Desenvolvimento de um Framework de Robótica Evolutiva para V-REP: continuação e Paralelismo

A robótica evolutiva propõe a síntese de robôs através de um processo de evolução artificial (Nolfi e Floreano, 2002). Desta maneira, um robô (ou um conjunto de robôs) é situado em um ambiente físico e desenvolve de forma autônoma suas habilidades e/ou características em próxima de acordo com suas interações com o ambiente. Elemento central da robótica evolutiva, a evolução artificial ocorre seguindo métodos da computação evolutiva (Bäck, Fogel e Michalewicz, 2000). O princípio básico é usar as características do processo da evolução natural para solução de problemas. Assim uma população de indivíduos codifica possíveis soluções para o problema, sendo repetidamente avaliados e selecionados, gerando uma nova população mediante variações que podem conduzir gradativamente a soluções melhores.Além de possíveis aplicações tecnológicas, a robótica evolutiva é reconhecida como uma ferramenta científica para estudar cognição e comportamento social (Mitri et al., 2013). Muitas são as dificuldades no estudo do comportamento e da evolução de um indivíduo, e um dos métodos de estudos envolve reconstituir a situação de interesse em um experimento computacional permitindo acompanhar todo o processo. Esta experimentação envolve em muitos casos a realização da simulação com robôs em ambientes virtuais controlados, visto que assim teremos total controle sobre as mudanças ocorridas.Em um plano de trabalho anterior foi proposta a criação de um framework para robótica evolutiva, que operasse em conjunto com um simulador virtual, V-Rep da Coppelia Robotics. Porem há outros desafios além de apenas facilitar o desenvolvimento de experimentos através da reutilização das funcionalidades e métodos genéricos, como a aceleração do processo de simulação com a utilização de múltiplos computadores por exemplo. Para atacar o problema citado acima, esse projeto desenvolveu uma estratégia de paralelismo, afim de acelerar o processo de evolução do framework

ANÁLISE DE SIMULADORES PARA ROBÓTICA EVOLUTIVA

Surgindo na década de 1990, a Robótica Evolutiva ganhou destaque aplicando métodos de evolução artificial da computação evolutiva, para a construção de agentes robóticos (Harvey et.al. 2005). Tal proposta tem sido empregada em diversas áreas do conhecimento, desde ciênciasnaturais e engenharia até biologia e computação. Existem duas abordagens para implementação da robótica evolutiva: a utilização de agentes reais, desenvolvidos para satisfazer as necessidades do experimento ou a virtualização dos mesmos em softwares, simulando sua atuação. A opção de utilizar agentes reais representa uma fidelidade maior visto que o agente está submetido a condições reais. Nesse caso a evolução ao longo de gerações se torna lenta visto que é necessário reproduzir a atuação do mesmo diversas vezes. Outro ponto crítico é a viabilidade do projeto, levando em conta que robôs tem um custo elevado de produção.Em contrapartida, a utilização de agentes robóticos virtualizados computacionalmente representa uma solução mais rápida para a evolução, além de ser financeiramente mais viável. Com a evolução dos simuladores atuais, agentes podem ser simulados com parâmetros muito próximos dos que temos na vida real. Além disso, permitem um maior controle entre todas as possíveis variáveis de ambiente durante a simulação.Um passo importante na utilização de agentes simulados é a escolha do simulador de robótica. Existem diversos simuladores disponíveis no mercado, e nesta proposta foi selecionado um simulador de propósitos gerais para ser utilizado em um experimento de robótica evolutiva, analisando assim a viabilidade da sua utilização bem como a implementação e funcionamento do algoritmo evolutivo

