A disseminação do uso de robôs na sociedade moderna é uma realidade. Do começo restrito às operações fabris como pintura e soldagem, até o início de seu uso nas residências, apenas algumas décadas se passaram. A robótica social é uma área de pesquisa que visa desenvolver modelos para que a interação direta de robôs com seres humanos ocorra de forma natural. Um dos fatores que compromete a rápida evolução da robótica social é a dificuldade em integrar sistemas cognitivos e robóticos, principalmente devido ao volume e complexidade da informação produzida por um mundo caótico repleto de dados sensoriais. Além disso, a existência de múltiplas configurações de robôs, com arquiteturas e interfaces distintas, dificulta a verificação e repetibilidade dos experimentos realizados pelos diversos grupos de pesquisa. Esta tese contribui para a evolução da robótica social ao definir uma arquitetura, denominada Cognitive Model Development Environment (CMDE) que simplifica a conexão entre sistemas cognitivos e robóticos. Essa conexão é formalizada com uma ontologia, denominada OntPercept, que modela a percepção do ambiente a partir de informações sensoriais captadas pelos sensores presentes no agente robótico. Nos últimos anos, diversas ontologias foram propostas para aplicações robóticas, mas elas não são genéricas o suficiente para atender completamente às necessidades das áreas de robótica e automação. A formalização oferecida pela OntPercept facilita o desenvolvimento, a reprodução e a comparação de experimentos associados a robótica social. A validação do sistema proposto ocorre com suporte do simulador Robot House Simulator (RHS), que fornece um ambiente onde, o agente robótico e o personagem humano podem interagir socialmente com níveis crescentes de processamento cognitivo. A proposta da CMDE viabiliza a utilização de qualquer sistema cognitivo, em particular, o experimento elaborado para validação desta pesquisa utiliza Soar como arquitetura cognitiva. Em conjunto, os elementos: arquitetura CMDE, ontologia OntPercept e simulador RHS, todos disponibilizados livremente no GitHub, estabelecem um ambiente completo que propiciam o desenvolvimento de experimentos envolvendo sistemas cognitivos dirigidos para a área de robótica social. / The use of robots in modern society is a reality. From the beginning restricted to the manufacturing operations like painting and welding, until the beginning of its use in the residences, only a few decades have passed. Social robotics is an area that aims to develop models so that the direct interaction of robots with humans occurs naturally. One of the factors that compromises the rapid evolution of social robotics is the difficulty in integrating cognitive and robotic systems, mainly due to the volume and complexity of the information produced by a chaotic world full of sensory data. In addition, the existence of multiple configurations of robots, with different architectures and interfaces, makes it difficult to verify and repeat the experiments performed by the different research groups. This research contributes to the evolution of social robotics by defining an architecture, called Cognitive Model Development Environment (CMDE), which simplifies the connection between cognitive and robotic systems. This connection is formalized with an ontology, called OntPercept, which models the perception of the environment from the sensory information captured by the sensors present in the robotic agent. In recent years, several ontologies have been proposed for robotic applications, but they are not generic enough to fully address the needs of robotics and automation. The formalization offered by OntPercept facilitates the development, reproduction and comparison of experiments associated with social robotics. The validation of the proposed system occurs with support of the Robot House Simulator (RHS), which provides an environment where the robotic agent and the human character can interact socially with increasing levels of cognitive processing. All together, the elements: CMDE architecture, OntPercept ontology and RHS simulator, all freely available in GitHub, establish a complete environment that allows the dev

A disseminação do uso de robôs na sociedade moderna é uma realidade. Do começo restrito às operações fabris como pintura e soldagem, até o início de seu uso nas residências, apenas algumas décadas se passaram. A robótica social é uma área de pesquisa que visa desenvolver modelos para que a interação direta de robôs com seres humanos ocorra de forma natural. Um dos fatores que compromete a rápida evolução da robótica social é a dificuldade em integrar sistemas cognitivos e robóticos, principalmente devido ao volume e complexidade da informação produzida por um mundo caótico repleto de dados sensoriais. Além disso, a existência de múltiplas configurações de robôs, com arquiteturas e interfaces distintas, dificulta a verificação e repetibilidade dos experimentos realizados pelos diversos grupos de pesquisa. Esta tese contribui para a evolução da robótica social ao definir uma arquitetura, denominada Cognitive Model Development Environment (CMDE) que simplifica a conexão entre sistemas cognitivos e robóticos. Essa conexão é formalizada com uma ontologia, denominada OntPercept, que modela a percepção do ambiente a partir de informações sensoriais captadas pelos sensores presentes no agente robótico. Nos últimos anos, diversas ontologias foram propostas para aplicações robóticas, mas elas não são genéricas o suficiente para atender completamente às necessidades das áreas de robótica e automação. A formalização oferecida pela OntPercept facilita o desenvolvimento, a reprodução e a comparação de experimentos associados a robótica social. A validação do sistema proposto ocorre com suporte do simulador Robot House Simulator (RHS), que fornece um ambiente onde, o agente robótico e o personagem humano podem interagir socialmente com níveis crescentes de processamento cognitivo. A proposta da CMDE viabiliza a utilização de qualquer sistema cognitivo, em particular, o experimento elaborado para validação desta pesquisa utiliza Soar como arquitetura cognitiva. Em conjunto, os elementos: arquitetura CMDE, ontologia OntPercept e simulador RHS, todos disponibilizados livremente no GitHub, estabelecem um ambiente completo que propiciam o desenvolvimento de experimentos envolvendo sistemas cognitivos dirigidos para a área de robótica social. / The use of robots in modern society is a reality. From the beginning restricted to the manufacturing operations like painting and welding, until the beginning of its use in the residences, only a few decades have passed. Social robotics is an area that aims to develop models so that the direct interaction of robots with humans occurs naturally. One of the factors that compromises the rapid evolution of social robotics is the difficulty in integrating cognitive and robotic systems, mainly due to the volume and complexity of the information produced by a chaotic world full of sensory data. In addition, the existence of multiple configurations of robots, with different architectures and interfaces, makes it difficult to verify and repeat the experiments performed by the different research groups. This research contributes to the evolution of social robotics by defining an architecture, called Cognitive Model Development Environment (CMDE), which simplifies the connection between cognitive and robotic systems. This connection is formalized with an ontology, called OntPercept, which models the perception of the environment from the sensory information captured by the sensors present in the robotic agent. In recent years, several ontologies have been proposed for robotic applications, but they are not generic enough to fully address the needs of robotics and automation. The formalization offered by OntPercept facilitates the development, reproduction and comparison of experiments associated with social robotics. The validation of the proposed system occurs with support of the Robot House Simulator (RHS), which provides an environment where the robotic agent and the human character can interact socially with increasing levels of cognitive processing. All together, the elements: CMDE architecture, OntPercept ontology and RHS simulator, all freely available in GitHub, establish a complete environment that allows the dev

A robótica social representa um ramo da interação humano-robô que visa desenvolver robôs para atuar em ambientes não estruturados em parceria direta com seres humanos. O relatório A Roadmap for U.S. Robotics From Internet to Robotics, de 2013, preconiza a obtenção de resultados promissores em 12 anos desde que condições apropriadas sejam disponibilizadas para a área. Uma das condições envolve a utilização de ambiente de referência para desenvolver, avaliar e comparar o desempenho de sistemas cognitivos. Este ambiente é denominado Robot City com atores, cenários (casas, ruas, cidade) e auditores. Até o momento esse complexo ambiente não se concretizou, possivelmente devido ao elevado custo de implantação e manutenção de uma instalação desse porte. Nesta dissertação é proposto um caminho alternativo através da definição e implementação do simulador de sistemas cognitivos denominado Robot House Simulator (RHS). O simulador RHS tem como objetivo disponibilizar um ambiente residencial composto por sala e cozinha, no qual convivem dois agentes, um robô humanoide e um avatar humano. O agente humano é controlado pelo usuário do sistema e o robô é controlado por uma arquitetura cognitiva que determina o comportamento do robô. A arquitetura cognitiva estabelece sua percepção do ambiente através de informações sensoriais supridas pelo RHS e modeladas por uma ontologia denominada OntSense. A utilização de uma ontologia garante rigidez formal aos dados sensoriais além de viabilizar um alto nivel de abstração. O RHS tem como base a ferramenta de desenvolvimento de jogos Unity sendo aderente ao conceito de código aberto com disponibilização pelo repositório online GitHub. A validação do sistema foi realizada através de experimentos que demonstraram a capacidade do simulador em prover um ambiente de validação para arquiteturas cognitivas voltadas à robótica social. O RHS é pioneiro na integração de um simulador e uma arquitetura cognitiva, além disto, é um dos poucos direcionados para robótica social provendo rica informação sensorial, destacando-se o modelamento inédito disponibilizado para os sentidos de olfato e paladar. / Social robotics represents a branch of human-robot interaction that aims to develop robots to work in unstructured environments in direct partnership with humans. The Roadmap for Robotics from the Internet to Robotics, 2013, predicts achieving promising results in 12 years as long as appropriate conditions are made available to the area. One of the conditions involves the use of a reference environment to develop, evaluate and compare the performance of cognitive systems. This environment is called Robot City with actors, scenarios (houses, streets, city) and auditors. To date, this complex environment has not been materialized, possibly due to its high cost of installing and maintaining. In this dissertation an alternative way is proposed through the definition and implementation of the simulator of cognitive systems called Robot House Simulator (RHS). The RHS simulator aims to provide a residential environment composed of living room and kitchen, in which two agents live together, a humanoid robot and a human avatar. The human avatar is controlled by the user of the system and the robot is controlled by a cognitive architecture that determines the behavior of the robot. The cognitive architecture establishes its perception of the environment through sensorial information supplied by the RHS and modeled by an ontology called OntSense. The use of an ontology guarantees formal rigidity to the sensory data in addition to enabling a high level of abstraction. The RHS simulator is based on the Unity game engine and is adheres to the open source concept, available on the GitHub online repository. The validation of the system was performed through experiments that demonstrated the simulators ability to provide a validation environment for cognitive architectures aimed at social robotics. The RHS simulator is a pioneer in the integration of a simulator and a cognitive architecture. In addition, it is one of the few for social robotics to provide rich sensory information where it is worth noting the unprecedented modeling available to the senses of smell and taste.

