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Institut für Angewandte Mikroelektronik und Datentechnik Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik, Universität Rostock Ralf Salomon, Frank Golatowski Universität Rostock Aufbau höherer Strategien für kleine autonome mobile Roboter basierend auf Methoden der dynamischer Rollengenerierung und lokaler Interaktion

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Institut für Angewandte Mikroelektronik und Datentechnik

Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik, Universität Rostock

Ralf Salomon, Frank Golatowski

Universität Rostock

Aufbau höherer Strategien für kleine autonome mobile Roboter basierend auf Methoden der dynamischer Rollengenerierung und

lokaler Interaktion

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FB Elektrotechnik und Informationstechnik

Arbeitsgebiete

Entwurfsunterstützung harter Echtzeitsysteme

Rapid Prototyping

Eingebettete und Echtzeit-Systeme

Mobile computing systems

Rechnerarchitektur und -systeme

High-level Systementwurf

Chipdesign (FPGA, ASIC)

VLSI

Soft Computing, Evolvable Hardware

Mobile Agenten

Künstliche Intelligenz

Objektorientierte und komponenten-basierte Softwareentwicklung

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Gliederung

1. Dezentraler Ansatz (lokale Interaktion und dynamische Rollenberechnung)

2. Aufgaben und Realisierung

3. Aktueller Stand

4. Zusammenfassung

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Small size league

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Small size league: dezentrale Architektur

Key Challenges

Distributed intelligence

Parsimonious design

Timing constraints

Power awareness

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Selbständig agierende Teammitglieder

• Kohärentes Systemverhalten trotz autonom agierender Agenten

• Aufgabenteilung zwischen den Robotern– Dynamische Rollenverteilung auf die Roboter– Autonome Rollenwahl mittels Potenzialmethode– Dabei Unterstützung mittels sporadischer lokaler

Kommunikation (peer-to-peer)

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Algorithmische Herausforderungen

1. Sinnvolle Rollenverteilung ohne Doppel- und Fehlbelegungen

2. Vermeidung des durch Fehlkommunikation verursachten Thrashings

3. Navigations- und Kollisionsvermeidung4. Beschleunigung von Teilalgorithmen durch

Auslagerung auf rekonfigurierbare Hardware (parsimonious design)

5. Generische Middleware für drahtlose Kommunikationstechnologien

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Zentrale Architektur

Bildverarbeitungs-komponente

Datenkomponente

Strategiekomponente

Roboter komponente

Simulatorkomponente

Roboter komponente

Roboter komponente

Roboter komponente

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Dezentrale Architektur

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Dezentrale Architektur

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Software-Entwicklungsprozess

Unterstützung auf drei Ebenen 1. Software-Engineering für autonome

Agentensoftware 2. Beschreibung des Systemverhaltens

– Effiziente Entwicklung und Verifikation von Kernalgorithmen

– Automatische Codegenerierung – Echtzeitverhalten, Deterministik

3. Design Exploration– Kombination effektiver Algorithmen – Entwurfsbeschleunigung durch hohen Abstraktionsgrad

und gleichzeitigem Durchgriff auf niedrigere Entwurfsebenen

Frank Golatowski
auf hoher Ebene sollen mehrdimensionale Designräume durchlaufen werden
Frank Golatowski
Vgl. Mit Handyentwicklung:Designziel lange Akku-Laufzeiten. Test erfolgt bereits auf abstrakter DesignebeneVeränderung eines Parameters kann dazu führen, dass Sendeleistung verringert wird. Folge wäre Sprachqualität verringert sich um 1%.Veränderung eines weiteren Parameters kann dazu führen, dass Sprachqualität sich um 20% verschlechtert. Man sieht schnell, dass Parameter 1 akzeptabel ist aber Parameter 2 nicht. Folge wäre, das man nicht alle Entwicklungsschritte durchführen muss.Auswirkung auf KI-Algorithmen, Zeitschranken etc.
Frank Golatowski
Entwurfsziel sehr abstrakt oder noch viel abstrakter:GEWINNEN
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Visionen

1. Vertiefte Einblicke in die Funktionsweise verteilter Intelligenz

2. Sich selbst weiterentwickelnde Systeme mittels abstrakter Spezifikationen

3. Kombination aus eingebetteten Systemen, Software-Engineering und künstlicher Intelligenz auf komplexe, skalierbare Systeme

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Wo stehen wir?

• Zentralisiertes Gesamtsystem komplett in UML beschrieben• Strategie mit Rollenverteilung nach Potenzialmethode• Roboter mit omnidirektionalem Antrieb• Simulator

Containersteuerung

imageEvaluation

thread_imageProcessing

writeData

container

initContainer initThreads stop

evStartevStop

evQuitT

evQuit

position processing

Tm(100)

container_controller

getData

thread_Strategie

calculateStrategy

writeCommandssimulationMode

thread_sendPosition

getData

sendData

simulationMode

containerStart

no yes thread_simulator

getCommands

writeData

simulation

yesnogetCommands

sendData

commandRecode

thread_sendCommands

not insimulationmode

not insimulationmode

wait fornewcommandsand freechannel

Befehle senden

Bildver-arbeitung

Strategie

Positionensenden

Simulator

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Wo stehen wir?

• Zentralisiertes Gesamtsystem komplett in UML beschrieben• Strategie mit Rollenverteilung nach Potenzialmethode• Roboter mit omnidirektionalem Antrieb• Simulator

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Zusammenfassung

• Entwicklung verteilter Intelligenz bei dezentrale Steuerung und lokaler Interaktion

• Beschleunigung der Design Exploration• Integration unter Beachtung der

Computational Efficiency

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Kontaktinformation ?

Lage des Institut

in Rostock-Warnemuende

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Institut für Angewandte Mikroelektronik und

Datentechnik

Richard-Wagner Str. 31

18119 Rostock-Warnemünde

Germany

Tel.: +49 381 498 3538

Fax: +49 381 498 3601

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Arbeitsplan (aktualisiert)

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Aufgaben

1. UML Beschreibung der einzelnen Komponenten2. Spezifikation des notwendigen Zeitverhaltens, damit

a) Komponenten ausgetauscht werden können und b) eine dezentrale Realisierung schon im Entwurfsprozess

unterstützt wird.

3. Realisierung der dynamischen Rollenzuweisung4. Aufbau eines lokalen drahtlosen Kommunikationsnetzwerkes. 5. Anpassung bzw. Erweiterung existierender

Navigationsalgorithmen6. Entwicklung einer Entscheidungskomponente, die auf

Softcomputing-Methoden basiert7. Test der spezifizierten Algorithmen (Rollenzuteilung und

Rollenaustausch) sowohl durch Simulation als auch im Roboter-Team.

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Aufgaben

Gaining insight into the nature of distributed intelligence

• Dynamische Rollenzuweisung nach Potenzialmethode

• Transformation auf dezentralen Ansatz• Lokale Kommunikation• Lokale Bildverarbeitung durch effiziente Hardware-

Unterstützung (FPGA)• Integration hardwarebasierter

Bilderkennungsalgorithmen• Echtzeitnachweis • Funktionstests mit mobilen Robotern

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Detaillierte Aufgaben: StrategieRollenverteilung und Rollenwahl

• Dynamische Berechnung der Rollen und Rollenverteilung

• Entwicklung interagierendes Feedbacksystem

• Optimierung Strategienauswahl

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Detaillierte Aufgaben: Strategie

• Vorhersage des Verhaltens von Roboter u. Ball

• Spezielle Algorithmen zur Hindernisvermeidung und Wegeplanung

• Integration aller zur Verfügung stehender Rollen in die Rollenverteilungen

• Entwicklung interagierendes Feedbacksystem • Dynamische Berechnung der Rollen und

Rollenverteilung• Optimierung Strategienauswahl

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Rollenverteilung

Potenzialmethode• Analyse aus Sicht des einzelnen Spielers• Verteilung von Gewichten an die Spieler• Bis zu 24 Potenziale pro Spieler• Potenziale für GegenspielerErgebnis: • Potenzial die speziellen Rollen auszuüben• Rollenvergabe nach den Potenzialen

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Arbeitsplan (aus Antrag)

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Der R.O.P.E.S Prozess

Rapid Object-Oriented Process for Embedded Systems

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Datenfluss im Container

• Ablaufsteuerung der Software im RoboCup Projekt

• Abarbeitung der Module in Threads

• Realmodus• Simulationsmodus

Bildverar-beitung

BefehleSenden

Simulator

Strategie

PositionenSenden

Con

tain

er

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Zustandsdiagramm Container

Bildver-arbeitung

BefehleSenden

Strategie

PositionenSenden

Simulator

Containersteuerung

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Zustandsdiagramm Container

imageEvaluation

thread_imageProcessing

writeData

container

initContainer initThreads stop

evStartevStop

evQuitT

evQuit

position processing

Tm(100)

container_controller

getData

thread_Strategie

calculateStrategy

writeCommandssimulationMode

thread_sendPosition

getData

sendData

simulationMode

containerStart

no yes thread_simulator

getCommands

writeData

simulation

yesnogetCommands

sendData

commandRecode

thread_sendCommands

not insimulationmode

not insimulationmode

wait fornewcommandsand freechannel

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Die Datenablage

CRobotSettings

CStaticElements

CInitialisierung

CDynamicElements

CPlayingField

CRobotTypeA

CTacticSettings

CCommunicationSettings

CRobotTypeB

CElements

CPlayer COpponent CBall

CGameSettings CDynamicTacticBallSettings

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Die Rollenverteilung

CRulesystemOne

CRulesystemBasis

CRulesystemTwo CRulesystemPotenzial

CRulesystemThree CRulesystemFour

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Die Rollen

CPassiveRole

CActiveRole

CPassgeber

CRole

CExtraRole

CPassempfaenger

CSchütze

CBallholer

CDribbler

CBallbefreier

CPositionierer

CAbsicherer

CWartender

CFreudentaumel

CBlockierer

CTorwartCElfmeterschuetze

CFreistossschuetze

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Ablauf der Strategieberechnung

Übergabe der Positionen

Rollenverteilung

Rollenberechnung

Zurückgabe der Befehle

Für jeden Spieler

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Zentrale Strategiekomponente

• Umwandlung von Bildinformationen zu Befehlen für die Roboter

• Basiert auf rollenbasierten Ansatz (Rollenverteilung, Rollenausführung)

• Potenzialmethode zur Rollenverteilung

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Tests mit dem Simulator

• Nachweis der Funktionalität,Einsetzbarkeit

• Simulator als Idealisiertes Abbild der Realität

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Ergebnisse der Tests

• Zusammenarbeit Strategiemodul mit Container und Simulator möglich

• Rollenverteilung einfach, aber robust• Rollen funktionieren• Hindernisvermeidung meistens erfolgreich• Torwart ist sehr gut

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Ergebnisse Strategiemodul

• Lauffähiges Strategiemodul zum Testen und Weiterentwickeln

• Klare Struktur • Verständlichkeit ist gegeben• Erweiterbarkeit ist möglich• Dokumentation mit Rhapsody und UML• Zusammenarbeit mit Container und

Simulator