Silvia Rossi - Lezione 3

martedì 9 ottobre 12 

Sistemi per il Governo dei 

Robot 

Silvia Rossi - Lezione 3

INTRODUZIONE 

ARCHITETTURE ROBOTICHE 

martedì 9 ottobre 12


I paradigmi per il controllo dei robot 

Gerarchico: S-P-A 

Reattivo: S-A 

Ibrido: P, S-A 

PLAN 

SENSE ACT


Il Paradigma Gerarchico 


PLAN 

world 

SENSE ACT



ROBOT 

PRIMITIVES 

SENSE 

PLAN 

ACT 

INPUT 

Sensor data 

Information 

(sensed or 

cognitive) 

Sensed 

information or 

directives 

OUTPUT 

Sensed 

information 

Directives 

Actuator 

commands


Architetture Gerarchiche 

Caratteristiche comuni: 

Struttura gerarchica 

Chiara divisione delle funzionalità 

Comunicazione e controllo predeterminati 

I livelli alti forniscono i sotto-goal per il livelli più bassi 

Ha bisogno di rappresentazione simbolica 

Appropriate per ambienti strutturati e predicibili


Architetture Gerarchiche 

Vantaggi 

Funzionamento predicibile ovvero pianificazione a priori dei comportamenti 

Efficienza e stabilità del sistema 

Svantaggi 

Alta complessità computazionale dovuta principalmente alla modellazione 

dell’ambiente e al ragionamento 

Poca adattabilità alle modifiche in tempo reale dell’ambiente o bassa reattività 

Basso parallelismo 

Non incrementale 

una mancanza di sensibilità in ambienti non strutturati e incerti dovuta sia ai 

requisiti di modellazione del mondo sia alle limitate vie di comunicazione; 

la difficoltà nell’ingegnerizzare sistemi completi con competenze incrementali. 

In questo caso, infatti, virtualmente l’intero sistema deve essere costruito 

prima di verificare che sia fattibile.


Il Paradigma Reattivo 

Reattivo: S-A 

PLAN 

world 

SENSE ACT


Il Paradigma Reattivo 

Reattivo: S-A 

ROBOT 

PRIMITIVES 

SENSE 

PLAN 

ACT 

INPUT 

Sensor data 

Information 

(sensed or 

cognitive) 

Sensed 

Information 

or directives 

OUTPUT 

Sensed 

information 

Directives 

Actuator 

commands


Architetture Reattive 

I comportamenti del robot sono reazioni alle 

informazioni percepite dall’ambiente 

Il modulo di base di tali sistemi è costituito quindi 

da un comportamento (behavior) che è ottenuto 

da una relazione diretta tra sensori e attuatori 

Si parla di behaviour-based robotics o sistemi 

reattivi, ovvero sistemi capaci di rispondere in 

tempo reale agli stimoli provenienti dall'ambiente 

circostante



Il robot interagisce con il mondo attraverso sensori 

e attuatori 

Non esiste una rappresentazione del mondo, (“The 

world is the best model” di R. A. Brooks, 1986): la 

conoscenza del mondo non è né modellizzata né 

memorizzata nel robot ma è estratta in tempo 

reale dal mondo stesso attraverso i sensori 

Poiché non esiste un modello del mondo, di 

conseguenza non esiste pianificazione a priori 

delle azioni del robot



Nelle architetture di controllo reattive l’esecuzione 

di un compito è suddivisa tra moduli ognuno dei 

quali ha assegnata una specifica competenza e 

attua un determinato comportamento del robot 

Il comportamento complessivo del robot è 

determinato dall’insieme dei comportamenti 

presenti



Dalla suddivisione orizzontale e sequenziale della 

catena di informazioni alla suddivisione verticale e 

parallela 

Identificazione degli 

oggetti 

Costruzione della 

mappa 

Sensori Attuatori 

Explorazione 

Evitamento Ostacoli



Decomposizione verticale che produce flussi multipli di 

informazione ciascuno relativo ad una particolare funzione 

assegnata al robot. 

In questo modo, ogni sequenza si occupa di uno specifico 

aspetto nel funzionamento globale del sistema e può 

svilupparsi parallelamente ad altri processi 

Behaviour n 

Behaviour n-1 

Behaviour 0 

SENSE 

SENSE 

.. .. 

