Synthesis of formation control for an aquatic swarm robotics system

Formations are the spatial organization of objects or entities according to some predefined pattern. They can be found in nature, in social animals such as fish schools, and insect colonies, where the spontaneous organization into emergent structures takes place. Formations have a multitude of applications such as in military and law enforcement scenarios, where they are used to increase operational performance. The concept is even present in collective sports modalities such as football, which use formations as a strategy to increase teams efficiency. Swarm robotics is an approach for the study of multi-robot systems composed of a large number of simple units, inspired in self-organization in animal societies. These have the potential to conduct tasks too demanding for a single robot operating alone. When applied to the coordination of such type of systems, formations allow for a coordinated motion and enable SRS to increase their sensing efficiency as a whole. In this dissertation, we present a virtual structure formation control synthesis for a multi-robot system. Control is synthesized through the use of evolutionary robotics, from where the desired collective behavior emerges, while displaying key-features such as fault tolerance and robustness. Initial experiments on formation control synthesis were conducted in simulation environment. We later developed an inexpensive aquatic robotic platform in order to conduct experiments in real world conditions. Our results demonstrated that it is possible to synthesize formation control for a multi-robot system making use of evolutionary robotics. The developed robotic platform was used in several scientific studies.As formações consistem na organização de objetos ou entidades de acordo com um padrão pré-definido. Elas podem ser encontradas na natureza, em animais sociais tais como peixes ou colónias de insetos, onde a organização espontânea em estruturas se verifica. As formações aplicam-se em diversos contextos, tais como cenários militares ou de aplicação da lei, onde são utilizadas para aumentar a performance operacional. O conceito está também presente em desportos coletivos tais como o futebol, onde as formações são utilizadas como estratégia para aumentar a eficiência das equipas. Os enxames de robots são uma abordagem para o estudo de sistemas multi-robô compostos de um grande número de unidades simples, inspirado na organização de sociedades animais. Estes têm um elevado potencial na resolução de tarefas demasiado complexas para um único robot. Quando aplicadas na coordenação deste tipo de sistemas, as formações permitem o movimento coordenado e o aumento da sensibilidade do enxame como um todo. Nesta dissertação apresentamos a síntese de controlo de formação para um sistema multi-robô. O controlo é sintetizado através do uso de robótica evolucionária, de onde o comportamento coletivo emerge, demonstrando ainda funcionalidadeschave tais como tolerância a falhas e robustez. As experiências iniciais na síntese de controlo foram realizadas em simulação. Mais tarde foi desenvolvida uma plataforma robótica para a condução de experiências no mundo real. Os nossos resultados demonstram que é possível sintetizar controlo de formação para um sistema multi-robô, utilizando técnicas de robótica evolucionária. A plataforma desenvolvida foi ainda utilizada em diversos estudos científicos

Design and development of an inexpensive aquatic swarm robotics system

Swarm robotics is a promising approach characterized by large numbers of relatively small and inexpensive robots. Since such systems typically rely on decentralized control and local communication, they exhibit a number of interesting and useful properties, namely scalability, robustness to individual faults, and flexibility. In this paper, we detail the design and development process of a swarm robotics platform composed of autonomous surface robots, which was designed in order to study the use of robotic swarms in real-world environments. Our aquatic surface robots where manufactured using digital fabrication techniques, such as 3D printing and CNC milling, and all hardware and software has been made available as open-source, thus allowing third-parties to customize and further improve our platform.info:eu-repo/semantics/acceptedVersio

Mecanismos de rede para swarms de drones em ambientes de monitorização aquática

With the development of intelligent platforms for environment sensing, drones present themselves as a fundamental resource capable of responding to the widest range of applications. Monitoring aquatic sensing environments is one such application and the communication between them becomes a key aspect for both navigation and sensing tasks. Testing an aquatic environment with a high number of Unmanned Surface Vehicles (USVs) is very costly, requiring a lot of time and resources. Therefore, simulation platforms become elements of great importance . In this dissertation a simulator is developed containing a modular architecture, based on a delay tolerant network, being capable of simulating aquatic environments as similar as possible to real aquatic environments. In addition to the developed simulator, this dissertation presents methods and strategies of cluster formation, allowing the aquatic drones to select, in a distributed way, the gateways of each cluster that will be responsible for forwarding collected data towards the gateway on land. Two gateway selection methods were implemented, one focused on the energy of aquatic drones, and one considering different metrics such as link quality, centrality and energy. The proposed methods were evaluated across several cases and scenarios, with clusters built and changed in a dynamic way, and it was observed that the election of gateways with a method based on several metrics, together with appropriated control strategy, provides a better outcome of the network behaviour throughout the aquatic monitoring tasks.Com o desenvolvimento de plataformas inteligentes que permitem monitorizar vários ambientes, os drones apresentam-se como um recurso fundamental capaz de responder às mais vastas aplicações. A monitorização de meios aquáticos com recurso a drones é uma destas aplicações e a comunicação entre os mesmos torna-se um aspeto fundamental, tanto em tarefas de navegação como em tarefas de sensorização. Testar um ambiente aquático com um elevado número de drones aquáticos é muito caro, requer muito tempo e vários recursos, por isso, plataformas de simulação tornam-se elementos de grande importância. Nesta dissertação é desenvolvido um simulador, com uma arquitetura modular, tendo por base uma rede tolerante a atrasos, sendo capaz de simular ambientes aquáticos o mais semelhante possível a ambientes aquáticos reais. Para além do simulador desenvolvido, esta dissertação propõe métodos e estratégias de formação de clusters de drones, permitindo que os drones aquáticos elejam, de uma forma distribuída, os gateways de cada cluster que serão responsáveis por encaminhar os dados recolhidos pelos drones em direção à estação em terra. Foram implementados dois métodos de eleição de gateway, um focado na energia dos drones aquáticos, e outro capaz de considerar diferentes métricas, tais como a qualidade de ligação, a centralidade e a energia. Os métodos propostos foram avaliados através de vários cenários em que os clusters são construídos e alterados de forma dinâmica, e foi observado que a escolha de gateways com um método baseado em várias métricas, e juntamente com uma estratégia de controlo apropriada, proporciona um melhor comportamento da rede ao longo das tarefas de monitorização aquática.Mestrado em Engenharia Eletrónica e Telecomunicaçõe

