Aufbau höherer Strategien für kleine autonome mobile Roboter
basierend auf Methoden der dynamischer Rollengenerierung und
lokaler Interaktion
Ralf Salomon, Frank Golatowski
Institut für Angewandte Mikroelektronik undUniversität
Datentechnik Rostock
Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik, Universität Rostock
Arbeitsgebiete
Künstliche Intelligenz
Soft Computing, Evolvable Hardware
Mobile Agenten
Objektorientierte und komponentenbasierte Softwareentwicklung
VLSI
Eingebettete und EchtzeitSysteme
Rechnerarchitektur und -systeme
Entwurfsunterstützung
harter Echtzeitsysteme
High-level Systementwurf
Rapid Prototyping
Chipdesign (FPGA, ASIC)
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FB Elektrotechnik und Informationstechnik
Mobile computing
systems
Ralf Salomon
Frank Golatowski
Gliederung
1. Dezentraler Ansatz (lokale Interaktion und
dynamische Rollenberechnung)
2. Aufgaben und Realisierung
3. Aktueller Stand
4. Zusammenfassung
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Small size league
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Small size league: dezentrale Architektur
Key
Challenges
 Distributed
intelligence
 Parsimonious
design
 Timing
constraints
 Power
awareness
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Selbständig agierende Teammitglieder
• Kohärentes Systemverhalten trotz autonom
agierender Agenten
• Aufgabenteilung zwischen den Robotern
– Dynamische Rollenverteilung auf die Roboter
– Autonome Rollenwahl mittels Potenzialmethode
– Dabei Unterstützung mittels sporadischer lokaler
Kommunikation (peer-to-peer)
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Algorithmische Herausforderungen
1. Sinnvolle Rollenverteilung ohne Doppelund Fehlbelegungen
2. Vermeidung des durch Fehlkommunikation
verursachten Thrashings
3. Navigations- und Kollisionsvermeidung
4. Beschleunigung von Teilalgorithmen durch
Auslagerung auf rekonfigurierbare
Hardware (parsimonious design)
5. Generische Middleware für drahtlose
Kommunikationstechnologien
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Zentrale Architektur
Strategie
komponente
Daten
komponente
Roboter
Bildverarbeitungskomponente
komponente
Roboter
komponente
Roboter
komponente
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Simulator
komponente
Roboter
komponente
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Dezentrale Architektur
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Dezentrale Architektur
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Software-Entwicklungsprozess
Unterstützung auf drei Ebenen
1. Software-Engineering für autonome
Agentensoftware
2. Beschreibung des Systemverhaltens
–
–
–
Effiziente Entwicklung und Verifikation von
Kernalgorithmen
Automatische Codegenerierung
Echtzeitverhalten, Deterministik
3. Design Exploration
–
–
Kombination effektiver Algorithmen
Entwurfsbeschleunigung durch hohen Abstraktionsgrad
und gleichzeitigem Durchgriff auf niedrigere
Entwurfsebenen
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Visionen
1. Vertiefte Einblicke in die Funktionsweise
verteilter Intelligenz
2. Sich selbst weiterentwickelnde Systeme mittels
abstrakter Spezifikationen
3. Kombination aus eingebetteten Systemen,
Software-Engineering und künstlicher Intelligenz
auf komplexe, skalierbare Systeme
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Frank Golatowski
Wo stehen wir?
•
•
•
•
Zentralisiertes Gesamtsystem komplett in UML beschrieben
Strategie mit Rollenverteilung nach Potenzialmethode
Roboter mit omnidirektionalem Antrieb
Simulator
container
initContainer
initThreads
evQuit
stop
Containersteuerung evStop
T
evQuit
evStart
container_controller
containerStart
thread_imageProcessing
no
BildverimageEvaluation
arbeitung
writeData
thread_simulator
yes
simulationMode
Tm(100)
getCommands
position processing
thread_Strategie
getCommands
not in
simulation
mode
Befehle
commandRecode
senden
sendData
simulation
Simulator
Strategie
thread_sendCommands
no
getData
calculateStrategy
simulationMode
writeCommands
writeData
yes
thread_sendPosition
wait for
new
commands
and free
channel
not in
simulation
mode
Positionen
senden
sendData
getData
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Wo stehen wir?
•
•
•
•
Zentralisiertes Gesamtsystem komplett in UML beschrieben
Strategie mit Rollenverteilung nach Potenzialmethode
Roboter mit omnidirektionalem Antrieb
Simulator
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Zusammenfassung
• Entwicklung verteilter Intelligenz bei
dezentrale Steuerung und lokaler Interaktion
• Beschleunigung der Design Exploration
• Integration unter Beachtung der
Computational Efficiency
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Kontaktinformation ?
Lage des Institut
in Rostock-Warnemuende
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Institut für Angewandte Mikroelektronik und Datentechnik
Richard-Wagner Str. 31
18119 Rostock-Warnemünde
Germany
Tel.: +49 381 498 3538
Fax: +49 381 498 3601
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Arbeitsplan (aktualisiert)
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Aufgaben
1.
2.
UML Beschreibung der einzelnen Komponenten
Spezifikation des notwendigen Zeitverhaltens, damit
a)
b)
3.
4.
5.
6.
7.
Komponenten ausgetauscht werden können und
eine dezentrale Realisierung schon im Entwurfsprozess
unterstützt wird.
Realisierung der dynamischen Rollenzuweisung
Aufbau eines lokalen drahtlosen Kommunikationsnetzwerkes.
Anpassung bzw. Erweiterung existierender
Navigationsalgorithmen
Entwicklung einer Entscheidungskomponente, die auf
Softcomputing-Methoden basiert
Test der spezifizierten Algorithmen (Rollenzuteilung und
Rollenaustausch) sowohl durch Simulation als auch im
Roboter-Team.
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Aufgaben
Gaining insight into the nature of distributed intelligence
• Dynamische Rollenzuweisung nach
Potenzialmethode
• Transformation auf dezentralen Ansatz
• Lokale Kommunikation
• Lokale Bildverarbeitung durch effiziente HardwareUnterstützung (FPGA)
• Integration hardwarebasierter
Bilderkennungsalgorithmen
• Echtzeitnachweis
• Funktionstests mit mobilen Robotern
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Detaillierte Aufgaben: Strategie
Rollenverteilung und Rollenwahl
• Dynamische Berechnung der Rollen und
Rollenverteilung
• Entwicklung interagierendes
Feedbacksystem
• Optimierung Strategienauswahl
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Detaillierte Aufgaben: Strategie
• Vorhersage des Verhaltens von Roboter u.
Ball
• Spezielle Algorithmen zur
Hindernisvermeidung und Wegeplanung
• Integration aller zur Verfügung stehender
Rollen in die Rollenverteilungen
• Entwicklung interagierendes
Feedbacksystem
• Dynamische Berechnung der Rollen und
Rollenverteilung
• Optimierung Strategienauswahl
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Rollenverteilung
Potenzialmethode
• Analyse aus Sicht des einzelnen Spielers
• Verteilung von Gewichten an die Spieler
• Bis zu 24 Potenziale pro Spieler
• Potenziale für Gegenspieler
Ergebnis:
• Potenzial die speziellen Rollen auszuüben
• Rollenvergabe nach den Potenzialen
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Arbeitsplan (aus Antrag)
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Der R.O.P.E.S Prozess
Rapid Object-Oriented
Process for Embedded
Systems
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Datenfluss im Container
• Simulationsmodus
• Realmodus
Simulator
Strategie
Container
• Ablaufsteuerung der
Software im RoboCup
Projekt
• Abarbeitung der
Module in Threads
Positionen
Senden
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Befehle
Senden
Bildverarbeitung
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Zustandsdiagramm Container
Containersteuerung
Bildverarbeitung
Strategie
Befehle
Senden
Positionen
Senden
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Simulator
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Zustandsdiagramm Container
container
initContainer
initThreads
evQuit
stop
evStop
T
evQuit
evStart
container_controller
containerStart
thread_imageProcessing
no
imageEvaluation
thread_simulator
yes
simulationMode
Tm(100)
getCommands
position processing
writeData
thread_Strategie
simulation
thread_sendCommands
getData
calculateStrategy
simulationMode
writeCommands
writeData
getCommands
not in
simulation
mode
no
thread_sendPosition
commandRecode
sendData
wait for
new
commands
and free
channel
getData
not in
simulation
mode
sendData
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FB Elektrotechnik und Informationstechnik
yes
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Die Datenablage
CInitialisierung
CTacticSettings
CPlayingField
CStaticElements
CDynamicElements
BallSettings
CGameSettings
CRobotSettings CCommunicationSettings
CRobotTypeA
CRobotTypeB
CPlayer
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CDynamicTactic
CElements
COpponent
CBall
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Die Rollenverteilung
CRulesystemBasis
CRulesystemOne
CRulesystemTwo CRulesystemPotenzial
CRulesystemThree
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CRulesystemFour
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Die Rollen
CSchütze
CDribbler
CPositionierer
CBlockierer
CBallholer
CRole
CPassiveRole
CAbsicherer
CActiveRole
CPassgeber
CExtraRole
CWartender
CBallbefreier
CPassempfaenger
CElfmeterschuetze
CFreudentaumel
CTorwart
CFreistossschuetze
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Ablauf der Strategieberechnung
Übergabe der
Positionen
Rollenverteilung
Für jeden
Spieler
Rollenberechnung
Zurückgabe der
Befehle
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Zentrale Strategiekomponente
• Umwandlung von Bildinformationen zu
Befehlen für die Roboter
• Basiert auf rollenbasierten Ansatz
(Rollenverteilung, Rollenausführung)
• Potenzialmethode zur Rollenverteilung
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Tests mit dem Simulator
• Nachweis der
Funktionalität,
Einsetzbarkeit
• Simulator als
Idealisiertes
Abbild der
Realität
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Ergebnisse der Tests
• Zusammenarbeit Strategiemodul mit
Container und Simulator möglich
• Rollenverteilung einfach, aber robust
• Rollen funktionieren
• Hindernisvermeidung meistens erfolgreich
• Torwart ist sehr gut
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Ergebnisse Strategiemodul
• Lauffähiges Strategiemodul zum Testen
und Weiterentwickeln
• Klare Struktur
• Verständlichkeit ist gegeben
• Erweiterbarkeit ist möglich
• Dokumentation mit Rhapsody und UML
• Zusammenarbeit mit Container und
Simulator
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Aufbau höherer Strategien für kleine autonome mobile Roboter