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121 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Swarm bots Vida Artificial 21 de Abril de 2006.

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1 121 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Swarm bots Vida Artificial 21 de Abril de 2006

2 221 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Agenda Enquadramento Robótica Biologia Biomimetics Swarm bots Aplicações Conclusão

3 321 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Enquadramento Robótica Biologia Objectivos: –Execução de tarefas complexas Modelação de comportamentos de insectos Colaboração simbiótica –Metamorfose A robot is a mechanical device that can perform preprogrammed physical tasks., in en.wikipedia.org

4 421 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Robótica Perspectiva histórica –Em 450 BC o matemático grego Archytas postula um pássaro mecânico denominado o pombo; –Um dos primeiros desenhos de um robot humanóide são feitos por Leonardo Da Vinci em 1495, possivelmente baseados no homem vitruviano; –A palavra robot é introduzida pelo escritor checo Karel Capek em 1920

5 521 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Robótica Perspectiva histórica –Nos anos 30, Westinghouse constroi um robot humanóide conheçido como Elektro, exibido nas feiras mundiais de 1939 e 1940; –Nos anos 40, Isaac Asimov enuncia as três leis da robótica: A robot may not injure a human being or, through inaction, allow a human being to come to harm; A robot must obey the orders given it by human beings except where such orders would conflict with the First Law; A robot must protect its own existence as long as such protection does not conflict with the First or Second Law

6 621 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Robótica Perspectiva histórica –1948, Grey Walter cria o primeiro robot autónomo; –1961, Heinrich Ernst constroi o MH-1, uma mão mecânica operada por computador; –1966, é construido shakey, o primeiro robot que actua e reage a acções; –1986, Honda inicia um programa de investigação robótica com a premissa robot should coexist and cooperate with human beings, by doing what a person do and by cultivating a new dimension in mobility to ultimately benefit society

7 721 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Robótica Perspectiva histórica –1994, Dante II desce a cratera do vulcâo do Monte Spurr; –1996, Honda apresenta o robot humanóide P3, fruto de uma década de investigação; –1997, Pathfinder aterra em Marte, o rover robot Sojourner navega no solo de Marte; –1998, Tiger Electronics introduz o brinquedo Furby nos brinquedos de Natal;

8 821 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Robótica Perspectiva histórica –1999, Sony lança o AIBO –2000, Honda estreia ASIMO Números –1995, Existem robots na indústria –1999, O preço de um robot médio é 5x inferior ao de um robot equivalente em 1990 –Hoje, Existem mais de robots

9 921 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Robótica Funcionalidades básicas –Locomoção Como construir um robot que se possa movimentar em terrenos naturais com obstáculos transponíveis de distintas formas ? –Navegação Qualquer robot deverá conseguir determinar a sua posição num espaço pelo menos idêntico às suas dimensões de forma a interagir com o seu meio envolvente. –Visão O reconhecimento visual de formas, objectos e texturas com os fins de navegação e outras funcionalidades mais complexas.

10 1021 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Robótica - locomoção –Em situações normais, nós podemos: mudar de direcção; evitar outras pessoas; entrar em plataformas em movimento, etc. –Comum às tarefas supra mencionadas está uma fácil e suave interacção com o meio ao nosso redor –Para que um robot consiga executar estas tarefas torna-se necessário um casamento eficiente da informação de distintos sensores. Robots que andem necessitam de percepção Perception as the process of computing a percept, or an element of knowledge about the robot-environment relationship, in Perception Driven Robot Locomotion from Journal Robot Society of Japan, 2002

11 1121 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Robótica - locomoção Características –Estabilidade Número de pontos de contacto Centro de gravidade Estabilização estática/dinâmica Inclinação do terreno –A complexidade da locomoção é inversamente proporcional ao número de pernas. –O número mínimo de graus de liberdade no movimento de uma perna são dois (levantar, balançar). Quanto mais graus de liberdade quisermos implementar maior é a complexidade do dispositivo de controlo da locomoção

12 1221 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Robótica - locomoção Características –Contacto Área Ângulo Fricção –Tipo de ambiente Estrutura Textura/consistência

13 1321 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Robótica - navegação Categorização –Navegação global Navegação entre duas localizações –Navegação local Desempenhar uma tarefa numa localização –Navegação pessoal Monitorização do próprio robot e tudo o que esteja em contacto com ele

14 1421 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Robótica - navegação Navegação global –Existe a necessidade de determinar a posição em termos absolutos (GPS) ou através de referências em mapa e deslocar até o ponto destino. Navegação local –Existe a necessidade de determinar a posição em relação a objectos (estacionários ou em movimento), e interagir com eles correctamente. –Pode ser satisfeita com sensores visuais de curto/médio alcançe.

