N-Learning, uma abordagem para ensino e aprendizagem autônomos em sistemas multirrobôs

We propose the N-Learning paradigm, which allows the sharing (teaching and learning) of behaviors in multi-robot systems autonomously and at run time. The proposed paradigm is based on behavioral robotics and uses cooperative learning. In the formal model, robot behaviors are represented in the fo...

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מידע ביבליוגרפי
מחבר ראשי: Costa, Luís Feliphe Silva
מחברים אחרים: Gonçalves, Luiz Marcos Garcia
פורמט: doctoralThesis
שפה:pt_BR
יצא לאור: Brasil
נושאים:
Sistemas multirrobôs
Robôtica baseada em comportamentos
Aprendizagem cooperativa
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
גישה מקוונת:https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/26936
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Costa, Luís Feliphe Silva
N-Learning, uma abordagem para ensino e aprendizagem autônomos em sistemas multirrobôs
description We propose the N-Learning paradigm, which allows the sharing (teaching and learning) of behaviors in multi-robot systems autonomously and at run time. The proposed paradigm is based on behavioral robotics and uses cooperative learning. In the formal model, robot behaviors are represented in the form of a graph, where complex behaviors can be broken down into simple behaviors that, in turn, can be performed simultaneously. N-Learning allows to change the scope domain of the robot without the need for reprogramming. That is, a robot that does not have compatible behaviors for a given domain can change and learn from the other robots acting in that domain. This feature is useful when there are a large number of robots and several, different missions (in different domains) to be fulfilled. N-Learning can also be used with emerging behaviors that need to be shared with the team. To validate the paradigm, a reference implementation was developed based on the Python language and the Robot Operating System, using the Stage simulator and real robots. Results show that individuals in a group of robots can learn through interaction in the multirobot system. The team comes from a state of less knowledge of robots, individually (ie, robots possessing ability to execute a few behaviors) to a state of more knowledge (robots accomplishing more behaviors, learned online). With this approach, behaviors that are specific to certain environments, already existing, do not need to be preprogrammed in the robots, which can learn them with the other robots of the team. The experiments demonstrate the versatility of N-Learning, validating our approach.
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