Engineering evolutionary control for real-world robotic systems

Evolutionary Robotics (ER) is the field of study concerned with the application of evolutionary computation to the design of robotic systems. Two main issues have prevented ER from being applied to real-world tasks, namely scaling to complex tasks and the transfer of control to real-robot systems. Finding solutions to complex tasks is challenging for evolutionary approaches due to the bootstrap problem and deception. When the task goal is too difficult, the evolutionary process will drift in regions of the search space with equally low levels of performance and therefore fail to bootstrap. Furthermore, the search space tends to get rugged (deceptive) as task complexity increases, which can lead to premature convergence. Another prominent issue in ER is the reality gap. Behavioral control is typically evolved in simulation and then only transferred to the real robotic hardware when a good solution has been found. Since simulation is an abstraction of the real world, the accuracy of the robot model and its interactions with the environment is limited. As a result, control evolved in a simulator tends to display a lower performance in reality than in simulation. In this thesis, we present a hierarchical control synthesis approach that enables the use of ER techniques for complex tasks in real robotic hardware by mitigating the bootstrap problem, deception, and the reality gap. We recursively decompose a task into sub-tasks, and synthesize control for each sub-task. The individual behaviors are then composed hierarchically. The possibility of incrementally transferring control as the controller is composed allows transferability issues to be addressed locally in the controller hierarchy. Our approach features hybridity, allowing different control synthesis techniques to be combined. We demonstrate our approach in a series of tasks that go beyond the complexity of tasks where ER has been successfully applied. We further show that hierarchical control can be applied in single-robot systems and in multirobot systems. Given our long-term goal of enabling the application of ER techniques to real-world tasks, we systematically validate our approach in real robotic hardware. For one of the demonstrations in this thesis, we have designed and built a swarm robotic platform, and we show the first successful transfer of evolved and hierarchical control to a swarm of robots outside of controlled laboratory conditions.A Robótica Evolutiva (RE) é a área de investigação que estuda a aplicação de computação evolutiva na conceção de sistemas robóticos. Dois principais desafios têm impedido a aplicação da RE em tarefas do mundo real: a dificuldade em solucionar tarefas complexas e a transferência de controladores evoluídos para sistemas robóticos reais. Encontrar soluções para tarefas complexas é desafiante para as técnicas evolutivas devido ao bootstrap problem e à deception. Quando o objetivo é demasiado difícil, o processo evolutivo tende a permanecer em regiões do espaço de procura com níveis de desempenho igualmente baixos, e consequentemente não consegue inicializar. Por outro lado, o espaço de procura tende a enrugar à medida que a complexidade da tarefa aumenta, o que pode resultar numa convergência prematura. Outro desafio na RE é a reality gap. O controlo robótico é tipicamente evoluído em simulação, e só é transferido para o sistema robótico real quando uma boa solução tiver sido encontrada. Como a simulação é uma abstração da realidade, a precisão do modelo do robô e das suas interações com o ambiente é limitada, podendo resultar em controladores com um menor desempenho no mundo real. Nesta tese, apresentamos uma abordagem de síntese de controlo hierárquica que permite o uso de técnicas de RE em tarefas complexas com hardware robótico real, mitigando o bootstrap problem, a deception e a reality gap. Decompomos recursivamente uma tarefa em sub-tarefas, e sintetizamos controlo para cada subtarefa. Os comportamentos individuais são então compostos hierarquicamente. A possibilidade de transferir o controlo incrementalmente à medida que o controlador é composto permite que problemas de transferibilidade possam ser endereçados localmente na hierarquia do controlador. A nossa abordagem permite o uso de diferentes técnicas de síntese de controlo, resultando em controladores híbridos. Demonstramos a nossa abordagem em várias tarefas que vão para além da complexidade das tarefas onde a RE foi aplicada. Também mostramos que o controlo hierárquico pode ser aplicado em sistemas de um robô ou sistemas multirobô. Dado o nosso objetivo de longo prazo de permitir o uso de técnicas de RE em tarefas no mundo real, concebemos e desenvolvemos uma plataforma de robótica de enxame, e mostramos a primeira transferência de controlo evoluído e hierárquico para um exame de robôs fora de condições controladas de laboratório.This work has been supported by the Portuguese Foundation for Science and Technology (Fundação para a Ciência e Tecnologia) under the grants SFRH/BD/76438/2011, EXPL/EEI-AUT/0329/2013, and by Instituto de Telecomunicações under the grant UID/EEA/50008/2013

