Swarm bots
Vida Artificial
21 de Abril de 2006
21 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço
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Agenda
 Enquadramento
 Robótica
 Biologia
 Biomimetics
 Swarm bots
 Aplicações
 Conclusão
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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
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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
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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
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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”
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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;
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Robótica
• Perspectiva histórica
– 1999, Sony lança o AIBO
– 2000, Honda estreia ASIMO
• Números
– 1995, Existem 700.000 robots na indústria
– 1999, O preço de um robot médio é 5x inferior
ao de um robot equivalente em 1990
– Hoje, Existem mais de 1.000.000 robots
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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.
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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
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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
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Robótica - locomoção
• Características
– Contacto
• Área
• Ângulo
• Fricção
– Tipo de ambiente
• Estrutura
• Textura/consistência
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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
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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.
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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
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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
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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
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Biologia - evolução
Milhões de anos
Eventos climáticos e físicos
Vida vegetal / tipo de paisagem
Vida animal
Clima quente e seco
Diversificação das algas
Diversificação dos invertebrados
450 a 500
Glaciação
Invasão da terra pelas plantas
Diversificação dos moluscos
400 a 450
Mares cobrindo os continentes
600
Invasão dos primeiros artrópodes
400
Aquecimento. Continentes
Diversificação das plantas
Idade dos peixes; primeiros
anfibios e insectos
250 a 400
Clima subtropical. Relevos.
Plantas com sementes
Idade dos repteis.
1ª e 2ª radiação dos insectos
200
Clima quente. Deriva Atlântica
Cicadáceas
Idade dos dinossáurios.
Primeiros mamíferos e aves.
100 a 200
Clima húmido e quente.
Separação da América e África
Primeiras Angiospérmicas.
Extinção dos dinossáurios.
Terceira radiação dos insectos
65 a 100
Desparecimento dos mares
continentais
Polinização especializada
Prmeiros mamíferos insectívoros.
Primatas
55 a 65
Separação da Austrália e Antártida.
Manchas de pastagens
Radiação dos mamíferos e aves
35 a 45
Separação da América do Sul
e Antártida. Formação dos
Alpes e Himalaias
Especialização das Angiospémicas
Primatas semelhantes a macacos
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Glaciações extensas no
Hemisfério Sul
Grandes extensões de pastagens
e redução das florestas
Herbívoros
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Clima frio. Junção da América
do Sul e do Norte
Formação dos desertos
Grandes carnívoros. Hominídeos
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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 43.000
ovos num dia (1 ovo cada dois segundos)
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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”
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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
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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.
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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
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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
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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.
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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
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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
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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)
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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 www.swarm-robotics.org
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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.
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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 http://radio.weblogs.com
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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
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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.
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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.
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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.
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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.
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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 sbots constroem um caminho de um ponto de partida até ao local
onde o objecto se encontra.
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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 sbots.
– O estado de um s-bot é determinado pelo seu estado anterior e
pelas suas percepções actuais.
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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.
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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 autoorganização baseados em interacções locais entre os membros de
um grupo.
• Necessitamos de comunicação entre os membros.
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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.
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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.
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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 sbot 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.
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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.
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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.
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Swarm bots
a)
• Performance
– Medição do desempenho de um swarm-bot constituido por n sbots 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)
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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.
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Swarm bots
• Arrastar um objecto
A tabela demonstra que em média um swarm-bot constituido por dois sbots 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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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.
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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
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Conclusão
“So little brain so much skill”
Palavras-chave:
Swarm bot, biomimetics, self-assembling, metamorphic
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Bibliografia
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•
•
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
21 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço
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Links
•
•
•
•
•
•
•
www.google.com
en.wikipedia.org
www.faculty.ucr.edu
robotics.megagiant.com
www.bsu.edu
www.si.edu
www.swarm-bots.org
21 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço
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Obrigado
21 de Abril de 2006 – Carlos Lourenço
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