Utilização de redes neurais de Spikes para tarefas de navegação de agentes robóticos autônomos

AUTOR(ES)
FONTE

IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

17/03/2011

RESUMO

Detectar e prevenir possíveis colisões é um dos aspectos mais importantes na robótica móvel. Esta tarefa, embora aparente facilidade quando executada por seres vivos, mantêm sua dificuldade quando modelada e executada por agentes robóticos autônomos. Além disso, roboticistas e pesquisadores têm sempre encontrado na natureza uma fonte inesgotável de inspiração. Muitas vezes a robótica é utilizada para investigar questões abertas da neurociência e ciência cognitiva, pois ela é capaz de sujeitar hipóteses a rigorosos testes no mundo real, aperfeiçoando novos mecanismos que poderão ser utilizados em futuros sistemas de navegação. Com o aumento do foco sobre a neurociência computacional nos últimos anos, uma nova variedade de modelos e algoritmos bioinspirados têm surgido na literatura específica, como é o caso das Redes Neurais de Spikes (Spiking Neural Networks - SNN). Tais modelos neurais incrementam o realismo biológico de suas unidades computacionais utilizando spikes individuais, permitindo incorporar informações espaco-temporais nos processos de comunicação e computação, como neurônios reais fazem. O objetivo do presente trabalho é empregar uma SNN no tratamento (e prevenção) de colisões com obstáculos em um ambiente desconhecido (obsctacle avoidance).O algoritmo de aprendizado bioinspirado de plasticidade sináptica dependente de tempo de spike (spike-timing-dependent plasticity - STDP) é incluído na SNN para fazer com que o sistema seja capaz de aprender com as respostas dos estímulos externos e guiar a navegação do robô através do ambiente. Baseado no conhecimento adquirido ao longo do tempo durante as simulações, o robô aprendeu a utilizar as informacoes externas captadas e descreveu trajetórias livre de colisões. A distância em que os movimentos evasivos são realizados também cresce consideravelmente com o tempo, indicando que o robô executa uma navegação segura. Durante as experimentações utilizou-se o kit de robótica Lego Mindstorms NXT. A prototipação e implementação do modelo foi feita utilizando-se o framework para robótica Microsoft Robotics Developer Studio (MRDS), que além de proporcionar um ambiente virtual para simulações, fornece recursos para à programação de diversos tipos de hardware, incluso o NXT.

ASSUNTO(S)

robótica redes neurais (computação) navegação de robôs móveis neurônios biológicos sistemas de controle redes neurais (neurobiologia) artificial neural networks mobile robot navigation neurons robotics control systems neural networks (neurobiology)

Documentos Relacionados