. 

. 

SENSE 

ACT 

ACT 

ACT



Principio di indipendenza: i vari moduli devono 

essere mutuamente indipendenti tra loro. 

Conseguenza immediata all'applicazione di questo 

principio è l'impossibilità di mantenere un modello 

del mondo completo, condivisibile tra tutti i moduli. 

Principio di località: ciascun sottocompito richiede, 

per completarsi, solo una parte limitata di tutta 

l'informazione sensoriale disponibile. Il robot 

risponde solo ad eventi del mondo senza mantenere 

stati persistenti: la memoria di cui ha bisogno è 

realizzata leggendo direttamente la situazione 

ambientale che gli indica il modo operativo corrente.



Vantaggi 

Non esiste un modello del modo 

Alta adattabiltà alle modifiche dell’ambiente (risposte in tempo reale) 

Bassa complessità di ogni livello e basso costo computazionale 

complessivo del sistema 

E’ possibile avere parallelismo nel controllo 

L’estensione dei comportamenti è relativamente semplice 

Svantaggi 

Difficoltà nel prevedere a priori il comportamento globale del robot 

gestione della concorrenza tra moduli 

Aumentando i comportamenti si aumenta anche la complessità della 

gestione della concorrenza tra i moduli con conseguente difficoltà nella 

risoluzione dei conflitti


Subsumption Architecture 

Input Output 

Behavioural 

module 

Suppressor Inhibitor 

Dock 

Operate 

Find 

Wander 

Avoid 

Highest 

priority 

Lowest 

priority


Subsumption Architecture 

Reason about behavior of objects 

Plan changes to the world 

Identify objects 

Monitor changes 

Build maps 

Explore 

Wander 

Avoid objects



Livello 0: evitare gli ostacoli 

Livello 1: navigazione casuale nell’ambiente 

Livello 2: esplorazione del mondo e ‘identificazione’ dei punti di 

interesse 

Livello 3: costruzione della mappa dell’ambiente (relazioni tra punti) 

Livello 4: rilevazione dei cambiamenti dell’ambiente statico 

Livello 5: ragionamento sul mondo in termini di esecuzione di task in 

relazione al rilevamento di determinati oggetti 

Livello 6: formulazione ed esecuzione di comportamenti che 

determinano cambiamenti dello stato del mondo 

Livello 7: ragionamento sui comportamenti degli oggetti e modifica dei 

piani in accordo


Il Paradigma Ibrido 


PLAN 

SENSE 

world 

ACT


Il Paradigma Ibrido 


ROBOT 

PRIMITIVES 

PLAN 

SENSE-ACT 

INPUT 

Information (sensed 

or cognitive) 

Sensor data 

OUTPUT 

Directives 

Actuator 

commands


Architetture Ibride 

Un approccio puramente reattivo dota il robot 

della capacità di eseguire compiti semplici in 

maniera efficiente, come ad esempio evitare gli 

ostacoli e adattarsi alle variazioni del mondo, ma 

non garantisce l’esecuzione di task più complessi, 

che includono modellizzazione dell’ambiente e 

comportamenti più complessi 

L’integrazione dei metodi reattivi con i metodi 

gerarchici combina l’efficienza della pianificazione 

con la flessibilità dei sistemi di controllo reattivo


Architetture Ibride 

Tipicamente una architettura 

ibrida comprende un modulo 

pianificatore strategico e un modulo 

pianificatore tattico per la gestione 

dei comportamenti di un robot. 

Il pianificatore strategico pianifica a 

lungo termine le azioni del robot, 

individuando la sequenza di sottoobiettivi 

da realizzare per 

raggiungere il goal e passando i 

risultati per l'esecuzione al 

pianificatore tattico. 

Il pianificatore tattico inizializza e 

monitora i comportamenti 

prendendosi cura degli aspetti 

temporali per la loro coordinazione


Aura


Architetture decentralizzate o distribuite 

Un approccio alternativo all’uso di un unico 

sistema robotico per l’esecuzione di compiti è 

l’uso di un gruppo di sistemi robotici, ciascuno di 

complessità inferiore, che cooperano per 

l’esecuzione dello stesso compito. 

