Robot Davranışları Hakkında : Davranış tabanlı robot sistemleri

1. Giriş

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 Davranışlarının Robotbimine Katkısı

Zeki davranış ihtimali biyolojik sistemler manifestosunda yer alır. Bu bakımdan davranış tabanlı robot sistemlerini incelemeye biyolojik davranışın incelenmesiyle başlamak uygun olur. ilk başta, hayvan davranışı zekayı tanımlar. Zekanın

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, ikinci 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, robot bilimciler 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, ikincisi ,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 yetenek-

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 Balansı

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 Davranışları

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.

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 bir
birinden 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 Sekil l 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.

Image

Şekil 1: Etolojik olarak yönlendirilen/sınırlandırılan tasarım

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 aşağıdan- yukarıya 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 Sekil 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

– Isteksiz/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

Image

Şekil 2: Durumsal hareket tabanlı tasarım

Image

Şekil 3: Deneysel olarak bulunmuş tasarım

– 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. Davranış Tabanlı Mimariler

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 yapıt aşlarından 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)

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 içi
n hesaplanabilirlik açısından denktirler.

4.2 İlkeleri düzenleme

Robotbilimsel mimarileri ayırt edebilmek için birçok değişik boyut açığa çıkar:

– Değişik koordinasyon stratejileri; rekabetçiye(örn:rasgele seçme, hareket-seçme, 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, ilgi 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 indirgeme Mimarisi

Bu mimariyi Rodney Brooks MİT de 1980’lerin ortasında geliştirdi. Onun tamamen tepkisel davranış-tabanlı yöntemi, algıla-tasarla-yap paradigmasının

Image

Şekil 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. (Sekil 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 bant-genişlikli iletişim yok.

Indirgeme-tabanlı tepkisel Sistemlerde Tasarım

Tasarımın temel yanı durumsallık ve cisimselliktir (Brooks 1991). Durum-sallık robotun etrafını algılayabilmesi ve soyut temsillerden kaçınması, cisim-sellik de robotların fiziksel yaratıklar olduğu ve deneyimin benzetim yerine doğrudan dünyada edinilmesi gerekliliğini ısrar eder. Mataric özel is robotunun tasarımı ve yapımı için oluşturduğu bulussal yöntemler söyle sıralanabilir.

1. Niteliksel olarak is 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. içerdiği 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.
– Bir sema 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-tabanh 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.
– işbirliği birliktelik yoluyla yöneyler toplanarak yapılmaktadır.
– işbirliği 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 ağırhğı(G) ö
lçüsünde robotun genel tepkisini belirler.
– Algısal belirsizlik davranışsal hesaplamaya girdi olarak sağlanarak davranışın tepkisine katılır.

Motor şema tabanlı sistem tasarımı

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 Davranış Tabanlı Mimarîler İçin 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.

Image

Şekil 5: Şema Tabanlı aramacı robot tasarımı

– Yukarıdan aşağı (bilgiden çıkarımlı) ya karsı 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 MİMARÎLERDE 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: l- Ortamdaki değişikliklere hızlı uyum sağlama ,2- Üst düzey insan komutlarını anlama, 3- insanlar için çekici ve eğlenceli olmak. Birinci durum alt seviyedeki davranış tabanlı tepkisel düzenleyici ile sağlanır, ikincisi 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.

Image

Şekil 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 O ile l 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 tetikleyi-ciler
e bağlayarak durum değiştirmeler sadece güdüsel yapılabilir.

Image

Şekil 7: Düsünmeci Sistem

Image

Şekil 8: Davranışsal Düzenleyici

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. Hay-vanbilim 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, insanlarda robotun dikkatini binada dolaşırken çekebilirler.

6.2.1 Insan-Robot Etkileşimi

işin 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 azalmış olur. Eğer daha fazla ses duyarsa yani merak değişkeni çok küçülürse bu kez de kızgınlık değişkeninin değeri artarak tepki vermesi sağlanır.

Bu yazı Uncategorized kategorisine gönderilmiş. Kalıcı bağlantıyı yer imlerinize ekleyin.

Bir Cevap Yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir