סמינר ברובוטיקה רב סוכנית

Post on 21-Jan-2016

62 Views

Category:

Documents

1 Downloads

Preview:

Click to see full reader

DESCRIPTION

סמינר ברובוטיקה רב סוכנית. SORTING. מבוסס על המאמרים :. THE DYNAMICS OF COLLECTIVE SORTING ROBOT-LIKE ANTS AND ANTS-LIKE ROBOTS. J.L. Deneubourg, S. Goss, N. Franks, A. Sendova-Franks, C. Detrain and L. Chretin. COLLECTIVE SORTING AND SEGREGATION IN ROBOTS WITH MINIMAL SENSING. - PowerPoint PPT Presentation

TRANSCRIPT

סמינר ברובוטיקה סמינר ברובוטיקה רב סוכניתרב סוכנית

THE DYNAMICS OF COLLECTIVE SORTINGTHE DYNAMICS OF COLLECTIVE SORTING ROBOT-LIKE ANTS AND ANTS-LIKE ROBOTSROBOT-LIKE ANTS AND ANTS-LIKE ROBOTS

J.L. Deneubourg, S. Goss, N. Franks, A. Sendova-Franks,J.L. Deneubourg, S. Goss, N. Franks, A. Sendova-Franks,C. Detrain and L. ChretinC. Detrain and L. Chretin

COLLECTIVE SORTING AND SEGREGATIONCOLLECTIVE SORTING AND SEGREGATIONIN ROBOTS WITH MINIMAL SENSINGIN ROBOTS WITH MINIMAL SENSING

Chris Melhuish, Owen Holland and Steve HoddellChris Melhuish, Owen Holland and Steve Hoddell

SORTINGSORTING

מבוסס על המאמרים:מבוסס על המאמרים:

מגישים:אסף מבורךנועה שחם

גיא מנור

המשימה:המשימה:נתון שטח כלשהו בו מפוזרים אקראית עצמים

מסוגים שונים.

יש למיין את העצמים ע”פ סוג ולרכזם בקבוצות .

נציג שיטה המנסה לבצע את המשימה בעזרת “סוכנים”תוך שימוש בשיטות פעולה מעולם הנמלים.

בהמשך נציג גם ניסויי של מיון באמצעות רובוטים.

מחסן

- ידועה מ”מפת” המחסן

- יש מנהל מחסן ופועלים

- ישנה תקשורת בין הפועלים לבין עצמם.

: :

קן נמלים

- לא ידועה מ”מפת” הקן

- אין היררכיה ניהולית

- אין תקשורת בין הפועלות בנוגע למיון.

: :

בכל זאת, מחקרים הראו שבקיני נמלים ישנו מיון של מזון,

ביצים, זחלים, גלמים וכו’

יתר על כן - אם נפרק קן נמלים, הפועלות יחזירו מיד את המצב לקדמותו.

אז איך זה עובד?

אנו נציג מודל התנהגותי פשוט,שאם כל סוכן יעבוד לפיו, יתקבל מיון.

המיון יושג: - ללא קבלת החלטות היררכית

- ללא תקשורת בין הסוכנים - ללא ייצוג גלובלי של הסביבה

כמו כן, הסוכנים )רובוטים / נמלים(:

- מכירים רק את סביבתם הקרובה - בעלי זכרון קצר-טווח בלבד

- נעים באופן רנדומלי - לא יכולים לנוע באופן ישיר לעבר

חפץ מסויים או ערמה מסויימת

- קרלו מונטה -מודל קרלו מונטה מודל

מושגים:

ALR – ant-like robots

RLA – robot-like ants

עקרונות המודל:

.B ומסוג A סוגי חפצים: מסוג2 - ישנם

( נעים באופן רנדומלי.ALRs. הרובוטים )1

ירים. כאשר רובוט נתקל בחפץ, הסבירות ש2. יותרמבודד אותו, גדלה ככל שהחפץ

)כלומר, ככל שמספרם של החפצים מאותו הסוג קטן יותר, בסביבה הקרובה(.

