La Arquitectura del Modelo de Referencia 4D / RCS es un modelo de referencia para vehículos militares no tripulados sobre cómo se deben identificar y organizar sus componentes de software .
El 4D / RCS ha sido desarrollado por la División de Sistemas Inteligentes (ISD) del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) desde la década de 1980. [1]
Este modelo de referencia se basa en la arquitectura general del modelo de referencia del sistema de control en tiempo real (RCS) y se ha aplicado a muchos tipos de control de robots, incluido el control de vehículos autónomos. [2]
Descripción general
4D / RCS es una arquitectura de modelo de referencia que proporciona una base teórica para el diseño, ingeniería e integración de software de sistemas inteligentes para vehículos terrestres no tripulados . [3]
Según Balakirsky (2003) 4D / RCS es un ejemplo de arquitectura de agentes deliberativos . Estas arquitecturas "incluyen todos los sistemas que planean cumplir con el objetivo o la fecha límite futuros. En general, estos sistemas planifican un modelo del mundo en lugar de planificar directamente la salida del sensor procesada. Esto puede lograrse mediante sensores en tiempo real , información a priori , o una combinación de los dos para crear una imagen o instantánea del mundo que se utiliza para actualizar un modelo mundial ". [4] El curso de acción de una arquitectura de agente deliberativo se basa en el modelo mundial y el objetivo de la misión ordenada, ver imagen. Este objetivo "puede ser un estado de sistema dado o una ubicación física. Para cumplir con el objetivo, los sistemas de este tipo intentan calcular una ruta a través de un espacio multidimensional contenido en el mundo real". [4]
El 4D / RCS es una arquitectura deliberativa jerárquica, que "planifica hasta el nivel del subsistema para calcular los planes de un vehículo autónomo que circula sobre terreno accidentado. En este sistema, el modelo mundial contiene un diccionario precalculado de posibles trayectorias de vehículos conocido como Ego-graph , así como información del procesamiento del sensor en tiempo real. Las trayectorias se calculan en base a un conjunto discreto de posibles velocidades del vehículo y ángulos de dirección iniciales. Se garantiza que todas las trayectorias son dinámicamente correctas para la velocidad y el ángulo de dirección dados . Los sistemas funcionan según un ciclo de planificación fijo, y la información detectada se actualiza en el modelo mundial al comienzo del ciclo. Esta información de actualización incluye información sobre qué área está actualmente bajo observación de los sensores, dónde existen obstáculos detectados y vehículos. estado". [4]
Historia
La División de Sistemas Inteligentes (ISD) del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) ha estado desarrollando la arquitectura del modelo de referencia RCS durante más de 30 años. 4D / RCS es la versión más reciente de RCS desarrollada para el programa de vehículos terrestres no tripulados experimentales del Laboratorio de investigación del ejército. El 4D en 4D / RCS significa agregar tiempo como otra dimensión a cada nivel de la estructura de control jerárquica tridimensional (procesamiento de sensores, modelado del mundo, generación de comportamiento). ISD ha estudiado el uso de 4D / RCS en movilidad de defensa, transporte, grúas robóticas, fabricación y varias otras aplicaciones. [2]
4D / RCS integra la arquitectura del sistema de control en tiempo real (RCS) del NIST con el enfoque 4-D alemán ( Bundeswehr University of Munich ) de VaMoR para la visión dinámica de máquinas. Incorpora muchos conceptos desarrollados bajo los programas Demo I, Demo II y Demo III del Departamento de Defensa de EE. UU., Que demostraron niveles crecientes de autonomía de vehículos robóticos. La teoría incorporada en 4D / RCS se basa en gran medida en la psicología cognitiva, la semiótica, la neurociencia y la inteligencia artificial. [5]
Actualmente se están llevando a cabo tres esfuerzos militares financiados por el gobierno de los EE. UU. Conocidos como Demo I (Ejército de EE. UU.), Demo II (DARPA) y Demo III ( Ejército de EE. UU. ). La Demo III (2001) [6] demostró la capacidad de los vehículos terrestres no tripulados para navegar millas de terreno todoterreno difícil, evitando obstáculos como rocas y árboles. James Albus en NIST proporcionó el Sistema de control en tiempo real, que es un sistema de control jerárquico . No solo se controlaban vehículos individuales (por ejemplo, acelerador, dirección y freno), sino que los movimientos de grupos de vehículos se coordinaban automáticamente en respuesta a objetivos de alto nivel.
