Articulo de referencia

Arquitectura del modelo de referencia 4D-RCS

Arquitectura del modelo de referencia 4D-RCS para un vehículo individual. Contiene múltiples capas de nodos computacionales, cada una con elementos de procesamiento sensorial, m...

Arquitectura del modelo de referencia 4D-RCS para un vehículo individual. Contiene múltiples capas de nodos computacionales, cada una con elementos de procesamiento sensorial, modelado del entorno, juicio de valor y generación de comportamiento.

La arquitectura del modelo de referencia 4D/RCS es un modelo de referencia para vehículos militares no tripulados que establece cómo deben identificarse y organizarse sus componentes de software .

El sistema 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, la ingeniería y la integración de software de sistemas inteligentes para vehículos terrestres no tripulados . [ 3 ]

Estructura fundamental de un bucle de control 4D/RCS.

Según Balakirsky (2003), 4D/RCS es un ejemplo de arquitectura de agente deliberativo . Estas arquitecturas "incluyen todos los sistemas que planean cumplir un objetivo o plazo futuro. En general, estos sistemas planifican sobre un modelo del mundo en lugar de hacerlo directamente sobre la salida procesada de los sensores. Esto puede lograrse mediante sensores en tiempo real , información a priori o una combinación de ambos para crear una imagen o instantánea del mundo que se utiliza para actualizar un modelo del mundo". [ 4 ] El curso de acción de una arquitectura de agente deliberativo se basa en el modelo del mundo y el objetivo de la misión encomendada (véase la imagen). Este objetivo "puede ser un estado del sistema o una ubicación física determinados. Para cumplir 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 de subsistema para calcular planes para un vehículo autónomo que circula por terrenos irregulares. En este sistema, el modelo del mundo contiene un diccionario precalculado de posibles trayectorias del vehículo, conocido como egografo, así como información del procesamiento de sensores en tiempo real. Las trayectorias se calculan en función de un conjunto discreto de posibles velocidades del vehículo y ángulos de dirección iniciales. Se garantiza que todas las trayectorias sean dinámicamente correctas para la velocidad y el ángulo de dirección dados. El sistema funciona bajo un ciclo de planificación fijo, y la información detectada se actualiza en el modelo del mundo al comienzo del ciclo. Esta información actualizada incluye información sobre el área que actualmente observan los sensores, la ubicación de los obstáculos detectados y el estado del vehículo". [ 4 ]

Historia

La División de Sistemas Inteligentes (ISD) del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST) lleva más de 30 años desarrollando la arquitectura del modelo de referencia RCS . 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 prefijo 4D en 4D/RCS indica la incorporación del tiempo como otra dimensión a cada nivel de la estructura de control jerárquica tridimensional (procesamiento de sensores, modelado del mundo, generación de comportamiento). La ISD ha estudiado el uso de 4D/RCS en movilidad de defensa, transporte, grúas robóticas, fabricación y otras aplicaciones. [ 2 ]

4D/RCS integra la arquitectura del Sistema de Control en Tiempo Real (RCS) del NIST con el enfoque VaMoRs 4-D alemán ( Universidad de la Bundeswehr de Múnich ) para la visión artificial dinámica. Incorpora muchos conceptos desarrollados en 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 que sustenta 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 proyectos militares financiados por el gobierno estadounidense, conocidos como Demo I (Ejército de EE. UU.), Demo II (DARPA) y Demo III ( Ejército de EE. UU .). Demo III (2001) [ 6 ] demostró la capacidad de los vehículos terrestres no tripulados para recorrer kilómetros de terreno accidentado, evitando obstáculos como rocas y árboles. James Albus, del NIST, proporcionó el Sistema de Control en Tiempo Real , un sistema de control jerárquico . No solo se controlaban los vehículos individualmente (por ejemplo, acelerador, dirección y freno), sino que también se coordinaban automáticamente los movimientos de grupos de vehículos en respuesta a objetivos de alto nivel.

