davranıslar

Transkript

davranıslar

DAVRANIŞLAR
July 2, 2001
Contents
1 GİRİŞ
2
2 HAYVAN DAVRANIŞLARININN ROBOTBİLİME KATKISI
2
2.1
Biyolojik Robotların Temsili Örnekleri . . . . . . . . . . . . . . .
3
2.1.1
Karınca Kimyası . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3
2.1.2
Robotsal Balarısı . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4
3 ROBOT DAVRANIŞLARI
4
3.1
Tepkisel Sistemler . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
4
3.2
Robot Davranışı Temelleri . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
5
3.2.1
Etolojik olarak yönlendirilen/sınırlandırılan tasarım . . .
5
3.2.2
Durumsal hareket tabanlı tasarım . . . . . . . . . . . . .
5
3.2.3
Deneysel olarak bulunmuş tasarım . . . . . . . . . . . . .
7
Genel Robot Davranışları . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
7
3.3
4 DAVRANIŞ TABANLI MİMARİLER
10
4.1
Hesaplanabilirlik . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11
4.2
İlkeleri düzenleme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11
4.3
Araştırma Örneği . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11
4.3.1
İndirgeme Mimarisi
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
11
4.3.2
Motor Şemaları . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
13
5 DAVRANIŞ TABANLI MİMARİLER İÇİN SONUÇ
1
15
6 DAVRANIŞ TABANLI MİMARİLERDE SON DURUM
6.1
6.2
Sistem Mimarisi
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
17
6.1.1
Düşünmeci Alt Sistem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
18
6.1.2
Tepkisel Düzenleme . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
18
6.1.3
Güdüsel Alt Sistem . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
18
Servis Robotu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
20
6.2.1
İnsan-Robot Etkileşimi
. . . . . . . . . . . . . . . . . . .
20
6.2.2
Güdü Değişkenleri . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
20
6.2.3
Davranışlar ve Güdü Tetikleyicileri . . . . . . . . . . . . .
20
7 KAYNAKÇA
1
17
21
GİRİŞ
Klasik YZ iki önemli karakteristiğe sahiptir: çıkarım yaparak hiyerarşi yapısını
gösterebilme ve dünya hakkındaki güçlü bilgiyi yani açık, sembolik, temsili iddiaları kullanabilme. YZ’ nın bugüne kadar robotlar üzerindeki etkisi bilgi ve
bilgi gösteriminin zekanın merkezi olduğu yolundaydı. Bu belki de YZ’ nın daha
önceleri insan seviyesinde zekayla meşgul olmasındandır. Daha düşük hayat
türleri pek ilgi çekici bulunmamıştır.
Davranış-tabanlı robot sistemleri bu tip geleneklere karşı harekete geçmiştir.
Brooks’ un dediği gibi ”Planlama bir sonraki harekette ne yapacağını anlamaktan kaçış yoludur.”. Baştan karşı çıkılmasına rağmen, kavram değişmesiyle, ortam içinde algılamak ve harekete geçmek daha önceki YZ tabanlı robot biliminde
odak olan bilgi gösterimi ve planlama karşısında önem kazanmıştır. Robot ve
algılayıcı donanımındaki gelişmeler davranış-tabanlı robot bilimi topluluğunun
hipotezlerini test etmeyi olanaklı kılmıştır. Sonuçlar dünyadaki YZ araştırmacılarının
hayallerini kaplamıştır.
Bu yazıda davranış-tabanlı mimariler hayvan davranışları, robot davranışları
ve mimariler açısından incelenecektir.
2
HAYVAN DAVRANIŞLARININN ROBOTBİLİME
KATKISI
Zeki davranış ihtimali biyolojik sistemler manifestosunda yer alır. Bu bakımdan
davranış tabanlı robot sistemlerini incelemeye biyolojik davranışın incelenmesiyle
başlamak uygun olur. İlk başta, hayvan davranışı zekayı tanımlar. Zekanın
2
nerede başlayıp bittiği ayrı bir soru olsa da zekanın insan olmayan türlerde de
var olduğunu kabul ediyoruz. Zeka bir sisteme yaşamını gerçek dünyada sürdüre
bilmeyi geliştirme ve diğer temsilcilerle başarıyla yarışma ve ya ortaklaşma
yeteneğini bahşeder. İkinci olarak, hayvan davranışı zekanın ulaşılabilir bir
hedef olduğunu varlık ispatıdır. Zeka mistik bir kavram değildir aksine somut bir gerçektir ama tam anlaşılamamış bir olgudur. Üçüncü olarak, havyan
davranışlarının incelenmesi robot yapımcılarına sistemleri için model oluştururlar.
Bu modellerin bazıları hayvan benzerlerine tam bir bağlılıkla uygulanabilir yada
sadece robot bilimi araştırmacılarına ilham kaynağı olarak hizmet verirler.
