Controlo e representações para tarefas de colaboração humano-robô

Abstract

Nesta Tese foi desenvolvida uma arquitectura de controlo cognitiva que permite a um robô trabalhar em conjunto com um humano, tendo sido escolhida como tarefa de validação a construção cooperativa de objectos. A arquitectura de controlo é inspirada pelas mais recentes investigações a nível teórico e experimental sobre os mecanismos neuro-cognitivos, que se acredita estarem na base de tarefas cooperativas entre humanos. A arquitectura de controlo do robô implementa a coordenação de acções e objectivos como um processo dinâmico que integra o contexto, o conhecimento da tarefa e os resultados previstos do comportamento motor do humano. É formalizada através de um sistema acoplado de Campos Dinâmicos Neuronais que representam uma rede distribuída de populações neuronais interligadas com funcionalidades específicas. O uso de Campos dinâmicos neuronais possibilita adicionar capacidades cognitivas ao robô (e.g. decisão mesmo perante informação incompleta, ambígua ou ruidosa, antecipação, capacidade de inferir intenções e entender acções do outro agente), permitindo que o seu comportamento não seja apenas gerado em reacção à informação sensorial adquirida. O robô usado nesta Tese é antropomórfico, sendo constituído por um braço manipulador de sete graus de liberdade com uma mão robótica, e um sistema de visão stereo, montados num torso estático. Foi ainda adicionado um sistema de síntese de fala e outro de reconhecimento. A validação da arquitectura de controlo cognitiva foi realizada em duas tarefas de construção, onde o robô e um humano constroem objectos. Na primeira tarefa a equipa tem que construir um modelo de um Toy Vehicle, e na segunda tarefa tem que construir um de quatro objectos com peças do Baufix TM. Nestas tarefas é possível verificar que o robô é capaz de percepcionar e inferir as acções/intenções do humano, e deste modo seleccionar a acção complementar a realizar. O robô é ainda capaz de monitorizar conflitos/erros realizados pelo humano, bem como erros que ele próprio realize.

This thesis proposes a cognitive control architecture for human-robot interaction, which has been validated through a cooperative construction task. The control architecture is inspired by recent theoretical and experimental research on the neuro-cognitive mechanisms that support joint action in humans. The robot control architecture implements the joint coordination of actions and goals as a dynamic process that integrates contextual cues, shared task knowledge and the predicted outcome of the user's motor behaviour. It is formalized by a coupled system of dynamic neural fields representing a distributed network of local but connected neural populations with specific functionalities. The use of dynamic neural fields endows the robot with cognitive abilities (e.g. decision making even with incomplete, ambiguous or noisy information, anticipation, the ability to infer intentions and understand the other agents' actions), allowing a behaviour that is more than the simple reaction to the acquired sensory information. An anthropomorphic robot is used in this work, composed by a seven degrees of freedom manipulator arm with a dexterous gripper mounted on a static torso, and a stereo vision system. It is also equipped with a speech synthesis and recognition system. The validation of the cognitive control architecture was conducted in two joint construction tasks, where the robot and a human build several target objects from their component parts. In the first task the team has to build a Toy Vehicle model, and in the second, to build one of four objects with Baufix TM pieces. In these tasks one can verify that the robot is able to perceive and infer the actions/intentions of human, and therefore select its own, and most appropriate, action to perform. The robot is still able to monitor conflicts/errors performed by the human, and errors performed by itself.