A streamlined software environment for situated skills

This paper documents a powerful set of software tools used for developing situated skills. These situated skills form the reactive level of a three-tiered intelligent agent architecture. The architecture is designed to allow these skills to be manipulated by a task level engine which is monitoring the current situation and selecting skills necessary for the current task. The idea is to coordinate the dynamic activations and deactivations of these situated skills in order to configure the reactive layer for the task at hand. The heart of the skills environment is a data flow mechanism which pipelines the currently active skills for execution. A front end graphical interface serves as a debugging facility during skill development and testing. We are able to integrate skills developed in different languages into the skills environment. The power of the skills environment lies in the amount of time it saves for the programmer to develop code for the reactive layer of a robot

Implementación de agentes BDI en JADEX

Este artículo describe, en forma resumida, parte de los trabajos de investigación y desarrollo que se están llevando a cabo en la línea “Agentes y Sistemas Multi-agente” del LIDIC. El objetivo de este trabajo es presentar las principales temáticas que están siendo abordadas actualmente en el área de modelos y arquitecturas de agentes cognitivos, para posibilitar un intercambio de experiencias con otros investigadores participantes delWorkshop, que trabajen en líneas de investigación afines. Uno de los objetivos principales de esta línea, es el estudio y desarrollo de sistemas con agentes basados en el modelo BDI. Las arquitecturas (y modelos) BDI proponen a la trinidad BDI (Beliefs, Desires e Intentions) como los elementos claves del estado mental de un agente para tomar las decisiones acerca de cuándo y cómo actuar. Este tipo de enfoque ha demostrado una gran flexibilidad y efectividad en diversos problemas de gran complejidad del mundo real, lo que ha llevado a un creciente interés en la investigación de sus aspectos téóricos pero tambien de las plataformas que soportan el desarrollo de este tipo de agentes. En este, sentido, el objetivo general de este trabajo es realizar una breve descripción de las motivaciones y objetivos que perseguimos al implementar agentes BDI utilizando frameworks de agentes dedicados a tal fin. En particular, se propone el framework de distribución gratuita Jadex que ya ha sido utilizado en distintos problemas vinculados a la logística de hospitales en Alemania.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Implementación de agentes BDI en JADEX

Este artículo describe, en forma resumida, parte de los trabajos de investigación y desarrollo que se están llevando a cabo en la línea “Agentes y Sistemas Multi-agente” del LIDIC. El objetivo de este trabajo es presentar las principales temáticas que están siendo abordadas actualmente en el área de modelos y arquitecturas de agentes cognitivos, para posibilitar un intercambio de experiencias con otros investigadores participantes delWorkshop, que trabajen en líneas de investigación afines. Uno de los objetivos principales de esta línea, es el estudio y desarrollo de sistemas con agentes basados en el modelo BDI. Las arquitecturas (y modelos) BDI proponen a la trinidad BDI (Beliefs, Desires e Intentions) como los elementos claves del estado mental de un agente para tomar las decisiones acerca de cuándo y cómo actuar. Este tipo de enfoque ha demostrado una gran flexibilidad y efectividad en diversos problemas de gran complejidad del mundo real, lo que ha llevado a un creciente interés en la investigación de sus aspectos téóricos pero tambien de las plataformas que soportan el desarrollo de este tipo de agentes. En este, sentido, el objetivo general de este trabajo es realizar una breve descripción de las motivaciones y objetivos que perseguimos al implementar agentes BDI utilizando frameworks de agentes dedicados a tal fin. En particular, se propone el framework de distribución gratuita Jadex que ya ha sido utilizado en distintos problemas vinculados a la logística de hospitales en Alemania.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Defeasible decision making in a robotic environment

Decision making models for autonomous agents are recently receiving increased attention, particularly in the feld of intelligent robots. This work presents a Defeasible Logic Programming approach to decision making in an environment with single and multiple robots. We will show, how a successful tool for knowledge representation and defeasible reasoning could be applied to the problem of deciding which task should be performed next. Besides, we will explain with detailed examples how the decision process is performed when there is only one robot in the environment, and then we will consider how the same robot decides when there are more robots working in the environment.Actualmente, los modelos de toma de decisiones para agentes autónomos están recibiendo mucha atención, particularmente en el área de robots inteligentes. Este trabajo presenta un enfoque basado en Programación en Lógica Rebatible para la toma de decisiones en un ambiente con un único robot y con múltiples robots. Mostraremos como una herramienta exitosa para la representación de conocimiento y razonamiento rebatible, puede ser aplicada al problema de decidir que tarea debe ser realizada a continuación. Además, explicaremos con ejemplos detallados como se realiza el proceso de decisión cuando hay solamente un robot en el ambiente, y luego consideraremos como decide el mismo robot cuando hay otros robots presentes en el ambiente.VIII Workshop de Procesamiento Distribuido y ParaleloRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Mobile robotics in agricultural operations: A narrative review on planning aspects

The advent of mobile robots in agriculture has signaled a digital transformation with new automation technologies optimize a range of labor-intensive, resources-demanding, and time-consuming agri-field operations. To that end a generally accepted technical lexicon for mobile robots is lacking as pertinent terms are often used interchangeably. This creates confusion among research and practice stakeholders. In addition, a consistent definition of planning attributes in automated agricultural operations is still missing as relevant research is sparse. In this regard, a “narrative” review was adopted (1) to provide the basic terminology over technical aspects of mobile robots used in autonomous operations and (2) assess fundamental planning aspects of mobile robots in agricultural environments. Based on the synthesized evidence from extant studies, seven planning attributes have been included: (i) high-level control-specific attributes, which include reasoning architecture, the world model, and planning level, (ii) operation-specific attributes, which include locomotion–task connection and capacity constraints, and (iii) physical robot-specific attributes, which include vehicle configuration and vehicle kinematics.</jats:p