Robotbilim makinelerini hayvanların basit yeteneklerine kavuşturabilmek
için çok çaba harcadı:İçinde bulundukları ortamda anlamlı ve amacı olan bir
şekilde algılayabilme ve davranabilme yeteneği. Varolan biyolojik sistemler bu
uygulamaları yapabilecek gibi görünmesine karşın, robotbilimciler iki temel sebepten dolayı baştan beri karşı çıkmışlardır. Birincisi, mevcut donamın temel
olarak farklı yapıdadır. Biyolojik sistemler silikon eşlerinin akıllı davranmasına
yetecek olandan fazla evrimsel bilgi içerirler. İkincisi ,biyolojik sistemlerin
işlevselliği hakkında bilgilerimizin yetersizliği ve bir sistemden diğerine aktarımının
zorluğudur. Bunlar ve başka sebeplerden dolayı birçok robot bilimci biyolojik
gerçekleri görmezden gelip mühendislik çözümleriyle uğraşmıştır.
Davranış-tabanlı robotbilim sinirbilim, psikoloji ve etnolojiden çok fazla şey
öğrenebileceğimizi öne sürer.
2.1
Biyolojik Robotların Temsili Örnekleri
Hayvan davranışlarının incelenmesinden alınan dersleri özetlersek:
1. Karmaşık davranışlar daha basitlerinden oluşturulabilir. (hiyerarşiler ya
da sıralı şekilde, sabit davranış kalıpları)
2. Algılama stratejileri sadece duruma bağlı tepkiler için gerekli belirli çevresel
uyarılara göre ayarlanmalıdır.
3. Rekabet halindeki davranışlar seçimle, hakemle ya da başka bir şekilde
koordine edilmelidir.
4. Robot davranışları ortamlarıyla iyi eşleşmeli yani belirli bir ekolojik yere
sahip olmalı.
Sunulacak örneklerde karıncaların kimyasal salgılarını taklit eden algılayıcılardan,
koordine edilmiş hareket yapılarından ve aracılar arası iletişim işlenecek.
2.1.1
Karınca Kimyası
Karınca davranışları robotbilim için güçlü bir ilgi oluştururlar çünkü görece basit
yapılı olan bu yaratıklar sosyal davranış özellikleriyle karmaşık hareket yetenek3
lerine sahiptirler. Biyologlar karıncaları derinlemesine incelemişlerdir.(Holldobler
ve Wilson 1990) . Karınca davranışları ilham alınarak kimyasal algının nasıl
robotlar için yol takibinde kullanılabileceğine bakalım.
Karınca iletişimi baskın olarak kimyasaldır. Uğranmış yollar feramon adı
verilen uçucu bir koku tarafından işaretlenir. Uygun yoldan geçen her karınca
kendi kokusunu da bu kokuya ekler ve bu yolun daha sonraki kullanımlarını
güçlendirir. Takip etme stratejilerindeki çeşitlilik türelere-özel ortak kalıpların
çevrelerinin ekolojik gerekliliklerine bağlı olarak evrimleşmesiyle olmuştur. Bu
bilgiler, uzun mesafeler kat edebilen aramacı robot geliştirmek isteyenler için
böcekbilimcilerin önderlik ettiği modeller vasıtasıyla yararlı olabilirler.
2.1.2
Robotsal Balarısı
Arı kovanı için iyi olmayan arı için de iyi olamaz.1
Arıların dans yoluyla iletişimi ile ilgili araştırmalar (Kirchner ve Towne
1994) robot ve hayvan davranışları arasındaki ilişki için ilgi çekici bir kırılma
noktasıdır. Bal arılarının uzun zamandır yiyecek kaynaklarının yerlerini ve
çevreleri hakkındaki bilgilerini sallanarak yaptıkları kovan danslarıyla taşıdıkları
düşünülmüştür. Buradaki sorun arıların dans etmek yanında sesi kullanıp kullanmamalarıydı. Bu problemi çözmek için yapılan robot arı, dans etmenin
yanında kanatlarını çırptığı zaman diğer arıları dansının gösterdiği yere yönlendirebildi.
Bu da robot ve hayvan davranışlarının tek yönlü değil de birlikte ele alınabileceğinin
ve bunun daha kazançlı olacağının ispatı oldu.
3
ROBOT DAVRANIŞLARI
Robot davranışlarını incelerken en kolay tanım davranışın algıya karşı gösterilen
tepki olduğunu söylemektir.Bu açıdan bakınca tepkisel robotbilimle ilgilenmemiz
gerekmekte.
3.1
Tepkisel Sistemler
Kısaca özelliklerini sıralayacak olursak:
1. Davranışlar robot hareketlerinin temel yapı taşlarını oluştururlar.
2. Tepki gösterimi sırasında soyut bilgi gösteriminden kaçınılır.
3. Hayvansal davranış modelleri bu sistemler için temel oluştururlar.
4. Bu sistemler doğaları gereği yazılım tasarımı açısından birimseldir.
1 Marcus
Aurelius
4
Davranış-tabanlı robotbilimin büyümesi planlamanın her ne kadar iyi maksatla olsa da zaman kaybı olduğunun anlaşılmasıyla oldu. Bir robotun belirsiz
ve tahmin edilemeyen bir ortamda planlama olmadan hareket etmesini, robota birbirinden bağımsız belirli hedefleri olan davranış kazandırılması ve bu
davranışların amaca uygun düzenlenmesi sağlar.
3.2
Robot Davranışı Temelleri
Sistemi oluşturacak robot davranışlarının kaynağına dair sorgulamaya girildiğinde
aşağıdaki sorulara cevap aranır.
• Robot sistemleri için doğru davranışsal yapı taşları nelerdir.
• Gerçekten basit davranış nedir.
• Bu davranışlar nasıl etkin bir şekilde düzenlenir.
• Bu davranışlar algılayıcılar ve erişim düzenekleri üzerine temellendirilebilir.
Bu sorulara kesin ve tek cevaplar veriliyor olmasa da robot davranışlarını
tasarlamakta genel olarak kullanılan yöntemler kısaca şunlardır.
3.2.1
Etolojik olarak yönlendirilen/sınırlandırılan tasarım
Bilimsel çalışmadan tercihen biyoloji araştırmacısıyla model oluşturulur. Oluşturulan
hayvan modeli bilişimsel gereklilikleri karşılamak için düzenlenir ve robotun
algı-motor yetenekleri temellendirilir. Robotbilimsel deneylerin sonuçları gerçek
biyolojik çalışmaların sonuçlarıyla karşılaştırılır ve biyolojik model ya da robot
alter egosu gerçek hayvan verilerine uyum sağlayacak şekilde değiştirilir ve/ya
geliştirilir. Tasarım şeması Şekil 1 de görülebilir.
Bu çalışmaların sonuçları iki dal tarafından kullanılabilir. Robotbilimciler
bu kavramaları kullanarak daha zeki makineler yapabilir.Deneysel biyologlar
hayvan davranışlarıyla ilgili teorileri geliştirmek ve test etmek için kullanabilirler.
3.2.2
Durumsal hareket tabanlı tasarım
Durumsal hareket robot hareketlerinin robotun içindeki koşullara dayandırılmasıdır.
Bu nedenle algılama problemi robotun içinde olduğu durumu tanımasına ve bundan sonra hangi hareketi yapacağını seçmesine indirgenmiştir.
Robot kendisini yeni bir durumda bulduğu anda, yeni ve daha uygun bir
hareket seçer.
5
Etholojik
Danýþma
Kaynaklara
Çýkartma
Model
Modeli
Robota
Uygula
Modeli Geliþtir
Robotsal
Deneyler
Yapmak
Yeni Biyolojik
Deneylere Baþvurma
Sonuçlarý
Deðerlendirme
Tamam
Figure 1: Etolojik olarak yönlendirilen/sınırlandırılan tasarım
6
Bu türlü durumlar tanımlanmış ve sadece sınırlı koşullarda geçerli microdavranışlar olarak görülebilir. Bu şekilde robot geliştirme robot ve çevresinin
etkileşimi hakkında sağlam bilgiye sahip olmayı gerektirir. Tasarım şeması Şekil
2 de görülebilir.
3.2.3
Deneysel olarak bulunmuş tasarım
Deneysel olarak bulunmuş robot davranışları değişmez bir şekilde aşağıdanyukarıya biçimde yaratılır. Temel işlemsel dayanağı bir robotu sınırlı sayıda
yeteneklerle donatıp, gerçek dünyada deneyler yapmak, gerçek dünyada neyin
çalışıp neyin çalışmadığını görmek, kusurlu davranışların hatalarını yalamak ve
sistem tatmin edici bir performans gösterene kadar yineleyen bir şekilde yeni
davranışlar ekleme. Tasarım şeması Şekil 3 te görülebilir.
