Progressively integrating autonomy and intelligence in robotic platforms
Authors: Ράπτης Εμμανουήλ 
Published: February 2025

Η παρούσα διατριβή επικεντρώνεται στην ενσωμάτωση αυτονομίας και ευφυΐας στα ρομποτικά συστήματα στο πλαίσιο της περιβαλλοντικής χαρτογράφησης, με τη χρήση ΣμηΕΑ (Συστήματα μη Επανδρωμένων Αεροσκαφών), και στον προγραμματισμό των ρομποτικών εργασιών. Η έρευνα εξελίσσεται σταδιακά, ξεκινώντας από τις βασικές στρατηγικές αυτόνομου σχεδιασμού κίνησης και φτάνοντας στην ενσωμάτωση προηγμένης ευφυΐας, λήψης αποφάσεων και λογικής σκέψης. Η δομή της διατριβής χωρίζεται σε τρεις κύριους πυλώνες, οι οποίοι αναπτύσσονται σταδιακά και βασίζονται στην κατανόηση των προηγούμενων, ενσωματώνοντας όλο και πιο προηγμένα επίπεδα αυτονομίας και ευφυΐας στη ρομποτική. Ο πρώτος πυλώνας, ο οποίος διαχωρίζεται σε δύο μέρη, ασχολείται με το πρόβλημα του καθορισμού της βέλτιστης διαδρομής που περνά από όλα τα σημεία μιας γνωστής (μέρος 1) ή μερικώς γνωστής (μέρος 2) περιοχής, αποφεύγοντας παράλληλα τυχόν εμπόδια που ορίζονται στο επιχειρησιακό περιβάλλον. Αυτό το πρόβλημα, το οποίο συνήθως αναφέρεται ως Σχεδιασμός Διαδρομής Κάλυψης, έχει αποδειχθεί ότι είναι ένα πρόβλημα ΝΡ, με τον υπολογιστικό χρόνο που απαιτείται για την επίλυσή του να αυξάνεται δραματικά καθώς δυσκολεύει το πρόβλημα (π.χ. όταν περιλαμβάνει περιοχές/εμπόδια με κυρτό ή μη κυρτό σχήμα, πολλαπλά ρομπότ κ.λπ.). Όσον αφορά το πρώτο μέρος, το Κεφάλαιο \ref{ch:jint} ασχολείται με το πρόβλημα σχεδιασμού δριαδρομών κάλυψης για ένα μόνο ΣμηΕΑ, προτείνοντας μια νέα μεθοδολογία ικανή να παράγει βέλτιστες και χωρίς συγκρούσεις διαδρομές σε πολυωνυμικό χρόνο. Αυτή η μεθοδολογία αποτελεί το θεμέλιο της ρομποτικής αυτονομίας καθώς διασφαλίζει ότι ένα ρομπότ μπορεί να πλοηγείται αποδοτικά και με ασφάλεια σε ένα γνωστό περιβάλλον. Στο δεύτερο μέρος, η αυτονομία επεκτείνεται με την προσθήκη προσαρμοστικής λήψης αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο. Αντί για τον βασικό σχεδιασμό ενός ΣμηΕΑ, εξετάζεται η δυναμική προσαρμογή της συμπεριφοράς του ρομπότ κατά τη διάρκεια της κίνησης του για την κάλυψη μια περιοχής. Στην προσπάθειά μας να εισαγάγουμε επιπλέον επίπεδα ευφυΐας, παρατηρήσαμε ότι στο αρχικό επίπεδο της αυτονομίας, ο «φόβος της απώλειας δεδομένων» μπορεί να οδηγήσει σε ομοιόμορφες και συντηρητικές πολιτικές σάρωσης για όλη την εξεταζόμενη περιοχή. Ως εκ τούτου, η εφαρμογή μιας μη ομοιόμορφης προσέγγισης σάρωσης μπορεί να μειώσει την κατανάλωση χρόνου σε περιοχές με ελάχιστη ή αμελητέα πραγματική αξία, ενώ διασφαλίζει αυξημένη ακρίβεια σε περιοχές πλούσιες σε πληροφορίες. Αναφερόμενοι στις διαθέσιμες μεθόδους ενημερωτικού σχεδιασμού διαδρομών, παρατηρούμε ότι ορισμένες μέθοδοι απαιτούν εξαντλητικούς υπολογιστικούς πόρους, ενώ άλλες χρειάζονται εκπαίδευση σε έναν προσομοιωτή με ιδανικές συνθήκες. Στο Κεφάλαιο \ref{ch:overfomo}, προτείνουμε μια προσέγγιση ενεργητικής ανίχνευσης κάλυψης και εξερεύνησης, η οποία ρυθμίζει την ταχύτητα του ΣμηΕΑ με βάση την αξία και το επίπεδο εμπιστοσύνης των ανιχνευμένων πληροφοριών. Αυτή η μη ομοιόμορφη προσέγγιση σάρωσης επιτρέπει στα ρομπότ να δίνουν προτεραιότητα σε περιοχές πλούσιες σε πολύτιμες πληροφορίες, ελαχιστοποιώντας τον χρόνο που δαπανάται σε λιγότερο σημαντικές περιοχές. Έχοντας καθιερώσει δύο ισχυρές μεθόδους για τον σχεδιασμό διαδρομών κάλυψης για ένα ΣμηΕΑ, στον δεύτερο πυλώνα επεκτείνουμε αυτή την αυτονομία σε συστήματα πολλαπλών ρομπότ, επικεντρώνοντας την προσοχή μας στη συνεργατική συμπεριφορά, όπου τα ΣμηΕΑ λειτουργούν σε σμήνη. Στα πλαίσια της χρήσης πολλαπλών ΣμηΕΑ, στόχος μας είναι όχι μόνο να δημιουργήσουμε ασφαλείς και χωρίς συγκρούσεις διαδρομές, αλλά και να βελτιστοποιήσουμε την κατανάλωση ενέργειας και να μειώσουμε τη διάρκεια της αποστολής. Από τη φύση του προβλήματος, η αξιοποίηση πολλαπλών ρομπότ μπορεί να προσφέρει σημαντικά οφέλη όσον αφορά το χρόνο και την ενέργεια που απαιτούνται για να καλυφθεί μια περιοχή. Ωστόσο, για να αξιοποιηθεί πλήρως το δυναμικό των μη επανδρωμένων οχημάτων, μια προσέγγιση σχεδιασμού διαδρομών κάλυψης για πολλαπλά ρομπότ πρέπει να ενσωματώνει χαρακτηριστικά που προάγουν τη συνολική αποδοτικότητα ως προς των χρόνο πτήσης και κατανάλωσης ενέργειας. Στο Κεφάλαιο \ref{ch:mCPP}, εισάγουμε τη συνεργατική λήψη αποφάσεων μέσω μιας μεθόδου βελτιστοποίησης που μεγιστοποιεί την αποδοτικότητα των αποστολών πολλαπλών ρομπότ, ενσωματώνοντας εκ των προτέρων τη γνώση του περιβάλλοντος και τους επιχειρησιακούς περιορισμούς, δηλαδή τον μέγιστο επιχειρησιακό χρόνο και την υπολειπόμενη μπαταρία των διαθέσιμων ρομπότ. Η προσθήκη ευφυΐας σε αυτή τη φάση προκύπτει από τη βελτιστοποίηση διαφόρων επιχειρησιακών παραμέτρων, όπως τα μήκη των διαδρομών, ο αριθμός των στροφών, οι επαναληπτικές επισκέψεις σε περιοχές που έχουν ήδη καλυφθεί και οι θέσεις εκκίνησης των ρομπότ εντός της επιχειρησιακής περιοχής. Αυτή η πρόοδος από την αυτονομία ενός μόνο ρομπότ στην αυτονομία πολλαπλών, επιτρέπει τη δημιουργία όλο και πιο ευφυών ρομποτικών συστημάτων, καθώς προχωράμε στη βελτιστοποίηση της ομαδικής συμπεριφοράς σε περίπλοκα και σύνθετα περιβάλλοντα. Τέλος, ο τρίτος πυλώνας προχωρά ένα βήμα παραπέρα, ενσωματώνοντας την αυτονομία και την ευφυΐα σε ένα ενιαίο σύστημα για οποιαδήποτε ρομποτική πλατφόρμα. Σε αυτή τη φάση, μεταβαίνουμε από την ευφυΐα η οποία προοριζόταν για συγκεκριμένα καθήκοντα σε μια ευρύτερη, πιο ευέλικτη μορφή ευφυΐας, η οποία συνήθως αναφέρεται ως Δείκτης Ευφυΐας. Ο Δείκτης Ευφυΐας σε ρομποτικές πλατφόρμες αναφέρεται συνήθως στις γνωστικές ικανότητες ενός ρομποτικού συστήματος και στο επίπεδο της πολυπλοκότητάς του όσον αφορά την επίλυση προβλημάτων, τη μάθηση, την προσαρμοστικότητα και τη λήψη αποφάσεων. Ωστόσο, η ευφυΐα των ρομπότ ξεπερνά τις γνωστικές ικανότητες· απαιτεί μια λογική συνείδηση και την ικανότητα αλληλεπίδρασης με τους χρήστες, μεταφράζοντας τη φυσική γλώσσα των ανθρώπων σε μια λογική ακολουθία ρομποτικών ενεργειών που είναι τόσο φυσικά εφικτές όσο και συνεκτικές στον πραγματικό κόσμο. Στο Κεφάλαιο \ref{ch:robotiq}, παρουσιάζουμε ένα καινοτόμο σύστημα που ενδυναμώνει τα κινητά ρομπότ με δυνατότητες προγραμματισμού σε ανθρώπινο επίπεδο, επιτρέποντας τη απρόσκοπη επικοινωνία μέσω εντολών φυσικής γλώσσας με οποιοδήποτε Μεγάλο Γλωσσικό Μοντέλο. Βασισμένο σε ένα ρομποτικό λογισμικό, το προτεινόμενο σύστημα προσφέρει μια ευέλεκτη βιβλιοθήκη ελέγχου για ρομπότ με λειτουργίες ελέγχου που επικεντρώνονται στην πλοήγηση, τον χειρισμό, την αντίληψη, τον εντοπισμό θέσης και την αλληλεπίδραση ανθρώπου-ρομπότ, διευκολύνοντας την ενσωμάτωση ευφυΐας σε διάφορες ρομποτικές πλατφόρμες. Η αποτελεσματικότητα των αναπτυγμένων μεθοδολογιών σε όλους τους πυλώνες επικυρώθηκε μέσω προσομοιωμένων και πειραματικών δοκιμών στον πραγματικό κόσμο. Ξεκινώντας από τον θεμελιώδη σχεδιασμό διαδρομών και φτάνοντας στην πλήρως αυτόνομη ανάπτυξη για κάλυψη σε γνωστά περιβάλλοντα, αυτή η διατριβή προχωρά προς την προσαρμοστική λήψη αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο για την εξερεύνηση σε μερικώς γνωστά περιβάλλοντα, επεκτείνεται στον συνεργατικό συντονισμό πολλών ρομπότ ενώ ενσωματώνει χαρακτηριστικά ενεργειακής απόδοσης και ολοκληρώνεται με ένα ενιαίο, έξυπνο πλαίσιο για την ενδυνάμωση των κινητών ρομπότ με ενσωματώντας την ανθρώπινη λογική. Οι αναπτυγμένες λύσεις είναι ευέλικτες και μπορούν να προσαρμοστούν σε ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών.