Bio-inspired techniques applied to the coordination of a swarm of robots involved in multiple tasks
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Palmieri, Nunzia
Crupi, Felice
Marano, Salvatore
Yang, Xin-She
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Dottorato di Ricerca in Information and Communication Engineering For Pervasive Intelligent Environments, Ciclo XXIX; La tematica di ricerca trattata in questa tesi riguarda il problema di coordinamento di robot
attraverso l’utilizzo di algoritmi decentralizzati che usano meccanismi basati sulla Swarm
Intelligence. Tali tecniche hanno lo scopo di migliorare le capacità di ogni robot, ciascuno
dei quali ha risorse limitate, nel prendere decisioni su dove muoversi o su cosa fare basandosi
su semplici regole ed interazioni locali. Negli ultimi anni, infatti, c’è un crescente interesse
a risolvere alcuni problemi nell’ambito della robotica attraverso algoritmi che traggono
ispirazione da fenomeni naturali e da alcuni animali in natura che esibiscono comportamenti
sociali sviluppati e con una notevole capacità di adattamento ambientale. Nel campo della
robotica, un aspetto cruciale è la coordinazione dei robot affinché possano compiere dei task in
maniera cooperativa. La coordinazione deve essere tale da permettere agli agenti di adattarsi
alle condizioni dinamiche dell’ambiente circostante conferendo al sistema caratteristiche
di robustezza, flessibilità e affidabilità. Più dettagliatamente, lo scenario di riferimento è
un’area nella quale sono disseminati degli oggetti, e dove operano un certo numero di robot
che hanno come scopo quello di rilevare gli oggetti stessi e manipolarli. Ciascun robot non
conosce la posizione di tali oggetti e non ha conoscenza né dell’ambiente che lo circonda, né
della posizione degli altri robot.
Il problema è diviso in due sotto-problemi. Un primo problema riguarda l’esplorazione
dell’area e l’altro la manipolazione degli oggetti. Essenzialmente, ogni robot esplora in
maniera indipendente l’ambiente basandosi sulla propria posizione attuale e sulla posizione
degli altri mediante un meccanismo di comunicazione indiretta (stigmergia). Nella fase di
manipolazione degli oggetti, invece, è utilizzato un meccanismo di comunicazione diretta
attraverso l’uso di una comunicazione wireless.
L’algoritmo di esplorazione dell’area trae ispirazione dal comportamento di alcuni tipi di
insetti in natura, come le formiche,che utilizzano l’ambiente nel quale vivono come mezzo
di comunicazione (stigmergia).Successivamente, quando un robot rileva la presenza di un
oggetto, sono stati proposti due approcci. Nel primo caso le informazioni sono diffuse tra
i robot secondo un meccanismo di comunicazione“one hop”ed alcune meta-euristiche di
derivazione naturale sono state utilizzate come meccanismo decisionale e di coordinamento Il secondo approccio fa riferimento ad una comunicazione “multi-hop” ed è stato proposto
un protocollo di coordinamento, anche esso di derivazione biologica.
Entrambi gli approcci si basano su meccanismi decentralizzati dove non esiste nessun
leader che dia direttive gerarchiche e ciascun robot prende le sue decisioni in maniera
autonoma sulla base degli eventi che accadono nell’ambiente. Globalmente si ha un sistema
auto organizzato, flessibile ed altamente adattabile. Per testare gli approcci è stato costruito
un simulatore sul quale sono stati sviluppati numerosi studi allo scopo di valutare gli algoritmi
proposti, la loro efficienza nonché stimare come le principali variabili ed i parametri del
modello possono influenzarela soluzione finale.; Università della Calabria.Soggetto
Swarm intelligence; Robots
Relazione
ING-INF/03;