3.3
Genel Robot Davranışları
Hangi şekilde planlanırsa planlansın genel olarak robot davranışlarını dünya ile
ilişkileri bağlamında sınıflandırabiliriz:
• Araştırma/ Yön davranışları (genel bir yönde hareket etme)
– Başlık tabanlı
– Belirli amacı olmadan
• Hedefe yönelik iştahsal davranışlar (çekiciye doğru hareket etme)
– Ayrık nesne çekicileri
– Yer çekicileri
• İsteksiz/Korunmacı davranışlar (çarpışmalardan kaçınma)
– Sabit nesnelerden kaçınma
– Hareket eden nesnelerden kurtulmak (kenara çekilmek, kaçmak)
– Çatışma
• Yol takip eden davranışlar (belirli yolda hareket etmek)
– Yol takibi
– Koridora dolaşma
– Çizgi takibi
• Bedensen davranışlar
– Denge
– Kararlılık
7
Çevresel
Deðerlendirme
Dinamikleri
Ayýrma
Durumlara
Durumsal
Tepkiler
Yaratma
Davranýþlarý
Robota Taþýma
Robotsal
Deneyler
Yapmak
Dogru Davranýþsal
Tepkileri Geliþtirme,
Geniþletme
Sonuçlarý
Deðerlendirme
Tamam
Figure 2: Durumsal hareket tabanlı tasarım
8
En Küçük
Sistemi
Yapmak
Alýþtýrma
Robota
Yaptýrma
Yeni Davranýþ
Yetenekleri
Ekleme
Sonuçlarý
Deðerlendirme
Tamam
Figure 3: Deneysel olarak bulunmuş tasarım
9
• Sosyal/Birlikte yapılan davranışlar
– Paylaşım
– Bir şey araştırma
– Sürü
• Teleotonom davranışlar (insan operatörle eşgüdümlü)
– Etkileme
– Davranışsal düzenleme
• Algısal davranışlar
– Oküler refleksler
– Görsel araştırma
• Yürüyüş Davranışları (ayaklı robotlar için)
– Adım kontrolü
– Beceriye Özel Davranışlar (Kol denetimi için)
– Ulaşmak
• Tutan/ Becerili El Davranışları (nesne kazancı için)
– Tutmak
– Sarmak
4
DAVRANIŞ TABANLI MİMARİLER
Bilgisayar mimarisi için yapılmış tanım ”Bilgisayar mimarisi kendisini , yüksek
derecede özgül ve özel bilgisayar tasarımlarını ortak yapı taşlarından oluşturmaya
adayan disiplindir.”(Stone 1980) . Robotbilimde mimariden bahsedildiğinde donanımdan daha çok yazılım mimarisi akla gelir. Bu tanımı değiştirirsek ”Robot
mimarisi kendisini, yüksek derecede özgül ve özel robot tasarımlarını ortak
yazılım yapıtaşlarından oluşturmaya adayan disiplindir.”
Bir başka tanımda ”Bir mimari denetim sistemini organize etme prensiplerini
sağlar. Yapıyı sağlamanın dışında, denetim probleminin nasıl çözüleceğinin
kısıtlarını koyar.”(Mataric 1992).
Robot mimarilerinin ortak özellikleri olarak şunları sıralayabiliriz.
• Algı ve hareketi sıkı bir şekilde birleştirme gerekliliği üzerindeki vurgu.
• Temsili sembolik bilgiden kaçınma
• Genel durumun anlamlı parçalara ayrılması (davranış ve ya durum-hareket
ikilileri)
10
4.1
Hesaplanabilirlik
Bohm ve Jacopini’nin programlama dilerinde hesaplanabilirliği göz önüne alarak
türettiği sonuçları ele alalım. Eğer herhangi bir dil sıralama, koşullu dallanma
ve yinelemeden oluşan üç temel yapıyı içeriyorsa, tüm hesaplanabilir fonksiyonlar kümesini hesaplayabilir. Bu durum hesaplanabilirlik açısından, genel programlama dillerinin aralarında herhangi bir fark olmadığını gösteriyor. Buradan
çıkan mantıksal sonuca göre, bütün robotbilimsel mimariler görevleri sıralı yapabildikleri, koşullu dallanmaya izin verdikleri ve yinelemeli yapılara olanak
verdikleri için hesaplanabilirlik açısından denktirler.
4.2
İlkeleri düzenleme
Robotbilimsel mimarileri ayırt edebilmek için birçok değişik boyut açığa çıkar:
• Değişik koordinasyon stratejileri; rekabetçiye(örn:rasgele seçme, hareketseçme, oylama) karşılık işbirlikçi(örn:üstkonumlanma)(superpositioning)
• Davranış tanelendirilmesi: koşulsal hareket tabanlı sistemlerde bulunan
micro-davranışlar(Pengi) ve ya daha genel amaçlı görev tanımları (RAPs).
• Davranış tepkilerinin kodlanması: ayrık olarak daha önceden tanımlanmış
olası tepkiler kümesi, ve ya sürekli olarak potansiyel alan tabanlı yöntemler.
4.3
Araştırma Örneği
Mimarisel tartışmaları oturtmak için robotbilimde çok çalışılmış bir problemi
aramacılık üstünde düşünelim.Görev evinden ayrılan bir robotun ilgi çekici
nesne aramasıdır.Tipik uygulamalar kayıp bir şeyi arama ve ya değerli eşyaları
toplama olabilir. İlgi çekici nesneyi tespit etmenin ötesinde, robot ona doğru
ilerler, toplar ve eve döner. Bu sistemin görevini başarması için üst düzey
davranışlar şöyle sıralanabilir:
Dolanmak dünya içerisinde ilgi çekici nesne arayarak dolaşma.
Edinme tespit edilen ilginç nesneye doğru ilerleme.
Getirmek nesneyi edinildikten sonra eve getirmek.
4.3.1
İndirgeme Mimarisi
Bu mimariyi Rodney Brooks MIT de 1980’lerin ortasında geliştirdi. Onun
tamamen tepkisel davranış-tabanlı yöntemi, algıla-tasarla-yap paradigmasının
11
Algý
Dünyayý Deðiþtir
Harita Yap
Model
Yeni Alanlar Keþfetme
Tasarla
Çarpýþmalardan Kaçýnma
Etrafta Dolaþma
Yap
(A) Algýla-Tasarla-Yap Modeli
(B) Ýndirgemeci (Tepkisel) Model
Figure 4: Robot Mimarileri A, B
ürünü olan Shakey’ nin gerçekten çalışan robot yapımına zararı olduğunu iddia ediyordu. Ayrıca gerçekleri sembolik temsili ederek yanlış yöne gittiğimizi
söylüyordu. Mimarisi farklı bir boyutta katmanlaşıyordu. (Şekil 4).
