Thesis - RWTH Aachen University

2.3 Verfahren zur Koordination reaktiver Verhalten 31
2.3.2 Das Command Fusion-Prinzip
Command Fusion-Algorithmen interpolieren die Ausgaben aller aktiven Verhalten, um die resultierende
Aktion zu bestimmen (Abbildung 2.19). Dabei machen sie von den Sensordaten und bekannten
oder erlernten Kenntnissen über die Wirksamkeit des Verhalten in bestimmten Situationen Gebrauch.
Die Gewichtungsmatrix G enthält hier mehrere von Null verschiedene Elemente. Pirjanian [Pir99]
unterscheidet zwischen Fuzzy-based, Voting-based und Superposition-based Systemen, die in den
folgenden Unterabschnitten dargestellt sind.
Command Fusion-Mechanismen haben gegenüber dem Arbitration-Prinzip den Vorteil, dass sie Verhalten,
die kritisch für die Sicherheit des Roboters sind, zugleich anwenden können. So ist beispielsweise
ein schnelles Erreichen des Zielobjektes mit gleichzeitiger Hindernisvermeidung des Greifers
und der Segmente möglich. Command Fusion-Mechanismen sind weiterhin weniger anfällig auf
Deadlock-Situationen als die auf Arbitration basierende Ansätze. Sie ermöglichen auch das einfachere
Implementieren von Roboterverhalten, da komplexe Fertigkeiten in mehreren Komponenten
zerlegt werden können, deren Ausgaben über den Koordinationsmechanismus fusioniert werden. Insgesamt
produzieren sie glattere Robotertrajektorien und dadurch weniger Belastung für die Mechanik,
da kein Umschalten zwischen sich oft wiedersprechenden Verhalten sondern eine gewichtete
Fusion der Ausgaben stattfindet. Der Nachteil der Command Fusion-Prinzips liegt hauptsächlich bei
der Realisierung des Fusions-Mechanismus, der ein langwieriges Experimentieren erfordert, um die
geeigneten Gewichtungen für Matrix G je nach Situation zu bestimmen. Wird zusätzlich ein neues
Verhalten im System eingeführt, dann muss dieser Vorgang meistens erneut ausgeführt werden.
Fuzzy Logik
In der mobilen Robotik wurde der Einsatz von Fuzzy Logik eingehend untersucht. Oft sind Verhalten
einer mobilen Plattform mit Hilfe von Fuzzy Logik realisiert, wie in [Pau98] oder [ACH97]. Bei
Aycard [ACH97] wird für jedes Verhalten des mobilen Roboters eine Regelbasis aufgestellt. Nach
der parallelen Defuzzifizierung aller Verhalten ergeben sich die von jeder Fertigkeit vorgeschlagenen
Aktionen. In einer zweiten Phase wählt das System eine auszuführende globale Aktion als das arithmetische
Mittel aller Aktionen aus. Pirjanian [PM99] zeigt, dass es Situationen gibt, in denen dieser
einfache Mechanismus zu unerwünschten Bewegungen führt, weil es zu einem Konflikt zwischen
Verhalten mit unterschiedlichen Zielsetzungen kommt. Daher schlägt Saffiotti [SKR95], [Saf97] in
der Multi-Valued Architektur für die Ansteuerung einer mobilen Plattform ein so genanntes Contextdependent
Blending vor. Hierbei werden die Fuzzy Ausgaben der einzelnen Verhalten mit Fuzzy Metaregeln
gewichtet und anschließend defuzzifiziert. Dadurch wird jedes Verhalten mit seinem eigenen
Arbitrations−Mechanismus
Verhalten 1
Verhalten 2
Verhalten n
Abbildung 2.18: Ansatz der Arbitration-Mechanismen