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Incremental Evolution of Robot Controllers for a Highly Integrated Task

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IncrementalEvolutionofRobotControllersforaHighlyIntegratedTask

AndersLyhneChristensenandMarcoDorigoIRIDIA,CoDE,Universit´eLibredeBruxelles,50,Av.Franklin.RooseveltCP194/6,1050Bruxelles,Belgiumalyhne@iridia.ulb.ac.be,mdorigo@ulb.ac.be

Abstract.Inthispaperweapplyincrementalevolutionforautomaticsynthesisofneuralnetworkcontrollersforagroupofphysicallycon-nectedmobilerobotscalleds-bots.Therobotsshouldbeabletosafelyandcooperativelyperformphototaxisinanarenacontainingholes.Weexperimentwithtwoapproachestoincrementalevolution,namelybehav-ioraldecompositionandenvironmentalcomplexityincrease.Ourresultsarecomparedwithresultsobtainedinapreviousstudywhereseveralnon-incrementalevolutionaryalgorithmsweretestedandinwhichtheevolvedcontrollerswereshowntotransfersuccessfullytorealrobots.Surprisingly,noneoftheincrementalevolutionarystrategiesperformsanybetterthanthenon-incrementalapproach.Wediscussthemainrea-sonsforthisandwhyitcanbedifficulttoapplyincrementalevolutionsuccessfullyinhighlyintegratedtasks.

1IntroductionAutomaticsynthesisofrobotcontrollersisaninterestingfield,whichislikelytosomedaycontributesignificantlytotheadvancementandadoptionofrobotsbyindustryandthegeneralpublic.Techniquessuchasartificialevolutionofcontrollersforautonomousrobotscanfreeusfromhavingtounderstandeverydetailrelatedtomappingsensoryinputstoactuatoroutputs.Instead,wecanfocusonmorehigh-levelaspectsinordertoobtainacontrollercapableofsolvingagiventask.Aroboticssetupwhereartificialevolutioncanbeappliedusuallystartsoffwithoneormorerobotsandsometask.Afitnessfunctionisdefined,which,givenabehavior,assignsanumberreflectingthegoodnessofthatbehaviorwithrespecttothetask.Anevolutionaryalgorithmisthenusedtofindanappropriatecontroller.Thecontrollersthemselvesmayconsistofrulesets,decisiontreesorsimilar,butithasbecomecommontouseartificialneuralnetworks(ANNs)duetotheirversatilityandtolerancetonoisysensoryinput.IfthecontrollerisrepresentedasanANN,anevolutionaryalgorithmcanbeemployedtooptimizetheweights,andpossiblythemorphology,ofthenetwork.Solutionsfoundinthiswaycanexploitsubtleenvironmentalfeaturesastheyareperceivedthroughtherobot’ssensors.Therefore,artificialevolutionmightnotonlybeatime-saving

S.Nolfietal.(Eds.):SAB2006,LNAI4095,pp.473–484,2006.c󰀁Springer-VerlagBerlinHeidelberg2006474A.L.ChristensenandM.Dorigoapproachforsynthesizingcontrollers:bettercontrollersthanthosehand-craftedbyhumandeveloperscanbeobtainedinsomecases[1].Thefieldinwhichevolutionarytechniquesareappliedinordertodeveloproboticshardwareand/orsoftwareiscalledevolutionaryrobotics.Onedirectionofstudiesinthisfieldisconcernedwithcognitivescienceandpsychology[2],whileanotherdirectionfocusesontheuseofevolutionarytechniquesasanen-gineeringtool.Ourinterestfallsinthelattercategory.Wefocusonthefeasibil-ityandefficiencyofdifferentapproachestoautomaticsynthesisofcontrollers.Hence,ourobjectiveistofindevolutionarysetupsthatfrequentlyproducecon-trollerscapableofsolvingagiventask.Thetaskweareconcernedwithistheevolutionofcontrollersforanumberofautonomousmobilerobotscalleds-bots[3].Eachs-bothasavarietyofsensorsandactuators.Amongthese,particularlyimportantisthegripper,whichenablesmultiplerobotstophysicallyconnectandformanartifactcalledaswarm-bot.Inswarm-botformationeachs-botmaintainsautonomouscontrol.Ourobjectiveistoobtaincontrollersforagroupofreals-bots,inswarm-botformation,thatallowthemtosafelynavigatethroughanarenacontainingholes.Thetargetlocationisindicatedbyalightsource.Inourpreviousworkwemanagedtoevolvecontrollersforthecombinedpho-totaxisandhole-avoidancetaskinsimulation,andweshowedthatthecontrollerscouldbetransferredsuccessfullytorealrobots[4].Inthatworkwealsocomparedtheperformanceofvariousnon-incrementalevolutionaryalgorithms:genetical-gorithms[5,6],(μ,λ)evolutionarystrategies[7],andcooperativecoevolutionarygeneticalgorithms[8,9].Wefoundthatthe(μ,λ)evolutionarystrategyingen-eralout-performedtheotherevolutionaryalgorithmswithrespecttothenumberandqualityofthesuccessfulsolutionsfound.Furthermore,wetestedanumberofANNstructuresandfoundthatamultilayerperceptronwithahiddenlayeroftwoneuronsissufficienttorepresentsuccessfulsolutionsthatcanbetrans-ferredtorealrobots.Forthestudypresentedinthispaper,weusetheneuralnetworktopology,thefitnessfunctioncomponents,andthe(μ,λ)evolutionarystrategy,whichwepreviouslyfoundbethehighestperformingwhileresultingintransferablecontrollers[4],[10].Inthefollowingsectionwediscusswhatincrementalevolutionisandprovideexamplesofstudiesinwhichthistechniquehasbeenappliedinthefieldofau-tonomousrobots.ThetaskandtherobotichardwareareexplainedinSection3and4.OurapproachandexperimentalsetupisdiscussedinSection5.InSec-tion6,ourresultsarepresented,discussed,andcomparedtoresultsobtainedinourpreviouswork.

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Advanced Robotics and Automation

Advanced Robotics and Automation

Advanced Robotics and Automation The field of advanced robotics and automation is rapidly evolving, with new technologies and applications being developed at a fast pace. From industrial robots to autonomous vehicles, these advancements are reshaping the way we work, live, and interact with the world around us. While the benefits of robotics and automation are undeniable, there are also concerns about the potential impact on jobs, privacy, and even ethical considerations. One perspective on advanced robotics and automation is the positive impact it can have on efficiency and productivity. By automating repetitive tasks, robots can free up human workers to focus on more complex and creative tasks. This can lead to increased productivity, cost savings, and even improved safety in hazardous environments. For example, in manufacturing, robots can work around the clock without the need for breaks or rest, leading to a more efficient production process. Another perspective to consider is the potential job displacement that may result from increased automation. As robots become more advanced and capable of performing a wider range of tasks, there is a concern that many jobs currently performed by humans could be replaced by machines. This could lead to unemployment and economic instability for those who are not able to transition to new roles that require more specialized skills. It is important for policymakers and businesses to consider the impact of automation on the workforce and to implement strategies to retrain workers for new roles. In addition to job displacement, there are also concerns about the ethical implications of advanced robotics and automation. As robots become more autonomous and intelligent, there is a risk of them making decisions that could harm humans or violate ethical norms. For example, in the case of autonomous vehicles, there are questions about who is responsible in the event of an accident – the manufacturer, the programmer, or the machine itself. It is important for developers and policymakers to consider these ethical dilemmas and to establish guidelines for the responsible use of robotics and automation. Privacy is another important consideration when it comes to advanced robotics and automation. As robots become more integrated into our daily lives, there is a risk of them collecting and storing sensitive personal data without our consent. This data could be used for targeted advertising, surveillance, or even identity theft. Itis crucial for developers to prioritize data security and privacy protections in the design and implementation of robotic systems to ensure that user information is safeguarded. Despite these concerns, there is no doubt that advanced robotics and automation have the potential to improve our quality of life in many ways. From healthcare to agriculture, robots can help us perform tasks more efficiently and accurately than ever before. By embracing these technologies responsibly and ethically, we can harness their full potential to create a better future for all. It is up to us as a society to ensure that robots and automation are used for the greater good and to address any challenges that may arise along the way.。