En 2002, se anunciaron las competiciones DARPA Grand Challenge . Las competencias DARPA de 2004 y 2005 permitieron a los equipos internacionales competir en carreras de vehículos totalmente autónomos en terrenos accidentados sin pavimentar y en un entorno suburbano no poblado. El desafío de DARPA de 2007 , el desafío urbano de DARPA, involucró automóviles autónomos que se conducían en un entorno urbano.
Bloques de construcción 4D / RCS
La arquitectura 4D / RCS se caracteriza por un nodo de control genérico en todos los niveles de control jerárquico . Los niveles jerárquicos 4D / RCS son escalables para facilitar sistemas de cualquier grado de complejidad. Cada nodo dentro de la jerarquía funciona como un controlador de circuito cerrado basado en modelos y orientado a objetivos . Cada nodo es capaz de aceptar y descomponer comandos de tareas con objetivos en acciones que cumplen los objetivos de la tarea a pesar de condiciones inesperadas y perturbaciones dinámicas en el mundo. [2]
Jerarquía 4D / RCS
4D / RCS prescribe un principio de control jerárquico que descompone los comandos de alto nivel en acciones que emplean actuadores y sensores físicos. La figura, por ejemplo, muestra un diagrama de bloques de alto nivel de una arquitectura de modelo de referencia 4D / RCS para un batallón teórico del Future Combat System (FCS). Los comandos fluyen hacia abajo en la jerarquía y la retroalimentación de estado y la información sensorial fluyen hacia arriba. Pueden ocurrir grandes cantidades de comunicación entre nodos en el mismo nivel, particularmente dentro del mismo subárbol del árbol de comandos: [5]
- En el nivel de servo : los comandos a los grupos de actuadores se descomponen en señales de control a los actuadores individuales.
- En el nivel primitivo : se coordinan múltiples grupos de actuadores y se tienen en cuenta las interacciones dinámicas entre los grupos de actuadores.
- A nivel de subsistema : todos los componentes dentro de un subsistema completo están coordinados y la planificación toma en consideración cuestiones como la evitación de obstáculos y el control de la mirada.
- A nivel de vehículo : todos los subsistemas dentro de un vehículo completo están coordinados para generar comportamientos tácticos.
- A nivel de Sección : Se coordinan múltiples vehículos para generar comportamientos tácticos conjuntos.
- A nivel de pelotón : se coordinan varias secciones que contienen un total de 10 o más vehículos de diferentes tipos para generar tácticas de pelotón.
- A nivel de empresa : se coordinan varios pelotones que contienen un total de 40 o más vehículos de diferentes tipos para generar tácticas de empresa.
- A nivel de Batallón : Se coordinan múltiples compañías que contienen un total de 160 o más vehículos de diferentes tipos para generar tácticas de batallón.
