Towards novel and intentional cooperation of diverse autonomous robots : An architectural approach

Publisher Copyright: © 2021 Copyright for this paper by its authors. Use permitted under Creative Commons License Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).In most autonomous robot approaches, the individual robot’s goals and cooperation behavior are fixed during the design. Moreover, the robot’s design may limit its ability to perform other than initially planned tasks. This leaves little room for novel dynamic cooperation where new (joint) actions could be formed or goals adjusted after deployment. In this paper, we address how situational context augmented with peer modeling can foster cooperation opportunity identification and cooperation planning. As a practical contribution, we introduce our new software architecture that enables developing, training, testing, and deploying dynamic cooperation solutions for diverse autonomous robots. The presented architecture operates in three different worlds: in the Real World with real robots, in the 3D Virtual World by emulating the real environments and robots, and in an abstract 2D Block World that fosters developing and studying large-scale cooperation scenarios. Feedback loops among these three worlds bring data from one world to another and provide valuable information to improve cooperation solutions.Peer reviewe

An Architectural Approach for Enabling and Developing Cooperative Behaviour in Diverse Autonomous Robots

The paper introduces an architecture for robot-to-robot cooperation which takes into consideration how situational context augmented with peer modeling fosters cooperation opportunity identification and cooperation planning. The presented architecture allows developing, training, testing, and deploying dynamic cooperation solutions for diverse autonomous robots using ontology-based reasoning. The architecture operates in three different worlds: in the Real World with real robots, in a 3D Virtual World by emulating the real environments and robots, and in an abstract Block World that enables developing and studying large-scale cooperation scenarios. We describe an assessment practice for our architecture and cooperation procedures, which is based on scenarios implemented in all three worlds, and provide initial results of stress testing the cooperation procedures in the Block World. Moreover, as the core part of our architecture can operate in all the three worlds, development of the robot cooperation with the architecture can regularly accommodate insights gained from experimenting and testing in one world as improvements in another. We report our insights from developing the architecture and cooperation procedures as additional research outcomes.Peer reviewe

Muuttuvuuden hallinnointi robottiyhteistyöohjelmistossa

Tämä tutkielma esittelee Robot Configurator -ohjelman, jolla voi konfiguroida Cooperative Brain Service -robottiyhteistyöohjelman käynnistykseen liittyviä asetuksia. Muuttuvuuden konfigurointi on ongelma, jossa yritetään valita validi yhdistelmä komponentteja muodostamaan jokin kokonainen tuote. Se on sovellettavissa myös ohjelmistoihin, sillä on olemassa lähestymistapoja missä valmis ohjelmainstanssi muodostetaan erilaisista ennalta valmistetuista komponenteista. Cooperative Brain Service on Creative and Adaptive Cooperation between Diverse Autonomous Robots (CACDAR) -nimisen Helsingin yliopiston tutkimusprojektin pääasiallinen tuotos. Projektin päämääränä on mahdollistaa autonominen yhteistyö monenlaisten robottien välillä. Tämän vuoksi Cooperative Brain Service -ohjelma on suunniteltu niin, että uusille roboteille ja niiden toiminnoille lisätään tuki uusien moduulien kautta. Käyttöön tulevat moduulit määritellään ohjelman käynnistyksen yhteydessä annettavan JSON-tiedoston kautta. Ongelmana on, että tämän JSON-tiedoston muokkaaminen vaatii muun muassa tietämystä siitä, millaisia moduuleja Cooperative Brain Service -komponentissa on sillä hetkellä sisäisesti toteutettuna. Robot Configurator -ohjelman tarkoituksena on mahdollistaa näiden JSON-tiedostojen luominen käyttäjäystävällisemmällä tavalla, jotta pystyisimme CACDAR-projektissa tekemään tehokkaammin kokeiluja erilaisilla robottiyhteistyöskenaarioilla. Tämän tutkielman pääasiallinen kontribuutio on Robot Configurator, jonka toiminnan selitän ja dokumentoin monipuolisesti arkkitehtuurikuvauksen kautta. Lisäksi esittelen luomani lähestymistavan Cooperative Brain Servicen käynnistykseen liittyvän muuttuvuuden mallintamiseen.This thesis introduces Robot Configurator, a software for performing variability configuration for a robot cooperation software named Cooperative Brain Service. The variability configuration problem concerns selecting appropriate combinations of components to form a valid complete product. It is applicable to the realm of software as well, as there are approaches where an instance of software is formed from different pre-made components. Cooperative Brain Service is the main product of Creative and Adaptive Cooperation between Diverse Autonomous Robots (CACDAR), a University of Helsinki research project. One of the main principles of the project is enabling cooperation between various types of robots. In Cooperative Brain Service, this is taken into account by having support for any new robots and actions be added as new modules. In the current implementation, the modules to be loaded are determined during startup, through a manually written JSON configuration file. The problem is, managing such JSON files requires beforehand knowledge of what modules there are implemented in Cooperative Brain Service. As it is crucial to be able to flexibly experiment with different cooperation scenarios in CACDAR, I design Robot Configurator as a tool to assist in the creation and management of these JSON configuration files. The main contribution of this thesis is Robot Configurator, for which I provide an architecture description that describes and documents it from multiple stakeholder perspectives. Additionally, a novel approach to modeling variability involved in the initialization of Cooperative Brain Service is also introduced

