Computational intelligence approaches to robotics, automation, and control [Volume guest editors]

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Evolutionary robotics and neuroscience

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A biologically inspired meta-control navigation system for the Psikharpax rat robot

A biologically inspired navigation system for the mobile rat-like robot named Psikharpax is presented, allowing for self-localization and autonomous navigation in an initially unknown environment. The ability of parts of the model (e. g. the strategy selection mechanism) to reproduce rat behavioral data in various maze tasks has been validated before in simulations. But the capacity of the model to work on a real robot platform had not been tested. This paper presents our work on the implementation on the Psikharpax robot of two independent navigation strategies (a place-based planning strategy and a cue-guided taxon strategy) and a strategy selection meta-controller. We show how our robot can memorize which was the optimal strategy in each situation, by means of a reinforcement learning algorithm. Moreover, a context detector enables the controller to quickly adapt to changes in the environment-recognized as new contexts-and to restore previously acquired strategy preferences when a previously experienced context is recognized. This produces adaptivity closer to rat behavioral performance and constitutes a computational proposition of the role of the rat prefrontal cortex in strategy shifting. Moreover, such a brain-inspired meta-controller may provide an advancement for learning architectures in robotics

The NASA SBIR product catalog

The purpose of this catalog is to assist small business firms in making the community aware of products emerging from their efforts in the Small Business Innovation Research (SBIR) program. It contains descriptions of some products that have advanced into Phase 3 and others that are identified as prospective products. Both lists of products in this catalog are based on information supplied by NASA SBIR contractors in responding to an invitation to be represented in this document. Generally, all products suggested by the small firms were included in order to meet the goals of information exchange for SBIR results. Of the 444 SBIR contractors NASA queried, 137 provided information on 219 products. The catalog presents the product information in the technology areas listed in the table of contents. Within each area, the products are listed in alphabetical order by product name and are given identifying numbers. Also included is an alphabetical listing of the companies that have products described. This listing cross-references the product list and provides information on the business activity of each firm. In addition, there are three indexes: one a list of firms by states, one that lists the products according to NASA Centers that managed the SBIR projects, and one that lists the products by the relevant Technical Topics utilized in NASA's annual program solicitation under which each SBIR project was selected

Event-Driven Technologies for Reactive Motion Planning: Neuromorphic Stereo Vision and Robot Path Planning and Their Application on Parallel Hardware

Die Robotik wird immer mehr zu einem Schlüsselfaktor des technischen Aufschwungs. Trotz beeindruckender Fortschritte in den letzten Jahrzehnten, übertreffen Gehirne von Säugetieren in den Bereichen Sehen und Bewegungsplanung noch immer selbst die leistungsfähigsten Maschinen. Industrieroboter sind sehr schnell und präzise, aber ihre Planungsalgorithmen sind in hochdynamischen Umgebungen, wie sie für die Mensch-Roboter-Kollaboration (MRK) erforderlich sind, nicht leistungsfähig genug. Ohne schnelle und adaptive Bewegungsplanung kann sichere MRK nicht garantiert werden. Neuromorphe Technologien, einschließlich visueller Sensoren und Hardware-Chips, arbeiten asynchron und verarbeiten so raum-zeitliche Informationen sehr effizient. Insbesondere ereignisbasierte visuelle Sensoren sind konventionellen, synchronen Kameras bei vielen Anwendungen bereits überlegen. Daher haben ereignisbasierte Methoden ein großes Potenzial, schnellere und energieeffizientere Algorithmen zur Bewegungssteuerung in der MRK zu ermöglichen. In dieser Arbeit wird ein Ansatz zur flexiblen reaktiven Bewegungssteuerung eines Roboterarms vorgestellt. Dabei wird die Exterozeption durch ereignisbasiertes Stereosehen erreicht und die Pfadplanung ist in einer neuronalen Repräsentation des Konfigurationsraums implementiert. Die Multiview-3D-Rekonstruktion wird durch eine qualitative Analyse in Simulation evaluiert und auf ein Stereo-System ereignisbasierter Kameras übertragen. Zur Evaluierung der reaktiven kollisionsfreien Online-Planung wird ein Demonstrator mit einem industriellen Roboter genutzt. Dieser wird auch für eine vergleichende Studie zu sample-basierten Planern verwendet. Ergänzt wird dies durch einen Benchmark von parallelen Hardwarelösungen wozu als Testszenario Bahnplanung in der Robotik gewählt wurde. Die Ergebnisse zeigen, dass die vorgeschlagenen neuronalen Lösungen einen effektiven Weg zur Realisierung einer Robotersteuerung für dynamische Szenarien darstellen. Diese Arbeit schafft eine Grundlage für neuronale Lösungen bei adaptiven Fertigungsprozesse, auch in Zusammenarbeit mit dem Menschen, ohne Einbußen bei Geschwindigkeit und Sicherheit. Damit ebnet sie den Weg für die Integration von dem Gehirn nachempfundener Hardware und Algorithmen in die Industrierobotik und MRK