L’intelligenza è distribuita tra i vari sistemi, ognuno 

dei quali è autonomo

Il controllo dei Robot 

Il lato sinistro rappresenta metodi che assumono un ragionamento deliberativo e la 

parte destra rappresenta il controllo reattivo. 


DELIBERATIVA REATTIVA 

PURAMENTE SIMBOLICA RIFLESSIVA 

VELOCITÀ DI RISPOSTA 

CAPACITÀ PREDITTIVE 

DIPENDENZA DA UN MODELLO DEL MONDO COMPLETO E ACCURATO 

Dipendenza dalla rappresentazione Indipendenza dalla rappresentazione 

Lentezza nella risposta Risposta in tempo reale 

Alto livello di intelligenza (cognitiva) Basso livello di intelligenza 

Latenza variabile Computazioni semplici 

26


Quanta IA? 

Di quali funzioni ha bisogno il robot? 

Generazione? Monitor? Selezione? Implementazione? Esecuzione? 

Apprendimento? 

Qual’e’ l’orizzonte di pianificazione? 

Presente, presente+passato, presente+passato+futuro 

Quanto velocemente gli algoritmi si devono 

aggiornare? 

Assunzione di mondo chiuso 

Di che tipo di modello ha bisogno il robot? 

Locale, globale, entrambi 

Ridurre al minimo

PLAN 

world 

SENSE ACT 

IL PARADIGMA GERARCHICO 





Il robot in maniera sequenziale percepisce con i sensori 

l’ambiente in cui è immerso e se ne costruisce una 

mappa. 

Dopo, “ad occhi chiusi”, pianifica tutte le direttive che 

deve dare agli attuatori per raggiungere il suo goal. 

Infine opera iniziando dalla prima direttiva. 

PLAN 

world 

SENSE ACT



ROBOT 

PRIMITIVES 

SENSE 

PLAN 

ACT 

INPUT 

Sensor data 

Information 

(sensed or 

cognitive) 

Sensed 

information or 

directives 

OUTPUT 

Sensed 

information 

Directives 

Actuator 

commands


Modello 

Tutte le informazioni fornite dai sensori vengono 

messe in una struttura dati a cui accede il 

pianificatore. 

Questa struttura dati è anche detta modello del 

mondo del robot. 

In questa struttura dati, nel paradigma gerarchico, 

sono contenuti: 

a - una rappresentazione a priori del mondo in cui il robot è immerso 

b - informazioni sensoriali (mi trovo in questo punto della stanza) 

c - ogni ulteriore informazione di tipo cognitivo (es. il goal che deve 

perseguire)


Soluzione 

Una soluzione di un problema di pianificazione 

deve avere le seguenti proprietà: 

essere efficace, cioè garantire il raggiungimento dell’obiettivo 

essere completa, cioè le precondizioni necessarie per ogni azione 

devono essere verificate e ove necessario attuate attraverso 

l’esecuzione delle azioni precedenti 

essere consistente, cioè non ci debbono essere contraddizioni derivanti 

dall’ordine di esecuzione delle azioni o dall’istanziazione delle variabili


Block words 

•A set of blocks, a table and a robot arm. 

•All the blocks are equal in size, form and color, distinguished 

only by name. 

•The table has an unlimited extension. 

•A block can be on the table, on top of another block or held by 

the robot. 

•The robot arm can only hold one block at a time. 

•Solve problems by changing the initial configuration (state) into 

a state that meets the goals.


Robotics


Satellites


Manufacturing 

Sheet-metal bending machines - Amada Corporation 

Software to plan the sequence of bends 

[Gupta and Bourne, J. Manufacturing Sci. and Engr., 1999]


Control Sequences on Industrial Plants


Games 

Bridge Baron - Great Game Products 

1997 world champion of computer bridge 

[Smith, Nau, and Throop, AI Magazine, 1998] 

2004: 2nd place 

LeadLow(P 1; S) 

PlayCard(P 1; S, R 1) 

WEST— ♠2 

… … 

(NORTH— ♠Q) 

StandardFinesseTwo(P 2; S) 

Finesse(P 1; S) 