15 1521 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Robótica - navegação Navegação pessoal –Existe a necessidade de conhecer a posição de todos os componentes do seu próprio ser, em relação a cada um dos outros e aquando do tratamento de objectos. –Pode ser satisfeita com sensores visuais de curto alcançe

16 1621 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Robótica - navegação Temos exemplos de esforços nas três categorias de navegação: –Navegação global: aviões de espionagem não tripulados –Navegação local: Qualquer robot autónomo móvel –Navegação pessoal: Qualquer robot autónomo

17 1721 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Robótica - visão Reconhecimento de objectos –Problema de segmentação, quando o número de objectos aumenta o reconhecimento torna-se deficiente. –Problema dos objectos não estacionários –Necessidade de implementação de visão estereoscópica Recorrência a soluções simples para navegação –Infra-vermelhos (problema da interposição) –Radares

18 1821 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Biologia - evolução Milhões de anosEventos climáticos e físicosVida vegetal / tipo de paisagemVida animal 600Clima quente e secoDiversificação das algasDiversificação dos invertebrados 450 a 500GlaciaçãoInvasão da terra pelas plantasDiversificação dos moluscos 400 a 450Mares cobrindo os continentes Invasão dos primeiros artrópodes 400Aquecimento. ContinentesDiversificação das plantas Idade dos peixes; primeiros anfibios e insectos 250 a 400Clima subtropical. Relevos.Plantas com sementes Idade dos repteis. 1ª e 2ª radiação dos insectos 200Clima quente. Deriva AtlânticaCicadáceas Idade dos dinossáurios. Primeiros mamíferos e aves. 100 a 200 Clima húmido e quente. Separação da América e ÁfricaPrimeiras Angiospérmicas. Extinção dos dinossáurios. Terceira radiação dos insectos 65 a 100 Desparecimento dos mares continentaisPolinização especializada Prmeiros mamíferos insectívoros. Primatas 55 a 65Separação da Austrália e Antártida.Manchas de pastagensRadiação dos mamíferos e aves 35 a 45 Separação da América do Sul e Antártida. Formação dos Alpes e HimalaiasEspecialização das AngiospémicasPrimatas semelhantes a macacos 25 Glaciações extensas no Hemisfério Sul Grandes extensões de pastagens e redução das florestasHerbívoros 5 Clima frio. Junção da América do Sul e do NorteFormação dos desertosGrandes carnívoros. Hominídeos

19 1921 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Biologia Números –Os insectos sobrevivem no nosso planeta à 400 milhões de anos –Existem mais de 4 milhões de espécies de insectos –Em qualquer altura é estimado que existam 10^19 insectos vivos –Existem mais de 200 milhões de insectos por cada humano –As rainhas de uma espécie africana de térmitas colocam ovos num dia (1 ovo cada dois segundos)

20 2021 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Biologia Questões –Como é que uma barata consegue-se deslocar tão rápido (50 comprimentos de corpo por segundo) ? –Como é que uma abelha encontra o caminho de volta para a colmeia, que por vezes se encontra a vários kms ? –Como é que uma mosca voa com tanta precisão ? So little brain, so much skill

21 2121 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Biologia - sociedades Actividades –Construção, manutenção e defesa do ninho; –Localização, colecção e armazenamento de comida; –Manter a prole Coordenação –As actividades supra mencionadas são efectuadas num contexto social envolvendo coordenação entre centenas, milhares ou mesmo milhões de seres, muitos executando a mesma tarefa, enquanto outros tarefas diferentes

22 2221 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Biologia - sociedades Inter-dependência –Em muitos casos, as tarefas a desempenhar estão dependentes umas das outras. Esta ligação dinâmica apresenta desafios organizacionais; –Uma colónia tem que possuir os mecanismos necessários para assegurar que os trabalhores são alocados às distintas tarefas, da forma correcta; Complexidade –As necessidades da colónia e o ambiente envolvente estão em permanente mudança; –Os trabalhadores têm capacidades de processamento limitadas.