Bakış açısının temel prensipleri :
• Karmaşık davranış karmaşık denetim sistemlerinin ürünü olmak zorunda
değildir.
• Zeka gözlemcinin gözündedir.(Brooks 1991)
• Dünyanın en iyi modeli kendisidir.
• Sadelik erdemdir.
• Robotlar ucuz olmalıdır.
• Parazitli ve ya hata yapabilir algılayıcılar olduğu durumlarda da sağlam
olabilmek tasarımın hedeflerindir.
• Planlama bundan sonra ne yapılacağını anlamaktan kaçmanın başka bir
yoludur.
• Tüm kart üstü işlemler önemlidir.
• Sistemler arttırmalı şekilde yapılmalıdır.
• Gösterim yok. Ayarlamak yok. Karmaşık bilgisayarlar yok. Yüksek bantgenişlikli iletişim yok.
12
İndirgeme-tabanlı tepkisel Sistemlerde Tasarım
Tasarımın temel yanı durumsallık ve cisimselliktir (Brooks 1991). Durumsallık robotun etrafını algılayabilmesi ve soyut temsillerden kaçınması, cisimsellik de robotların fiziksel yaratıklar olduğu ve deneyimin benzetim yerine
doğrudan dünyada edinilmesi gerekliliğini ısrar eder. Mataric özel iş robotunun tasarımı ve yapımı için oluşturduğu buluşsal yöntemler şöyle sıralanabilir.
1. Niteliksel olarak iş için gerekli davranışların belirlenmesi, robotun dünyaya
nasıl tepki vereceğinin genel tanımı.
2. Birinci adımda belirlenen niteliksel davranışları ayrıştırıp, gözlenebilir ayrı
hareketler olarak robotun bağımsız davranışları tanımlanır.
3. Davranışsal tanecikler göz önünde bulundurularak düşük seviyedeki davranışlar
algılayıcılar ve erişim düzenekleri üzerine temellendirilir.
Aramacı Örnek
Mataric(1993)’ in çeşitli görevler inşa ettiği robotlar aramacılık için de örnek
teşkil ederler. Her davranış sistemde bir kurallar bütünü olarak kodlanmıştır.
İçerdiği davranışlar:
• Dolanma: rasgele bir yönde bir zaman hareket etmek.
• Kaçınma:
– engel soldaysa sağa dön
– engel sağdaysa sola dön
– üç denemeden sonra geri dön
– iki tarafta da engel varsa rasgele dön ve geri gel.
• Toplama: Çekiciye doğru dön ve ilerle. Eğer çekiciye geldiyse kavrayıcıyı
kapat.
• Eve Dönme: Eve doğru dön ve ileri yürü. Eğer evdeysen dur.
4.3.2
Motor Şemaları
Bir başka yaklaşım, biyolojik bilimlerden daha fazla etkilenerek indirgemeci mimari yanında gelişti. Şema teorisinden faydalanan bu davranış-tabanlı yöntemin
adı motor şemalarıdır. Şema teorisi davranış tabanlı sistemlere şu özellikleri
katar:
• Şema teorisi motor davranışını aynı anda oluşan birden fazla hareketin
denetimi olarak açıklar.
13
• Bir şema nasıl tepki verileceğini ve tepkinin anlaşılabileceğini saklar.
• Şema teorisi hesaplamanın dağıtımlı modelidir.
• Şema teorisi hareket ve algıyı birleştirmek için bir dil sunar.
• Şemalara iliştirilmiş harekete geçme düzeyleri hareketin hazırlığını ve uygulanabilirliğini belirtir.
• Şema teorisi şema kazancı ve şema ayarlaması yoluyla öğrenme teorisi
sunar.
• Şema teorisi dağıtımlı YZ uygulamalarının(davranış-tabanlı robotbilim)
yanında beyin işlevlerinde anlamaya yarar.
Şema teorisi sinir biyolojisi ve yapay davranış arasındaki benzerliklerden
faydalanmaya çalışır.Arkin(1989,1990,1993) şema teorisinin kendinden devinimli
robotbilim ile ilgisini sunmuştur.
1. Şema teorisi sinir ağlarına kıyasla, motor denetiminin ve algının gösterimi
konusu çok taneli birimsellik sunar.
2. Şemalar aynı anda bireysel dağıtımlı aracılar olarak birlikte ya da yarışma
içinde bulunurlar ve dağıtımlı işleme örtüşmeye hazırdırlar.
3. Şemalar daha karmaşık davranışlar üretmek için davranışsal ilkeller sunarlar.
4. Temelinde kavramsal ve sinirbilimsel destek olduğu için bunlara eklenecek
yeni modeller uyarınca geliştirilebilir.