专业英语

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高性能人形化微型机器人的硬件设计摘要：本文对设计高性能微型机器人的技术可靠性进行了讨论。

虽然体积小，重量轻型的人形机器人在进行大加速度和反应能力的实验时更加安全和顺利，但是建立一个复杂的微型人形的身体系统仍然是一个具有挑战性的问题。

同时要求扩大运动范围，更高的刚性，降低的电子设备和电路的脆弱性，以及较不敏感的电线应满足在有限的空间。

为克服困难，我们建议联合机械模块化结构，并装备一个集中电控单元，涉及PC板，传感装置，信号处理器，通信板，和功率放大器。

由于机械模块和集中单元的发展，作制作出了两个小型人形机器人。

关键词：微型拟人化机器人；机械设计；系统设计1. 简介机器人技术进步引起了人们对日常生活中的机器人的实际应用讨论。

而人形机器人由于其体型和人类相似更加引起人们的关注。

对人形机器人的研究是几年来机器人研究领域的重点。

甚至当我们讨论移动性问题时，由于强非线性动态的机器人使得我们面临许多挑战。

一个超过一米多高的人形机器人仍然会威胁到进行敏捷运动控制试验的研究人员的安全，因此拥有安全的人形机器人进行实验是十分必要的，特别是对高流动性的进一步研究尤其重要。

