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PublicouMatheushenrique Salome Alterado mais de 10 anos atrás
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A Framework for Robots Development and Programming Based on Genetic Algorithms Palmeira P.F.M Silvino J.S. de Melo J.C.D DEE-UFMG DELT-UFMG
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Tópicos b Introdução b Proposta b Implementação b Validação b Conclusões b Modelo de Desenvolvimento b Propostas de Continuação
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Objetivo b Aplicação de técnicas Inteligência Artificial no desenvolvimento de Robôs autônomos em ambiente não controlado.
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Ambiente Controlado Ambiente Controlado b Posições e deslocamentos conhecidos b Trajetórias predeterminadas. b Cinemática Inversa.
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Geração de Trajetória (Ambiente Controlado)
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Ambiente não Controlado b Posições e deslocamentos são desconhecidos. b Trajetórias não podem ser predeterminadas. b Dificuldade de se utilizar técnicas convencionais de programação e controle.
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Trajetória
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Problema do Controle Problema do Controle b Técnicas mais sofisticadas de controle. b Tem sido propostas técnicas alternativas ao controle convencional tais como Lógica Nebulosa e Redes Neurais. b O uso destas técnicas requer a aquisição de conhecimento humano.
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Propostas Atuais b Uso de lógica fuzzy com A.G.s. b Uso de redes neurais com A.G.s.
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Tópicos b Introdução b Proposta b Implementação b Validação b Conclusões b Modelo de Desenvolvimento b Propostas de Continuação
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Proposta b Desenvolvimento de um ambiente interativo simulação dinâmica de robôs autônomos. b Uso de A.G para evoluir população de elementos de controle, baseados no conhecimento humano. b Simulador será utilizado para a aquisição do conhecimento humano e avaliação b Rede Neural para armazenamento do conhecimento
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Algoritmo Genético I b Algoritmos genéticos são utilizados para evoluir uma população de elementos de controle. b Cada geração e formada pelos elementos selecionados da geração anterior acrescida de novos, criados por operadores genéticos. b Simplicidade Robustez
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Algoritmo Genético II b A mutação altera as características do elemento. b O cruzamento age combinado dois elementos para produzir um terceiro. b A evolução se da pela seleção dos melhores indivíduos em cada geração( Função de fitness).
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Operações Genéticas
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Tópicos b Introdução b Proposta b Implementação b Validação b Conclusões b Modelo de Desenvolvimento b Propostas de Continuação
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Metodologias b Aquisição de conhecimento b Simulação Simulação em tempo RealSimulação em tempo Real b Programação Abstração de dadosAbstração de dados b Otimização Algoritmos genéticosAlgoritmos genéticos
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Simulador 2D b Ambiente gráfico interativo 2D. b Hierarquia de classes. b Dinâmica dos objetos. b Programação orientada por objetos.
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Simulador
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Robôs Virtuais b Controle –Inteligência b Inércia –Dinâmica b Move –Visualização
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Robôs Objetos representados por uma hierarquia de classes.
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Dinâmica b Função Inércia() b Integração b Constantes Momento de inércia.Momento de inércia. Constante de atrito.Constante de atrito...........
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Dinâmica I
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Modos do Simulador b Modo Autônomo: Controle: com o Player. Controle: com o Player. b Modo Supervisionado Interativo: com Trainer Interativo: com Trainer b Modo Treino Algoritmo Genético evolui população de Rede Neurais.Algoritmo Genético evolui população de Rede Neurais.
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Ponto de Partida b TCad Ambiente para computação gráficaAmbiente para computação gráfica Orientado por ObjetosOrientado por Objetos Processador simbólicoProcessador simbólico b Framework sobre Algoritmos Genéticos
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TCad
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TCadMan
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Simulador
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Implementação do Controlador b A classe Master herdeira da classe TCadMan. b Uma instância da classe Master é o controlador mestre que controla e coordena as tarefas filhas.
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Objetos gráficos
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Implementação dos Robôs b Classe abstrata Personagem descendente da classe List.
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Framework para GNA Classe abstrata Indivíduo Classe GNA
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Implementação do GNA b Evolui uma população de instancias de classes descendente de indivíduo.
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Vista do Simulador b A classe TCadMan controla ambiente gráfico.
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Alteração de um Robô
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Console do TCad
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Tópicos b Introdução b Proposta b Implementação b Validação b Conclusões b Modelo de Desenvolvimento b Propostas de Continuação
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Framework concluído
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Proposta b Rede Neural para armazenamento do conhecimento b Simplicidade b Robustez
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Aplicação Rede Neural Aproximador universal de funções 14 Entradas 2 Saídas
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b Uso de treinamento supervisionado, tendo como referencia uma trajetória gravada, por um treinador Humano. b Redes Neural 2 camadas 14x2 14 entradas:14 entradas: – x,y, em t, t-1, t-2... 2 saídas:2 saídas: – impulso linear I L e impulso angular I a. b A diferença entre as saídas gravadas e as calculadas pela rede é utilizada para se obter o erro das RNAs Redes Neurais
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Implementação das RNA b A classe Abstrata Indivíduo descreve o indivíduo da população. b A classe RedeNeural implementa uma RNA.
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Tópicos b Introdução b Proposta b Implementação b Validação b Conclusões b Propostas de Continuação
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Conclusões e Propostas b Resultados Preliminares. Comparação das Trajetórias.Comparação das Trajetórias. b Resultados Numéricos. Influencia dos parâmetros genéticos.Influencia dos parâmetros genéticos. b Propostas para trabalhos futuros.
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Trajetória I
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Trajetória II
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Trajetória I
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Trajetória II
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Resultados Numéricos b Influencia de mutação aleatória e cruzamento. b Influencia da taxa de sobrevivência. b Influencia do tamanho da população. b Influencia do uso de backpropagation.
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Taxa de Sobrevivência I
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Taxa de Sobrevivência II
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Tamanho da população I
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Tamanho da população II
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Erro Angular sem backpropagation
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Influencia de backpropagation
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Erro linear sem backpropagation
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Influencia de backpropagation II
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Conclusões b Objetivo proposto foi alcançado b Simulador se mostrou-se funcional nos seus três modos de funcionamento. b RNAs treinadas com A.G.s foram capazes de fazer o robô seguir as trajetórias idealizadas.
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Conclusões b Taxa de sobrevivência e tamanho da população influem na velocidade do treinamento. b Backpropagation pode perturbar mecanismo de seleção do algoritmo genético. b Uso de backpropagation aumenta o tempo de execução por geração do algoritmo genético.
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Tópicos b Introdução b Proposta b Implementação b Validação b Conclusões b Modelo de Desenvolvimento b Propostas de Continuação
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Modelo de desenvolvimento b Especificação b Implementação b Inserção
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Especificação b Criação do novo modelo de Robô
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Implementação b Derivação Redefinição das funçõesRedefinição das funções controlecontrole inérciainércia movemove b novotipo.dll
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Inserção b Original TCad + robos.dllTCad + robos.dll b Inserção do novo tipo no ambiente TCad + robos.dll+novotipo.dllTCad + robos.dll+novotipo.dll
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Inserção
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Tópicos b Introdução b Proposta b Implementação b Validação b Conclusões b Modelo de Desenvolvimento b Propostas de Continuação
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Propostas para Trabalhos Futuros I b Robôs com comportamento cooperativo. b Outros modelos de dinâmica b Implementação de outros elementos de Inteligência Artificial
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b Usar funções Lisp como funções, Controle() e Inércia() b Usar funções Lisp como operadores genéticos. b Programação Genética Propostas para Trabalhos Futuros II
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Programação Genética
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