En 2002 se anunciaron las competiciones DARPA Grand Challenge . Las competiciones DARPA de 2004 y 2005 permitieron a equipos internacionales competir en carreras de vehículos totalmente autónomos sobre terrenos accidentados sin pavimentar y en un entorno suburbano despoblado. El desafío DARPA de 2007 , el desafío urbano DARPA, consistió en la conducción de coches autónomos 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 jerárquicos . Los niveles jerárquicos de 4D/RCS son escalables para facilitar sistemas de cualquier grado de complejidad. Cada nodo dentro de la jerarquía funciona como un controlador de bucle cerrado , basado en modelos y orientado a objetivos . Cada nodo es capaz de aceptar y descomponer comandos de tareas con objetivos en acciones que logran dichos objetivos a pesar de condiciones inesperadas y perturbaciones dinámicas del entorno. [ 2 ]

Jerarquía 4D/RCS

Diagrama de bloques de alto nivel de una arquitectura típica de modelo de referencia 4D/RCS. UAV = Vehículo aéreo no tripulado, UARV = Vehículo de reconocimiento armado no tripulado, UGS = Sensores terrestres no tripulados.

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 hipotético del Sistema de Combate del Futuro (FCS). Los comandos fluyen hacia abajo en la jerarquía, y la retroalimentación de estado y la información sensorial fluyen hacia arriba. Puede producirse una gran cantidad de comunicación entre nodos del mismo nivel, particularmente dentro del mismo subárbol del árbol de comandos: [ 5 ]

  • A nivel de servomotor  : Las órdenes a los grupos de actuadores se descomponen en señales de control para cada actuador individual.
  • En el nivel primitivo  : se coordinan múltiples grupos de actuadores y se tienen en cuenta las interacciones dinámicas entre ellos.
  • A nivel de subsistema  : Todos los componentes dentro de un subsistema completo están coordinados, y la planificación tiene en cuenta aspectos como la evitación de obstáculos y el control de la mirada.
  • A nivel del vehículo  : Todos los subsistemas dentro de un vehículo completo están coordinados para generar comportamientos tácticos.
  • A nivel de sección  : Se coordinan varios vehículos para generar comportamientos tácticos conjuntos.
  • A nivel de pelotón  : Varias secciones que contienen un total de 10 o más vehículos de diferentes tipos se coordinan para generar tácticas de pelotón.
  • A nivel de compañía  : Se coordinan varios pelotones, compuestos en total por 40 o más vehículos de diferentes tipos, para generar tácticas de compañía.
  • A nivel de batallón  : Varias compañías, que contienen un total de 160 o más vehículos de diferentes tipos, se coordinan para generar tácticas de batallón.

En todos los niveles, las órdenes de tarea se descomponen en trabajos para las unidades de nivel inferior y se generan cronogramas 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 rotar las subtareas y compensar las desviaciones de las situaciones planificadas. [ 5 ]

Bucle de control 4D/RCS

Estructura interna básica del bucle de control 4D-RCS.

En el centro del bucle de control a través de cada nodo se encuentra el modelo del mundo, que proporciona al nodo un modelo interno del mundo externo. El modelo del mundo 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 de comportamiento. [ 2 ] En la figura se muestra un diagrama de alto nivel de la estructura interna del modelo del mundo 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 la información simbólica (entidades y eventos). Las situaciones y relaciones entre entidades, eventos, imágenes y mapas están representadas por punteros. Los punteros que vinculan estructuras de datos simbólicas entre sí forman redes sintácticas, semánticas, causales y situacionales. Los punteros que vinculan estructuras de datos simbólicas con regiones en imágenes y mapas proporcionan una base simbólica y permiten que el modelo del mundo proyecte su comprensión de la realidad en el mundo físico. [ 2 ]

El procesamiento sensorial realiza las funciones de segmentación, agrupación, cálculo, estimación y clasificación sobre la información proveniente de los sensores. El modelado del mundo 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 la 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 los comportamientos. [ 5 ]

Nodos computacionales

Estructura interna del nodo RCS.

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 ]

  1. generación de comportamiento,
  2. modelado mundial,
  3. procesamiento sensorial y
  4. juicio de valor.

También existe una base de datos de conocimiento que representa la mejor estimación que tiene el nodo sobre el estado del mundo, dentro del rango y la resolución adecuados para las decisiones de comportamiento que son responsabilidad de ese nodo.