23 2321 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Biomimetics Modelações –Imitação da fabricação natural de compostos químicos; –Imitação de mecanismos encontrados na Natureza; –Estudo de princípios organizacionais com base no comportamento social de organismos Application of methods and systems found in nature to study and design of engineering systems and modern technology, in en.wikipedia.org

24 2421 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Biomimetics Porquê insectos ? –Fáceis de manter em laboratório; –Possuidores de um exoesqueleto em vez de um esqueleto interno, facilitando assim o estudo da sua locomoção; –Imensamente diversos, ofereçendo uma diversidade de estratégias de locomoção, navegação e visão; –Avanços recentes em electrónica tornam a construção de robots com o tamanho de insectos possível

25 2521 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Biomimetics Porquê insectos ? –Estudos detalhados da locomoção de baratas reveleram alguns principios de design passíveis de serem aplicados em robots, como um baixo centro de massa localizado na parte traseira do animal e umas pernas que o impulsionam para a frente em vez de permitirem apenas longas passadas; –Cientistas na Universidade de Standford criaram um robot de nome iSprawl, implementando alguns princípios da locomoção das baratas. Uma versão do iSprawl tem cerca de 11 cm de comprimento e move-se a uma velocidade de 15 comprimentos de corpo por segundo.

26 2621 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Biomimetics Porquê insectos ? –Uma abelha, facilmente se desloca de uma fonte de néctar de volta para a sua colmeia, por vezes a vários quilómetros de distância – com um cérebro que contem menos de um milhão de neurónios. Um supercomputador ou mesmo um humano teriam dificuldades em cumprir esta tarefa; –Cientistas australianos, fizeram vários estudos acerca da navegação das abelhas, descobrindo que: Utilizam o sol para determinar direcção do voo; Guardam informação acerca dos locais onde estiveram, e relembram-se deles aquando do regresso à colmeia. –Adaptar estas estratégias à robótica poderia significar uma redução em equipamento dispendioso de localização

27 2721 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Swarm intelligence Agentes –Entidade autónoma que pode interagir e alterar o seu ambiente. Swarm –Conjunto de agentes que comunicam directa ou indirectamente uns com os outros e que em conjunto resolvem problemas distribuidos Artificial intelligence technique based around the study of collective behaviour in decentralized, self-organized, systems, in en.wikipedia.org

28 2821 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Swarm intelligence Características de um swarm –Conjunto de agentes simples; –Descentralizado (não existe um coordenador ou supervisor central); –Robusto (as tarefas são executadas mesmo que alguns agentes falhem); –Flexível (pode responder a alterações exteriores)

29 2921 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Swarm robotics Características –Robots individuais são baratos –Swarms são grandes em tamanho –Swarms são escaláveis –Swarms são tolerantes a faltas –Podem lidar com tarefas de qualquer tamanho –Descentralização reduz ónus de comunicações Study of how large number of relatively simple physically embodied agents can be designed such that a desired collective behavior emerges from the local interactions among agents and between the agents and the environment, in

30 3021 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Swarm bots Collective robotics –Grupo de robots autónomos que interagem uns com os outros para cumprirem uma tarefa. –Não possuem a capacidade de se ligarem uns aos outros através de ligações físicas. Metamorphic robotics –Módulos interligados que embora autónomos nos seus movimentos permaneçem ligados uns aos outros.

31 3121 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Swarm bots Design bottom up SwarmOS –Sistema de mensagens de feromona virtual; –Conhecimento dos vizinhos; –Funcionalidades de programação e debugging remoto Algoritmo comportamental distribuido Swarm interface A swarm bot is an aggregate of s-bots that can explore, navigate and transport heavy objects on rough terrains in situations in which a single s-bot would have major problems to achieve this task alone, in

32 3221 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Swarm bots – s-bot –Construido entre 2001 e 2004, com a coordenação do Prof. Marco Dorigo no LIS da EPFL na Suiça; –Robot de pesquisa com o objectivo de estudar trabalho colaborativo e comunicação entre robots: Tem um mecanismo físico de interligação com outros robots; Tem um sensor de força, que pode ser utilizado para coordenar a deslocação de um objecto para uma localização X sem ser necessária comunicação explícita

33 3321 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Swarm bots – s-bot Detalhes técnicos –12 cm de diâmetro, 15 cm de altura e 660g de peso; –2 baterias de lithium ion, dando uma hora de autonomia; –CPU customizado de 400 Mhz, 64 MB RAM, 32 MB Flash; –12 micro-controladores PIC; –Linux customizado; –Comunicação sem fios; –15 sensores de infra-vermelhos à volta do torreão; –4 sensores de infra-vermelhos por baixo do robot; –2 sensores de temperatura e 2 de humidade; –8 sensores de luminosidade à volta do torreão.

34 3421 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Swarm bots Capacidades –S-bot tem força suficiente para levantar outro s-bot; –S-bots podem se ligar a outros s-bots de forma a criarem uma estrutura maior de nome swarm-bot. Para o fazerem, eles conectorizam-se com uma espécie de braço rígido; –O swarm-bot tem a capacidade de se mover como uma estrutura coerente; –O swarm-bot pode efectuar re-configurações de forma a ultrapassar obstáculos.

35 3521 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Swarm bots Capacidades –O swarm-bot utilizando o seu tamanho pode ultrapassar obstáculos impossíveis para um s-bot; –O swarm-bot pode também deslocar objectos com uma dimensão e/ou peso superiores aos que um s-bot poderia deslocar; Um s-bot que pretende deslocar um objecto pesado pede ajuda e através da interligação com outro s-bot, podem criar um swarm-bot capaz de executar a tarefa.

36 3621 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Swarm bots – s-bot Locomoção –Os s-bots possuem rodas e carris; –As rodas e os carris do lado X são movidas pelo motor do lado X; –Temos uma rotação eficiente devido ao maior diâmetro e posição das rodas; –O sistema de tracção fica com um formato cilindrico, parecido com o torreão, melhorando assim a mobilidade do s-bot.

37 3721 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Swarm bots – s-bot Visão –Capacidades limitadas, apenas conseguindo distinguir objectos com cores à distância máxima de 40 cm; –De forma a facilitar uma tarefa de obtenção de um objecto, os s- bots constroem um caminho de um ponto de partida até ao local onde o objecto se encontra.

38 3821 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Swarm bots – s-bot Estados –Explorador Quando o s-bot navega numa cadeia explorando o ambiente; –Membro da cadeia Quando o s-bot faz parte de uma cadeia; –Perdido Quando o s-bot perdeu contacto com a cadeia ou com outros s- bots. –O estado de um s-bot é determinado pelo seu estado anterior e pelas suas percepções actuais.

39 3921 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Swarm bots – s-bot Comportamento colectivo –Cada s-bot tem o seu controlador de redes neuronais que gera outputs relacionados com o motor como resposta a inputs dos seus sensores; –Colocando s-bots num ambiente com obstáculos, observa-se que os s-bots evitam os obstáculos individualmente e colectivamente; Isto é explicado considerando que a colisão com obstáculos, gera uma força de tracção no sentido oposto ao movimento.

40 4021 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Swarm bots – s-bot Cooperação –Para termos cooperação entre robots necessitamos de coordenação; Coordenação –As decisões têm que ser tomadas de forma colectiva: Uma forma de implementação é através de principios de auto- organização baseados em interacções locais entre os membros de um grupo. Necessitamos de comunicação entre os membros.

41 4121 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Swarm bots – s-bot Comunicação –A comunicação tradicional utilizando rádio tem problemas de consumo de energia e escalabilidade; –A comunicação local por infra-vermelho resolve alguns problemas de escalabilidade; –A comunicação utilizando o próprio ambiente é uma possivel solução, permitindo a escalabilidade pretendida e reduzindo as necessidades energéticas.

42 4221 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Swarm bots Interligação –A ligação entre os s-bots é baseada num formato 2D sem penetração; –Cada s-bot tem dois grippers: Um gripper rigido Um gripper semi-flexivel –Os grippers desempenham papéis distintos nas configurações de swarm-bots, sendo que por vezes complementam-se; –Ambos os grippers têm LEDs e sensores de luz para detectarem quando um objecto foi agarrado e para comunicarem com outros s-bots.

43 4321 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Swarm bots Interligação –O anel que existe à volta de cada s-bot inclui o mesmo tipo de LEDs e sensores de luz que o gripper, mas consegue emitir cores RGB: O objectivo desta funcionalidade é comunicação a longa distância através da emissão de uma cor que pode ser vista por outros s-bots utilizando uma câmara de video. –Um s-bot consegue estabelecer uma ligação ao anel de outro s- bot apenas em terreno liso ou quase liso; –O estabelecimento de uma ligação autónoma num terreno não liso (terra com socalcos, pedras, etc.) requere a modificação do programa de controlo e utilização de uma câmera de forma panorâmica.

44 4421 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Swarm bots Interligação rígida –Implementada através de um gripper montando num eixo horizontal activo; –O gripper tem uma área de contacto bastante grande, permitindo-o segurar um s-bot em qualquer ângulo e inclusivé levantá-lo; –Utilizada para um swarm-bot ultrapassar por exemplo um buraco de grande dimensão.

45 4521 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Swarm bots Interligação semi-flexível –Implementada por braços flexíveis activados por dois motores; –Os braços possuem dois graus de liberdade, permitindo o seu movimento ao comprimento e lateralmente. –Utilizada quando é necessário os s-bots terem alguma mobilidade.

