DUTRA, Teófilo Bezerra. Gradient-Based Steering for Vision-Based Crowd Simulation Algorithms. 2015. 122 f. Tese (Doutorado em Ciência da Computação)-Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2015. / Submitted by Vitor Campos (vitband@gmail.com) on 2016-09-28T21:38:15Z No. of bitstreams: 1 2015_tese_tfdutra.pdf: 18611468 bytes, checksum: efc5f80ee6b8df68191af2bca394a07a (MD5) / Approved for entry into archive by Jairo Viana (jairo@ufc.br) on 2016-09-28T22:54:58Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2015_tese_tfdutra.pdf: 18611468 bytes, checksum: efc5f80ee6b8df68191af2bca394a07a (MD5) / Made available in DSpace on 2016-09-28T22:54:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2015_tese_tfdutra.pdf: 18611468 bytes, checksum: efc5f80ee6b8df68191af2bca394a07a (MD5) Previous issue date: 2015 / Most recent crowd simulation algorithms equip agents with a synthetic vision component for steering. They offer promising perspectives by more realistically imitating the way humans navigate according to what they perceive of their environment. In this thesis, it is proposed a new perception/motion loop to steer agents along collision free trajectories that significantly improves the quality of vision-based crowd simulators. In contrast with previous solutions - which make agents avoid collisions in a purely reactive way - it is suggested exploring the full range of possible adaptations and to retain the locally optimal one. To this end, it is introduced a cost function, based on perceptual variables, which estimates an agent’s situation considering both the risks of future collision and a desired destination. It is then computed the partial derivatives of that function with respect to all possible motion adaptations. The agent adapts its motion to follow the steepest gradient. This thesis has thus two main contributions: the definition of a general purpose control scheme for steering synthetic vision-based agents; and the proposition of cost functions for evaluating the dangerousness of the current situation. Improvements are demonstrated in several cases. / Alguns dos algoritmos mais recentes para simulação de multidão equipam agentes com um sistema visual sintético para auxiliá-los em sua locomoção. Eles oferecem perspectivas promissoras ao imitarem de forma mais realista a forma como os humanos navegam de acordo com o que eles percebem do seu ambiente. Nesta tese, é proposto um novo laço de percepção/ação para dirigir agentes ao longo de trajetórias livres de colisões que melhoram significativamente a qualidade dos simuladores de multidão baseados em visão. Em contraste com abordagens anteriores - que fazem agentes evitarem colisões de maneira puramente reativa - é sugerida a exploração de toda gama de adaptações possíveis e a retenção da que for ótima localmente. Para isto, é introduzida uma função de custo, baseada em variáveis de percepção, que estima a situação atual do agente considerando tanto os riscos de futuras colisões como o destino desejado. São então computadas as derivadas parciais dessa função com respeito a todas adaptações de movimento possíveis. O agente adapta seu movimento de forma a seguir o gradiente descendente. Esta tese possui assim duas principais contribuições: a definição de um esquema de controle de propósito geral para a orientação de agentes baseados em visão sintética; e a proposição de funções de custo para avaliar o perigo da situação atual. As melhorias obtidas com o modelo são demonstradas em diversos casos.

Este trabalho propõe um sistema de manipulação robótica para interação física segura com objetos ou humanos em ambientes não estruturados. A proposta considera a execução de tarefas de manipulação e a prevenção e tratamento de colisões utilizando apenas uma lei de controle, o controle de impedância. A inovação científica consiste em um sistema multifuncional implementado com uma única lei de controle em contraste com os sistemas já existem que utilizam chaveamento entre controladores para cada diferente funcionalidade do sistema, e que apresentam diversas desvantagens como instabilidade e oscilações, aumento da complexidade de programação, entre outras. Inicialmente é proposto um planejador de manipulação e regrasping baseado na combinação de trajetórias suaves e na adaptação dos parâmetros de um controle de impedância em tempo de execução. A mudança da impedância para cada etapa é obtida pela modificação dos parâmetros de inércia, rigidez e amortecimento do controlador. A estabilidade desta mudança dinâmica é possível pela utilização de trajetórias suaves obtidas com planejador Squeezed Screw modificado, cujas trajetórias geradas são livres de descontinuidades na posição e na velocidade. Adicionalmente, a prevenção de colisões é realizada com o auxílio de campos potenciais de forças de repulsão formados pela análise de dados de um sistema de visão também proposto. Estes mesmos dados são utilizados para a construção de um mapa de impedâncias ao redor do objeto cuja finalidade é suavizar efeitos de colisões indesejadas. Experimentos com um robô de arquitetura aberta e com um sistema de visão de baixo custo foram realizados na execução tarefa de manipulação de referência para se avaliar o desempenho da metodologia proposta em diferentes condições de operação encontradas em ambientes não estruturados, como por exemplo: erros de medida de posição, de calibração, ocorrência de colisões, etc. A tarefa de manipulação eleita foi a reorientação em 60° de um objeto circular no plano. Os resultados obtidos nos experimentos mostram a capacidade do controle de impedância associado a trajetórias suaves de realizar a tarefa eleita segundo avaliação utilizando como métricas de desempenho a porcentagem de reorientação, que apresentou uma média de 80% mesmo na presença de erros de medida do sensor de visão e erros de determinação da posição do objeto. / Recent applications in various robotics areas consider interaction between robots and objects or humans in non-structured environments. Under these conditions, in addition to the desire of robots to be able to perform their main tasks, handling, navigation, rehabilitation, etc, it is also desired to prevent and properly handle possible unwanted collisions, whether with objects, with