Créé le : 03/08/2009
VARIABLES INCERTAINES ET PROCESSUS D'APPRENTISSAGE DANS UN SYSTEME DE TRANSPORT INTELLIGENT COMPORTANT DES UNITES DE PRODUCTION C Cette présentation propose une illustration de la prise en compte de paramètres incertains dans la représentation des connaissances et dans la prise de décisions à partir d'un exemple industriel constitué d'un système de transport formé de trois modules : transport de matières premières, ateliers parallèles de traitement des matières premières, et transport du produit fini. Commentaire : Article décevant car l'exposé théorique (qui ne semble pas à proprement parler novateur) est superficiel et renvoie à de précédents articles de l'auteur. La référence à un cas pratique est elle-même à peine esquissée. PLANIFICATION PARALLELE DANS DES ESPACES-PROBLEMES PARTITIONNES Il s'agit ici d'une étude menée au NIST dans le cadre des programmes de recherche sur les véhicules autonomes, notamment DARPA-MARS (évoqué dans la présentation plénière de J.S. Albus dans le même symposium, rapportée dans un autre dossier de veille). Ces développements ont permis d'identifier, parmi les problèmes de planification de trajectoire (consistant à trouver un chemin optimum entre deux nuds), une classe de problèmes dans lesquels l'espace de planification est partitionné en zones disjointes hiérarchisées. Une nouvelle technique d'exploration, dérivée des méthodes classiques à base de graphes et applicable à des problèmes multi-agents, est proposée et on montre qu'elle fournit bien la solution optimale du problème de planification. PLANIFICATION INTERACTIVE DES TACHES POUR LES ROBOTS ASSISTANTS Cet article traite principalement de la problématique de l'interface homme-robot pour des robots assistants interagissant avec des utilisateurs non experts. Il figure dans la présente analyse en raison de l'architecture proposée, proche de celle de l'article précédent, qui fait également appel à la planification hiérarchique de tâches. Dans ces applications, l'homme est l'élément principal de l'environnement du robot, et celui-ci doit posséder pour cet environnement un « modèle du monde » symbolique lui permettant de communiquer et de gérer des tâches définies à partir de concepts humains abstraits. Les avantages d'un modèle à base de graphes à hiérarchies multiples (Multi-AH-Graphs) sont exposés. La mise en oeuvre utilise l'approche HPWA (Hierarchical Planning throuth World Abstraction), formalisée dans une étude précédente. Un exemple d'application concernant un fauteuil roulant robotisé pour handicapé ou personne âgée (SENA) est présenté. Le schéma de principe de l'architecture du système de contrôle hybride à trois couches (ACHRIN), qui permet un haut degré d'intégration homme-robot (intégration cognitive), est décrit en insistant particulièrement sur la couche délibérative. Des travaux complémentaires en cours visent à améliorer la supervision de la planification par l'utilisateur et à intégrer des interfaces à base de reconnaissance vocale. UN PLANIFICATEUR POUR LA NAVIGATION TOPOLOGIQUE BASE SUR DES EXPERIENCES ANTERIEURES L'étude présentée a pour objectif la réalisation d'un planificateur topologique destiné à être intégré dans un système de navigation (EDN) actuellement en cours de développement. L'idée est de mémoriser les cartes de navigation (succession de nuds et de segments) des trajets antérieurs afin de construire, en modifiant la fonction de coût modifiée de l'algorithme de Dijkstra classique (minimisation du temps de parcours), un algorithme dit de « Dijkstra Guidé » évitant au robot de s'égarer en privilégiant des routes plus longues, mais plus sûres, privilégiant des parcours familiers préalablement réussis. Cet algorithme est implanté dans la couche délibérative d'une architecture de contrôle AD. La fonction de coût utilisée est dotée d'un poids paramétrable affecté aux chemins préalablement parcourus (« sentinelle ») de chaque nud du graphe. Ce poids confère au robot une « personnalité » qui permet d'adapter l'algorithme à des contextes émotionnels variés. En générant ainsi des plans dynamiques, ce planificateur accroît l'autonomie du robot. UN ENVIRONNEMENT POUR LA GENERATION D'APTITUDES COMPLEXES L'efficacité des architectures de contrôle hybrides automatiques-délibératives ne cesse de progresser, mais au travers de solutions ad-hoc qui rendent difficile la coopération entre laboratoires. Une architecture modulaire orientée objet est proposée en vue de définir des aptitudes complexes comme des assemblages d'aptitudes simples réutilisables dans des architectures de contrôle différentes. Les composants de base (aptitudes) sont des processus indépendants, parallèles, qui gèrent leurs propres données en mémoire à court terme et génèrent des événements pour notifier les autres composants de leur état. Les architectures logicielles correspondantes, liées aux architectures de contrôle, disposent d'interfaces communes pour accéder aux données (capteurs et actionneurs), de mécanismes pour l'activation et la désactivation des comportements et utilisent un langage de programmation par objets. Ce concept permet de développer des aptitudes complexes dans les deux couches de l'architecture AD à l'aide de trois méthodes : séquencement d'aptitudes, fusion d'aptitudes et flux de données. UNE