A robótica social representa um ramo da interação humano-robô que visa desenvolver robôs para atuar em ambientes não estruturados em parceria direta com seres humanos. O relatório A Roadmap for U.S. Robotics From Internet to Robotics, de 2013, preconiza a obtenção de resultados promissores em 12 anos desde que condições apropriadas sejam disponibilizadas para a área. Uma das condições envolve a utilização de ambiente de referência para desenvolver, avaliar e comparar o desempenho de sistemas cognitivos. Este ambiente é denominado Robot City com atores, cenários (casas, ruas, cidade) e auditores. Até o momento esse complexo ambiente não se concretizou, possivelmente devido ao elevado custo de implantação e manutenção de uma instalação desse porte. Nesta dissertação é proposto um caminho alternativo através da definição e implementação do simulador de sistemas cognitivos denominado Robot House Simulator (RHS). O simulador RHS tem como objetivo disponibilizar um ambiente residencial composto por sala e cozinha, no qual convivem dois agentes, um robô humanoide e um avatar humano. O agente humano é controlado pelo usuário do sistema e o robô é controlado por uma arquitetura cognitiva que determina o comportamento do robô. A arquitetura cognitiva estabelece sua percepção do ambiente através de informações sensoriais supridas pelo RHS e modeladas por uma ontologia denominada OntSense. A utilização de uma ontologia garante rigidez formal aos dados sensoriais além de viabilizar um alto nivel de abstração. O RHS tem como base a ferramenta de desenvolvimento de jogos Unity sendo aderente ao conceito de código aberto com disponibilização pelo repositório online GitHub. A validação do sistema foi realizada através de experimentos que demonstraram a capacidade do simulador em prover um ambiente de validação para arquiteturas cognitivas voltadas à robótica social. O RHS é pioneiro na integração de um simulador e uma arquitetura cognitiva, além disto, é um dos poucos direcionados para robótica social provendo rica informação sensorial, destacando-se o modelamento inédito disponibilizado para os sentidos de olfato e paladar. / Social robotics represents a branch of human-robot interaction that aims to develop robots to work in unstructured environments in direct partnership with humans. The Roadmap for Robotics from the Internet to Robotics, 2013, predicts achieving promising results in 12 years as long as appropriate conditions are made available to the area. One of the conditions involves the use of a reference environment to develop, evaluate and compare the performance of cognitive systems. This environment is called Robot City with actors, scenarios (houses, streets, city) and auditors. To date, this complex environment has not been materialized, possibly due to its high cost of installing and maintaining. In this dissertation an alternative way is proposed through the definition and implementation of the simulator of cognitive systems called Robot House Simulator (RHS). The RHS simulator aims to provide a residential environment composed of living room and kitchen, in which two agents live together, a humanoid robot and a human avatar. The human avatar is controlled by the user of the system and the robot is controlled by a cognitive architecture that determines the behavior of the robot. The cognitive architecture establishes its perception of the environment through sensorial information supplied by the RHS and modeled by an ontology called OntSense. The use of an ontology guarantees formal rigidity to the sensory data in addition to enabling a high level of abstraction. The RHS simulator is based on the Unity game engine and is adheres to the open source concept, available on the GitHub online repository. The validation of the system was performed through experiments that demonstrated the simulators ability to provide a validation environment for cognitive architectures aimed at social robotics. The RHS simulator is a pioneer in the integration of a simulator and a cognitive architecture. In addition, it is one of the few for social robotics to provide rich sensory information where it is worth noting the unprecedented modeling available to the senses of smell and taste.