Sääsuureiden vaikutus polanteen muodostumiseen

Polanne on hyvin yleinen ilmiö talvisen Suomen teillä. Sille ei ole olemassa tarkkaa tieteellistä määritelmää, mutta se on vakiintunut tarkoittamaan tienpintaan tamppaantunutta kovaa lumikerrosta. Polanne voi ajoittain urautua ja olla epätasainen, mikä voi aiheuttaa tienkäyttäjille vaaratilanteita ja pahimmassa tapauksessa henkilövahinkoja. Suomen tieverkko on jaettu eri talvihoitoluokkiin, jotka määrittelevät kyseisen tien hoidon laadun. Osalla Suomen vähäliikenteisemmistä pääteistä polannetta annetaan talvella muodostua. Vilkkaamman liikenteen teillä tienpinta tulisi olla aina paljaana, joten polanne pyritään poistamaan nopeasti sen muodostuttua tai muodostuminen pyritään estämään ennakoivilla toimenpiteillä. Tämän tutkielman tarkoituksena oli tutkia polanteen muodostumisen sääolosuhteita ja tuottaa niiden avulla polanteen muodostumista ennustava tuote ja siten auttaa tienhoidon tehostamisessa. Liikenteellä on myös merkittävä vaikutus polanteen muodostumiseen, mutta sitä ei pystytty tässä tutkielmassa huomioimaan. Polanteen muodostumista tutkittiin talvikaudella 2017-2018. Polanteen muodostuminen pyrittiin havaitsemaan Intelligent Traffic Management Finland Oy:n kelikameroiden kuvista. Havaittujen polanteen muodostumispaikkojen läheltä kerättiin säähavaintoja ja eri polannetapauksia verrattiin keskenään yrityksenä löytää yhtäläisyyksiä näiden tilanteiden sääolosuhteille. Polanteen muodostumiselle löydettiin suurpiirteiset olosuhteet, joissa sitä todennäköisimmin tapahtuu. Näiden todettujen suureiden keskimääräisten arvojen perusteella rakennettiin polanneindeksi kuvaamaan polanteen muodostumistodennäköisyyttä. Päättely sisällytettiin Ilmatieteen laitoksen tiesäämalliin. Polannepäättelyä kokeiltiin sekä kolmella eri havaintojaksolla että ennusteena ja päättelyn todettiin antavan lisäarvoa polanteenmuodostumisalueiden määrittelyssä. Tämän työn yhteydessä todettiin polanteen muodostumisen havainnoinnissa ja tutkimisessa olevan vielä puutteita. Nykyisin polannetta havainnoidaan manuaalisesti kenttähavainnoista tai silmämääräisesti kelikamerakuvista. Tulevaisuudessa polanteen muodostumisen tutkiminen muuttunee helpommaksi kun polanteen muodostumisen havainnointikäyttöön valjastetaan uudenlaista teknologiaa ja menetelmiä