En todos los niveles, los comandos de tareas se descomponen en trabajos para las unidades de nivel inferior y se generan horarios coordinados para los subordinados. En todos los niveles, la comunicación entre pares permite acciones coordinadas. En todos los niveles, la retroalimentación de los niveles inferiores se utiliza para realizar un ciclo de subtareas y compensar las desviaciones de las situaciones planificadas. [5]
Lazo de control 4D / RCS
En el corazón del circuito de control a través de cada nodo se encuentra el modelo mundial, que proporciona al nodo un modelo interno del mundo externo. El modelo mundial proporciona un sitio para la fusión de datos, actúa como un amortiguador entre la percepción y el comportamiento, y apoya tanto el procesamiento sensorial como la generación del comportamiento. [2] En la figura se muestra un diagrama de alto nivel de la estructura interna del modelo mundial y el sistema de juicio de valor. Dentro de la base de datos de conocimiento, la información icónica (imágenes y mapas) está vinculada entre sí y con información simbólica (entidades y eventos). Las situaciones y relaciones entre entidades, eventos, imágenes y mapas se representan mediante punteros. Los indicadores que vinculan estructuras de datos simbólicos entre sí forman redes sintácticas, semánticas, causales y situacionales. Los indicadores que vinculan estructuras de datos simbólicos con regiones en imágenes y mapas proporcionan una base de símbolos y permiten que el modelo mundial proyecte su comprensión de la realidad en el mundo físico. [2]
El procesamiento sensorial realiza las funciones de creación de ventanas, agrupación, cálculo, estimación y clasificación en la entrada de los sensores. El modelado mundial mantiene el conocimiento en forma de imágenes, mapas, entidades y eventos con estados, atributos y valores. Las relaciones entre imágenes, mapas, entidades y eventos se definen mediante punteros. Estas relaciones incluyen pertenencia a clases, ontologías, situaciones y herencia. El juicio de valor proporciona criterios para la toma de decisiones. La generación de comportamiento es responsable de la planificación y ejecución de comportamientos. [5]
Nodos computacionales
Los nodos 4D / RCS tienen una estructura interna como se muestra en la figura. Dentro de cada nodo normalmente hay cuatro elementos o procesos funcionales: [5]
- generación de comportamiento,
- modelado mundial,
- procesamiento sensorial, y
- juicio de valor.
También hay una base de datos de conocimiento que representa la mejor estimación del nodo del estado del mundo en el rango y la resolución que son apropiados para las decisiones de comportamiento que son responsabilidad de ese nodo.
Estos están respaldados por una base de datos de conocimientos y un sistema de comunicación que interconecta los procesos funcionales y la base de datos de conocimientos. Cada elemento funcional del nodo puede tener una interfaz de operador. Las conexiones a la interfaz del operador permiten que un operador humano introduzca comandos, anule o modifique el comportamiento del sistema, realice varios tipos de teleoperación , cambie los modos de control (por ejemplo, automático, teleoperación, paso único, pausa) y observe los valores. de variables de estado, imágenes, mapas y atributos de entidad. La interfaz del operador también se puede utilizar para programación, depuración y mantenimiento. [5]
Cinco niveles de la arquitectura
La figura es una vista jerárquica computacional de los primeros cinco niveles en la cadena de mando que contiene el Subsistema de Movilidad Autónoma en la arquitectura 4D / RCS desarrollada para la Demo III. A la derecha de la figura, Behavior Generation (que consta de Planificador y Ejecutor) descompone los comandos de misión de alto nivel en acciones de bajo nivel. El texto dentro del Planificador en cada nivel indica el horizonte de planificación en ese nivel. [5]
En el centro de la figura, cada mapa tiene un alcance y una resolución apropiados para la planificación de rutas en su nivel. En cada nivel, hay estructuras de datos simbólicos e imágenes segmentadas con regiones etiquetadas que describen entidades, eventos y situaciones que son relevantes para las decisiones que deben tomarse en ese nivel. A la izquierda hay una jerarquía de procesamiento sensorial que extrae información del flujo de datos sensoriales que se necesita para mantener actualizada y precisa la base de datos de conocimiento del modelo mundial. [5]
El nivel inferior (Servo) no tiene representación de mapa. El nivel de servo se ocupa de la dinámica del actuador y reacciona a la retroalimentación sensorial de los sensores del actuador. El mapa de nivel Primitivo tiene un alcance de 5 m con una resolución de 4 cm. Esto permite que el vehículo realice pequeñas correcciones en la trayectoria para evitar baches y baches durante el horizonte de planificación de 500 ms del nivel Primitivo. El nivel Primitive también utiliza datos del acelerómetro para controlar la dinámica del vehículo y evitar vuelcos durante la conducción a alta velocidad. [5]
En todos los niveles, los planificadores 4D / RCS están diseñados para generar nuevos planes mucho antes de que los planes actuales se vuelvan obsoletos. Por lo tanto, la acción siempre tiene lugar en el contexto de un plan reciente, y la retroalimentación a través de los ejecutores cierra los lazos de control reactivos utilizando parámetros de control seleccionados recientemente. Para satisfacer las demandas de los entornos dinámicos del campo de batalla, la arquitectura 4D / RCS especifica que la replanificación debe ocurrir dentro de aproximadamente una décima parte del horizonte de planificación en cada nivel. [5]
Interacciones entre nodos dentro de una jerarquía
El procesamiento sensorial y la generación de comportamiento son procesos jerárquicos y ambos están integrados en los nodos que forman la jerarquía organizativa 4D / RCS. Sin embargo, las jerarquías SP y BG son de naturaleza bastante diferente y no están directamente acopladas. La generación de comportamientos es una jerarquía basada en la descomposición de tareas y la asignación de tareas a unidades operativas. El procesamiento sensorial es una jerarquía basada en la agrupación de señales y píxeles en entidades y eventos. En 4D / RCS, las jerarquías de procesamiento sensorial y generación de comportamiento están separadas por una jerarquía de procesos de modelado mundial. La jerarquía de WM proporciona un búfer entre las jerarquías de SP y BG con interfaces para ambas. [5]
Criticas
Ha habido importantes críticas a esta forma arquitectónica, según Balakirsky (2003) debido a que "la planificación se realiza sobre un modelo del mundo más que sobre el mundo real, y la complejidad de la computación de grandes planos ... Dado que el mundo no es estático, y puede cambiar durante este retraso de tiempo que se produce entre la detección, la concepción del plan y la ejecución final, se ha puesto en duda la validación de los planes calculados ". [4]
Referencias
Este artículo incorpora material de dominio público del sitio web del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología https://www.nist.gov .
- ^ Danil Prokhorov (2008) Inteligencia computacional en aplicaciones automotrices . pag. 315
- ^ a b c d e Albus, JS et al. (2006). " Aprendizaje en un Sistema de Control Jerárquico: 4D / RCS en el Programa DARPA LAGR ". NIST 26 de junio de 2006. en: ICINCO 06 - Congreso Internacional de Control, Automatización y Robótica, Setúbal, Portugal, agosto de 2006
- ^ Douglas Whitney Gage (2004). Robots móviles XVII: 26-28 de octubre de 2004, Filadelfia, Pensilvania, EE . UU . Sociedad de Ingenieros de Instrumentación Fotoóptica. página 35.
- ^ a b c d S.B. Balakirsky (2003). Un marco para la planificación con gráficos creados de forma incremental en espacios de problemas atribuidos . IOS Press. ISBN 1-58603-370-0 . p.10-11.
- ^ a b c d e f g h i j k Albus et al. (2002). 4D-RCS Una arquitectura de modelo de referencia para sistemas de vehículos no tripulados Versión 2.0 . Instituto Nacional de Estándares y Tecnología, Gaithersburg, Maryland 20899 Agosto de 2002.
- ^ Albus, JA (2002). "Arquitectura del modelo de referencia 4-D / RCS para vehículos terrestres no tripulados" (PDF) . Proc. del Simposio sobre Sensores, Simulaciones y Controles Aeroespaciales / de Defensa . Orlando, FL. Archivado desde el original (PDF) el 25 de julio de 2004.
Otras lecturas
- Albus, JS (1988). Descripción del sistema y arquitectura de diseño para múltiples vehículos submarinos autónomos . NISTTN 1251, Instituto Nacional de Estándares y Tecnología, Gaithersburg, MD, septiembre de 1988
- James S. Albus (2002). " 4D / RCS una arquitectura de modelo de referencia para vehículos terrestres no tripulados inteligentes ". En: Actas del 16º Simposio Internacional Anual de SPIE sobre Sensores, Simulaciones y Controles Aeroespaciales / de Defensa, Orlando, FL, 1 al 5 de abril de 2002 .
- James Albus y col. (2002). 4D / RCS: una arquitectura de modelo de referencia para sistemas de vehículos no tripulados Versión 2.2. NIST Agosto de 2002
enlaces externos
- RCS Arquitectura de sistemas de control en tiempo real Página de inicio de NIST