiente para rea- gir apropriadamente `as altera¸c˜oes ambientais. Quando o modelo de representa¸c˜ao ´e apurado o suficiente para uma determinada tarefa, a abordagem deliberativa apre- senta bons resultados, pois permite assim realizar um planejamento e otimiza¸c˜oes na sele¸c˜ao e execu¸c˜ao das a¸c˜oes.

Os modelos baseados em comportamentos utilizam a informa¸c˜ao sensorial em for- mas mais primitivas, evitando a utiliza¸c˜ao de m´etodos complexos para realizar a fus˜ao dos dados provenientes dos sensores, como mostrado na Figura 3.3. A informa¸c˜ao sen- sorial pode ser utilizada por v´arios comportamentos distintos de forma independente, permitindo um ciclo de rea¸c˜ao entre os dados recebidos dos sensores e a a¸c˜ao, curto e eficiente. Desta forma, o modelo baseado em comportamento apresenta bons resul- tados em ambientes vari´aveis e dinˆamicos. Entretanto, a caracter´ıstica do controle ser dividido em muitos blocos independentes (comportamentos), dificulta qualquer processo de planejamento ou otimiza¸c˜ao global.