Motor şemaları yöntemi diğer davranış tabanlı yaklaşımlardan şu önemli
yönlerde ayrılmaktadır:
• Davranışsal tepkiler düzenli tek biçimde gösterilir: potansiyel alan yaklaşımıyla
oluşturulmuş yöneyler.
• İşbirliği birliktelik yoluyla yöneyler toplanarak yapılmaktadır.
• İşbirliği için önceden belirlenmiş sıradüzen yoktur: Şemalar algısal olaylara göre örnekleri yaratılıp, yok edilebilir. Bu nedenle katmanlı bir mimariden çok değişken devingen bir ağdır.
• Sade isteğe göre seçme uygulanmamaktadır: Her davranış göreli ağırlığı(G)
ölçüsünde robotun genel tepkisini belirler.
• Algısal belirsizlik davranışsal hesaplamaya girdi olarak sağlanarak davranışın
tepkisine katılır.
Motor şema tabanlı sistem tasarımı
14
1. Problem etki alanındaki görevi başaracak gerekli motor davranışlarını
nitelendir.
2. Motor davranışlarını uygun olduğu yerlerde biyolojik çalışmalara başvurarak
en ilkel hallerine getir.
3. Robotun algılanan çevresel etkilere karşı tepkilerini anlatacak formüller
geliştir.
4. Beklenen davranışların ortalama başarımını ölçecek benzetim çalışmaları
yönetmek.
5. Her motor şemasının girdilerini karşılayacak algılama gerekliliklerini tespit
etmek.
6. Her davranışa özel algılama algoritmayı geliştirme.
7. Oluşan denetim sistemini hedef robotla bütünleştir.
8. Sistem performansını test et ve değerlendir.
9. Davranışsal dağarcığı gerektiği ölçüde yinele ve genişlet.
Aramacı Örnek
Aramacı örnek için gerekli ilkel davranışlar:
• Sabit Nesneden Kaçınma: Çevresel engeller ve robotlar için ayrı ayrı örneklenir.
• Hedefe Hareket: Robotun içinde bulunduğu duruma göre çekici ve ya eve
yönelmesi.
• Gürültü: Başlangıçta ortamın keşfi için yüksek bir değerdedir.Çekici ile
karşılaşıldığı anda büyük oranda düşürülür.
Tasarım şeması Şekil 5 de görülebilir.
5
DAVRANIŞ TABANLI MİMARİLER İÇİN
SONUÇ
Görülen örneklerden çıkarılacak sonuçlar ışığında mimari tasarımın başlıklarını
şöyle sıralıya biliriz.
• Çözümleme ye karşı bireşim. Zekanın çekirdek yapısına indirgenebileceğine
ve gerektiği gibi düzenlendiğinde üst seviyede zeki hareketi sağlayacağına
inanmak. Diğer yaklaşımlar ise genellikle biyolojiden ilham almış ayrık
zeki parçaların gerekli robot başarısını sağlayacağını ileri sürer.
15
Dolanma
Yön üret
Engel
Taný
Robot
Taný
Edinme
Çekici
Taný
Gürültü
Sabit_Nesneden_Kaçýn
Hedefe_Hareket
Engel
Taný
Robot
Taný
Yön üret
S
S
Ardaþýmlayýcý
Gürültü
Teslimat
Evi Taný
Hedefe_Hareket
Engel
Taný
Robot
Taný
Yön üret
S
Gürültü
Figure 5: Şema Tabanlı aramacı robot tasarımı
16
• Yukarıdan aşağı (bilgiden çıkarımlı) ya karşı aşağıdan yukarı (veriden
çıkarımlı) tasarım. Deney ve gözlem tabanlı tasarımına karşı biçimsel
çözümleme ve niteleme.
• Etki alanına bağlıya karşı etki alanı bağımsız. Sadece bir zeki davranış
yoktur.
• Zekanın anlaşılmasına karşı akıllı makineler. Temel farklılık tasarımcının
hedeflerindedir. Hayvansal zekanın anlaşılması için biyolojik kısıtlar uygulanabilir. Bu çalışmalar sonunda makine zekasına yol açabilir. Bu tasarıları
yapan mimarlar zekanın üzerinde olduğu nesneden bağımsız olduğunu ön
görürler. Diğer mimarlarsa doğrudan işe yarar makineleri yeterli zekayla
üretmeye çalışırlar.
6
DAVRANIŞ TABANLI MİMARİLERDE SON
DURUM
Davranış-tabanlı mimariler oldukça başarılı olmalarına karşın üst düzey bir
planlamacının eksikliğini duyarlar. Bu yüzden planlamacılarla davranış tabanlı
mimarileri birleştiren melez sistemler geliştirilmiştir. Yapılan son çalışmalarda
bu yöndedir.