46 4621 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Swarm bots Performance –Medição do desempenho de um swarm-bot constituido por n s- bots na execução de tarefas estritamente colectivas; –Utilização da equação a), em que: CS(n), factor de speedup colectivo de um grupo de n s-bots; P({n,m}), performance de um grupo de {n,m} s-bots; m, número minimo de s-bots necessários à execução da tarefa. –Classificação da performance em: Superlinear (quando CS(n) > 1) Linear (quando CS(n) = 1) Sublinear (quando CS(n) < 1) a)

47 4721 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Swarm bots Performance –Escolhidas três tarefas: Arrastar um objecto Ultrapassar um buraco Descer um degrau Escalabilidade –Para além da medição da performance serão identificados limites para o crescimento da mesma.

48 4821 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Swarm bots Arrastar um objecto A tabela demonstra que em média um swarm-bot constituido por dois s- bots mostra performance superlinear comparativamente a um s-bot. Apenas no tipo de terreno quatro é que a performance é quase linear. Temos performances superlineares até n=5, embora a diferença nunca seja tão grande quando entre n=1 e n=2.

49 4921 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Swarm bots Ultrapassar um buraco –A quantificação da performance em relação ao número de s-bots é efectuada medindo o tamanho máximo de um buraco que a estrutura swarm-bot consegue ultrapassar. Para n>=4 o tamanho máximo de um buraco que o swarm-bot é capaz de passar poderá ser considerado constante, porque o gripper não suporta mais que dois s-bots suspensos horizontalmente.

50 5021 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Swarm bots Descer um degrau –A quantificação da performance em relação ao número de s-bots é efectuada medindo o tamanho máximo de um degrau que a estrutura swarm-bot consegue ultrapassar. São obtidas performances superlineares crescentes até n=4. As razões para esta performance superlinear devem-se à melhoria na estabilidade da estrutura do swarm-bot.

51 5121 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Swarm bots Resultados –Performance As três experiências demonstram resultados superlineares, indicando que a ligação física desempenha um papel construtivo na colaboração entre s-bots; A interacção construtiva entre os s-bots resulta em performances bastante superiores à soma das contribuições individuais. –Escalabilidade Os resultados estão limitados a um swarm de pequena dimensão (2 < n < 5), o que é uma clara limitação deste sistema; Os limites superiores estão claramente sujeitos às características físicas e mecânicas do design do s-bot, o que significa que o designer influenciou estas performances.

52 5221 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Aplicações Search for Rescue –Eventos catastróficos ou grandes acidentes geram ambientes complexos desprovidos de estruturas e instáveis, onde existe uma necessidade de intervenção expedita de forma a serem salvas vidas; –Robots são uma mais valia nestes cenários pois libertam a equipa de resgate de tarefas potencialmente perigosas. De forma a poderem ter algum grau de autonomia, necessitam de: Ser capazes de se movimentarem em terrenos difíceis; Possuir a robustez necessária para tolerarem falhas; Ser versátil na sua função e formato; Ter um valor monetário não muito elevado; Ter a capacidade de comunicar dados com rapidez e precisão.

53 5321 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Aplicações Search for Rescue –Os swarm-bots apresentam: Tamanho reduzido; Capacidade de reconfiguração dinâmica do seu formato com o intuito de ultrapassarem obstáculos; Controlo distribuido, sendo que cada s-bot é uma unidade simples e autónoma, capaz de se deslocar, sentir e actuar baseada em informação local; Sensores que auxiliam a detectar e a comunicar com outros s-bots; Custo dos componentes não muito elevado.

54 5421 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Futuro Standard IEEE para comunicação entre self-assembly robots Utilização em: –Explorações: Intra-planetárias Inter-planetárias –Vigilância: Detecção de ameaças nucleares/biológicas/químicas Combate anti-terrorismo –Espionagem industrial –Terrorismo

55 5521 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Conclusão So little brain so much skill Palavras-chave: Swarm bot, biomimetics, self-assembling, metamorphic

56 5621 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Bibliografia SWARM-BOT Pattern Formation in a Swarm of Self-Assembling Mobile Robots SWARM-BOT A Swarm of Autonomous Mobile Robots with Self-Assembling Capabilities Evolution of Collective Behavior in a Team of Physically Linked Robots A Review: Pattern Formation and Adaptation in Multi-Robot Systems The SWARM-BOT Project Measuring Coordination as Entropy Decrease in Groups of Linked Simulated Robots Physical connections and cooperation in swarm robotics Superlinear Physical Performance in a SWARM-BOT Search for Rescue: an Application for the SWARM-BOT Self-Assembling robot concept Agenda FCUL 2005/2006

57 5721 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Links en.wikipedia.org robotics.megagiant.com

58 5821 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço Obrigado


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