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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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1 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

2 Tópicos b Introdução b Proposta b Implementação b Validação b Conclusões b Modelo de Desenvolvimento b Propostas de Continuação

3 Objetivo b Aplicação de técnicas Inteligência Artificial no desenvolvimento de Robôs autônomos em ambiente não controlado.

4 Ambiente Controlado Ambiente Controlado b Posições e deslocamentos conhecidos b Trajetórias predeterminadas. b Cinemática Inversa.

5 Geração de Trajetória (Ambiente Controlado)

6 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.

7 Trajetória

8 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.

9 Propostas Atuais b Uso de lógica fuzzy com A.G.s. b Uso de redes neurais com A.G.s.

10 Tópicos b Introdução b Proposta b Implementação b Validação b Conclusões b Modelo de Desenvolvimento b Propostas de Continuação

11 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

12 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

13 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).

14 Operações Genéticas

15 Tópicos b Introdução b Proposta b Implementação b Validação b Conclusões b Modelo de Desenvolvimento b Propostas de Continuação

16 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

17 Simulador 2D b Ambiente gráfico interativo 2D. b Hierarquia de classes. b Dinâmica dos objetos. b Programação orientada por objetos.

18 Simulador

19 Robôs Virtuais b Controle –Inteligência b Inércia –Dinâmica b Move –Visualização

20 Robôs Objetos representados por uma hierarquia de classes.

21 Dinâmica b Função Inércia() b Integração b Constantes Momento de inércia.Momento de inércia. Constante de atrito.Constante de atrito

22 Dinâmica I

23 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.

24 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

25 TCad

26 TCadMan

27 Simulador

28 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.

29 Objetos gráficos

30 Implementação dos Robôs b Classe abstrata Personagem descendente da classe List.

31 Framework para GNA Classe abstrata Indivíduo Classe GNA

32 Implementação do GNA b Evolui uma população de instancias de classes descendente de indivíduo.

33 Vista do Simulador b A classe TCadMan controla ambiente gráfico.

34 Alteração de um Robô

35 Console do TCad

36 Tópicos b Introdução b Proposta b Implementação b Validação b Conclusões b Modelo de Desenvolvimento b Propostas de Continuação

37 Framework concluído

38 Proposta b Rede Neural para armazenamento do conhecimento b Simplicidade b Robustez

39 Aplicação Rede Neural Aproximador universal de funções 14 Entradas 2 Saídas

40 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 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

41 Implementação das RNA b A classe Abstrata Indivíduo descreve o indivíduo da população. b A classe RedeNeural implementa uma RNA.

42 Tópicos b Introdução b Proposta b Implementação b Validação b Conclusões b Propostas de Continuação

43 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.

44 Trajetória I

45 Trajetória II

46 Trajetória I

47 Trajetória II

48 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.

49 Taxa de Sobrevivência I

50 Taxa de Sobrevivência II

51 Tamanho da população I

52 Tamanho da população II

53 Erro Angular sem backpropagation

54 Influencia de backpropagation

55 Erro linear sem backpropagation

56 Influencia de backpropagation II

57 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.

58 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.

59 Tópicos b Introdução b Proposta b Implementação b Validação b Conclusões b Modelo de Desenvolvimento b Propostas de Continuação

60 Modelo de desenvolvimento b Especificação b Implementação b Inserção

61 Especificação b Criação do novo modelo de Robô

62 Implementação b Derivação Redefinição das funçõesRedefinição das funções controlecontrole inérciainércia movemove b novotipo.dll

63 Inserção b Original TCad + robos.dllTCad + robos.dll b Inserção do novo tipo no ambiente TCad + robos.dll+novotipo.dllTCad + robos.dll+novotipo.dll

64 Inserção

65 Tópicos b Introdução b Proposta b Implementação b Validação b Conclusões b Modelo de Desenvolvimento b Propostas de Continuação

66 Propostas para Trabalhos Futuros I b Robôs com comportamento cooperativo. b Outros modelos de dinâmica b Implementação de outros elementos de Inteligência Artificial

67 b Usar funções Lisp como funções, Controle() e Inércia() b Usar funções Lisp como operadores genéticos. b Programação Genética Propostas para Trabalhos Futuros II

68 Programação Genética


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