6 research outputs found
Research on preferences for participation in search and rescue activities: “Akut” search and rescue association sample
Current study aimed to identify why AKUT Search and Rescue (SAR) Association Members participate in SAR, specify expectations and examine activities in terms of various demographics. 126 AKUT members (103 male, 23 female) participated in the study. Data with .84 reliability coefficient was collected with a survey. Data analysis included frequencies, percentage distribution, t-test and ANOVA. Level of statistical significance was .05. Although results didn’t pinpoint distinctive reasons for participating in SAR, prominent elements affecting members were identified as “Existence of trainers in immediate vicinity” (19%) and “Impact of friends/peer groups” (17.5%). Results showed that impact of family (73%) was not important but age was. It was also found that single individuals inclined towards SAR to a higher extent. Reasons for continuing activities were “Caring for SAR” (50%) and “Awareness of positive contributions” (48.4%). Contributing to financial income was found to have no relationship with SAR (90.5%). No relationship was detected between reasons participating in SAR and demographic characteristics. Expectations from SAR were mostly related to “being a trainer” (53.2%). Expectations and age were found to be related. Younger and single members had higher expectations for being trainers in future. Results showed that volunteerism had important implications in current study
A fuzzified systematic adjustment of the robotic Darwinian PSO
The Darwinian Particle Swarm Optimization (DPSO) is an evolutionary algorithm that extends the Particle
Swarm Optimization using natural selection to enhance the ability to escape from sub-optimal solutions.
An extension of the DPSO to multi-robot applications has been recently proposed and denoted as Robotic
Darwinian PSO (RDPSO), benefiting from the dynamical partitioning of the whole population of robots,
hence decreasing the amount of required information exchange among robots. This paper further extends
the previously proposed algorithm adapting the behavior of robots based on a set of context-based
evaluation metrics. Those metrics are then used as inputs of a fuzzy system so as to systematically
adjust the RDPSO parameters (i.e., outputs of the fuzzy system), thus improving its convergence rate,
susceptibility to obstacles and communication constraints. The adapted RDPSO is evaluated in groups
of physical robots, being further explored using larger populations of simulated mobile robots within a
larger scenario
Arquitectura para robots de búsqueda y rescate urbano mediante el uso de algoritmos de anti-feromonas
[ES] El atentado del 11 de septiembre de 2001 fue el ataque terrorista con mayor mortalidad
en la historia de la humanidad, con un resultado de 2.996 muertes y mas de 25.000 heridos.
Entre las víctimas, un total de 343 bomberos y 72 policías perdieron sus vidas. La muerte de
una gran parte de estas personas, y en especial de los servicios de emergencia, fue a causa
del peligro que ataña acceder a través de los escombros de los edificios derruidos. Dada la
situación, varios equipo y universidades que disponían de robots de rescate, acudieron hasta
la zona cero para ayudar en la ardua tarea de buscar víctimas con vida. Este fatídico evento
provocó el auge de la investigación en el ámbito de la Búsqueda y Rescate Urbano. Desde
entonces hasta el día de hoy, se han empleado robots como respuesta a una catástrofe en
diversas ocasiones.
En este trabajo se ha desarrollado una arquitectura para el uso de un enjambre de
robots heterogéneo y semi-supervisado en un entorno de Búsqueda y Rescate Urbano. Más
concretamente, la arquitectura permite la combinación de diversos algoritmos orientados
a este ámbito para la obtención de un sistema complejo y a su vez independiente tanto
del hardware como de los métodos usados. Además, se propone una nueva estrategia de
exploración colaborativa basada en el comportamiento social de las hormigas. El algoritmo
planteado hace uso de feromonas repelentes como mecanismo para fomentar la exploración
en entornos desconocidos.
Para el análisis y prueba del algoritmo y la arquitectura propuestos en este trabajo, se han
diseñado una serie de experimentos. En primer lugar se ha analizado el comportamiento del
algoritmo de exploración con anti-feromonas en entornos acotados basados en topologías de
rejilla y de laberinto; posteriormente se han realizado en un entorno real. Los experimentos
han sido estudiados tanto con simulaciones como con robots reales. Para el análisis de la
arquitectura planteada, se ha implementado un sistema de búsqueda y rescate completo sobre
un robot Jetbot de Nvidia, el cual ha sido probado en un entorno real.
