Controle para Futebol de Robôs
Utilizando Processamento Paralelo
Plano de Estudos e Pesquisa (PEP)
Mestrando Gabriel Detoni
Orientador Prof. Dante Barone
Agenda
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•
•
Visão Geral
Motivação
Objetivos
Metodologia
Agenda
•
•
•
•
Visão Geral
Motivação
Objetivos
Metodologia
Contexto
• Futebol de robôs, Robocup e a UFRGS.
• Small Size é a modalidade de futebol de robôs
escolhida para o trabalho.
• O que está sendo proposto e porquê?
– Processamento paralelo é acessivel.
– Estudo e aplicação de técnicas novas de
programação.
– Ampliação da capacidade de processamento para
controle do sistema (time).
Agenda
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•
•
•
Visão Geral
Motivação
Objetivos
Metodologia
Desafios
•
•
•
•
Processar informação em tempo real.
Superar oponentes.
Desenvolver e/ou aplicar técnicas novas.
Produzir resultados melhores utilizando a
infra-estrutura já existente.
• Trabalhar com fluxos de dados e controle
assíncronos.
Habilitadores
•
•
•
•
Acesso a processadores de múltiplos núcleos.
Equipe PET.
Linguagens de programação de alto nível.
Definições e código fonte de equipes
consagradas.
Agenda
•
•
•
•
Visão Geral
Motivação
Objetivos
Metodologia
Visão
• Habilitar a equipe de futebol de robôs da
UFRGS para tirar proveito cedo de um futuro
onde processamento paralelo passa a ser o
paradigma.
Objetivos
• Propor uma arquitetura eficiente para
controle orientada a processamento paralelo.
• Gerar resultados e fundamentação teórica
consistentes.
• Colaborar com o desenvolvimento da equipe
da UFRGS.
É!
• Definição de arquitetura para controle
orientada a processamento paralelo.
• Compilação de trabalhos correlatos e técnicas
de apoio.
• Prototipação e validação de uma proposta.
Não é!
• Um sistema multi-agentes.
• Um software pronto para competir.
• Uma nova tecnologia.
Agenda
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•
•
•
Visão Geral
Motivação
Objetivos
Metodologia
Proposta
• Compilar fundamentação teórica e trabalhos
correlatos em processamento paralelo e IA
para controle de futebol de robôs.
• Propor uma arquitetura própria para controle
de futebol de robôs.
• Implementar um protótipo e analisar os
resultados.
Cronograma
2009
Ação
2010
Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez Jan Fev Mar Abr Mai
Revisão bibliográfica
sobre o estado da arte
em futebol de robôs.
Revisão bibliográfica
sobre
o
padrões
técnicos
recomendados para
processamento
paralelo
de
informações.
Desenvolvimento de
um simulador de
futebol de robôs.
Planejamento de uma
arquitetura e sua
subseqüente
aplicação
no
desenvolvimento de
um time de futebol de
robôs.
Coleta de resultados
Reuniões Periódicas
com
o
Prof.
Orientador
Seminário
de
Andamento
Redação e revisão da
dissertação
Entregar a dissertação
Defender
a
dissertação
Envolvimento principal
Envolvimento secundário
Envolvimento marginal
Situação
• Alguns resultados.
Proposta inicial
• Baseada em ciclos.
The Proposed Architecture
• Designed for multi-core processors
– The higher is the number of cores available, the
higher is parallelism achieved
– Very few synchronization points
– Plays, actions and activities designed for
simultaneous execution
• Based on steady architecture from champion
teams
Game Situation
Strategy
Attack
Group
Play
Quick
Pass
Actions
Pass Ball
Run
Receive Ball
Receive Ball
Pass Ball
Activities
Pass Ball
Run
Dribble
Turn
Avoid Obstacles
Kick
Receive Ball
Dribble
Turn
Go to Target
Dribble
Turn
Receive Ball
Dribble
Turn
Pass Ball
Kick
Threads View
Threads that control the execution of the
actions and manage the results
asynchronously.
Permanent Team Control Threads
Strategy
State Prediction
Grouping
Permanent System Threads
Plays Executor
Threads that
establish the
team
objectives
controlling its
behavior.
Actions Executor
Activities
Executor
Robot
Commander
Transient Execution Threads
Play 1
Action 1
Activity 1
Play 2
Action 2
Activity 2
Play n
Action 3
Activity 3
Action n
Activity n
Threads that
execute actions
to met team
objectives.
Proposta em desenvolvimento
• Utiliza a maior parte da proposta anterior
porem é baseada em eventos (estímulos).
Definitions
Activity:
Respond to
sensors and
provide motor
commands.
One robot can
perform several
activities at
same time as
part of a single
action
Action: Control one or more activities
to perform a higher task. Activities shall
pass via stimulus, all the information
the action need.
One Robot can perform one action at
time.
Strategy: Defines attack or
defend behavior, group
players and set the plays each
group shall perform.
Play: Defines what
action each Robot
shall do according to a
game strategy.
Stimuli Based Architecture
Motion
Vision
Read live vision
information
30ms
Command
Orchestrator
Dispatch
Commands
to robots
Game
Monitor
Ball position has changed
Read produced
commands that
are ready.
Activity 1:
“Robot 1 go to
ball”
Asynchronous
stimuli.
Robot 2 position has changed
Activity 2:
“Robot 2 avoid
collision”
Stimuli Based Architecture
Game
Monitor
Ball position has changed
Activity 1:
“Robot 1 go to
ball”
Robot 2 position has changed
Activity 2:
“Robot 1 avoid
collision”
Closer to objective
Closer to objective
Action 1:
“Dribble”
Stimuli Based Architecture
• Activities receive stimulus asynchronously and
update their results based on that.
• While processing, no new stimulus can be
received. The receiver is saturated.
• As soon as possible new stimuli will be
processed
Stimuli Based Architecture
Game
Monitor
Ball position has changed
Activity 1:
“Robot 1 go to
ball”
Robot 2 position has changed
Activity 2:
“Robot 1 avoid
collision”
Closer to objective
Closer to objective
Action 1:
“Dribble”
Stimuli Based Architecture
Action 2:
“Support
dribbler”
Action 1:
“Dribble”
Lost ball
Play 1:
“Individual
Attack”
Failed
Strategy:
“Attack”
Stimuli
There is one
listener for
each stimulus.
Sensor
Robot 1 Moved
Ball Moved
Processor 2
Processor 1
Ball Moved
React Robot Moved
React Ball Moved
React Ball Moved
Stimuli
Sensor
Processor 1
React Robot Moved
React Ball Moved
Processor 2
React Ball Moved
Stimuli
Sensor
Processor 2
Processor 1
Ball Moved
React Robot Moved
React Ball Moved
React Ball Moved
Stimulus
received while
thread is waiting
will overwrite
the old ones
Demonstração
Controle para Futebol de Robôs
Utilizando Processamento Paralelo
Plano de Estudos e Pesquisa (PEP)
Mestrando Gabriel Detoni
Orientador Prof. Dante Barone