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Dissertação

{en_GB=Probabilistc Planning For Symbiotic Autonomy In Domestic Robots} {} EVALUATED

Detalhes: {pt=A existência de robôs que interagem com pessoas em ambientes domésticos, requere um novo grau de autonomia e raciocínio. Tipicamente, este tipo de ambientes desafia as capacidades do robot (p.e. ter de apanhar um objecto que se encontra inacessível). Da mesma forma, algumas acções realizadas pelo agente robótico têm uma maior probabilidade de successo devido ao seu conhecimento do ambiente. A Cooperação entre humanos e robôs pode ajudar a ultrapassar estes problemas, resultando num maior número de tarefas possíveis para o robot. Este é um exemplo de Autonomia Simbiótica. Neste cenário, existe um momento em que o robot tem a opção de realizar uma ação por ele próprio ou pedir ajuda a um agente humano caso esta escolha os beneficie de igual forma - a curto ou longo prazo. Para lidar com este tipo de problemas é proposta a utilização de um sistema de planeamento baseado no planeador HYPE, que em cada passo adquire observações vindas do ambiente, gerando um problema de decisão markoviano com variáveis de estado determinadas por estas mesmas observações a partir do domínio descrito e, decidindo a ação que deve tomar de forma a maximizar a sua performance neste ambiente. Finalmente, este sistema é testado num ambiente de simulação com observações geradas previamente, bem como numa situação real com agentes humanos e um robot., en=Having robots interact with humans in domestic environments, while completing household tasks, requires a whole new degree of autonomy and reasoning. Typically, these kind of environments may push the robot's capabilities (i.e. robot has to pick an object on an unreachable location). Likewise, some actions performed by the robot agent have a higher success rate due to its domain knowledge. Cooperation between humans and robots can overcome these issues, resulting in a higher amount of possible tasks for the robot. This is an example of Symbiotic Autonomy. In this scenario, at some point the robot has the option to do some action by himself or to ask for help in case it's better for both agents - in the short or long-term. The proposed approach uses a planning framework based on probabilistic logic programming, the HYPE planner, which gathers at every step, observations from the environment, generating a grounded Markov Decision Process problem from the described domain and deciding the action he should take in order to maximize its performance on this environment. Furthermore, this architecture is benchmarked on a simulation environment from generated observations as well as in a house with a robot and real human agents.}
Keywords: {pt=Autonomia Simbiótica, Planeamento Sob Incerteza, Programação Lógica Probabilística, en=Symbiotic Autonomy, Planning Under Uncertainty, Probabilistic Logic Programming}

Discussão: novembro 14, 2017, 11:0