动态模拟是一种替代解决这一问题的方案。

许多制造有效人形模拟器的工程正在进行。

更加逼真的仿真技术的进步，以及对现实世界的更多的特征细节描述是必要的。

然而在系统被开发之前，精细的仿真无法提供精确的结果这是一对矛盾，因为精细的仿真只有在系统开发之后才能变得可利用。

几乎没有必要说，只有在试验研究中才能对现实世界的不确定性进行处理，并且很难考虑仿真。

一个微型的人形机器人允许更高的加速度和涉及大型安全和顺畅流动性影响的实验研究条件。

建立一个复杂程度相似的尺寸完全相同的人形机器人系统是十分困难的。

同步运动对宽度运动范围的做出要求以避免自我碰撞，高坚硬度，低脆弱的电路及用电设备，电线对可靠性不敏感，最重要的性能是能够满足有限的空间。

曾经有过几次制造小型轻型机器人的尝试，远程脑机器人的提法将机器人分解为躯体以及相当重量的计算机。

基于单位四元数的机器人多姿态可控的插补算法

基于单位四元数的机器人多姿态可控的插补算法

基 于单 位 四 元数 的机 器人 多姿 态可 控 的插 补 算 法
基于单位四元数的机器人多姿态可控的插补算法
Ｃｏ ｎ ｔ ｒ ｏ ｌ ｌ ａ ｂ ｌ ｅ Ｍｕ ｌ ｔ ｉ － ｏ ｒ ｉ ｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｐ ｏ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ａｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｆ ｏ ｒ Ｒ ｏ ｂ ｏ ｔ Ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｕｎ ｉ ｔ Ｑｕ ａ ｔ ｅ ｒ ｎ ｉ ｏ ｎ
ａｒ ｃ ｓ ｅ ｇｍｅｎ ｔ ａｓ ｔ ｈ ｅ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｂ ｅｔ ｗｅ ｅｎ ｔ ｈ ｅ ｐｏ ｓ ｔ ｕ ｒ ｅｓ ｇｕ ａｒ ａｎ ｔ ｅ ｅｓ ｔ ｈｅ ｃ ｏｎ ｔ ｒ ｏｌ ｌ ａ ｂｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ｏｆ ａｎ ｇｕ ｌ ａ ｒ ｖ ｅ ｌ ｏ ｃｉ ｔ ｙ Ｉ ｎ ｔ ｈｉ ｓ ｐａ ｐｅｒ ， ｔ ｈ ｅ ａ ｒ ｃ ｔ ｒ ａｎ ｓ ｉ ｔ ｉ ｏｎ ｐ ｌ ａ ｎ ｉ ｓ ａｐｐ ｌ ｉ ｅｄ ｔ ｏ ＥＳＴＵＮ ＥＲ１ ６ ｅ ｘ ｐｅ ｒ ｉ ｍｅｎ ｔ ａｌ ｐｌ ａ ｔ ｆ ｏ ｒ ｍ． ｃｏ ｍ ｐａ ｒ ｅ ｄ ｗｉ ｔ ｈ ａ ｋ ｉ ｎ ｄ ｏ ｆ ｐａ ｒ ａ ｍｅ ｔ ｒ ｉ ｃ ｃｕ ｒ ｖ ｅ ｔ ｒ ａ ｎｓ ｉ ｔ ｉ ｏｎ ｐｌ ａ ｎ．
徐 超 ’ 徐 翔 鸣 ， ， （ １ 东南大学 自动化 学院， 江苏 南京 ２ １ ０ ０ ９ ６ ；
２ 复 杂工程 系统 测量 与控 制教 育部 重 点 实验 室 ， 江苏 南京 ２ １ ０ ０ ９ ６ ）
摘要 ： 为 有 效 解 决 目前 机 器人 工 具 手 多姿 态插 补 中的 角 速度 不 可控 问题 ， 提 出一 种 直 观 高效 的 多姿 态 插补 算 法 。 该 算 法 依 据 单位 四元 数 的物 理 意 义 ， 将 多姿 态插 补 问题 转 化 为 单 位 球 面 上 的 曲线 规 划 问题 ， 并 利 用 空 间 圆 弧段 作 为 姿 态 间 的过 渡
驱控一体化工业机器人控制系统研究及软件开发

驱控一体化工业机器人控制系统研究及软件开发

是一种高度自动化的生产工具，可以在各种制造业领域中发挥重 要作用。而控制系统则是工业机器人的大脑，它负责机器人的运动控制、位置监 测、故障诊断等功能。因此，开发一种高效、稳定、易用的控制系统软件对于提 高工业机器人的性能和生产效率具有重要意义。
一、背景和意义
三、软件功能
5、远程监控：通过无线网络连接，用户可以实时监控机器人的运行状态，并 进行远程控制。
四、使用步骤
四、使用步骤
1、安装软件：用户可以从卓一公司的官方网站下载安装包，按照提示进行安 装。
2、设备连接：将工业机器人与电脑通过专用线缆连接，并确保设备通电。
四、使用步骤
3、参数设置：打开软件，根据实际需要对各项参数进行设置。 4、程序编写：根据需要编写控制程序，实现对机器人的控制。
二、软件特点
2、灵活性：软件提供丰富的功能模块，用户可以根据实际需求进行选择和组 合，实现个性化的机器人控制。
二、软件特点
3、易用性：软件界面友好，操作简单，方便用户快速上手。 4、开放性：卓一工业机器人控制系统软件支持多种主流的工业机器人品牌和 型号，具有良好的兼容性。
三、软件功能
三、软件功能
驱控一体化工业机器人控制 系统研究及软件开发
01 引言
03 研究方法
目录
02 文献综述 04 参考内容
引言
引言
随着工业自动化的快速发展，工业机器人控制系统在生产过程中扮演着越来 越重要的角色。驱控一体化工业机器人控制系统作为一种先进的控制系统，将驱 动器和控制器集成在一起，具有结构紧凑、响应速度快、精度高等优点。本次演 示旨在探讨驱控
引言
一体化工业机器人控制系统的研究及软件开发，旨在提高工业机器人的性能 和可靠性。
文献综述