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Título
Generación de comportamientos en robots autónomos mediante una arquitectura cognitiva híbrida
Autor
Director/es
Facultad/Centro
Área de conocimiento
Datos de la obra
González Santamarta, M.A. (2024). Generación de comportamientos en robots autónomos mediante una arquitectura cognitiva híbrida. [Tesis doctoral, Universidad de León]
Fecha
2024-01-12
Zusammenfassung
[EN] In the field of artificial intelligence and robotics, one enduring objective is to
create autonomous robots capable of performing complex tasks in dynamic environments.
In these environments, robots not only need to react in predefined or
deterministic scenarios but also learn and adapt in real-time, mirroring a cognitive
flexibility akin to human intelligence. Achieving this autonomy entails developing
cognitive architectures that seamlessly integrate reactive, deliberative, and emergent
capabilities. Over the last few decades, various approaches—deliberative
systems, three-layer architectures, reactive models, and emergent systems—have
been explored, all aiming to generate intelligent behaviors in autonomous robots.
Thus, this research work focuses on the design, development, deployment
and evaluation of a hybrid cognitive architecture to generate, control, plan, and
monitor behaviors in autonomous robots. This architecture amalgamates reactive,
deliberative, and emergent components, aiming to enhance adaptability in dynamic
environments and make intelligent real-time decisions, thereby improving
autonomy and performance. In the current landscape of robotics research, the
development of hybrid architectures has emerged as a critical path to address
limitations seen in purely reactive or purely deliberative architectures. Deliberative
systems excel in symbolic reasoning and planning but face challenges when
dealing with the dynamic and unpredictable nature of real-world environments.
Conversely, reactive systems excel in tasks requiring rapid responses to realtime
sensor stimuli but lack high-level reasoning and planning capabilities. The
combination of deliberative, reactive, and emergent capacities, alongside layered
organization, results in the architecture presented in this work.
The systematic literature review undertaken has focused on recent research
articles addressing this topic, resulting in insights into recent cognitive architectures,
behavior-generating tools, methods, and metrics used to evaluate these
architectures. Tools such as state machines, behavior trees, PDDL, symbolic planners,
knowledge graphs, and various types of emergent components have been
identified. Different methods for evaluating cognitive architectures, notably experiments
involving human interaction, and metrics such as execution time, distance
traveled, and performance, have also been highlighted.
In conclusion, a hybrid cognitive architecture integrated into ROS 2 for autonomous
robots, termed MERLIN2, is presented. MERLIN2 comprises a deliberative
system based on a knowledge base and a symbolic planner, a behavior system
composed of reactive components, and several emergent components. It addresses
core cognitive aspects like perception, action selection, memory, learning, reasoning,
and explainability. Finally, the experimentation presented showcases the
architecture as a valid solution for autonomous robots. [ES] En la inteligencia artificial y la robótica, uno de los objetivos que persisten en
las últimas décadas es crear robots autónomos que puedan realizar tareas complejas
en entornos dinámicos. En estos entornos, los robots deben no solo reaccionar
en escenarios predefinidos o deterministas, sino también aprender y adaptarse en
tiempo real, reflejando una flexibilidad cognitiva similar a la inteligencia humana.
Sobreponerse a estos desafíos requiere el desarrollo de arquitecturas cognitivas
que integren capacidades reactivas, deliberativas y emergentes de manera fluida.
Se han explorado diversos enfoques, como sistemas deliberativos, arquitecturas
de tres capas, modelos reactivos y sistemas emergentes, todos buscando generar
comportamientos inteligentes en robots autónomos.
Así, este trabajo de investigación se centra en el diseño, desarrollo, despliegue y
evaluación de una arquitectura cognitiva híbrida para generar, controlar, planificar
y monitorizar comportamientos en robots autónomos. Esta arquitectura integra
componentes reactivos, deliberativos y emergentes, con el objetivo de incrementar
la capacidad para adaptarse a entornos dinámicos y tomar decisiones inteligentes
en tiempo real, mejorando su autonomía y desempeño. En el panorama actual de la
investigación en robótica, el desarrollo de arquitecturas híbridas ha surgido como
un camino crítico para abordar las limitaciones de las arquitecturas puramente
reactivas o puramente deliberativas. Los sistemas deliberativos son hábiles en
el razonamiento simbólico y la planificación, pero tienen dificultades cuando se
enfrentan a la naturaleza dinámica e impredecible de los entornos del mundo real.
Por otro lado, los sistemas reactivos sobresalen en tareas que necesitan responder
de forma rápida a estímulos producidos por los sensores en tiempo real, pero
carecen de la capacidad para razonar a alto nivel y planificar. La mezcla de las
capacidades deliberativas, reactivas y emergentes junto a la organización en capas
da como resultado la arquitectura que se presenta en este trabajo.
La revisión sistemática de la literatura llevada a cabo se ha centrado en los
artículos de investigación recientes que tratan este tema. De esta manera, la revisión
da como resultado las arquitecturas cognitivas recientes, las herramientas
empleadas para generar comportamientos, los métodos y métricas utilizados para
evaluar las arquitecturas. De esta forma, se han obtenido herramientas como las
máquinas de estados, los árboles de comportamiento, el PDDL, los planificadores
simbólicos, los grafos de conocimiento y diferentes tipos de componentes emergentes.
También se han identificado diferentes formas para evaluar las arquitecturas
cognitivas, entre las que destaca el uso de experimentos con interacción con humanos;
y las métricas empleadas, como el tiempo de ejecución, la distancia recorrida
y el rendimiento.
Con todo esto, se presenta una arquitectura cognitiva híbrida para robots autónomos
integrada en ROS 2. La arquitectura cognitiva, llamada MERLIN2, consta
de un sistema deliberativo, basada en una base de conocimiento y un planificador
simbólico; un sistema de comportamientos, compuesto por componentes reactivos;
y varios componentes emergentes. De esta manera, se tratan los principales
aspectos cognitivos, como la percepción, la selección de acciones, la memoria, el
aprendizaje, el razonamiento y la explicabilidad. Por último, se presenta la experimentación,
que muestra que la arquitectura es un solución válida para robots
autónomos.
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Aparece en las colecciones
- Tesis [1354]
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