baseados em comportamentoprincipalmente caracteristicas do ambiente externo (~ luz de seus ob,j e ti...

I SBAI - UNESP - Rio Claro/SP - Brasil

FICÇÃO, REALIDADE E EXPECTATIVA DE ROBOS INTELIGENTES

BASEADOS EM COMPORTAMENTO

Jo~o Bosco da Mota Alves Marcos Ferreira Resende

Alzira Leite* Keiji Yananaka

RAIA Lab - Laboratório de Robótica, Autonaç~o e Inteligência Artificial

Departamento de Engenharia Elétrica - UFU - Uberlandia - MG Campus Santa Monica - Bloco E

38400 - Uberlandia - MG Fone e fax: (034) 236-5099 e-mail: [email protected]

*Universidade Federal de Rondonia

RESUMO

Do início da primeira (Pick-and-Place) ao término da segunda ( Play-Back) geraç~o de robôs, o passo foi relativamente curto: cêrca de 30 anos - aproximadamente do início da década de 50 ao final dos 70. No início dos anos 80. o robô PlayBack já estava perfeitamente integrado à produç~o industrial. A mudança de paradígma para a terceira geraçâ'o (ou robôs inteligentes, os quais deveriam, necessariamente. dispor de sensores externos), por vo 1 ta dos anos 70 .. encon trou uma grande quantidade de obstáculos ainda hoje apenas parcialmente ultrapassados. Esta mudança de paradígma foi acompanhada de uma perda significativa de popularidade do robô, causada principalmente por uma expectativa criada (e nâ'o confirmada) em relaçâ'o aos mesmos e enormemente ampliada pela ficçâ'o científica (a sua antropomorfizaçâ'o). Passado o impacto inicial ,. o paradígma começou a dar sinais de vitalidade, evidenciados por uma avalanche de arquiteturas de controle para robôs autônomos propostas na literatura, dentre as quais se destacam as que sà:'o baseadas em comportamento. Este trabalho revê esta classe de arquiteturas baseada em comportamento para robôs móveis autônomos inteligentes; descreve as vantagens de sua utilizaçà:'o em uma aplicaçà:'o desta abordagem (em relaç~o a um conjunto restrito de a ti vidades fuga de perigo iminente. vagar e alcançar um objetivo. evitando obstáculos fixos e móveis) , realizada no RAIA Lab do Departamento de Engenharia Elétrica da UFU; o uso a bordo ou nâ'o do processador; e estabelece alguns parâmetros como expecta ti vas de ap 1 icaçà:o para esta c lasse de arquiteturas de robôs em médio prazo.

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1. Introduçã'o

Há fortes sinalizações da existencia de relaç~o entre comportamento de um sistema e a sua interface com o ambiente, evidenciando a importancia da capacidade de adaptaç~o do sistema ao ambiente como premissa para um sistema artificial emular um comportamento ' inteligente (assim considerado quando exibido por um ser humano). T~l interface, pode ser observada em varias áreas do conhecimento. Sobre a psicologia do pensamento, SIMON [1J diz que um ser humano pensante é um ser adaptativo; os seus objetivos definem a sua interface entre os ambientes interno e externo. Na medida em que o homem for efetivamente adaptativo,. o seu COlllportamento refletirá principalmente caracteristicas do ambiente externo (~ luz de seus ob,j e ti vos) e revel ará umas poucas propriedades limitativas do ambiente interno (da maquinaria fisiológ'ica que o torna capaz de pensaI'). Dois pontos a extrair disto: pr ime iro é a in ten ç~o c Iara de re lac ionar comportamen to do sistema com a adaptaç~o deste ao seu meio ambiente. O segundo ponto, implícito, é que, ao ser artificial e inteligente, o sistema é capaz de interferir no meio ambiente e, por conseguinte, ditar seus próprios padrões futuros de comportamento. E em termos de comportamento, n~o há maiores diferenças entre o retorno para casa de um ser humano, após o trabalho, e o da formiga ao formigueiro, no que diz respeito a desviar/ultrapassar obstáculos e a determinaç~o de alcançar o objetivo, o destino. Esta assertiva enfatiza o comportamento da formiga ou do ser humano frente ao seu ambiente externo, e n~o à complexidade da estrutura microscópica (hardware) dos dois sistemas. Da mesma forma, um autômato pode emular o comportamento geral de uma formiga, segundo SIMON [1J, ainda que seja completamente diferente da mesma a n íve I in terno (de hardwaI'e). Tem-se, portan to, três obj etos (ser humano, autômato e formiga) podendo exibir o mesmo tipo de comportamento, isto é, alcançar um objetivo desviando e/ou ultrapassando obstáculos que se lhe interponham. Por que, ent~o, somente a apenas um desses objetos se atribui inteligência? Para evitar polêmicas, aqui será adotada a observaç~o do própr io SIMON [1 J: com o tempo (o termo inteligência artificial) tOI'nar-se-á idiomático o suficiente para deixar de ser alvo de retórica barata.

2. Robôs: Panacéia, Frustraç~o

Grosso modo, hoje, se sabe que o robô possui uma aceitaçao menor que a inicialmente prevista. Uma excelente [2J, mas nao única, explicaçao deste fato é: ... robôs, muita gente pensava, possuiriam manipuladores se movendo como braços humanos, garras que segurariam objetos como maos humanas, e habilidades sensoriais eompa.I'6.veis aos sentidos humanos. Feitos à imag'em do homem,. esses robôs rapidamente suplantariam o homem em custo e eficiência.. Esta expectativa nao se eonfirlTlou. Fa.lhoLl pOI'que supôs que o homem fosse projetado otimamente para executar taI'efas de ll1anufatura e,. pOI'tanto:. merecia seI' emulado. Isto niio é 'veI'da.de. O homem foi projetado para atirar pedras,. co,lher frutas e subir em

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árvores. O sêr humano trabalha mais eficientemente com especificaçoes do que com procedimentos. Trabalhos manuais sao, tipicamente, processados em batches porque o homem se sai melhor fazendo uma etapa de cada vez. Computadores podem, controlar múltiplas tarefas, permitindo a serializaçao de procedimentos automatizados [3J. A antropomorfizaçao dos robôs, enormemente ampliada pela ficçao científica, criou expectativas que vieram a nao ser confirmadas. A frustraçao, daí decorrente, tornou imperiosa uma revisao da robótica como um todo, nao apenas em suas potenciais aplicaçoes mas, principalmente, nos seus processos de contrôle, adaptaçao a novas circunstâncias, aprendizagem e exibiçao de comportamentos inteligentes, se comparadas com tarefas assim consideradas quando executadas por sêres humanos, e com hardware e software p~óprios.

3. Classificaç~o Quanto à Evoluç~o dos Robôs

Sem perda de generalidade, é possível classificar os robôs quanto à sua evoluçã'o em três grandes gerações: Primeira Geraç~o (Pick-and-Place) Os primeiros mecanismos de robôs largamente utilizados na indústria eram controlados a partir de uma sequência mecânica de passos, onde tal sequência poderia ser tanto fixa quanto variável. Além destes, a Associaç~o Japonesa de Robôs Industriais - JIRA [8J também classifica como de primeira geraç~o os manipuladores manuais; Segunda Geraç~o ( Play-Back ) S~o robôs que obedecem um conceito n~o muito polêmico , e por isso mesmo mais geral, do Robot Institute of America [10J (Um robô é um manipulador repI'og'ramável e lliultifuncional ., proJetado para manipular material ., peças" ferramentas ou dispositivos especiali z ados" atI'avés ,de movimentos variáveis pI"ogramados para o desempenho de uma variedade de tarefas). Ao contrário da primeira geração ' . o robô play-back necessita de sensores internos e pode utilizar toda a gama de controladores desenvolvidos em Sistemas de Controle para regular seus movimentos em ambiente rígido; e Terceira Geraç~o (Inteligente) Os robôs de terceira geração, ou robôs inteligentes [4J, foram previstos na literatura como mecanismos capazes de sensoriar o ambiente no qual está inser ido. E este fato é o sal to qual i ta ti vo evidenciado pela mudança de paradígma (da segunda para a terceira geraç~o) . Como se sabe, a segunda geração inc6rporou características da primeira , determinando se uma sequência poderia ou não ser utilizada. O salto de qualidade para a terceira geraç~o, estava na possibilidade do robô detetar mudanças ambientais e, através da reavaliaçã'o de seus objetivos, encontrar uma nova sequência de ações capazes de persegu i-los, sem que esta sequênc ia tivesse s ido prevista. Dentro desta ótica, a terceira geração pode incluir tanto robôs móveis quanto fixos. Uma única exigência adicional é a sua autonomia.