Estos procesos se apoyan en una base de datos de conocimiento y un sistema de comunicación que interconecta los procesos funcionales con dicha base de datos. Cada elemento funcional del nodo puede tener una interfaz de operador. Las conexiones a la interfaz de operador permiten al operador humano introducir comandos, anular o modificar el comportamiento del sistema, realizar diversos tipos de teleoperación , cambiar los modos de control (p. ej., automático, teleoperación, paso a paso, pausa) y observar los valores de las variables de estado, imágenes, mapas y atributos de las entidades. La interfaz de operador también puede utilizarse para la programación, la depuración y el mantenimiento. [ 5 ]

Cinco niveles de la arquitectura

Cinco niveles de la arquitectura 4D/RCS para la Demo III.

La figura muestra una jerarquía computacional de los primeros cinco niveles de 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, la Generación de Comportamiento (compuesta por el Planificador y el 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 rango y una resolución adecuados para la planificación de rutas en su nivel. En cada nivel, hay estructuras de datos simbólicas e imágenes segmentadas con regiones etiquetadas que describen entidades, eventos y situaciones relevantes para las decisiones que deben tomarse en ese nivel. A la izquierda se encuentra una jerarquía de procesamiento sensorial que extrae información del flujo de datos sensoriales necesaria para mantener actualizada y precisa la base de datos de conocimiento del modelo del mundo. [ 5 ]

El nivel inferior (Servo) no tiene representación cartográfica. El nivel Servo gestiona la dinámica de los actuadores y reacciona a la retroalimentación sensorial de los sensores de los actuadores. El mapa del nivel Primitivo tiene un alcance de 5 m con una resolución de 4  cm. Esto permite al vehículo realizar pequeñas correcciones de trayectoria para evitar baches y surcos durante el horizonte de planificación de 500 ms del nivel Primitivo. El nivel Primitivo también utiliza datos del acelerómetro para controlar la dinámica del vehículo y prevenir 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 queden obsoletos. De este modo, la acción siempre se desarrolla en el contexto de un plan reciente, y la retroalimentación a través de los ejecutores cierra los bucles de control reactivos utilizando parámetros de control seleccionados recientemente. Para satisfacer las exigencias de entornos de campo de batalla dinámicos, la arquitectura 4D/RCS especifica que la replanificación debe producirse 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, ambos integrados en los nodos que conforman la jerarquía organizativa 4D/RCS. Sin embargo, las jerarquías SP y BG son de naturaleza muy diferente y no están directamente acopladas. La generación de comportamiento es una jerarquía basada en la descomposición de tareas y su asignación 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 del mundo. La jerarquía WM proporciona un búfer entre las jerarquías SP y BG con interfaces para ambas. [ 5 ]

Críticas

Según Balakirsky (2003), esta forma arquitectónica ha recibido importantes críticas debido a que "la planificación se realiza sobre un modelo del mundo en lugar de sobre el mundo real, y la complejidad del cálculo de planos extensos... Dado que el mundo no es estático y puede cambiar durante el lapso de tiempo que transcurre entre la detección, la concepción del plan y la ejecución final, se ha puesto en entredicho la validación de los planos calculados". [ 4 ]

Referencias

Dominio público Este artículo incorpora material de dominio público del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología.

  1. Danil Prokhorov (2008) Inteligencia computacional en aplicaciones automotrices . pág. 315
  2. 1 2 3 4 5 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 - Conferencia Internacional sobre Control, Automatización y Robótica, Setúbal, Portugal, agosto de 2006.
  3. 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.
  4. 1 2 3 4 S.B. Balakirsky (2003). Un marco para la planificación con grafos creados incrementalmente en espacios de problemas con atributos . IOS Press. ISBN 1-58603-370-0págs. 10-11.
  5. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 Albus et al. (2002). 4D-RCS 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.
  6. Albus, JA (2002). "Arquitectura de modelo de referencia 4-D/RCS para vehículos terrestres no tripulados" (PDF) . Actas del Simposio sobre Detección, Simulación y Control Aeroespacial/Defensa . Orlando, FL. Archivado del original (PDF) el 25 de julio de 2004.

Lecturas adicionales

  • 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 16.º Simposio Internacional Anual de la SPIE sobre Detección, Simulación y Control Aeroespacial/de Defensa, Orlando, FL, 1-5 de abril de 2002 .
  • James Albus et al. (2002). 4D/RCS: Arquitectura de modelo de referencia para sistemas de vehículos no tripulados, versión 2.2. NIST, agosto de 2002.
  • RCS Arquitectura de sistemas de control en tiempo real Página principal del NIST