Roboter

Transcrição

Roboter
UNIVERSITÄT DORTMUND
Intelligente Autonome Systeme
– von Science Fiction zur Realität
Dr. Norbert Jesse
Universität Dortmund
Fachbereich Informatik
eMail: [email protected]
28. April 2006
IWL Logistiktag
1
Gliederung
UNIVERSITÄT DORTMUND
‰ Träume und Visionen
‰ Wo stehen wir heute ?
‰ Die Herausforderung
Navigation – Autonomie – Intelligenz
‰ Humanoide Roboter
‰ Roboterfußball als Testfall
‰ Kurzes Resümee
28. April 2006
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2
Visionen I
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3
Visionen II: I-Robot
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4
Visionen III
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5
Die Vision IV
UNIVERSITÄT DORTMUND
„Ich glaube, dass Roboter, deren Intelligenz der
menschlichen ebenbürtig ist, in fünfzig Jahren eine ganz
alltägliche Errungenschaft sein werden.“
- Hans Moravec
„And once an intelligent robot exists, it is only a small
step to a robot species – to an intelligent robot that can
make evolved copies of itself.“
- Bill Joy
„Between humans and machines won‘t exist any clearcut distinctions.“
- Ray Kurzweil
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Die Vision V
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By mid-21st century, a team of fully
autonomous humanoid robot soccer
players shall win the soccer game,
comply with the official rule of the FIFA,
against the winner of the most recent World Cup.
The RoboCup Federation, 1998
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Roboter bei der Arbeit
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Fertigungslinie in der Automobilindustrie
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Nietroboter für den Airbus
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• Steuermodul, um die Nieten der äußeren
Hülle zu setzen
• Armreichweite 12 m
• Kontrolliert von Kameras
• Genauigkeit 2/100 mm
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Roboter bei der Arbeit
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Verbundproduktion für das Bearbeiten und Pollieren
Automatic pallet store
Working Cell
Pallet transport
system
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Roboter bei der Arbeit
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Industrieroboter
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Operational stock at year-end
2000
2001
2002
2005
389,442
361,232
352,800
351,600
89,880
97,268
104,700
130,600
198,897
219,333
239,700
321,400
8,900
10,840
13,000
21,000
Subtotal, excl. Japan and Rep. Korea
323,605
354,040
383,000
557,300
Total, incl. all types of industrial
robots in Japan and Rep. Of Korea
751,034
756,539
780,600
964,500
Country
Japan (all types of industrial robots)
United States
European Union
....
Other countries a/
a/ Estimated by the UNECE and IFR for some or for all the years
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Dienstleistungsroboter
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Service robots as low volume specialists: floor cleaning, sewer inspection, entertainment
Robots as household appliances for large volume markets: Lawn-mover, Vacuum cleaner and tennis ball collectors
Service robot systems based on conventional robot arms: refueling, orthopedic surgery, automated drink terminal
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Dienstleistungsroboter
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Stock at end
2002
Types of robots
Installations 2002-05
300
2,560
Demolition robots
2,500
1,210
Underwater robots - Inspection; Work class robots
3,300
3,000
Medical robots - Surgical robots; Robots-assisted
1,840
6,050
Surveillance robots; Security robots
70
1,830
Refuelling robots
50
1,120
680
550
1,350
1,000
Total number of units
12,400
25,500
Domestic robots, e.g. vacuum cleaning; Lawn-mowing
21,500
719,00
155,010
1,202,000
176,500
2,021,000
Cleaning robots - Floor cleaning; Tank cleaning;
Window and wall cleaning, cleaning aircraft, boats, etc.)
surgery
Robots in agriculture and forestry, of which
Automated milking systems
...
Entertainment/hobby/leisure time robots
...
Total number of units
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Paradigmenwechsel
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• hohe Präzision
• Anpassung an
Veränderungen in der
Umwelt
• repetitive Aufgaben
• komplexe Tätigkeitsfolgen
• stationär oder mobil entlang
von Koordinaten
• “freie” Mobilität
• „closed world“
• „open world“ (unerwartete
Objekte und Ereignisse)
• monolithische, straight
forward-Programme
• „variable“ Programme;
Computational Intelligence
(Neuronale Netze, Fuzzy
Logik, Evolutionäre Alg.), ...
• keine bzw. geringe
Kooperation
• Kooperation mit Menschen
und anderen Robotern
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Agenten
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‰ Autonomie: … Unabhängigkeit, Veränderungen wahrnehmen,
Handeln
‰ Zielorientiert: … was wann wo …
‰ Zusammenarbeit: … zw. Agenten und mit Auftraggeber
‰ Flexibilität: … zwischen Handlungen wählen, Abfolgen planen
‰ Self-starting: … Selbstbestimmung über Zeitpunkt der Aktionen
‰ Zeitliche Kontinuität: … stets “wachsam”
‰ Charakter: … eine Art “Identität”
‰ Kommunikation: … auch über verschiedene Plattformen hinweg
‰ Adaptivität: … Fähigkeit zu lernen
‰ Mobilität: … zwischen Orten “wandern”
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Navigation
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‰ Zum “Nest” zurück: Schlussfolgern über räumliche
Beziehungen
‰ Drei fundamentale Kompetenzen:
- Selbst-Lokalisation
- Pfadplanung
- Map-Building and –interpretation
Lokalisation: Kompetenz des Agenten, seine eigene Position
innerhalb eines Bezugsrahmens zu bestimmen
Pfadplanung: Bestimmung des Weges zwischen der vorhandenen
und Zielposition
Map: jede 1:1-Abbildung der realen Welt in eine interne
Darstellung
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Landmark-basierte Navigation
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‰ “Alleinstellungsmerkmale” der Umwelt
‰ Nachbarschaftsbeziehungen zwischen bestimmten
Landmarks
‰ Szenen-Verstehen (Was ist eine “Kirche”?)
‰ Voraussetzung z. B.:
- Möglichst weite Sichtbarkeit
- Erkennbar unter verschiedenen Lichtbedingungen,
Betrachtungswinkeln ….
- entweder stationär oder bekannte Bewegungsbahn
Schlußfolgerung: Multiple Info-quellen => zuverlässigeren
und robusteren “Erkenntnissen”
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Sensoren
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Messen physikalische Eigenschaften der Umwelt: Temperatur,
Helligkeit, Widerstand bei Berührung, Gewicht, Größe, Umfang etc.
‰ Sensitivität - Verhältnis zw. Output- und Input-Veränderung
‰ Linearität – Maß für Konstanz des I/O-Verhältnisses
‰ Messbereich - Unterschied zw. Min und Max
‰ Antwortzeit – Zeit zw. Umsetzung des Inputs zum sichtbaren
Output
‰ Genauigkeit - tatsächliche u. gemessene Werte
‰ Wiederholbarkeit – Unterschiede bei wiederholten Messungen
‰ Auflösung – kleinste beobachtbare Veränderungen
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Intelligenz
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“If we are able to explain and predict its behavior or if there
seems to be little underlying plan, we have little temptation
to imagine intelligence.” Alan Turing, 1947
oder
We consider ourselves intelligent, therefore any machine
that does what we do has to be considered “intelligent” too.
Intelligenz ist “what humans do, pretty much all the time” –
R. Brooks
“The question of intelligence is the last great terrestrial
frontier of science.” – Jeff Hawkins
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Intelligenz
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‰ Offensichtlich leichte Aufgaben im Zentrum menschlicher
Intelligenz
‰ Fokus auf den Prozess von Adaptation und Lernen in der
realen Welt – “biologische” Typen von Intelligenz (Bienen,
Ameisen, …)
‰ „Embodiment“: Verstehen simpler Bauprinzipien und
Materialien: Masse, Steifheit, Elastizität, Viskosität
…(dynamic walker, Muskeln)
‰ Intelligenz entsteht durch die Interaktion des Agenten mit
der realen Welt
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Funktionaler Ansatz
Sensoren
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Wahrnehmung
Modellbildung
Planung
Aufgaben-Ausführung
Motorsteuerung
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Aktuatoren
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Verhaltensbasierter A.
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Schlußfolgere ü. Verh. von O.
Plane Handlungen
Identifiziere Objekte
Sensoren
Beobachte Veränderungen
Aktuatoren
Bilde Umgebungspläne
Erkunde
Wandere umher
Vermeide Objekte
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Humanoide Roboter
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Control System
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PWM
High level control
IR sensor motor
PWM
Camera motor
DSP
SPI
Digital compass
A/D
Serial port
IR sensor
Video-camera
Walking control
A/D
Tilt sensor
DSP
PWM
A/D
Force sensors
DC servo motors for legs and arms
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ATR‘s Robovie-III
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‰ Ziel: Fahren auf unebenem
Grund (erster zweirädriger
humanoider Roboter) und
Kommunikation Mensch Roboter
‰ multimodale Kommunikation
(Sprachverarbeitung, Skin
Sensor)
‰ 100 Verhaltensweisen, zeigt
Reaktion
‰ behält die Balance auch bei
Widerstand (invertiertes Pendel)
‰ Finger-Pointing Funktion
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Fujitsu‘s HOAP-1
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‰ Ziel: Testbed für die Forschung
zur Mensch-RoboterKommunikation
‰ Humanoid for Open Architecture
Platform (HOAP)
‰ 48 cm / 6 kg / 45 T€
‰ zur Entwicklung von Algorithmen
zur Bewegungskontrolle
‰ Lernen mittels dynamisch
rekonfigurierbarem neuronalen
Netz (auch Struktur …)
‰ RT-Linux / USB-Schnittstellen
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Honda‘s ASIMO
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‰ Ziel: Entwicklung von Interaktion
und Sensomotorik
‰ 1,20 m / 43 kg
‰ natürliche, fließende Bewegungsabläufe
‰ versteht 100 Wörter und spricht
Sätze
‰ erkennt bis zu 25 Gesichter und
12 verschiedene Gesten
‰ 50 Zurufe, Grüße und Fragen
‰ Betriebssystem VxWorks –
bewährt in Industrierobotern
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Sony‘s QUIRO
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‰ Ziel: Sony’s technologische
Führerschaft demonstrieren
‰ 58 cm high / 7 kg
‰ 1.000 versch. Bewerbungen,
Tanzen, Balance, Fußball
‰ Sprachverarbeitung >20.000
Worte, 200 programmierte
Phrasen
‰ Langzeit Gedächtnis,
nachhaltigere Kommunikation
mit Menschen
‰ 2 CCD Farbkameras für
Bildverarbeitung
(Gesichtererkennung)
‰ Open-R Architectur (AIBO)
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Cog Project – MIT AI
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“Humanoid intelligence requires
•
•
•
•
humanoid interactions with the
world”
Ziel: Entwicklung von Intelligenz
durch Lernfähigkeit
Beweglichkeit in Rumpf, Kopf und
Armen, bislang nicht in Beinen und
Rückgrat
Visuelle Wahrnehmung ist erreicht,
auditive und taktile angestrebt
Funktion: Einheitliche HardwarePlattform, die die verschiedenen
Bereiche der AI integriert
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Kismet – MIT AI Lab
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“Humanoid intelligence requires
humanoid interactions with the world”
• Ziel: Entwicklung von Intelligenz durch
Lernfähigkeit
• Beweglichkeit in Rumpf, Kopf und
Armen, bislang nicht in Beinen und
Rückgrat
• Visuelle Wahrnehmung ist erreicht,
auditive und taktile angestrebt
• Funktion: Einheitliche HardwarePlattform, die die verschiedenen
Bereiche der AI integriert
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Edutainment Robotics
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„We are creating a new industry out of electronic dogs and
cats, and toys that can serve both as a technology
playground and, potentially, as a platform for consumer
electronics.
Entertainment Robots offer a proving ground where
engineers in software, computers, sensors, communication
– all things electrical and mechanical – can test, develop
and apply their latest technology!“
- Toshi Doi, Vice President Sony Corp.
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NEC PaPeRo
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‰ Ziel: Entwicklung von Interaktion
und Sensomotorik
‰ 385 mm / 5 kg
‰ natürliche, fließende
Bewegungsabläufe
‰ versteht 100 Wörter und spricht
Sätze
‰ erkennt bis zu 25 Gesichter und 12
verschiedene Gesten
‰ 50 Zurufe, Grüße und Fragen
‰ Betriebssystem VxWorks – bewährt
in Industrierobotern
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ZMP‘s PINO
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Ziel: Roboter für das eigene Heim
• Emotionen: singt, spricht
• Charakter: Freundlich, scheu oder
widerborstig
• Basis für die Entwicklung von
„Produkten“
• Stabil mit einem Fuß auf dem
Boden
• 70 cm hoch, 26 Motoren
• Lernfähigkeit mit Genetischen
Algorithmen
• 65,000 $
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Faszination Fußball
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‰ Fitness
‰ Finesse
‰ Team Geist
‰ Genialer Geistesblitz
‰ Taktische Disziplin
‰ Kreative Flexibilität
www.fira.net - www.robocup.org
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Intelligente Software für ...
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‰ selbständige Entscheidungen, auch bei unscharfen
oder unvollständigen Infos (Kontrollautonomie)
‰ effiziente Kommunikation
(Kommunikationskompetenz)
‰ Teamfähigkeit (Kooperation)
‰ geplantes Verhalten über längere Zeit
(Planungskompetenz)
‰ schnelle Reaktion auf unerwartete Veränderungen der
Umwelt (Adaptionsfähigkeit)
‰ lernen aus Erfahrungen und Anpassungsfähigkeit
(Lern- und Generalisierungsfähigkeit)
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Overall System
‰
‰
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Hardware Komponenten:
Kamera – Host – Kommunikation – Roboter
Software Module: Bildverarbeitung – Strategie –
Robotersteuerung
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Einige HW-Daten
‰
Texas Instruments TMS320F240 DSP
‰
16 bit architecture, 20 MIPS
‰
16 kWord flash memory
‰
32 kWord data + 32 kWord code RAM
‰
2 PWM output channels for DC motors
‰
16 A/D conversion channels
‰
1 serial port (for Radiometrix radio
module)
‰
JTAG interface (debugging, flashing)
‰
Analog Devices Acceleration Sensor:
ADXL202 (x: 2 g, y: 2 g)
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Bildverarbeitung
Camera frame
Pixelclassif.
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• Discard irrelevant Pixel
• Color Classification
Pixel Set
Blobfinder
• Combination of equal colored
pixels to common area: “blob“
Blob Set
Patchfinder
• Combination of blobs to
robot patches
Patch Set
Tracking
• Assign patches to robots
• Plausibility check
Robot Set
Position data
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Calculations
• Calculation of robot positions
• Fisheye-/Parallax-Correction
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BV- Probleme
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Mehr oder weniger absichtlich komplexe
Designs gegnerischer Patches
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40
Pixel + Blobs finden
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BV-Probleme
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Dummy1
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BV-Probleme
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Dummy2
Dummy1
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BV-Probleme
Problems
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‰
Verdeckung von Objekten
‰
Parallaxen Effekt
Bildebene
Roboterebene - echter Robotermittelpunkt
Spielfeldebene projizierter und
errechneter Mittelpunkt
Roboter
Spielfeld
Fehler
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Tracking + Verschmelzung
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N-Kamera-Ansatz
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Lokale BV
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ƒ Agilent ADCM-1650 CMOS:
352 x 244 pixel
ƒ Bis 15 Frames/Sek.
ƒ 50 MHz Dual-port-framebuffer als Schnittstelle zw.
DSP und Kamera
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Simulator
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Strategie
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‰ Drei-Schichten-Konzept
‰ Entscheidungen Top-Down
Taktik
Rollen
‰ Neue Taktik-Komponenten können
leicht hinzugefügt werden
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Aktionen
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Strategie
Taktikebene
actual situation
Tactic
1
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Tactic
2
...
Tactic
n
‰
7 Taktiken, 9
Standardsituationen
‰
Jedes Taktikmodul berechnet
Erfolgswahrscheinlichkeit für
jede aktuelle Spielsituation
‰
Faktoren für die Berechnung
sind z. B.: Position und Aktivität
des Balles, Richtung und
Geschwindigkeit der eigenen
Roboter, des Gegners, ...
‰
Der Maximizer wählt Taktik mit
der größten Erfolgswahrscheinlichkeit
Maximizer
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Strategie
Rollenebene
actual situation
Tactic
1
Tactic
2
...
Robot 1
Role 2
...
Action 1
Action 2
...
28. April 2006
‰
Jede Roboter hat alle Rollen
zur Verfügung, führt aber nur
die ihm zugewiesene Rolle
aus
‰
Jeder Rolle stehen
bestimmte Handlungen zur
Verfügung (insgesamt 14
Handlungen)
‰
Gewählte Rolle wählt
autonom eine geeignete
Handlung aus (Kriterien z. B.
„Ball an Bande ?“,
„Schussfeld frei ?“
Tactic
n
Maximizer
Role 1
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Robot n
(analog)
...
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51
Strategie
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actual situation
Tactic
1
Tactic
2
...
Tactic
n
Maximizer
Robot 1
Role 1
Role 2
...
Action 1
Action 2
...
Robot n
(analog)
Handlungsebene
‰
Die ausgewählten Aktionen
werden ausgeführt
‰
Umsetzung der Aktionen in
konkrete Befehle (Solldaten)
zur Robotersteuerung
...
desired situation
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53
Pfadplanung
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Pfad wird so berechnet, dass das Ball zu gewünschte
Richtung gekickt wird.
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54
Pfadplanung
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Prinzip:
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55
Der „Versenker“
●
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Phase 1:
●
●
●
●
Phase 2:
●
●
●
Schnittpunktberechnung
Auf den optimalen Zeitpunkt
zum Versenken warten
Phase 3:
●
●
●
●
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Positionierung
Ausrichtung
Freier Schusskanal
Losfahren
Geschwindigkeit regulieren
Beschleunigen bei
Ballkontakt
Abbremsen vor Bande
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FIRA WM 2006
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Kurzes Resumée
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‰ Beträchtliche Fortschritte in der Technologie
‰ Fortschritte in der Entwicklung intelligenter Software
‰ Aber: noch weit von dem entfernt, was für Menschen
selbstverständliche Alltagstätigkeiten sind
‰ Nicht robust, nicht sicher im Alltag
‰ Weit von der Komplexität menschlicher Akteure entfernt
Die Zukunft hat begonnen,
aber sie kommt mit
behutsamen Schritten !
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58
UNIVERSITÄT DORTMUND
Danke für Ihre Aufmerksamkeit !
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