4. Robôs Autônomos Inteligentes

, Com a informaçâ:'o or iunda do amb ien te, rapidamente a área de Inteligencia Artificial mostrou ser viável à utilização de

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Represen tac'a o do Conhecimen to como saida para a e laboraçâ:'o de projetos de robôs inteligentes [5J. Mas houve reações à esta tendência. A técnica Perception-Action de BROOKS [6J rejeita peremptor iamen te a Represen tac'a o do Conhec imen to como base fundamen tal de sistemas art if ic iais in te I igen tes . Se base ia no princípio de que quando a inteligencia é abordada de uma maneira incrementaI, isto é, por camadas adicionais em que cada uma delas é produtora de uma atividade específica completa (no sentido de que a atividade produzida por uma camada independe das demais atividades produzidas por outras camadas), e com estri ta ênfase na interface do sistema com seu meio ambiente real, através da percepç:1'o (aqul utilizada erradamente como sinônimo de sensoriamento) do ambiente pelo sistema e da aç;;to (do sistema em relaç;;to ao ambiente) , a ênfase na Representaç:1'o do Conhecimento desaparece. Em outras palavras, o sistema percebe modificações no llleio alllbiente e reage à esta percepç:1'o . Em resumo, o mundo real é o melhor modêlo.

Evidentemente, houve reaç:1'o à reaç:1'o de BROOKS. KIRSH [7J reconheceu que uma sUI'preenden te quan t idade de a ti vidades inteligentes pode ser controlada selll raciocínio ou pensamento, isto é, muitas tarefas relevantes podem ser real izadas em amb ien tes re la ti vamen te sof ist icados sem necessidade de concei tos internalizados. Mas ressal ta que concei tos ~ o necessar i os ou paI'acel' tos tipos de percepçâ:. o, aprendizagem e contrôle OLI para torná.-los computacionalmente mais simples. Além disso , ratifica a importancia da representaç:1'o do conhecimento afirmando que, uma vez que uma criatura seja dotada de concei tos ., suas capacidades s;1'o vastalllente multiplicadas. Com representaçâ:'o do conhecimento ou n:;to , os robôs de terce ira geraçâ:'o devem ser dotados de autonomia. Ao detetar mudanças ambientais , via sensores externos , o robô deve decidir o que fazer em tal situaçâ:'o, autonomamente . Ao exibir este tipo de comportamento , um robô autônomo pode conseguir emular certos comportamentos de organismos vivos ainda que, hoje, de forma rudimentar . 1!: exatamente esta a compreens:1'o que, neste trabalho, se tem sobre o chamado robô autônomo inteligente. No entendimento dos autores, fo i Wiener [8 J um dos pr ime i ros a levan tar hipóteses relacionando a capacidade de sensoriamento e comunicaç:1'o em organismos vivos com o seu comportamento em um amb ien te espec íf ico . O conhec imen to que se tem, hoj e, sobre tal capacidade mostra o quanto Wiener tinha avançado em seu trabalho . Sabe-se que o organismo humano e o da maioria dos animais multicelulares sao entrelaçados com nervos. Nosso corpo recebe informaç~es do ambiente com a ajuda de sensores: vis;;to, tato, olfato, paladar e audiç;;to. Só com estes sensores somos capazes de perceber calor , frio, perfume, barulho, obstáculos, sabôr de uma gostosa macarronada, etc . Cada sensor (denominaç:1'o que esconde uma complexidade assustadora - apenas a cóclea de um ouvido interno possui 16000 células ciliadas, enquanto as células dos olhos sensiveis à luz chegam a 300 milhões) tem seu próprio lugar no corpo. Todavia, todas as partes do corpo podem participar de nossas reaç~es aos sinais dos sensores: nossos olhos vêem algo mas

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nossas maos o apanham; nossos ouvidos ouvem a música mas nossas pernas nos permitem dançar.

5. Arquitetura Baseada em Comportamento

Há várias abordagen~ possíveis em termos de arquitetura de contrôle de robôs autônomos inteligentes que se baseam em comportamento [llJ. Talvez a noçâ:o tradicional mais forte tenha sido um sistema centralizado com Ilódu!os sensoriais uti!izados cono entrada e módu!os de ação cono saida. Os módulos sensoriais, após observaren o ambiente, so!tam uma descriç~o simbólica do mundo e os módulos de aç~o, baseados na descrição do mundo, pegan a descrição simbólica das ações desejadas e certifican-se de suas execuções. Uma arquitetura de controle para robôs autônomos deve poder processar uma complexa rêde de informações, advindas do conjunto de sensores internos e externos, para permit i r a execuç~o de tarefas em tempo real [llJ. O sensoriamento, do estado do amb ien te e do estado in terno do robô, perm i te in terna 1 izar uma idéia sobre o ambiente e sobre suas capac idade e 1 imi taç:3:'o. A segu ir será dada uma descr iç~ro da c lasse de arquiteturas baseadas em comportamento utilizada no controle de robôs autônomos . Apenas por razões históricas , será descrito o Esquema Serial.

5.1 Deconposiç~o Seria! en Módu!os Funcionais Como era de se esperar, as primeiras idéias utilizadas na concepçâ:'o de uma arqu i tetura para sistemas de con tro le de robôs de terceira geraç~o ainda mantinham vinculo com as da geraç:3:'o anterior. Considere a arquitetura" na Fig .1 ( a ), que descreve uma estrutura hierárquica de controle [4J, usada em robôs de segunda geração. A Fig . 1(b) enfoca uma de c omposiç~o serial em módulos funcionais utilizada como arquitetura de controle de robôs de terceira geraçâ:'o. Na segunda geraçâ:'o , n~o há sensoriamento do ambiente, enquanto que o de terceira geraç:3:'o o inclui . Além disso , na junç:3:'o dos módulos na Fig . 1(b) está incluida uma maior interaçâ:'o entre módulos, O

que n:3:'o acontece no seu equivalente de segunda geraç:3:'o [11J. A arquitetura da Fig.l(b) peca, no entanto , em alguns pontos cruciais. Por exemplo, devido à forma de conex:3:'o dos niveis,

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Controle de Execu~o de Tarefa

[CÕntfôla-aa" M~~~E~~J Controle de I

de Junta

Atuadores a

Sensores ~ I

Percepção Modelamento Planejamento

Execução da Tarefa Controle de Junta

~ Atuadores

(a)

Fig. 1: (a)Estrutura Hi.er6.rqui.ca de controle

uti.lizada para robôs de segunda geraçã:o.

Serial de M6dulos Funcionais utilizada como

controle de robôs de terceira geraçã:o.

de Robôs

(b) Arquitetura

arquitetura de

em série, o controlador fica vulnerável a um engal'rafamento e, porisso, cada nível deve ser meticulosamente projetado. Para ilustrar este engarrafamento, observe que os níveis de percepcâ:'o e modelamento devem extrair todas as informações que o robô possa vir ou não a utilizar, ou ainda, que algumas dessas informações poderiam ser obtidas de forma muito mais simples. Este engarrafmento pode ser responsável por uma demora considerável na tomada de decisâ:'o por parte do robô. Além disso, cada n íve I executa um estágio, resu I tando em processamento encadeado, o que faz muito longo o caminho dos sensores aos atuadores. Por outro lado, todos os níveis estâ:'o no caminho crítico, o que provoca o colapso total do sistema, caso um único módulo venha a falhar. A Fig.2 ilustra a interaçâ:'o entre módulos. Esta forte interaçâ:'o, praticamente, impede a ad içâ:"o de novos n íve is ou funções ao sistema. E, ainda que se consiga, se faz necessário a alteraç~o de grande parte do projeto original, quando n~o o todo [12J.

5.2 Estrutura Paralela Baseada em Comportamento A abordagem baseada em comportamento conseguiu, de fato, fazer avançar a pesquisa envolvendo o paradíg-ma de robôs de terceira geraçâ:'o, ou robôs inteligentes. Um controlador [12,13J baseado em comportamento é dividido em camadas. Cada das quais é responsável por um tipo de comportamento ou tarefa a ser executada pelo sistema global. Um exemplo desta arquitetura baseada em comportamento pode ser visualizado na Fig.3. Nesta estrutura paralela, cada camada possui um caminho completo dos sensores aos atuadores; a arquitetura de controle permite a produção de . compo:r:tamento útil, antes de todo o conj un to de camadas, in ic ialmen te proj etado, estar completo; a estrutura em paralelo reduz a tendência ao congest ionamen to das informações; a falha de qualquer das camadas n~o significa, necessariamente, o c6lapso total do

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Nível 1 Base de Dados

(P lanej ador) (Mapeamerlto)

~ t Nível 2

(Navegador) Sensores

~ t Nível 3 Ambiente

(Piloto Controle)

e We - oto e M r s

Fig. 2: Exemplo da i.nteraçdo modular na arqui.tetura da Decomposi.ça:o seri.al

Planejar Mudanças Ambientais

Identificar Objetos

Sensores Monitorar Mudanças Ambientais Atuadores

Vagar

Evitar Obstáculos

Fig. 3: Estrutura paralela Baseada em comportamento para Robôs

Autônomos

-\ Camada 21

J Camada 1\

1 Sensores Atuadores I Camada O,

Fig.4: Implemeiitaçdo da Arqui.tetura de Assunçc\o

..

sistema. Cada camada usa apenas as informações do sensor que lhe é acoplado e a percepç~o de mundo que necessita para sua tarefa espec íf ica [14], isto é, cada camada é comp leta (no sentido de implementar um comportamento ou tarefa). Cada módulo, ent~o, precisa resolver somente o problema que lhe é

r------------,1--__ ~.1 In ih ido r

Entradas • j 6 :aidas 4 Sup'-r-e-s-s-o-r---------'

Fig. 5: Esquema de um Ini.bi.dor/Supressor para camadas de

<:::omportamento

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-;Objetivo I 1 I-----bj V ag a r 1--------'-----,

Sensores Atuadores Ev i t a r Ob s t ácu los I----L-------------p.-

Fig. 6: ImpLemenlaça:o

MINEIRIN do ,RAIA/UFU.

da ArquLlelura de Assunça:o no RobÔ

pert inen te. Uma imp lemen taçã'o [6 J desta arqu i tetura é ilustrada na Fig,4, algumas vezes também denominada por Arquitetura de Assunçã'o [12J. BROOKS [15J construiu um robô móvel autônomo utilizando a arquitetura de assunç~o cuja primeira camada, a camada 0, evitava obstáculos. Em seguida, adicionou a camada 1 que introduz a atividade de fazer com que o robô se dirija a um determinada lugar. Independentemente, a primeira camada livra o robô dos obstáculos que se lhe interponham. A segunda monitora o progresso do robô e envia comandos atualizados aos atuadores na perseguiç~o de seu objetivo, sem estar consciente, explicitamente, dos obstáculos que foram evitados pela camada inferior. Cada camada é composta por uma rêde de topologia fixa de máquinas de estado finito simples que s~o combinadas através de mecan ismos chamados inibidor e supressor, como ilustrado na Fig.5, Cada máquina de estado finito possui uma quantidade de estados, um ou dois registradores internos, um ou dois relógios internos e acesso às máquinas computacionais simples qua podem fazer cáculos tais como soma de vetores. Operam assincronamente, monitorando sua entrada e enviando mensagens à saida [12J. S~o ativadas através de mensagens que recebem, e uma mudança de estado ocorre quando chega uma determinada mensagem ou quando o tempo estipulado para este estado expira. Nâ'o há outra forma de comunicaçâ'o entre as camadas, Em particular, n~o há memória global compartilhada, ou seja, n~o há possibilidade de acesso aos dados globais e nem de um controle global, Cada camada [12J produtora de atividade é responsável por manter toda e qualquer informaç~o que necessita, bem como executar a respectiva atividade da melhor maneira possível. As entradas de cada máquina de estado finito podem ser suprimidas e as saídas podem ser inibidas por outras máquinas. Este é o mecanismo pelo qual a máquina de mais alta prioridade assume o controle que estava com outra e origina a express~o Arquitetura de Assunç~o. Considere a Fig,6, que ilustra a arquitetura do robô móvel autônomo inteligente, denominado MINEIRIN [16J e desenvolvido no RAIA LabjUFU. Observe a arquitetura de assunç~o utilizada para o controle do robô MINEIRIN. A camada objetivo, apesar de proj etada e depurada, nã'o pôde ser implementada por uma raz~o nada prosaica, em têrmos de Brasil/91: n~o foi possível adquirir mais financiamento para a aquisiç~o de componentes, o que virou a primeira prioridade do grupo de pesquisa envolvido. Ainda assim, a adiç~o desta camada n~o representa