Robot sistemlerinin ilgisi fabrikalarda bulunan durağan robotlardan insanlardan kaçınılan ortamlar için hareketli servis robotlarına çevrilmiştir. Bu ortamlar doğal olarak yüksek derecede değişken ve tahmin edilemezlerdir. Hareketli
robotlar başarılı olmak için üç zorluğu yenmelidir: 1- Ortamdaki değişikliklere
hızlı uyum sağlama ,2- Üst düzey insan komutlarını anlama, 3- İnsanlar için
çekici ve eğlenceli olmak. Birinci durum alt seviyedeki davranış tabanlı tepkisel düzenleyici ile sağlanır. İkincisi insan emirlerinin üst seviyedeki dikkatli
planlayıcı tarafından tepkisel düzenleyiciye iletilmesiyle olur. Üçüncüsü daha
karmaşık olmakla beraber güdü değişkenleri yöntemiyle çözülmüştür.
6.1
Sistem Mimarisi
Burada tanıtılacak olan robot ofis ortamında faks cihazının bulunduğu odaya
gerekli evrakı götürmekle görevli. Bu sistem daha önce hayvan bilim sayesinde
davranışları bulunmuş bir peygamber devesi robotundan ilham almıştır. Peygamber devesinin üç içsel değişkeni vardır: korku(yok edicilerden kaçınma) , açlık
(av edinmeyle ilgili) ve cinsel-dürtü(eşleşmeyle alakalı). Hareket seçme birimi
ortamdan aldığı uyarılar yanında içsel değişkenlerini de hesaba katarak uygun
hareketi seçer.
Düşünmeci planlama, tepkisel düzenleme ve güdülerden oluşan melez yapı
şekil 6’daki gibidir.
17
Düþünmeci
Alt Sistem
Davranýþsal
Düzenleyici
Güdüsel
Alt Sistem
Robot
Figure 6: Üst düzey sistem mimarisi
6.1.1
Düşünmeci Alt Sistem
Bu sistem kısaca bir planlayıcıdan oluşmaktadır. Aldığı veriler ışığında harita
ve yer bilgilerini kullanarak gerekli motor şema davranışlarını üretir. Bunun
için davranış dağarcığını kullanır. Sistem mimarisi şekil 7’den görülebilir.
6.1.2
Tepkisel Düzenleme
Gerekli olan algısal motor hareketlerinin hızlı bir şekilde oluşturulmasını sağlar.
Davranışsal eşgüdümünün karmaşıklığına göre farklı sonuçları olan davranışlar
üretilebilir.
İşlem izleyicisi aktif davranışsal toplamın işleyişini inceler. Eğer tatmin edici
bir işleyiş yoksa düşünmeci sistemdeki kural dışı durum yöneticisinin yardımıyla
işleyişe son verir. Kural dışı durum yöneticisi soruna bir çözüm üretir. Sistemin
yapısı şekil 8’deki gibidir.
6.1.3
Güdüsel Alt Sistem
Güdüsel Alt Sistem, robotun iç durumunu izlemek ve davranışsal tepkilerini
davranışsal düzenleyicinin değiştirgelerini kullanarak ayarlamaktan sorumludur.
Güdü Değişkenleri
Robotun iç tasarımı bir gurup güdüsel değişkene bağlanmıştır. Bu değerler
0 ile 1 arasındaki gerçek sayılardır. Bu değişkenler bir güdü yöneyi oluşturur.
Güdülenmiş Algısal Tetikleyiciler
Geleneksel davranış tabanlı mimarilerde sistem bir durumdan başka bir duruma geçerken algısal tetikleyiciler sayesinde geçer. Ancak bu robotun iç durumundan bağımsızdır. Bu yapıda güdü değişkenleri algısal etkilerle birlikte
tetikleyicilerden sorumludurlar. Hatta güdü değişkenlerini doğrudan tetikleyicilere bağlayarak durum değiştirmeler sadece güdüsel yapılabilir.
18
Yol
Planlayýcýsý
Harita
ve Yer
Bilgileri
Davranýþsal
Çevirmen
Davranýþ
Daðarcýðý
Kullanýcý
Hedefleri
Kural Dýþý Durum
Yöneticisi
Davranýþsal
Düzenleyici
Ýþlem
Ýzleyicisi
Figure 7: Düşünmeci Sistem
Düþünmeci
Alt Sistem
Algýlayýcý 1
Davranýþ 1
Algýlayýcý 2
Davranýþ 2
Ýþlem
Ýzleyicisi
Davranýþsal
Eþgüdümcü
Davranýþ N
Algýlayýcý M
Güdüsel Alt Sistem
Figure 8: Davranışsal Düzenleyici
19
Güdüsel Davranışlar
Davranışlar doğrudan güdü değişkenlerini okuyabilir ve yazabilir. Böylece
davranışların farklı tepkiler üretmeleri sağlanır. Davranışların güdü değişkenlerini
değiştirmeleri, algısal uyarıların farksızlığını tasarlamaya yarar. Örneğin sürekli
bir ses kaynağı önce robotun ilgisini çekecek olmasına rağmen daha sonra bu
ilgi başka uyarıcılara kayacaktır.
