dc.contributor |
Universidade Federal de Santa Catarina |
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dc.contributor.advisor |
Hübner, Jomi Fred |
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dc.contributor.author |
Silva, Gustavo Rezende |
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dc.date.accessioned |
2021-04-12T18:32:08Z |
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dc.date.available |
2021-04-12T18:32:08Z |
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dc.date.issued |
2020 |
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dc.identifier.other |
371560 |
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dc.identifier.uri |
https://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/221981 |
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dc.description |
Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2020. |
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dc.description.abstract |
Em sistemas multi agentes o principal processo responsável por obter informações sobre o ambiente é a percepção, geralmente este processo é realizado passivamente independente do estado interno do agente. Entretanto, principalmente quando inseridos em ambientes reais, um problema frequente é que os agentes têm percepção parcial do ambiente, não conseguindo perceber tudo aquilo que é necessário. Para contornar este problema, uma solução é ativamente realizar ações para perceber o que é de interesse do agente, ao invés de apenas perceber passivamente o que está disponível no ambiente, por exemplo, em um sistema de visão computacional, a câmera pode ser reposicionada para ter uma melhor visão de um objeto. Com isso, este trabalho tem como objetivo elaborar um modelo de percepção ativa integrado com o ciclo de raciocínio de agentes BDI. Ainda, um dos objetivos é testar a percepção ativa em ambientes os mais próximos de reais possíveis, em razão disso foi desenvolvido uma arquitetura embarcada que visa promover a utilização de agentes cognitivos em cooperação com o The Robotic Operating System para programar a inteligência de robôs. Foram realizados experimentos utilizando agentes BDI com ROS para comandar veículos aéreos não tripulados para analisar os benefícios e impactos de se utilizar agentes cognitivos e percepção ativa para programar a inteligência de robôs. |
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dc.description.abstract |
Abstract: In multi-agent systems the main process responsible for obtaining information about the environment is perception, generally this process is performed passively regardless of the agent's internal state. However, especially when inserted in real environments, a frequent problem is that agents have partial perception of the environment, failing to perceive everything that is necessary. To circumvent this problem, a solution is to actively take actions to perceive what is of interest to the agent, instead of just passively perceiving what is available in the environment, for example, in a computer vision system, the camera can be repositioned to have a better view of an object. Thus, this work aims to develop an active perception model integrated with the reasoning cycle of BDI agents. Also, one of the goals is to test active perception in environments as close to real as possible, for this reason, an embedded architecture was developed that aims to promote the use of cognitive agents in cooperation with The Robotic Operating System to program the intelligence of robots. Experiments were performed using BDI agents with ROS to command unmanned aerial vehicles to analyze the benefits and impacts of using cognitive agents and active perception to program robot intelligence. |
en |
dc.format.extent |
78 p.| il., tabs. |
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dc.language.iso |
eng |
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dc.subject.classification |
Engenharia de sistemas |
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dc.subject.classification |
Automação |
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dc.subject.classification |
Robótica |
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dc.subject.classification |
Drone |
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dc.subject.classification |
Sistemas multiagentes |
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dc.title |
Active perception within BDI agents reasoning cycle with applications in mobile robots |
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dc.type |
Dissertação (Mestrado) |
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dc.contributor.advisor-co |
Becker, Leandro Buss |
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