Para finalizar, se demuestra cómo la arquitectura planteada y el algoritmo propuestos
son soluciones adecuadas para su uso en respuesta a una catástrofe. Además, la arquitectura
planteada en este trabajo también puede permitir el uso de algoritmos que surjan en el futuro
Evolutionary Robot Swarms Under Real-World Constraints
Tese de doutoramento em Engenharia Electrotécnica
e de Computadores, na especialidade de Automação e Robótica, apresentada ao Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores da Faculdade de Ciências e Tecnologia da Universidade de CoimbraNas últimas décadas, vários cientistas e engenheiros têm vindo a estudar as estratégias provenientes da natureza. Dentro das arquiteturas biológicas, as sociedades que vivem em enxames revelam que agentes simplistas, tais como formigas ou pássaros, são capazes de realizar tarefas complexas usufruindo de mecanismos de cooperação. Estes sistemas abrangem todas as condições necessárias para a sobrevivência, incorporando comportamentos de cooperação, competição e adaptação. Na “batalha” sem fim em prol do progresso dos mecanismos artificiais desenvolvidos pelo homem, a ciência conseguiu simular o primeiro comportamento em enxame no final dos anos oitenta. Desde então, muitas outras áreas, entre as quais a robótica, beneficiaram de mecanismos de tolerância a falhas inerentes da inteligência coletiva de enxames.
A área de investigação deste estudo incide na robótica de enxame, consistindo num domínio particular dos sistemas robóticos cooperativos que incorpora os mecanismos de inteligência coletiva de enxames na robótica. Mais especificamente, propõe-se uma solução completa de robótica de enxames a ser aplicada em contexto real. Nesta ótica, as operações de busca e salvamento foram consideradas como o caso de estudo principal devido ao nível de complexidade associado às mesmas. Tais operações ocorrem tipicamente em cenários dinâmicos de elevadas dimensões, com condições adversas que colocam em causa a aplicabilidade dos sistemas robóticos cooperativos. Este estudo centra-se nestes problemas, procurando novos desafios que não podem ser ultrapassados através da simples adaptação da literatura da especialidade em algoritmos de enxame, planeamento, controlo e técnicas de tomada de decisão.
As contribuições deste trabalho sustentam-se em torno da extensão do método Particle Swarm Optimization (PSO) aplicado a sistemas robóticos cooperativos, denominado de Robotic Darwinian Particle Swarm Optimization (RDPSO). O RDPSO consiste numa arquitetura robótica de enxame distribuída que beneficia do particionamento dinâmico da população de robôs utilizando mecanismos evolucionários de exclusão social baseados na sobrevivência do mais forte de Darwin. No entanto, apesar de estar assente no caso de estudo do RDPSO, a aplicabilidade dos conceitos aqui propostos não se encontra restrita ao mesmo, visto que todos os algoritmos parametrizáveis de enxame de robôs podem beneficiar de uma abordagem idêntica.
Os fundamentos em torno do RDPSO são introduzidos, focando-se na dinâmica dos robôs, nos constrangimentos introduzidos pelos obstáculos e pela comunicação, e nas suas propriedades evolucionárias. Considerando a colocação inicial dos robôs no ambiente como algo fundamental para aplicar sistemas de enxames em aplicações reais, é assim introduzida uma estratégia de colocação de robôs realista. Para tal, a população de robôs é dividida de forma hierárquica, em que são utilizadas plataformas mais robustas para colocar as plataformas de enxame no cenário de forma autónoma. Após a colocação dos robôs no cenário, é apresentada uma estratégia para permitir a criação e manutenção de uma rede de comunicação móvel ad hoc com tolerância a falhas. Esta estratégia não considera somente a distância entre robôs, mas também a qualidade do nível de sinal rádio frequência, redefinindo assim a sua aplicabilidade em cenários reais. Os aspetos anteriormente mencionados estão sujeitos a uma análise detalhada do sistema de comunicação inerente ao algoritmo, para atingir uma implementação mais escalável do RDPSO a cenários de elevada complexidade. Esta elevada complexidade inerente à dinâmica dos cenários motivaram a ultimar o desenvolvimento do RDPSO, integrando para o efeito um mecanismo adaptativo baseado em informação contextual (e.g., nível de atividade do grupo).
Face a estas considerações, o presente estudo pode contribuir para expandir o estado-da-arte em robótica de enxame com algoritmos inovadores aplicados em contexto real. Neste sentido, todos os métodos propostos foram extensivamente validados e comparados com alternativas, tanto em simulação como com robôs reais. Para além disso, e dadas as limitações destes (e.g., número limitado de robôs, cenários de dimensões limitadas, constrangimentos reais limitados), este trabalho contribui ainda para um maior aprofundamento do estado-da-arte, onde se propõe um modelo macroscópico capaz de capturar a dinâmica inerente ao RDPSO e, até certo ponto, estimar analiticamente o desempenho coletivo dos robôs perante determinada tarefa.
