Prírodou inšpirované algoritmy

Kolektívne správanie autonómnych robotov

Riadenie robotov je v poslednej dobe objektom intenzívneho záujmu. Pre študovanie rozličných prístupov riadenia a navigácie robotov sa používajú rôzne inžinierske prístupy a prístupy UI. Väčšina úsilia sa venuje vývinu samostatného inteligentného správania robotov, špeciálne keď sa tento nachádza v neznámom prostredí. Bolo vyvinutých mnoho simulácií multiagentových systémov v UI komunite. Väčšina uvažovala typický model založený na senzoroch, efektoroch, komunikácií - dynamicky podobných reálnym robotom, ale nie všetky boli potom prevedené na tieto reálne systémy - roboty a reálne prostredie. Je zaujímavé pozrieť sa na autonómne roboty zo stránky štúdie samotného správania. Väčšina robotov bola skonštruovaná pomocou prístupu zdola nahor, kedy je možné považovať robota za celok poskladaný z menších častí, ktoré majú zadefinovane chovanie na veľmi jednoduchom princípe akcia - reakcia. Konkrétne chovanie robota nebolo zvonka dané, dokonca tieto roboty neobsahujú ani modely vonkajšieho sveta, a napriek tomu u nich možno pozorovať unikátne správanie. Tomuto procesu hovoríme emergencia, ide o vytvorenie vzorcov správania, ktoré sú charakteristické pre ten-ktorý systém agentov, resp. v našom prípade častí robota. Tieto vzorce neboli vopred dané, vyemergovali sa, čo je možno najdôležitejší moment pri skúmaní týchto autonómnych robotov. Samozrejme túto unikátnosť možno sledovať nielen na jednom robotovi (jedincovi - agentovi), ale aj na skupine robotov. Potom hovoríme o kolektívnom emergentnom správaní.

Správanie sa robotov v rôznych situáciách:

1. Kolektívne hry robotov.
2. Skupinové správanie robotov.
3. Dosiahnutie globálneho cieľa celej kolónie.
4. Teritoriálne rozdelenie multirobotických úloh.
5. Komunikácia medzi autonómnymi robotmi.
6. Súťaživosť v koevolučnej robotike.
7. Učenie spoločenského správania.
8. Skúma sa spolupráca reálnych robotických systémov založených na neurónových sieťach (NN).
9. Navigácia pre viacerých agentov na hľadanie cieľa.
10. Reprodukcia robotov.

Najnovšie znalosti prezentuje The Autonomous Robot Grups, čo je fórum pre diskusiu o nových poznatkoch o autonómnych mobilných robotov. Skupina používa bio-inšpirácie, adaptivitu, umelý život a skúma kolektívne správanie. Koordinátor je Dario Floreano, Oliver Michelo, Gilles Caprarim...Stretajú sa každé tri mesiace v Švajčiarsku EPFL v Lausanne. Patrí k nej aj skupina Khepera Reseach Grup, ktorú vytvoril Alcheno Martinoli pred štyrmi rokmi a slúži na výmenu informácii medzi užívateľmi mobilných robotov Khepera.

Interaction Lab založené roku 1995 Majou Mataric, zaoberalo sa multi-robotickými a multi-agentovými systémami. Sídlilo v Brandeis Univerzite a od roku 1997 prešlo pod univerzitu v Južnej Karolíne. V súčasnosti študuje kontrolu a učenie rozdelené do dvoch oblastí:

1. distribuované multi – robotické systémy
2. humanoidy

The Robot Learning Group ktorej koordinátor je Dario Floreano, Francesco Mondada, Jozeba Urzelai, Angelo Arleo, Luis Correia, Pavlo Gaudiano, David Gawrysiak..., ktorí sa zaoberajú ko-evolučnými systémami, vývojovými víziami pre mobilné roboty, učením a evolúciou...

  The MIT Artifical Intelligence Laboratory, kde pracuje skupina Mobot Group, známa v oblasti kolektívneho správania mikrorobotov The Ants (softvér – Rodney Brooks), učením, orientáciou v priestore...