Intelligence Artificielle pour la Robotique : architectures cognitives. Philippe Morignot ex-inria Rocquencourt, RITS / LIFEWARE

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1 Intelligence Artificielle pour la Robotique : architectures cognitives Philippe Morignot ex-inria Rocquencourt, RITS / LIFEWARE

2 Sommaire 1. Planification d actions (Télécom ParisTech 87-91). 2. Robot AIbot (KSL, Stanford, 92-95). 3. Simulation d UCAVs (AXLOG, DGA, 04-06). 4. Robot SAM (CEA LIST, LRI, 09-11). 5. Robot NAO (CEA LIST, LRI, 10-12) ontologies pour les ITS (INRIA, RITS, 12-13). 7. Divers. 22 septembre 2015 ISIR Université Paris 6 2

3 Planification d actions Etant donné des opérateurs, un état initial et des buts, comment trouver une séquence d actions instantiéemenant de manière démontrable l état initial à un état contenant les buts? Yet Another Planning System : planificateur d actions [Morignot 91] Basé sur un critère modal de vérité [Chapman 87]. Meilleur d abord avec retour-arrière dans l espace des plans partiels. Heuristiques pour orienter la recherche. Testé sur les domaines : tours de Hanoi, cubes, (recursive planning), ski, robots, office factotum [Morignot 94]. En 1991 : pas encore PDDL, pas encore Graphplan et suite (FF, HSP, YAHSP, ), pas encore CPT, septembre 2015 ISIR Université Paris 6 3

4 Robot AIbot Nomad 200 (Nomadics Tech.) : 20 pare-chocs 16 sonars 16 capteurs IR Laser couplé à une caméra Camera vers le haut Scenarios de fac totum en environnement intérieur [Hayes-Roth et al. 95] [Morignot et al 97]. 22 septembre 2015 ISIR Université Paris 6 4

5 Architecture 2 niveaux (AIbot) Niveau Cognitif Comportement Comportement Comportement Plan courant Meta-contrôleur Modèle du monde Plan physique Comportement Comportement exécuté Perception & retour d actions Niveau Physique Comportement Comportement Plan courant Meta-contrôleur Comportement exécuté Modèle du monde Action physique Environnement Entrées capteurs 22 septembre 2015 ISIR Université Paris 6 5

6 Simulation de 8 UCAVs Weapon Employment Area Hostile Area Egress Corridor FEBA Ingress Corridor AWACS Legend: SAM Target UCAVs Radar Formation Joining area Air to Air Refuelling Area Store Download Area Enemy CAP UCAV formation Command and Control MOB (FOB) Emergency airport Alternate airport 22 septembre 2015 ISIR Université Paris 6 6

7 Architecture 2 niveaux++ (ARTEMIS) Comparer (Situation Assessment & Plan Control) Ps à long terme, Pk à long terme, position, temps Observer à long terme (Situation Analysis) Temps limite, Points de passage imposés Préparer (Plan Preparation) Plan (depuis maintenant) Planifier (Planner) Plan (depuis maintenant) Formater (partie de Plan Checker) Décisionnel Préempter (Contingency Monitor) Ps immédiat < seuil position immédiate hors zone Observer & Comparer (Situation Analysis) Point de navigation, etc... Plan contingent Plan formatté (depuis maintenant) Agir (Action Monitor) Réactif Fonctions de l avion 22 septembre 2015 ISIR Université Paris 6 7

8 Robot Smart Autonomous Majorduomo(SAM) Assistance aux personnes âgées ou handicapées. Génération de scénarios 22 septembre 2015 ISIR Université Paris 6 8

9 Interactive Scenarization ENgine (ISEN) Evénement Etat Etat ON_EVENT (E) f 1,1 () f 1,ne () Etat ON_ENTRY ON_DO ON_EXIT f 1,1 () f 2,1 () f 3,1 () f 1,n1 () f 2,n2 () f 3,n3 () All-states 22 septembre 2015 ISIR Université Paris 6 9

10 Génération de scénarios dans SAM Domaine Problème CPT Handlers Plan Parser / Dll ISEN Scenario XML Planification puis exécution [Morignot 10]. 22 septembre 2015 ISIR Université Paris 6 10

11 Architecture DPWS (SAM) Architecture logicielle Device Profile Web Service (DWPS). AVISO Client Base mobile (NEOBOTIX, ROBOSOFT) Web Service mobilité Web Service raisonnement Bras (MANUS, TAO KINOVA) Web Service manipulation Web Service contexte Web Service reconnaissance Génération de plans d actions - Ontologie - Analyse du contexte - Stockage Reconnaissance par vision 22 septembre 2015 ISIR Université Paris 6 11

12 Robot NAO Concours CArtographie par RObot d un TErritoire (CAROTE) : exploration d un appartement de 120 m 2 et détection d objets. Mélange de cartes. 22 septembre 2015 ISIR Université Paris 6 12

13 Ontologie pour les ITS (1 / 2) : relaxation du code de la route en situation d urgence Une ontologie pour représenter l environnement et les véhicules. Règles d inférences en SWRL pour décider du prochain mouvement du véhicule. Car(?a), Car(?b), hasmotion(?a, Stopped), isbefore(?a,?b) -> hasmotion(?b, Stopped) 22 septembre 2015 ISIR Université Paris 6 13

14 Ontologie pour les ITS (2 / 2) : autoévaluation des capteurs Ontologie des algorithmes de perception Ontologie de l environnement Règles d inférences SWRL en DL pour déduire l algorithme de perception à partir des conditions environnementales. 22 septembre 2015 ISIR Université Paris 6 14

15 Divers Planification d actions par algorithmes génétiques [Horia Brie & Morignot 05]. Applications de la programmation par contraintes [Morignot et al 01] [Morignot et al 03] Ré-organisation de sociétés d agents [Glaser & Morignot 97] Communication et trafic pour des véhicules robotisés intelligents [Morignot et al 14] 22 septembre 2015 ISIR Université Paris 6 15

16 Merci de votre attention! 22 septembre 2015 ISIR Université Paris 6 16

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