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Visual attention and swarm cognition for off-road robots
Tese de doutoramento, Informática (Engenharia Informática), Universidade de Lisboa, Faculdade de Ciências, 2011Esta tese aborda o problema da modelação de atenção visual no contexto de robôs autónomos todo-o-terreno. O objectivo de utilizar mecanismos de atenção visual é o de focar a percepção nos aspectos do ambiente mais relevantes à tarefa do robô. Esta tese mostra que, na detecção de obstáculos e de trilhos, esta capacidade promove robustez e parcimónia computacional. Estas são características chave para a rapidez e eficiência dos robôs todo-o-terreno. Um dos maiores desafios na modelação de atenção visual advém da necessidade de gerir o compromisso velocidade-precisão na presença de variações de contexto ou de tarefa. Esta tese mostra que este compromisso é resolvido se o processo de atenção visual for modelado como um processo auto-organizado, cuja operação é modulada pelo módulo de selecção de acção, responsável pelo controlo do robô. Ao fechar a malha entre o processo de selecção de acção e o de percepção, o último é capaz de operar apenas onde é necessário, antecipando as acções do robô. Para fornecer atenção visual com propriedades auto-organizadas, este trabalho obtém inspiração da Natureza. Concretamente, os mecanismos responsáveis pela capacidade que as formigas guerreiras têm de procurar alimento de forma auto-organizada, são usados como metáfora na resolução da tarefa de procurar, também de forma auto-organizada, obstáculos e trilhos no campo visual do robô. A solução proposta nesta tese é a de colocar vários focos de atenção encoberta a operar como um enxame, através de interacções baseadas em feromona. Este trabalho representa a primeira realização corporizada de cognição de enxame. Este é um novo campo de investigação que procura descobrir os princípios básicos da cognição, inspeccionando as propriedades auto-organizadas da inteligência colectiva exibida pelos insectos sociais. Logo, esta tese contribui para a robótica como disciplina de engenharia e para a robótica como disciplina de modelação, capaz de suportar o estudo do comportamento adaptável.Esta tese aborda o problema da modelação de atenção visual no contexto de robôs autónomos
todo-o-terreno. O objectivo de utilizar mecanismos de atenção visual é o de focar a percepção
nos aspectos do ambiente mais relevantes à tarefa do robô. Esta tese mostra que, na detecção de
obstáculos e de trilhos, esta capacidade promove robustez e parcimónia computacional. Estas
são características chave para a rapidez e eficiência dos robôs todo-o-terreno.
Um dos maiores desafios na modelação de atenção visual advém da necessidade de gerir o
compromisso velocidade-precisão na presença de variações de contexto ou de tarefa. Esta tese
mostra que este compromisso é resolvido se o processo de atenção visual for modelado como
um processo auto-organizado, cuja operação é modulada pelo módulo de selecção de acção,
responsável pelo controlo do robô. Ao fechar a malha entre o processo de selecção de acção e
o de percepção, o último é capaz de operar apenas onde é necessário, antecipando as acções do
robô.
Para fornecer atenção visual com propriedades auto-organizadas, este trabalho obtém inspi-
ração da Natureza. Concretamente, os mecanismos responsáveis pela capacidade que as formi-
gas guerreiras têm de procurar alimento de forma auto-organizada, são usados como metáfora
na resolução da tarefa de procurar, também de forma auto-organizada, obstáculos e trilhos no
campo visual do robô. A solução proposta nesta tese é a de colocar vários focos de atenção
encoberta a operar como um enxame, através de interacções baseadas em feromona.
Este trabalho representa a primeira realização corporizada de cognição de enxame. Este é
um novo campo de investigação que procura descobrir os princípios básicos da cognição, ins-
peccionando as propriedades auto-organizadas da inteligência colectiva exibida pelos insectos
sociais. Logo, esta tese contribui para a robótica como disciplina de engenharia e para a robótica
como disciplina de modelação, capaz de suportar o estudo do comportamento adaptável.Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT,SFRH/BD/27305/2006); Laboratory of Agent Modelling (LabMag