DESENVOLVIMENTO DE UM FRAMEWORK DE ROBÓTICA EVOLUTIVA PARA V-REP

A robótica evolutiva propõe a síntese de robôs através de um processo de evolução artificial (Nolfi e Floreano, 2002). Desta maneira, um robô (ou um conjunto de robôs) é situado em um ambiente físico e desenvolve de forma autônoma suas habilidades e/ou características em próxima de acordo com suas interações com o ambiente. Elemento central da robótica evolutiva, a evolução artificial ocorre seguindo métodos da computação evolutiva (Bäck, Fogel e Michalewicz, 2000). O princípio básico é usar as características do processo da evolução natural para solução de problemas. Assim uma população de indivíduos codifica possíveis soluções para o problema, sendo repetidamente avaliados e selecionados, gerando uma nova população mediante variações que podem conduzir gradativamente a soluções melhores.Um dos passos importantes para simulações de robótica evolutiva é o desenvolvimento e a execução de um algoritmo evolutivo, que segue quatro passos gerais: avaliação, seleção, reprodução e variação. Apesar de haverem importantes etapas particulares de cada experimento projetado, existem funcionalidades e métodos que são implementados de maneira semelhante. Assim é possível montá-los de maneira genérica, afim de permitir a reutilização dos mesmos em grande parte dos experimentos evolutivos.A construção de um framework para tais fins permite ao usuário interessado em usar algoritmos evolutivos para solucionar seus problemas a ter uma maior produtividade focando na concepção do experimento e nas escolhas dentre opções disponíveis

Control de navegación híbrido sobre robótica evolutiva

En este trabajo se presenta un sistema de control híbrido para navegación robótica. El sistema combina el enfoque clásico de control mediante campos potenciales [1] como control deliberativo y la metodología de la robótica evolutiva para el control reactivo. La coordinación entre ambos es lograda mediante el uso de un neuro-controlador genéticamente evolucionado. Este es entrenado dentro de un entorno conocido a priori pero dinámico, situación que provoca que la coordinación deba ser ajustada en cada situación. Dicho ajuste se justifica ya que dentro de en un ambiente conocido, el controlador reactivo debe ser quien guíe al robot mientras que en uno estático el robot tiene un camino planificado hacia el objetivo y representado en un campo potencial. El sistema es desarrollado y probado dentro de un entorno simulado. Las pruebas realizadas usando dicha combinación muestran una navegación segura dentro de todo el ambiente. El desconocimiento a priori de caminos en ciertos sectores no resulta un problema en la navegación, situación que afirma lo expuesto en [1] y satisface los objetivos del presente trabajoRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Control de navegación híbrido sobre robótica evolutiva

En este trabajo se presenta un sistema de control híbrido para navegación robótica. El sistema combina el enfoque clásico de control mediante campos potenciales [1] como control deliberativo y la metodología de la robótica evolutiva para el control reactivo. La coordinación entre ambos es lograda mediante el uso de un neuro-controlador genéticamente evolucionado. Este es entrenado dentro de un entorno conocido a priori pero dinámico, situación que provoca que la coordinación deba ser ajustada en cada situación. Dicho ajuste se justifica ya que dentro de en un ambiente conocido, el controlador reactivo debe ser quien guíe al robot mientras que en uno estático el robot tiene un camino planificado hacia el objetivo y representado en un campo potencial. El sistema es desarrollado y probado dentro de un entorno simulado. Las pruebas realizadas usando dicha combinación muestran una navegación segura dentro de todo el ambiente. El desconocimiento a priori de caminos en ciertos sectores no resulta un problema en la navegación, situación que afirma lo expuesto en [1] y satisface los objetivos del presente trabajoRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Sistemas inteligentes basados en neurocomputación

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes implementados a partir de mecanismos de adaptación basados en Neurocomputación. Interesa especialmente la transferencia de tecnología a las áreas de minería de datos, robótica evolutiva y procesamiento de imágenes digitales. Los temas centrales se encuentran relacionados con la investigación de nuevas estrategias basadas en redes neuronales a fin de poder representar la información disponible. Los resultados obtenidos han sido aplicados tanto a la Minería de Datos como al procesamiento digital de imágenes. En el área de la robótica evolutiva, el énfasis está puesto en el estudio, investigación y desarrollo de controladores basados en redes neuronales evolutivas, especialmente aplicados a situaciones cuya solución requiere del aprendizaje de estrategias. Se trabaja en el desarrollo de nuevos métodos para la resolución de problemas utilizando agentes capaces de percibir y actuar en entornos complejos cuyos resultados son aplicados directamente en esta área.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Sistemas inteligentes basados en neurocomputación

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes implementados a partir de mecanismos de adaptación basados en Neurocomputación. Interesa especialmente la transferencia de tecnología a las áreas de minería de datos, robótica evolutiva y procesamiento de imágenes digitales. Los temas centrales se encuentran relacionados con la investigación de nuevas estrategias basadas en redes neuronales a fin de poder representar la información disponible. Los resultados obtenidos han sido aplicados tanto a la Minería de Datos como al procesamiento digital de imágenes. En el área de la robótica evolutiva, el énfasis está puesto en el estudio, investigación y desarrollo de controladores basados en redes neuronales evolutivas, especialmente aplicados a situaciones cuya solución requiere del aprendizaje de estrategias. Se trabaja en el desarrollo de nuevos métodos para la resolución de problemas utilizando agentes capaces de percibir y actuar en entornos complejos cuyos resultados son aplicados directamente en esta área.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Sistemas inteligentes basados en neurocomputación

Esta línea de investigación se centra en el estudio y desarrollo de Sistemas Inteligentes implementados a partir de mecanismos de adaptación basados en Neurocomputación. Interesa especialmente la transferencia de tecnología a las áreas de minería de datos, robótica evolutiva y procesamiento de imágenes digitales. Los temas centrales se encuentran relacionados con la investigación de nuevas estrategias basadas en redes neuronales a fin de poder representar la información disponible. Los resultados obtenidos han sido aplicados tanto a la Minería de Datos como al procesamiento digital de imágenes. En el área de la robótica evolutiva, el énfasis está puesto en el estudio, investigación y desarrollo de controladores basados en redes neuronales evolutivas, especialmente aplicados a situaciones cuya solución requiere del aprendizaje de estrategias. Se trabaja en el desarrollo de nuevos métodos para la resolución de problemas utilizando agentes capaces de percibir y actuar en entornos complejos cuyos resultados son aplicados directamente en esta área.Eje: Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Estudio de la adaptación de controladores en robótica evolutiva

Este proyecto consiste en el estudio de la influencia de la adaptación y el aprendizaje (éste último como una variante de la adaptación) sobre el comportamiento de entes artificiales, y cómo el mismo surge o emerge. Para ello, se plantea un estudio dentro del área denominada Robótica Evolutiva, en cuanto a la construcción de controladores neuronales evolutivos genéticamente determinados. Dichos controladores son aplicados a un robot tipo Khepera para llevar a cabo tareas dentro de un entorno no conocido previamente. Principalmente, la pregunta a responder es la siguiente:¿es posible definir mecanismos adaptativos sistemáticos que generen comportamientos emergentes? Además, desde un plano artificial, ¿la experiencia generacional de los controladores que originan un nuevo controlador en el proceso evolutivo, puede influenciar el comportamiento del controlador generado?Eje: Inteligencia artificialRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Estudio de la adaptación de controladores en robótica evolutiva

Este proyecto consiste en el estudio de la influencia de la adaptación y el aprendizaje (éste último como una variante de la adaptación) sobre el comportamiento de entes artificiales, y cómo el mismo surge o emerge. Para ello, se plantea un estudio dentro del área denominada Robótica Evolutiva, en cuanto a la construcción de controladores neuronales evolutivos genéticamente determinados. Dichos controladores son aplicados a un robot tipo Khepera para llevar a cabo tareas dentro de un entorno no conocido previamente. Principalmente, la pregunta a responder es la siguiente:¿es posible definir mecanismos adaptativos sistemáticos que generen comportamientos emergentes? Además, desde un plano artificial, ¿la experiencia generacional de los controladores que originan un nuevo controlador en el proceso evolutivo, puede influenciar el comportamiento del controlador generado?Eje: Inteligencia artificialRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI