Dissertação
Towards a General Purpose Service Robot Task Planning System: Reasoning in a Petri Net Model with Monte Carlo Tree Search EVALUATED
O desenvolvimento de Robots de Serviço de Propósito Geral é um desafio científico em aberto. Sistemas multi-propósito necessitam de ser capazes de realizar uma variedade de tarefas e considerar a complexidade do ambiente doméstico - que é dinâmico e envolve interação com pessoas. Neste trabalho, é apresentado uma pipeline completa: texto-para-objetivos → objetivos-para-plano → plano-para-execução. A solução proposta utiliza uma descrição do mundo e de tarefa - extraída de uma instrução de voz - para gerar uma representação tarefa-mundo sob o formato de Redes de Petri Estocástica Generalizadas. Esta representação é traduzida para um Processo de Decisão de Markov equivalente, do qual é política é sintetizada para a execução da tarefa. Para tal foram desenvolvidas métodos de síntese de políticas - nomeadamente Monte Carlo Tree Search. Após a extração da política da tarefa, as camadas de execução e controle de execução desenvolvidas para o efeito produzem e guiam as ações do robot em direção à conclusão da tarefa desejada. A camada de execução foi testada e validada no contexto da participação do SocRob na RoboCup'23. O segmento de planeamento e de extração de políticas foi testado offline em testes virtuais - onde a extração de políticas com o MCTS mostrou produzir síntese de políticas parciais em tempo útil. Finalmente, o pipeline completo foi validado em dois cenários realistas. Os resultados mostraram a capacidade da abordagem em incluir atualizações assíncronas de dados novos do ambiente - extraidos atravês de perceção - na representação do modelo e nos seguintes passos de planeamento.
dezembro 7, 2023, 8:0
Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente
Orientação
ORIENTADOR
Pedro Manuel Urbano de Almeida Lima
Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)
Professor Catedrático