ARCHITECTURE POUR LE CONTROLE DE ROBOTS MOBILES AU MOYEN DE DELEGATION DE CODE ET DE SYSTEMES MULTI-AGENTS L'objectif poursuivi, similaire à celui de l'article précédent, est la mise au point d'une structure modulaire et portable permettant le développement rapide de systèmes de contrôle industriels en général, et plus particulièrement de robots mobiles à base de structures hybrides réactives-délibératives reliées par un système de communication. Ce dernier, « middleware » entre les couches réactive et délibérative, est l'infrastructure matérielle et logicielle gérant les accès aux capteurs et actionneurs ainsi que les interactions entre composants. Véritable colonne vertébrale de l'architecture, il est composé d'un bus temps réel matériel reliant les nuds réactifs, garant des temps d'accès, et d'un bus temps réel logiciel reliant les nuds délibératifs, adapté à la communication de structures de données plus complexes (agents). L'architecture proposée est basée sur des agents mobiles (de perception, de motorisation, de motivation ou de composition) permettant de réduire les contraintes de synchronisation des processus en séparant les temps de communication des temps de traitement : dans une première phase, non limitée dans le temps, toutes les communications sont effectuées en mode différé (délégation de code) en relogeant les agents au niveau du robot pour utiliser l'infrastructure temps réel locale. Ensuite, les agents sont exécutés localement avec un minimum de communications on-line (accès aux données) et sans interruption. Les agents peuvent être inclus dans le système dynamiquement. Cette architecture est flexible, aisément adaptable à un nombre quelconque de capteurs et d'actionneurs et peut être mise en uvre rapidement. SEA : UNE ARCHITECTURE POUR DES AGENTS ROBOTISES RATIONNELS Troisième approche pour le développement rapide de systèmes de contrôle d'agents en architecture hybride, SEA (Smart Events Architecture) est basée sur trois concepts de base : l'approche modulaire : le contrôle des agents est réalisé par des modules exécutés en parallèle qui prennent chacun le contrôle d'un comportement spécifique dont la combinaison constitue le comportement global de l'agent l'échange de signaux d'activation et de motivation au travers de canaux de contrôle spécialisés avec une sémantique bien définie la communication intelligente basée sur un modèle événementiel avec un mécanisme dynamique de souscription à des règles (seuls les événements intéressants sont échangés ; les règles sont évaluées à partir de l'état du module client). En vue de sa validation, le système a été implanté en Java sur un robot AIBO avec pour objectif désigné de marquer un but avec une balle. Les bénéfices de l'utilisation d'événements intelligents ont pu être observés : légère réduction des temps d'exécution et diminution plus significative du nombre de messages échangés. Les futurs développements prévus de l'architecture SEA concernent l'introduction d'environnements multi-agents et des tests sur des scénarios plus complexes. COOPERATION EVOLUTIVE D'AGENTS SIMPLES POUR LE CONTROLE D'UN ROBOT AUTONOME L'objectif de cette étude est de développer un contrôleur distribué et réactif pour un système composé d'un canal de communication et de plusieurs capteurs et actionneurs. La solution adoptée est celle d'un contrôleur neuro-distribué coopératif (association de contrôleurs neuro-évolutifs en groupe) : il est composé de plusieurs réseaux de neurones artificiels (un pour chaque sous-agent : capteur ou actionneur). Des simulations sur ordinateur ont été réalisées en C++ sur Scilab avec un algorithme de co-évolution dérivé d'ESP (Enforced SubPopulations, initialement développé par UTCS NeuralNets Research Group dans une optique de contrôleur centralisé). Ces tests montrent qu'un tel contrôleur distribué est capable d'accomplir des tâches spécifiques plus efficacement qu'un contrôleur centralisé. Un avantage supplémentaire est qu'un système ainsi architecturé est doté d'une certaine tolérance aux défaillances. L'expérimentation sur robot réel n'a pas été réalisée à ce jour. Références 1. Uncertain Variables and Learning Process in an Intelligent Transportation System with Production Units Z. Bubnicki Proceedings IAV 2004, Lisbonne, Portugal 2. Parallel Planning in Partitioned Problem Spaces S. Balakirsky, O. Herzog Proceedings IAV 2004, Lisbonne, Portugal 3. Interactive Task Planning in Assistant Robotics C. Galindo, J. Gonzalez, J.A. Fernandez-Madrigal Proceedings IAV 2004, Lisbonne, Portugal 4. A Planner for Topological Navigation Based on Previous Experiences V. Egido, R. Barber, M.J.L. Boada, M.A. Salichs Proceedings IAV 2004, Lisbonne, Portugal 5. A Framework for Complex Skill Generation D.M. Rivero, R. Barber, F.J. Rodriguez, M.A. Salichs Proceedings IAV 2004, Lisbonne, Portugal 6. An Architecture to Control Mobile Robots By Means of Code Delegation and Multi-Agent Systems J.L. Posadas, J.E. Simó, F. Blanes, G. Benet, J.L. Poza, M. Albero Proceedings IAV 2004, Lisbonne, Portugal 7. SEA: Architecture for Rational Robotic Agents D.H. Bello, E. González Proceedings IAV 2004, Lisbonne, Portugal 8. Evolving Cooperation of Simple Agents for the Control of an Autonomous Robot R.A. Téllez, C. Angulo Proceedings IAV 2004, Lisbonne, Portugal