Em suma, esta investigação pode ter aplicabilidade prática ao colmatar a lacuna que se faz sentir no âmbito das estratégias de enxames de robôs em contexto real e, em particular, em cenários de busca e salvamento.Over the past decades, many scientists and engineers have been studying nature’s best and time-tested
patterns and strategies. Within the existing biological architectures, swarm societies revealed that
relatively unsophisticated agents with limited capabilities, such as ants or birds, were able to cooperatively
accomplish complex tasks necessary for their survival. Those simplistic systems embrace all
the conditions necessary to survive, thus embodying cooperative, competitive and adaptive behaviours.
In the never-ending battle to advance artificial manmade mechanisms, computer scientists simulated
the first swarm behaviour designed to mimic the flocking behaviour of birds in the late eighties.
Ever since, many other fields, such as robotics, have benefited from the fault-tolerant mechanism
inherent to swarm intelligence.
The area of research presented in this Ph.D. Thesis focuses on swarm robotics, which is a particular
domain of multi-robot systems (MRS) that embodies the mechanisms of swarm intelligence
into robotics. More specifically, this Thesis proposes a complete swarm robotic solution that can be
applied to real-world missions. Although the proposed methods do not depend on any particular application,
search and rescue (SaR) operations were considered as the main case study due to their
inherent level of complexity. Such operations often occur in highly dynamic and large scenarios, with
harsh and faulty conditions, that pose several problems to MRS applicability. This Thesis focuses on
these problems raising new challenges that cannot be handled appropriately by simple adaptation of
state-of-the-art swarm algorithms, planning, control and decision-making techniques.
The contributions of this Thesis revolve around an extension of the Particle Swarm Optimization
(PSO) to MRS, denoted as Robotic Darwinian Particle Swarm Optimization (RDPSO). The RDPSO
is a distributed swarm robotic architecture that benefits from the dynamical partitioning of the whole
swarm of robots by means of an evolutionary social exclusion mechanism based on Darwin’s survival-of-the-fittest.
Nevertheless, although currently applied solely to the RDPSO case study, the applicability
of all concepts herein proposed is not restricted to it, since all parameterized swarm robotic
algorithms may benefit from a similar approach The RDPSO is then proposed and used to devise the applicability of novel approaches. The fundamentals
around the RDPSO are introduced by focusing on robots’ dynamics, obstacle avoidance,
communication constraints and its evolutionary properties. Afterwards, taking the initial deployment
of robots within the environment as a basis for applying swarm robotics systems into real-world applications,
the development of a realistic deployment strategy is proposed. For that end, the population
of robots is hierarchically divided, wherein larger support platforms autonomously deploy
smaller exploring platforms in the scenario, while considering communication constraints and obstacles.
After the deployment, a way of ensuring a fault-tolerant multi-hop mobile ad hoc communication
network (MANET) is introduced to explicitly exchange information needed in a collaborative realworld
task execution. Such strategy not only considers the maximum communication range between
robots, but also the minimum signal quality, thus refining the applicability to real-world context. This
is naturally followed by a deep analysis of the RDPSO communication system, describing the dynamics
of the communication data packet structure shared between teammates. Such procedure is a
first step to achieving a more scalable implementation by optimizing the communication procedure
between robots. The highly dynamic characteristics of real-world applications motivated us to ultimate
the RDPSO development with an adaptive strategy based on a set of context-based evaluation
metrics.
This thesis contributes to the state-of-the-art in swarm robotics with novel algorithms for realworld
applications. All of the proposed approaches have been extensively validated in benchmarking
tasks, in simulation, and with real robots. On top of that, and due to the limitations inherent to those
(e.g., number of robots, scenario dimensions, real-world constraints), this Thesis further contributes
to the state-of-the-art by proposing a macroscopic model able to capture the RDPSO dynamics and,
to some extent, analytically estimate the collective performance of robots under a certain task. It is
the author’s expectation that this Ph.D. Thesis may shed some light into bridging the reality gap
inherent to the applicability of swarm strategies to real-world scenarios, and in particular to SaR operations.FCT - SFRH/BD /73382/201
Improving Search and Rescue Using Contextual Information
Search and rescue (SAR) is a challenging application for autonomous robotics research. The requirements of this kind of application are very demanding and are still far from being met. One of the most compelling requirements is the capability of robots to adapt their functionalities to harsh and heterogeneous environments. In order to meet this requirement, it is common to embed contextual knowledge into robotic modules. We have previously developed a context-based architecture that decouples contextual knowledge, and its use, from typical robotic functionalities. In this paper, we show how it is possible to use this approach to enhance the performance of a robotic system involved in SAR missions. In particular, we provide a case study on exploration and victim detection tasks, specifically tailored to a given SAR mission. Moreover, we extend our contextual knowledge formalism in order to manage complex rules that deal with spatial and temporal aspects that are needed to model mission requirements. The approach has been validated through several experiments that show the effectiveness of the presented methodology for SAR. (C) Koninklijke Brill NV, Leiden and The Robotics Society of Japan, 200