כאשר רובוט נושא חפץ, הסבירות שהוא . 3מבודד פחות. אותו, גדלה ככל שהחפץ יוריד

מאותו הסוג, בסביבה הקרובה(. יותר חפצים )

+ הורדה רנדומלית 2 כלל הערה: + הרמה רנדומלית, 3 או כלל

מספיקים כדי לבצע "מיון”. אבל אם ניישם את שני החוקים יחד,

נגיע למטרה הרבה יותר מהר.

נשים לב!

שמחזיק חפץ, מבחין בערמה קטנה,ALR כאשר • הוא פורק בה את הסחורה שלו ובכך מגביר את

אחרים.ALRs ה"אטרקטיביות” של הערימה הזו, עבור כך ממשיכה הערמה “לגדול” ולקלוט לתוכה חפצים

מבודדים באופן יחסי.

איסוף של חפצים מאזור בו נוכחות עצמים מסוג מסוים• הייתה דלילה - תדלל עוד יותר את האזור.

כך תעלה הסבירות שהחפצים הנותרים יאספו גם הם.

כאשר ישנם מספר סוגים של חפצים, יצירת “מקבץ” של • באותו אזור.B תגרום לבידוד החפצים מסוג A סוג

התוצאה של תהליך זה היא:

מיון החפצים

תאור המודל:(.Grid הסביבה היא רשת ).1

, B וחפצים מסוג A, חפצים מסוג ALRs - t0 בזמן .2 מפוזרים באופן אקראי ב"רשת".

ALR ו/או כאשר בכל משבצת יכול להיות חפץ אחד אחד.

זזים באופן אקראי :ALRsבכל יחידת זמן, ה- .3 - בכיוונים: צפון, דרום, מזרח ומערב.

- אינם יכולים להיכנס ב"קיר". אחר.ALR - אינם יכולים לזוז למשבצת שיש בה

)לא נדון בדרכים למימוש תנאים אלו(

נכנס למשבצת שיש בה חפץ, ALRכאשר . 4 הוא "מחליט" האם להרים אותו או לא ע”פ פונקציה

הסתברותית התלויה גם בסביבת החפץ.

הנושא חפץ נכנס למשבצת ריקה, ALRכאשר .5 הוא "מחליט" האם להניח אותו או לא ע”פ פונקציה

הסתברותית התלויה גם בסביבה.

2

fk

kup)p(pick

חישוב ההסתברות להרמת חפץ :

f הערכה של היחס בין מספר המשבצות – הקרובות

שבהן יש חפצים מאותו סוג לכלל המשבצות הקרובות

+k ( 0.1,0.2– קבוע קטן)…

יורדת ניתן לראות שההסתברות להרמת החפץ fככל ש-

יותר.גדול

p = 1 f = 0 כאשר )כאשר החפץ הוא יחיד מסוגו בסביבה הקרובה,

בטוח נרים אותו(

p=0 f=k+ כאשר

הולך וקטן. p 1 שואף ל-f כאשר

)כאשר יש הרבה חפצים מאותו הסוג – יש רק סיכוי קטן שנרים את החפץ(.

2

fk

fdown)p(put

חישוב ההסתברות להורדת חפץ :

fהערכה של היחס בין מספר המשבצות הקרובות – שבהן יש חפצים מאותו סוג לכלל המשבצות הקרובות

k- .קבוע קטן –

f ככל ש-עולה ניתן לראות שההסתברות להורדת החפץ יותר.גדול

f = 0 p = 0 כאשר )כאשר אין חפצים נוספים מאותו הסוג בסביבה הקרובה,

בטוח שלא נוריד אותו(

f = k- p = 0.25 כאשר

הולך וגדל. p 1 שואף ל-f כאשר )כאשר יש הרבה חפצים מאותו הסוג בסביבה הקרובה –

יש סיכוי גדול שנוריד את החפץ באותו המקום(.

P Fלתקן

P Fלתקן

top related