Modelagem e aplicação de regras comportamentais em ambientes colaborativos, envolvendo agentes humanos e robóticos

Historicamente, o termo robô teve sua origem associada à forma humana e também ao seu comportamento. O ser humano desenvolveu, ao longo de seu processo evolutivo, capacidades mentais superiores como a memória, a linguagem, a vontade, entre outras. Tais faculdades permitem-lhe comparar informaçõe...

Full description

Bibliographic Details
Main Author: José Martins Junior
Other Authors: Glauco Augusto de Paula Caurin
Language:Portuguese
Published: Universidade de São Paulo 2010
Subjects:
Online Access:http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18149/tde-07022011-135624/
Description
Summary:Historicamente, o termo robô teve sua origem associada à forma humana e também ao seu comportamento. O ser humano desenvolveu, ao longo de seu processo evolutivo, capacidades mentais superiores como a memória, a linguagem, a vontade, entre outras. Tais faculdades permitem-lhe comparar informações obtidas do ambiente e de seus semelhantes com suas recordações e deliberar ações, ou realizar comunicações por meio de linguagens simbólicas, muitas vezes ambíguas. A área da cooperação robótica concentra estudos sobre a interação entre robôs e tem apresentado soluções para o controle adaptativo que, em sua maioria, dota os agentes robóticos de capacidades reativas a estímulos do ambiente. Porém, quando a interação envolve robô e humano, nota-se que as abordagens publicadas colocam apenas o ser humano no papel deliberativo. Essa solução mostra-se limitada, principalmente quando se busca por novas formas de interação que permitam um sistema robótico colaborar efetivamente com humanos e até tutorar o aprendizado destes. Com intuito de contribuir com a solução desse problema, é proposta e apresentada uma nova abordagem de controle, baseada em arquitetura distribuída e que permite a deliberação de comportamentos cooperativos e colaborativos. Além disso, o novo modelo de arquitetura permite operar multi-agentes distribuídos e, com isso, partes distintas de um robô manipulador. Para se validar a aplicabilidade do modelo, apresenta-se o sistema Scara3D, uma interface gráfica que representa o gerador do ambiente virtual, a camada mais baixa do contexto global da arquitetura. Os testes do ambiente virtual envolveram a tele-operação do robô, e seus resultados comprovam a integração e a comunicação entre os contextos global e local da arquitetura. Para que os agentes robóticos e humanos decidam e deliberem ações durante tarefas colaborativas, eles devem compartilhar um mesmo modelo mental dos elementos envolvidos nesse ambiente. A estratégia adotada consiste da representação por meio de uma linguagem simbólica, restrita e não-ambígua, capaz de ser compreendida por humanos e interpretada por computadores. Nesse sentido, as regras do ambiente colaborativo robô-humano são então definidas e descritas nos termos da L-Forum, uma linguagem para abstração de ambientes colaborativos. Um estudo de caso que envolve a colaboração robô-humano em um jogo da velha é descrito em detalhes, assim como o projeto e o desenvolvimento do hardware e do software que o operam. Os testes realizados descrevem situações que demandam do robô a seleção e a aplicação de regras diferentes, e seus resultados validam o processo de deliberação de comportamentos pelo sistema. Conclui-se, portanto, que o uso de regras colaborativas oferece um nível extra de abstração ao sistema, e o torna mais flexível e adaptável em ambientes compartilhados por seres humanos. === Historically, the term robot was originally associated to the human form and also to his behavior. The human being, during its evolutionary process, has developed high level mental abilities such as memory, language, will, among others. Such features allow him to compare information obtained from the environment and from his peers with their memories and deliberate actions or communications by means of a symbolic language, often ambiguous. The research area of robotics cooperation focuses on the interaction among robots and has presented solutions for the adaptive control that, in most cases, provides the robotic agents with reactive capabilities in response to environmental stimuli. However, when the interaction involves robot and human, the approaches that are available in the literature, assign the deliberative role only to the human. This is a constrained solution, especially when looking for new interaction forms that allow a robotic system to effectively collaborate with humans and to tutor the learning of them. Aiming to contribute to the solution of this problem is proposed and presented a new control approach based on distributed architecture that allows the deliberation of cooperative and collaborative behavior. Moreover, the new architecture model allows the interoperation of distributed multi-agents, and thus, distinct parts of a robot manipulator. The presented Scara3D system is used to validate the applicability of the model. The Scara3D is a graphical interface that represents the generator of the virtual environment, the bottom most layer of the global context of architecture. The tests of virtual environment involved the robot teleoperation, and its results prove the integration and communication between local and global contexts of architecture. For the robotic agents and humans decide and deliberate actions during collaborative tasks, they must share the same mental model of the elements involved in this environment. The adopted strategy consists of representation by means of a symbolic language, restricted and non-ambiguous, understandable by humans and interpretable by computers. In this sense, the rules of human-robot collaborative environment are then defined and described in terms of L-Forum, a language that allows abstracting collaborative environments. A case study involving human-robot cooperation in a tic-tac-toe is described in detail, as well as design and development of hardware and software that operate it. The tests describe situations that require the robot selection and application of different rules, and their results validate the process of behavior deliberation by the system. Therefore it is possible to conclude that the collaborative rules usage provides an extra abstraction level to the system, and makes it more flexible and adaptive in environments shared by humans.