other robots, animals or humans. There are several proposed methods for avoidance, handling and reaction for collisions, however, a widely used strategy is the controller switching between different robot states. There are several drawbacks within this strategy: instability and oscillation, increased programming complexity and consequent increased failure risk, need for different sensors and consequent increase in cost, among others. This work proposes a system applied to the robotic manipulation which is based on only one control law, the impedance control, whose expected capacity is, further performing manipulation tasks, avoidance and handling of potential undesired collisions. It is initially proposed a manipulation planner based the combination of smooth trajectories and the adjustment of parameters an impedance control at runtime. The change of impedance for each phase is achieved by modifying the parameters: mass, spring and damping controller. The stability of this dynamic change is possible by using smooth trajectories obtained with a modified Squeezed Screw trajectory planner, whose paths are discontinuities free in the position and speed. Additionally, collision avoidance is achieved through potential fields the repulsive forces of formed by analysis of data vision. The same data is used to construct an impedance map surrounding the object which objective is collision handling. Experiments with an open architecture robot and a low cost vision system are carried out in the execution of a benchmark manipulation task to evaluate the proposal performance under different operating conditions found in unstructured environments, for example, position measurement errors, calibration problems, occurrence of collisions, among others.

Este trabalho propõe um sistema de manipulação robótica para interação física segura com objetos ou humanos em ambientes não estruturados. A proposta considera a execução de tarefas de manipulação e a prevenção e tratamento de colisões utilizando apenas uma lei de controle, o controle de impedância. A inovação científica consiste em um sistema multifuncional implementado com uma única lei de controle em contraste com os sistemas já existem que utilizam chaveamento entre controladores para cada diferente funcionalidade do sistema, e que apresentam diversas desvantagens como instabilidade e oscilações, aumento da complexidade de programação, entre outras. Inicialmente é proposto um planejador de manipulação e regrasping baseado na combinação de trajetórias suaves e na adaptação dos parâmetros de um controle de impedância em tempo de execução. A mudança da impedância para cada etapa é obtida pela modificação dos parâmetros de inércia, rigidez e amortecimento do controlador. A estabilidade desta mudança dinâmica é possível pela utilização de trajetórias suaves obtidas com planejador Squeezed Screw modificado, cujas trajetórias geradas são livres de descontinuidades na posição e na velocidade. Adicionalmente, a prevenção de colisões é realizada com o auxílio de campos potenciais de forças de repulsão formados pela análise de dados de um sistema de visão também proposto. Estes mesmos dados são utilizados para a construção de um mapa de impedâncias ao redor do objeto cuja finalidade é suavizar efeitos de colisões indesejadas. Experimentos com um robô de arquitetura aberta e com um sistema de visão de baixo custo foram realizados na execução tarefa de manipulação de referência para se avaliar o desempenho da metodologia proposta em diferentes condições de operação encontradas em ambientes não estruturados, como por exemplo: erros de medida de posição, de calibração, ocorrência de colisões, etc. A tarefa de manipulação eleita foi a reorientação em 60° de um objeto circular no plano. Os resultados obtidos nos experimentos mostram a capacidade do controle de impedância associado a trajetórias suaves de realizar a tarefa eleita segundo avaliação utilizando como métricas de desempenho a porcentagem de reorientação, que apresentou uma média de 80% mesmo na presença de erros de medida do sensor de visão e erros de determinação da posição do objeto. / Recent applications in various robotics areas consider interaction between robots and objects or humans in non-structured environments. Under these conditions, in addition to the desire of robots to be able to perform their main tasks, handling, navigation, rehabilitation, etc, it is also desired to prevent and properly handle possible unwanted collisions, whether with objects, with other robots, animals or humans. There are several proposed methods for avoidance, handling and reaction for collisions, however, a widely used strategy is the controller switching between different robot states. There are several drawbacks within this strategy: instability and oscillation, increased programming complexity and consequent increased failure risk, need for different sensors and consequent increase in cost, among others. This work proposes a system applied to the robotic manipulation which is based on only one control law, the impedance control, whose expected capacity is, further performing manipulation tasks, avoidance and handling of potential undesired collisions. It is initially proposed a manipulation planner based the combination of smooth trajectories and the adjustment of parameters an impedance control at runtime. The change of impedance for each phase is achieved by modifying the parameters: mass, spring and damping controller. The stability of this dynamic change is possible by using smooth trajectories obtained with a modified Squeezed Screw trajectory planner, whose paths are discontinuities free in the position and speed. Additionally, collision avoidance is achieved through potential fields the repulsive forces of formed by analysis of data vision. The same data is used to construct an impedance map surrounding the object which objective is collision handling. Experiments with an open architecture robot and a low cost vision system are carried out in the execution of a benchmark manipulation task to evaluate the proposal performance under different operating conditions found in unstructured environments, for example, position measurement errors, calibration problems, occurrence of collisions, among others.