Evolutivni algoritam za upravljanje višeagentskim robotskim sustavom

U ovoj disertaciji razvijena je metodologija za planiranje kretanja dva robota 2R konfiguracije koji dijele radni prostor i predstavljaju dinamičku prepreku jedan drugome. Ovaj problem spada u klasu NP kompletnih problema, čije je rješavanje egzaktnim matematičkim algoritmima s poznatim gornjim granicama vremenske složenosti ograničeno primjenjivo. Razvijena metodologija planiranja kretanja temeljena je na istodobnom rješavanju problema planiranja kretanja za dva robota paralelnim, dijelom neovisnim evolucijskim - koevolucijskim algoritmom. Postavljena je i potvrđena hipoteza o mogućnosti vremenski efikasnog planiranja kretanja za dva robota temeljena na predloženom koevolucijskom algoritmu. S ciljem potvrđivanja hipoteze, razvijeno je simulacijsko okružje u kojemu je, za različite početne i konačne konfiguracije, moguće planirati kretanje za jednog, ili više robotskih agenata u radnom prostoru koji može uključivati stacionarne prepreke. Određen je skup kriterija kojima je moguće vrednovati ponašanje agenata, te su utvrđene prirode veza među pojedinim kriterijima. Skup kriterija čine kriteriji broja sudara, ukupno prijeđenog puta, kuta zakreta u zglobovima te neravnomjernosti profila brzine. Izvršena je formalna analiza sustava sastavljenog od dva robota 2R konfiguracije te su izvedeni analitički uvjeti za postojanje sudara među robotima. Izvedeni su izrazi za izračun potrebne duljine gena evolucijskog algoritma. \Na temelju ovih spoznaja formulirana je funkcija dobrote i odgovarajuća metoda izbora agenata, čime je omogućena njihova paralelna evolucija i međusobna prilagodba, koja rezultira neprekinutim, vremenski i energetski učinkovitim gibanjem bez sudara od početne do konačne konfiguracije u radnom prostoru. Sa svrhom dodatne uštede procesorskog vremena, predložena je metoda diskretizacije kretanja robota te komplementarna metoda rekonstrukcije kretanja s proizvoljno malim vremenskim intervalom između dvije uzastopne robotske konfiguracije. Metodologija je verificirana na realnom robotskom sustavu, sastavljenom od dva robota za koja je problem planiranja kretanja razvijenom metodologijom uspješno riješen

Cognitive-developmental learning for a humanoid robot : a caregiver's gift

Thesis (Ph. D.)--Massachusetts Institute of Technology, Dept. of Electrical Engineering and Computer Science, 2004.Includes bibliographical references (p. 319-341).(cont.) which are then applied to developmentally acquire new object representations. The humanoid robot therefore sees the world through the caregiver's eyes. Building an artificial humanoid robot's brain, even at an infant's cognitive level, has been a long quest which still lies only in the realm of our imagination. Our efforts towards such a dimly imaginable task are developed according to two alternate and complementary views: cognitive and developmental.The goal of this work is to build a cognitive system for the humanoid robot, Cog, that exploits human caregivers as catalysts to perceive and learn about actions, objects, scenes, people, and the robot itself. This thesis addresses a broad spectrum of machine learning problems across several categorization levels. Actions by embodied agents are used to automatically generate training data for the learning mechanisms, so that the robot develops categorization autonomously. Taking inspiration from the human brain, a framework of algorithms and methodologies was implemented to emulate different cognitive capabilities on the humanoid robot Cog. This framework is effectively applied to a collection of AI, computer vision, and signal processing problems. Cognitive capabilities of the humanoid robot are developmentally created, starting from infant-like abilities for detecting, segmenting, and recognizing percepts over multiple sensing modalities. Human caregivers provide a helping hand for communicating such information to the robot. This is done by actions that create meaningful events (by changing the world in which the robot is situated) thus inducing the "compliant perception" of objects from these human-robot interactions. Self-exploration of the world extends the robot's knowledge concerning object properties. This thesis argues for enculturating humanoid robots using infant development as a metaphor for building a humanoid robot's cognitive abilities. A human caregiver redesigns a humanoid's brain by teaching the humanoid robot as she would teach a child, using children's learning aids such as books, drawing boards, or other cognitive artifacts. Multi-modal object properties are learned using these tools and inserted into several recognition schemes,by Artur Miguel Do Amaral Arsenio.Ph.D