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qualquer dificuldade de implementaçã'o, uma vez que a arquitetura de assunç~o o permite. O único vinculo entre as camadas se observa nos mecanismos de supress~o e inibiç~o já descr i tos, u til izados para o escalonamen to de pr ior idades entre as atividades. Por exemplo, ao detetar um objetivo, o robô o persegue evitando obstáculos, pois a camada Evitar Obstáculos está sendo execu tada em parale lo com a camada Objetivo. O robô MINEIRIN, apesar de ser controlado por um microcomputador do tipo PC XT via rádio, mostrou que este tipo de cord~o umbilical n~o é necessário. Foi uma exigência de projeto para permitir o uso de Rêdes Neurais e Controle Fuzzy na soluç~o de problemas de aprendizagens, resoluç~o de conflit9s advindos de múltiplas informações dos sensores ultra-som, infra-vermelho e nivel de carga da bateria. Na realidade, esta conexâ'o trouxe mui to mais desvantagens que beneficios. Os transceptores, alocados no robô e no compu tador, esta'o suj e i tos à uma grande carga de ru idos, o que interfere duramente em seus desempenhos . Além disso " um sistema de depuraçã'o de camadas [12J, também desenvolvido no RAIA Lab/UFU, func iona perfe i tamen te como um simu lador de robô autônomo em ambientes diversos, estáticos e/ou dinâmicos . Neste sentido, o grupo de Robôs Inteligentes do RAIA Lab/UFU já abandonou a idéia de trabalhar com o aludido cordã'o umbilical. No projeto e depuraçã'o das camadas de atidades para robôs autônomos fará uso do simulador e, quando pronto, utilizará microprocessadores a bordo. A adiçâ'o de novas camadas exigirá, claro, a devida substituiç~o do software residente no processador.

6. Conclusões

A expect,ativa de médio prazo dos robôs de terceira geraçâ'o prevê uma melhor compreensã'o do paradigma, principalmente no que diz respeito ao potencial de aplicações. Isto é relevante porque a arquitetura de controle lhe é fortemente dependente e também pelo fato do robô possuir uma capacidade de decisâ'o frente à uma situaçâ'o nâ'o prevista, o que nâ'o acontecia com os de segunda geraçâ'o, que apenas obedeciam ordens através de programas previamente construidos. Por outro lado, certamente, haverá uma tendência à saturaçã'o em relaç~o ao tipo e número de sensores. Este é um fator limitador de projeto, pois o problema maior a ser enfrentado é justamente a exploraç~o de seu potencial com poucos tipos de sensores (por exemplo, com cerca de três ou quatro tipos a quantidade de aplicações já é surpreendente). Quanto ao número de sensores de um mesmo tipo, a coisa muda de figura. O robô OBELIX [12,17], projetado para empurrar caixas, possui oito sensores de ultra-som, quatro na frente e dois de cada lado. Cada um possui um feixe angular de aproximadamente 20 graus . Existe também [6] um conjunto de sensores dispostos em um cinturâ'o, que permite fuga de perigo iminente vindo de qualquer direç~o.

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