Bazı güdüler çembersel bir şekilde zamanın fonksiyon olarak değişirler. Hayvanbilim 24 saatlik dizemleri sıkça tanımlar. Güdü değişkenleri de 24 saatlik ya
da zamanın farklı fonksiyonları olarak değiştirilebilir.
6.2
Servis Robotu
Buradaki mimari ofis binasının bir katında kullanılmak üzere kullanılacak servis
robotu programında kullanılmıştır. İşin tamamı, isteyen kişilerin fakslarının yerine ulaştırılması. Robotun insanlarla etkileşmesi,kendi içsel hedef ve güdülerini
gerçekleştirmesi bekleniyor. Robot insanların dikkatini çekebilir ve onların yardımını
isteyebilir. İnsanlarda robotun dikkatini binada dolaşırken çekebilirler.
6.2.1
İnsan-Robot Etkileşimi
İşin tanımlanması robotun sahip olduğu kullanıcı ara yüzünden tanımlanır.
Robotun dikkatinin çekilmesi el çırpmak yoluyla yapılır. Daha sonra dikkatini çekmek isteyenlere robot içsel durumuna bağlı olarak cevap verir.( birinci
kullanıcından iş aldıysa.) Robotun insanların dikkatini çekmesi ise ya ses yoluyla
ya da üzerinde bulunan diz üstü bilgisayar aracılığıyla sağlanır.
6.2.2
Güdü Değişkenleri
Robotun dört güdüsel değişkeni mevcut: merak, hüsran, ev hasreti ve kızgınlık.
Merak çevredeki etkilere açık olmasını, hüsran robotun işini yapamadığı durumları, ev hasreti robot işini bitirdikten sonra kendini şarj etmesini, kızgınlıkta dış
etkilere karşı tepkilerini tasarlıyor.
6.2.3
Davranışlar ve Güdü Tetikleyicileri
Robot eğer sürekli tutarlı bir şekilde insan aramasına rağmen bulamıyorsa bu
durum robotun hüsran güdüsünü arttırarak belirli bir seviyede kural dışı durum
yöneticisinden yeni bir plan yapmasını isteyebilir. Bu durumda kural dışı durum yöneticisi robotun koridora çıkarak oradan geçenlerden yardım istemesini
sağlar. Sese karşı duyarsızlıkta merak güdüsü değişkeniyle sağlanır. Robot
her ses duyduğunda bu değişkenin değeri azaltılır böylece sese karşı merakı da
20
azalmış olur. Eğer daha fazla ses duyarsa yani merak değişkeni çok küçülürse
bu kez de kızgınlık değişkeninin değeri artarak tepki vermesi sağlanır.
7
KAYNAKÇA
• Arkin R.C,(1998). ”Robot Shaping: An Experiment in Behavioral Engineering.” MIT Pres, Cambridge/London/England
• Stoychev A,Arkin R.C,(2001). ”Combining Deliberation, Reactivity, and
Motivation in the Context of a Behavior-Based Robot Architecture” Mobile Robot Laboratory,Georgia Institute of Technology, Atlanta, Georgia,
U.S.A.
• Arkin R.C,(2001). ”Navigational Path Planning for a Vision-Based Mobile
Robot” Robotica, Vol.7,1989, pp. 49-63.
• Ronald C. Arkin, Khaled S. Ali, ”Behavioral Models of the Praying Mantis
as a Basis for Robotic Behavior”, Journal of Robotics and Autonomous
Systems,Vol.32, No.1, July 2000, pp. 39-60.
• Brooks R.(1986).” A Robust Layered Control System for a Mobile Robot”,IEEE
Journal of Robotics and Automation, Vol. RA-2,No.1, pp. 14-23.
• Mataric M.(1992).”Behavior-Based Control: Main Properties and Implications”, Proceedings of Workshop on Intelligent Control Systems, International Conference on Robotics and Automation, Nice, France, May.
• Mataric M.(1992).”Integration of Representation into Goal-Driven BehaviorBased Robots”,IEEE Transactions on Robotics and Automation,Vol. 8,
No. 3,June,pp 304-12.
• Arvin Agah and George A. Bekey. ”Phylogenetic and ontogeneitc learning
in a colony of interacting robots.” Autonomous Robots, 4:85–100, 1997.
• Philip E. Agre. ”The Dynamic Structure of Everyday Life.” PhD thesis,
MIT, October 1988.
• Philip E. Agre and David Chapman. Pengi: ”An implementation of a
theory of activity.”
• In Proceedings, AAAI87, pages 268–272, Seattle, WA, 1987.
• Michael Arbib. ”Perceptual structures and distributed motor control.”
In V. B. Brooks, editor, Handbook of Physiology: Motor Control, pages
809–813. The MIT Press, 1981.
• Michael Arbib. ”From visual affordances in monkey parietal cortex to
hippocampoparietal interactions underlying rat navigation.” Phil. Trans.
Roy. Soc of London, B, 1997.
21

davranıslar

Transkript

Benzer belgeler

Time Warner`in Sorunlari

Bilgisayar Görüsü ve˙Imge˙Isleme

˙Ingilizce – Türkçe Sözlük