Fjernstyring av Legorobot - NTNU

NTNU [23]. Disse paradigmene representerer to tilnærmingsmåter til kunstig intelligens og
planleggingssystemer hos roboter. Hovedforskjellen mellom det hierarkiske og det reaktive
paradigme er måten roboten planlegger på. Den hierarkiske framgangsmåten bygger på at roboten
bruker sensorinformasjon til å planlegge sin neste handling for deretter å utføre denne handlingen
(Sense – plan – act). Her kommer også kognitiv aktivitet inn med bruk av både tilbakekopling og
foroverkobling. Slike kognitive aktiviteter kan være å bestemme hva en robot skal gjøre når den er
klar for nye handlinger.
Det reaktive paradigme er inspirert av biologisk intelligens og baserer seg på å bruke
sensorinformasjon direkte for å produsere handlinger (Sense - act). Den overordnede
planleggingsdelen eksisterer ikke i det reaktive paradigme i motsetning til hierarktiske paradigme.
Det foreslåes en vertikal oppdeling med flere lag liggende vertikalt. Hvert lag har sin oppførsel og
tilstandsmaskin. Lagene kan plasseres parallelt eller i serie slik at utførelsen blir deretter. Prioriteter
brukes for å favorisere eller undertrykke bestemte lag. Den reaktive fremgangsmåten er mye brukt der
roboten ikke har oppdatert sensorinformasjon eller når det er usikkerhet rundt utfallet av en handling.
3.4 Valg av videre framgangsmåte
Analyser og teori i 3.1, 3.2 og 3.3 ble vurdert opp mot utgangspunktet for oppgaven i 2.2 og 2.3 for å
avgjøre hvordan navigasjon og kartlegging skulle utvikles videre.
3.4.1 Kartlegging og navigasjon
Utgangspunktet for kartleggingen var en modifisert EKF-SLAM versjon [7] implementert i
MATLAB. Applikasjonen har støtte for linjebaserte kart og en navigasjonsløsning som er beregnet
for et linjekart. Punktbaserte kart kan også lages, men det eksisterer ikke noen form for
navigeringsløsninger for slike kart. Mulighetene for å fusjonere disse to karttypene vurderes som en
naturlig videreføring og utvikling i programmet.
Definering av ukjente områder gjøres på en ny måte i et kombinert linje/punktbasert kart. Tidligere
ble ukjente områder definert med linjestykker som tegnes opp mellom de allerede oppdagede
linjesegmenter i kartet. I Figur 2 markeres åpninger som gule linjer i kartet, mens veggene er markert
som røde linjesegmenter. Dette fungerer tilfredsstillende i et linjekart, men for et punktbasert kart vil
ikke denne fremgangsmåten fungere. Et annet argument er at i omgivelser med få landemerker vil
den implementerte måten å lokalisere åpninger på feile totalt.
Når man etter hvert er i stand til å gjengi flere typer objekter på en adekvat måte i et kombinert
linje/punktbasert kart og man kan definere de ukjente områdene for roboten under kjøring, er det
muligheter for å implementere ulike navigasjonsstrategier og teste ut disse.
18