Us:East declarer, West dummy 

Opponents:defenders, South & North 

Contract:East – 3NT 

On lead:West at trick East:♠KJ74 3 

West: ♠A2 

FinesseTwo(P2; S) 

Out: ♠QT98653 

EasyFinesse(P2; S) StandardFinesse(P2; S) BustedFinesse(P2; S) 

StandardFinesseThree(P 3; S) 

PlayCard(P2; S, R2) PlayCard(P3; S, R3) PlayCard(P4; S, R4) (NORTH— 3) 

FinesseFour(P 4; S) 

PlayCard(P 4; S, R 4’) 

NORTH— ♠3 EAST— ♠J SOUTH— ♠5 SOUTH— ♠Q


Transportation Logistics 

•Set of cities, with airports and post offices 

•Set of plans that can fly between cities 

•Set of trucks that can only transfer packages between 

locations in the same city 

•Set of packages that need to be distributed to different 

locations, possibly in different cities


Tourisms


Military Operations


Civil Emergencies


VideoGames


Classical Planning 

Classical planning requires all eight restrictive assumptions 

Offline generation of action sequences for a deterministic, 

static, finite system, with complete knowledge, attainment 

goals, and implicit time 

Reduces to the following problem: 

Given (Σ, s 0, S g) 

Find a sequence of actions (a 1, a 2, … a n) that produces 

a sequence of state transitions (s 1, s 2, …, s n) 

such that s n is in S g. 

This is just path-searching in a graph 

Nodes = states 

Edges = actions 

Is this trivial?


Deterministic Planning Approaches 

•Strips Algorithms (1970): means-ends analysis, backward chaining 

search, HACKER, PRODIGY 

•Partial Order Planning (1980): search in the plan space, TWEAK, 

UCPOP, SNLP, UNPOP 

•Graphplan Planning (1995): search in a graph plan, GRAPHPLAN, 

IPP 

•SAT Planning (1996): convert a planning problem into a SAT 

problem, BLACKBOX 

•Heuristic Search Planning (1997): HSP, GRT, FF, MIPS, STAN 

•Hierarchical Planning (1994) : O-PLAN, UMCP, ABSTRIPS, SHOP, 

SIADEX

Major approaches 

PLANNING RAPIDLY CHANGING SUBFIELD OF AI 

IN BIANNUAL Situation COMPETITION calculus AT AI PLANNING SYSTEMS 

CONFERENCE: 

•FOUR 

State 

YEARS 

space 

AGO, 

planning 

BEST PLANNER DID PLAN SPACE SEARCH 

USING Partial order planning 

SAT SOLVER Planning graphs 

•THREE YEARS AGO, THE BEST PLANNER DID REGRESSION 

Hierarchical decomposition (HTN planning) 

SEARCH 


•LAST Reactive YEAR, BEST planning PLANNER DID FORWARD STATE SPACE 

SEARCH WITH 

AN INADMISSIBLE HEURISTIC FUNCTION


STRIPS (Fikes and Nilsson 1971) 

Stanford Research Institute Problem Solver 

Control System for the Shakey robot 

http://www.ai.sri.com/shakey/


Knowledge Representation in Strips 

A state is represented as a conjunction of 

instantiated predicates 

at(object1,airport1), at(plane1,airport1), 

at(truck1,airport1), at(truck2,post-office2), ... 

Normally, it is assumed that the facts not 

present in a state are false: closed world 

assumption.


States and Goals in Block world 

The following predicates can be used: 

on(x,y): block x is on top of block y 

on-table(x): block x is on the table 

clear(x): block x has no block above it and is 

not being held by the robot arm 

holding(x): the robot arm is holding block x 

arm-empty: the robot arm is not holding a 

block


Basic representations for planning 

Classic approach first used in STRIPS planner circa 

1970 

States represented as a conjunction of ground 

literals 

at(Home) 

Goals are conjunctions of literals, but may have 

existentially quantified variables 

at(x) ^ have(Milk) ^ have(bananas) ... 