Evolution of collective behaviors for a real swarm of aquatic surface robots

Swarm robotics is a promising approach for the coordination of large numbers of robots. While previous studies have shown that evolutionary robotics techniques can be applied to obtain robust and efficient self-organized behaviors for robot swarms, most studies have been conducted in simulation, and the few that have been conducted on real robots have been confined to laboratory environments. In this paper, we demonstrate for the first time a swarm robotics system with evolved control successfully operating in a real and uncontrolled environment. We evolve neural network-based controllers in simulation for canonical swarm robotics tasks, namely homing, dispersion, clustering, and monitoring. We then assess the performance of the controllers on a real swarm of up to ten aquatic surface robots. Our results show that the evolved controllers transfer successfully to real robots and achieve a performance similar to the performance obtained in simulation. We validate that the evolved controllers display key properties of swarm intelligence-based control, namely scalability, flexibility, and robustness on the real swarm. We conclude with a proof-of-concept experiment in which the swarm performs a complete environmental monitoring task by combining multiple evolved controllers.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

A Framework for Automatic Behavior Generation in Multi-Function Swarms

Multi-function swarms are swarms that solve multiple tasks at once. For example, a quadcopter swarm could be tasked with exploring an area of interest while simultaneously functioning as ad-hoc relays. With this type of multi-function comes the challenge of handling potentially conflicting requirements simultaneously. Using the Quality-Diversity algorithm MAP-elites in combination with a suitable controller structure, a framework for automatic behavior generation in multi-function swarms is proposed. The framework is tested on a scenario with three simultaneous tasks: exploration, communication network creation and geolocation of RF emitters. A repertoire is evolved, consisting of a wide range of controllers, or behavior primitives, with different characteristics and trade-offs in the different tasks. This repertoire would enable the swarm to transition between behavior trade-offs online, according to the situational requirements. Furthermore, the effect of noise on the behavior characteristics in MAP-elites is investigated. A moderate number of re-evaluations is found to increase the robustness while keeping the computational requirements relatively low. A few selected controllers are examined, and the dynamics of transitioning between these controllers are explored. Finally, the study develops a methodology for analyzing the makeup of the resulting controllers. This is done through a parameter variation study where the importance of individual inputs to the swarm controllers is assessed and analyzed

IoT enabled aquatic drone for environment monitoring

This thesis presents a platform that tackles environment monitoring by using air and water quality sensors to provide data for the user to know what is happening in that surveilled area. The hardware is incorporated in a sensing module in order to be used with an Unmanned Surface Vehicle (USV). It presents a monitoring system based on Raspberry Pi platform and a multichannel sensing module associated with water quality and air quality measurement parameters. Thus, the temperature, relative humidity and gas concentration are measured as well as the underwater acoustic signals using a hydrophone. The data is stored on the memory of the drone’s computational platform (Raspberry Pi), and synchronized with a remote server database. Audio streaming capabilities were implemented in the server side. Additionally, a mobile application was developed to be used by people working in the field for data visualization, audio streaming playback and statistical analysis (by showing plotted data).O intuito desta dissertação é apresentar uma plataforma de monitorização ambiental através da instalação de sensores de qualidade do ar e da água de forma a fornecer dados ao utilizador daquela área vigiada. O hardware é apresentado num módulo onde estão presentes todos os componentes por forma a poder ser usado num drone aquático. É apresentado um sistema de monitorização baseado no sistema de processamento Raspberry Pi e um módulo multicanal de sensores de medição de qualidade do ar e qualidade da água. Sensores esses de medição da temperatura, humidade relativa e concentrações de gases tal como a medição de sinais de áudio debaixo de água com o uso de um hidrofone. Os dados estão alojados na memória do sistema computacional do drone (Raspberry Pi) e estão sincronizados com uma base de dados remota alojada num servidor cloud. Um sistema de streaming de áudio foi também implementado do lado do servidor. Adicionalmente, foi desenvolvida uma aplicação móvel que permite visualizar os dados provenientes dos sensores, reproduzir a stream de áudio e também analise de estatísticas (com apresentação gráfica dos dados)

Unmanned Systems Sentinel / 3 June 2016

Approved for public release; distribution is unlimited

AUTONOMOUS SYSTEMS & SAFETY ISSUES: THE ROADMAP TO ENABLE NEW ADVANCES IN INDUSTRIAL APPLICATIONS

The paper addresses the safety issues related to the development of new solutions based on autonomous systems for industrial applications and the necessity to develop experimental environments for investigating these cases; a set of examples is proposed in order to provide cases and challenges as well as to suggest approaches to address these problems