Wegfindung, Entscheidungsfindung und Verhaltensanalyse in Multiagentensystemen

Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Wegfindung, Entscheidungsfindung und der Analyse des Verhaltens intelligenter Agenten, wenn diese in kontinuierlichen, zweidimensionalen Flächen bestimmte Ziele ansteuern sollen, ohne dabei mit statischen oder dynamischen Hindernissen zu kollidieren. Zunächst wird ein Verfahren entwickelt mit welchem ein einzelner Agent unter Verwendung eines erlernten Umgebungsmodells befähigt wird, intuitiv die zukünftigen Positionen beweglicher Objekte vorherzusagen, um so Kollisionen zu vermeiden bzw. Objekte direkt anzusteuern. Es wird vorgeschlagen, die erlernte Positionsvorhersage beweglicher Objekte mit einer baumartigen Suche nach günstigen Folgezuständen, indem der Ausgang von Aktionsfolgen simuliert wird, zu kombinieren. Zur Steigerung der Effizienz wird, aufbauend auf dem vorherigen Ansatz, das Verfahren modifiziert und die Positionsvorhersagen dynamischer Objekte über zeitabhängige Kantenkosten in einen Graph integriert, um so mit angepassten, klassischen Pfadplanungsalgorithmen, wie dem A* Algorithmus, Pfade in einer Raum-Zeit-Dimension planen zu können, die den Kontakt mit dynamischen Hindernissen von vornherein meiden. Außerdem wird in dieser Arbeit der Frage nachgegangen, wie der zum Routing benötigte Graph auch in sich dynamisch veränderten, kontinuierlichen Umgebungen aktuell gehalten werden kann, wozu auf eine Methode namens Stable Growing Neural Gas zurückgegriffen wird. Diese ist von der gleichmäßigen Ausbreitung von Gas-Molekülen im Raum inspiriert und diskretisiert auf diese Weise einen Raum. Weiter wird behandelt, wie der Graph parallel und kollisionsfrei von multiplen Agenten zum Routing verwendet werden kann, wofür die Verwendung eines Potential Field Ansatzes vorgeschlagen wird. Neben Detailverbesserungen an der Methode des Stable Growing Neural Gas, werden vor allem die Synergien erarbeitet, die sich aus der Kombination der Methoden des Stable Growing Neural Gas, dem Potential Field Ansatz und der Verwendung des A* Algorithmus ergeben. Um eine ganze Gruppe von Agenten zu kontrollieren, wird ein auf Reinforcement Learning basierendes Verfahren vorgeschlagen, um Agenten auf einen virtuellen, dynamischen Zielpunkt zuzusteuern. Dieses zeichnet sich durch eine hohe Anpassungsfähigkeit aus. In einem entwickelten Szenario, in welchem Agenten durch Kollisionen untereinander implizit benachteiligt werden, konnte gezeigt werden, dass die Agenten durch das entworfene Trainingsverfahren gelernt haben Kollisionen untereinander zu vermeiden, ohne explizit darauf trainiert zu werden. Um die Interaktion lernender Agenten weiter zu untersuchen, wird in einem umgedrehten Szenario eine Gruppe von Agenten mittels Reinforcement Learning darauf trainiert, einem auf sie zukommenden Objekt auszuweichen. Unter der Prämisse, dass sich dieses von mehreren potenziellen Zielen ablenken lässt, hat sich wie im vorhergehenden Szenario emergent ein Schwarmverhalten unter den Agenten entwickelt, was mit Methoden der Spieltheorie weiter untersucht wurde und bei der Untersuchung sozialer Interaktionen und Dilemmata von Bedeutung ist.This thesis deals with the pathfinding, decision-making and behavior analysis of intelligent agents when they are supposed to approach certain targets in continuous, two-dimensional areas without colliding with static or dynamic obstacles. First, a method is developed to enable a single agent, using a learned environment model, to intuitively predict the future positions of moving objects in order to avoid collisions or directly target objects. It is proposed to combine the learned position prediction of moving objects with a tree-like search for favorable subsequent states by simulating the outcome of action sequences. To increase efficiency, building on the previous approach, the method is modified to integrate the position predictions of dynamic objects into a graph via time-dependent edge costs, allowing adapted classical path planning algorithms, such as the A* algorithm, to plan paths in a space-time dimension that avoid contact with dynamic obstacles in the first place. In addition, this work explores the question of how the graph needed for routing can be kept up-to-date in dynamically changing, continuous environments, relying on a method called Stable Growing Neural Gas. This method inspired by the uniform distribution of gas molecules in space and discretizes a space in this way. Further, it is addressed how the graph can be used in parallel and collision-free by multiple agents for routing, for which the use of a Potential Field approach is proposed. In addition to detail improvements of the Stable Growing Neural Gas method, the synergies resulting from the combination of the Stable Growing Neural Gas methods, the Potential Field approach and the use of the A* algorithm are discussed. In order to control a whole group of agents, a reinforcement learning based method is proposed to steer agents towards a virtual dynamic target point. This is characterized by high adaptability. In a developed scenario, in which agents are implicitly penalized by collisions among each other, it could be shown that the agents learned to avoid collisions among each other by the designed training procedure without being explicitly trained for it. To further investigate the interaction of learning agents, in a reversed scenario, a group of agents is trained to avoid an approaching object using reinforcement learning. Under the premise that this can be distracted from multiple potential targets, swarming behavior emerged among the agents, as in the previous scenario, which was further investigated using methods from game theory and is important in the study of social interactions and dilemmas