Do not need to fully specify state 

Non-specified either don’t-care or assumed false 

Represent many cases in small storage 

Often only represent changes in state rather than entire situation 

Unlike theorem prover, not seeking whether the goal 

is true, but is there a sequence of actions to attain it


Operator/action representation 

Operators contain three components: 

Action description 

Precondition - conjunction of positive literals 

Effect - conjunction of positive or negative literals which 

describe how situation changes when operator is applied 

Example: 

Op[Action: Go(there), 

Precond: At(here) ^ Path(here,there), 

Effect: At(there) ^ ~At(here)] 

All variables are universally quantified 

Situation variables are implicit 

preconditions must be true in the state immediately before 

operator is applied; effects are true immediately after


Blocks world 

The blocks world is a micro-world that consists of a table, a 

set of blocks and a robot hand. 

Some domain constraints: 

Only one block can be on another block 

Any number of blocks can be on the table 

The hand can only hold one block 

Typical representation: 

ontable(a) 

ontable(c) 

on(b,a) 

handempty 

clear(b) 

clear(c) 

B 

A 

C 

TABLE


State Representation 

C 

A B 

TABLE 

CONJUNCTION OF PROPOSITIONS: 

BLOCK(A), BLOCK(B), BLOCK(C), 

ON(A,TABLE), ON(B,TABLE), ON(C,A), 

CLEAR(B), CLEAR(C), HANDEMPTY


Vacuum-Robot Example 

Two rooms: R 1 and R 2 

A vacuum robot 

Dust 

R 1 

R 2

State Representation 

In(Robot, R 1) ∧ Clean(R 1) 

R 1 

CONJUNCTION OF PROPOSITIONS 

NO NEGATED PROPOSITION, SUCH AS ¬CLEAN(R 2) 

CLOSED-WORLD ASSUMPTION: EVERY PROPOSITION 

THAT IS NOT LISTED IN A STATE IS FALSE IN THAT STATE 

NO “OR” CONNECTIVE, SUCH AS 

IN(ROBOT,R 1)∨IN(ROBOT,R 2) 

NO VARIABLE, E.G., ∃X CLEAN(X) 


R 2


Goal Representation 

C 

B 

A 

CONJUNCTION OF PROPOSITIONS: 

ON(A,TABLE), ON(B,A), ON(C,B) 

THE GOAL G IS ACHIEVED IN A STATE S IF ALL THE 

PROPOSITIONS IN G ARE ALSO IN S


Goal Representation 

EXAMPLE: CLEAN(R 1) ∧ CLEAN(R 2) 

CONJUNCTION OF 

PROPOSITIONS 

NO NEGATED PROPOSITION 

NO “OR” CONNECTIVE 

NO VARIABLE 

A GOAL G IS ACHIEVED IN A STATE S IF ALL 

THE PROPOSITIONS IN G (CALLED SUB-GOALS) 

ARE ALSO IN S

Action Representation 

UNSTACK(X,Y) 

• P =HANDEMPTY, BLOCK(X), BLOCK(Y), 

CLEAR(X), ON(X,Y) 

•E =¬HANDEMPTY, ¬CLEAR(X), HOLDING(X), 

¬ON(X,Y), CLEAR(Y) 

EFFECT: LIST OF LITERALS 

PRECONDITION: CONJUNCTION OF 

MEANS: REMOVE HANDEMPTY 

FROM STATE 


PROPOSITIONS 

MEANS: ADD 

HOLDING(X) TO STATE



An action A is applicable to a state S if the 

propositions in its precondition are all in S 

The application of A to S is a new state 

obtained by deleting the propositions in the 

delete list from S and adding those in the 

add list 

RIGHT 

PRECONDITION = IN(ROBOT, R 1) 

DELETE-LIST = IN(ROBOT, R 1) 

ADD-LIST = IN(ROBOT, R 2)


I go from home to the store, creating a new 

situation S’. In S’: 

◦The store still sells chips 

◦My age is still the same 

◦Los Angeles is still the largest city in California… 

How can we efficiently represent everything that 

hasn’t changed? 

STRIPS provides a good solution for simple 

actions: explicit effects are the only changes to 

the state.


