Dissertação

Human-Aware Task Planning Under Uncertainty in Networked Robot Systems EVALUATED

Esta tese apresenta uma abordagem ao planeamento de tarefas sob incerteza. O objectivo principal da tese é alcançar planos optimizados, tendo em conta a presença humana e optimizando uma recompensa acumulada num horizonte de tempo finito, calculados através de métodos teóricos de decisão e executados por um Sistema Robótico em Rede (SRR) num espaço fechado. Um SRR é uma rede de robots autónomos, assim como de outros dispositivos, capazes de seleccionar e executar as suas próprias acções, em presença de vários acontecimentos que ocorrem no seu ambiente circundante. Os acontecimentos são detectados com diferentes níveis de confiança, devido à incerteza em percepção. As acções dos robots têm igualmente diferentes níveis de incerteza relativamente ao seu impacto no mundo. Pacotes de ROS são utilizados na implementação de acções e percepções do SRR. Para realizar planeamento sob incerteza, um Processo de Decisão de Markov Parcialmente Observável (POMDP) é aplicado a uma tarefa. POMDPs são ferramentas matemáticas para tomada de decisões sequencial em ambientes parcialmente observáveis, com modelos de transição Markovianos e recompensas aditivas. A tarefa desenvolvida corresponde a uma acção de prevenção e segurança na qual o SRR deverá ser capaz de alertar humanos para o facto de se encontrarem ou se deslocarem para um local reservado ou perigoso, no qual não deverão estar. Experiências demonstraram que o modelo pode ser utilizado para atingir os objectivos e que é possível realizar interacção entre humanos e robots em ambientes no mundo real.
Planeamento sob Incerteza, Sistemas Robóticos em Rede, Robot Operating System, POMDP, Interacção Robot-Humano

Fevereiro 21, 2017, 9:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Pedro Manuel Urbano de Almeida Lima

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Associado