Example 

C 

A B 



CLEAR(B), CLEAR(C), HANDEMPTY 

UNSTACK(C,A) 

• P =HANDEMPTY, BLOCK(C), BLOCK(A), 

CLEAR(C), ON(C,A) 

•E =¬HANDEMPTY, ¬CLEAR(C), HOLDING(C), 

¬ON(C,A), CLEAR(A)


Example 

A B 

C 



CLEAR(B), CLEAR(C), HANDEMPTY, 

HOLDING(C), CLEAR(A) 

UNSTACK(C,A) 

• P =HANDEMPTY, BLOCK(C), BLOCK(A), 

CLEAR(C), ON(C,A) 

•E =¬HANDEMPTY, ¬CLEAR(C), HOLDING(C), 

¬ON(C,A), CLEAR(A)


UNSTACK(X,Y) 

• P = HANDEMPTY, BLOCK(X), BLOCK(Y), CLEAR(X), ON(X,Y) 

•E = ¬HANDEMPTY, ¬CLEAR(X), HOLDING(X), ¬ ON(X,Y), CLEAR(Y) 

STACK(X,Y) 

• P = HOLDING(X), BLOCK(X), BLOCK(Y), CLEAR(Y) 

• E = ON(X,Y), ¬CLEAR(Y), ¬HOLDING(X), CLEAR(X), HANDEMPTY 

PICKUP(X) 

• P = HANDEMPTY, BLOCK(X), CLEAR(X), ON(X,TABLE) 

• E = ¬HANDEMPTY, ¬CLEAR(X), HOLDING(X), ¬ON(X,TABLE) 

PUTDOWN(X) 

• P = HOLDING(X) 

• E = ON(X,TABLE), ¬HOLDING(X), CLEAR(X), HANDEMPTY 



Key-in-Box Example 

The robot must lock the door and put the key in 

the box 

The key is needed to lock and unlock the door 

Once the key is in the box, the robot can’t get it 

back 

R 1 R2


Initial State 

R 1 R2


Initial State 

In(Robot,R 2) ∧ In(Key,R 2) ∧ Unlocked(Door) 

R 1 R2


Goal 

R 1 R2


Goal 

Locked(Door) ∧ In(Key,Box) 

[The robot’s location isn’t specified in the goal] 

R 1 R2


Actions 

Grasp-Key-in-R 2 

Lock-Door 

Move-Key-from-R 2-into-R 1 

Put-Key-Into-Box 

R 1 

R 2


Actions 

Grasp-Key-in-R 2 

P = In(Robot,R 2) ∧ In(Key,R 2) 

D = ∅ 

A = Holding(Key) 

Lock-Door 

P = Holding(Key) 

D = ∅ 

A = Locked(Door) 

Move-Key-from-R 2-into-R 1 

P = In(Robot,R 2) ∧ Holding(Key) ∧ Unlocked(Door) 

D = In(Robot,R 2), In(Key,R 2) 

A = In(Robot,R 1), In(Key,R 1) 

Put-Key-Into-Box 

P = In(Robot,R 1) ∧ Holding(Key) 

D = Holding(Key), In(Key,R 1) 

A = In(Key,Box) 

R 1 

R 2

Typical BW planning problem 

Initial state: 

clear(a) 

clear(b) 

clear(c) 

ontable(a) 

ontable(b) 

ontable(c) 

handempty 

Goal: 


on(b,c) 

on(a,b) 

ontable(c) 

A C 

B 

A 

B 

C 

A plan: 

pickup(b) 

stack(b,c) 

pickup(a) 

stack(a,b)

Another BW planning problem 

Initial state: 

clear(a) 

clear(b) 

clear(c) 

ontable(a) 

ontable(b) 

ontable(c) 

handempty 

Goal: 


on(a,b) 

on(b,c) 

ontable(c) 

A C 

B 

A 

B 

C 

A plan: 

pickup(a) 

stack(a,b) 

unstack(a,b) 

putdown(a) 

pickup(b) 

stack(b,c) 

pickup(a) 

stack(a,b)


Forward Search 

Operators are applied until the goals are reached 

ProgWS(state, goals, actions, path) 

If state satisfies goals, then return path 

else a = choose(actions), s.t. 

preconditions(a) satisfied in state 

if no such a, then return failure 

else return 

ProgWS(apply(a, state), goals, actions, 

concatenate(path, a)) 

First call: ProgWS(IS, G, Actions, ())

Silvia Rossi - Lezione 3

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