1 Schwärme – steering behaviors Aktorik, Lernen, Motion Tracking, diverse Roboter HK Kognitive...

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Schwärme – steering behaviors

Aktorik, Lernen, Motion Tracking, diverse RoboterHK Kognitive Robotik IILehrstuhl für Künstliche Intelligenz, Institut für Informatik, HU-Berlin

Behrang Alavi, Ferry Bachmann, Frank Holfert

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Tierreich – Schwärme, Schulen, Herden…

Wanderheuschrecken - 500 Mrd.

Dreistachelige Stichlinge - 500 Mrd.

Springböcke - 70.000

Monarchfalter - 50 – 100 Mio.



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Schwärme • regelbasiertes Verhalten in dezentralen homogenen Systemen

• Wechselwirkung vieler einzelner Denkprozesse können zur• Effizienzsteigerung des Gesamtsystems• Leistungverschlechterung des Gesamtsystems führen

• Untersuchungsansatz der Wissenschaft

‚Unter welchen Bedingungen führt Interaktion von Individuen zur Effizienzsteigerung bzw. Leistungsverschlechterung

des Gesamtsystems?‘

• Untersuchungsstrategie• Simulation des komplexen Verhaltens von Fisch- und Vogelschwärmen



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Schwärme – historischer Abriss

biologisch – bis weit ins 20. Jh. – schwieriges Problem- bis in die 30er Jahre – Annahme von Gedankenübertragung von Vögeln

1965 – These über Sphären - Bedürfnis eines Individduums in die Sphäre des anderen einzudringen- erklärt Schwarmzusammenhalt, jedoch keine komplexen Schwarmverhalten

1985 – Susan Amkraut & Micheal Girard „Eurhythmy“

- Animationssequenz eines Taubenschwarms

- anziehende Kraft – Zusammenhalt der Gruppe

- abstoßende Kraft – verhindert Zusammenstoß der Tiere



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Schwärme – historischer Abriss II

1987 – Computerwissenschaftler Craig Reynolds- Beobachtung von Amselschwärmen in der Mittagspause

- Suche nach einem Führungstier - erfolglos

Schlussfolgerung- Schwarmverhalten ist Überlagerung der Bewegung einzelner Tiere

- Einzeltiere folgen einfachen Regeln

Schwarm – Modell - Grundlage heutiger autonomer Robotersysteme

bis heute - Erweiterung, Verfeinerung des Schwarmmodells

- zahlreiche Verwendung in Film- und Spieleindustrie



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Schwarmmodell (nach Craig Reynolds)

• große Anzahl künstlicher Objekte (Boids) deren Bewegungsmuster Schwärmen ähneln

• Grundmodell basiert auf drei einfachen Regeln

Reaktionen eines Boids auf Position und Geschwindigkeit seiner Nachbarn

• Boids• einzelne simulierte Kreatur• Punkt-Masse – Objekte mit Position und Geschwindigkeit



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Schwarmmodell (nach Craig Reynolds) II

Separation (Kollisionvermeidung)

• Abstand zu anderen Individuen halten (Menschen in der Fußgängerzone)

• meist nur unmittelbares Umfeld

• Beachtung anderer in eigener Bewegungsbahn



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Schwarmmodell (nach Craig Reynolds) III

Alignment (Ausrichten)

• Versuch sich dem Verhalten einer Gruppe anzugleichen

• Angleichen des Richtungs-vektors an den Durchschnitts-richtungsvektor der Umgebung

• Nach Anpassung vollzieht die Gruppe Richtungsänderungen als Einheit



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Schwarmmodell (nach Craig Reynolds) IV

Cohesion (Zusammenhalt)

• zuständig für den zusam-menhalt einer Gruppe

• Zusteuerung auf die durschnittliche Position der Umgebung

• nur in Verbindung mit Separation, sonst steuern alle auf einen Punkt zu



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Schwarmmodell (nach Craig Reynolds) V

Flocking

• Verhaltensweise, die es Individuen erlaubt, sich einer Gruppe anzuschließen

• Kombination von separation, cohesion und alignment

• Gewichtung der Steuersignale beeinflusst Form des Schwarms



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Steering Behaviors• logische Weiterentwicklung des Boids-Modell

• zusätzliche Steuerungsverhalten • z.B. Regeln zum Hindernisausweichen• wieder ausschließlich Strategien basierend auf lokalen Informationen

• „Steering Behaviors“ – Craig Reynolds, 1999• Verhaltensweisen für die unterste Steuerungsebene koplexer autonomer

Systeme

• „Steering Behaviors“ – Robin Green, 2000• enstand als Teil der Entwicklung des Spiels „Dungeon Master 2“



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Steering Behaviors IIGrundlegende Steuerfertigkeiten eines einzelnen Individuums

• seek and flee• pursuit, evasion and offset pursuit• arrival• obstacle avoidance• path following

Steuerfertigkeiten eines Gruppenmitglieds• separation• cohesion• alignment• flocking• leader following



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Steering Behaviors IIa

seek and flee



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Steering Behaviors IIb

arrival



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Steering Behaviors IIc

obstacle avoidance



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Steering Behaviors IId

path following



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Steering Behaviors IIe

leader following



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Steering Behaviors IIf

queuing



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Simulation mit steering behaviors

action selectionZiele – Strategien – Planung

steeringPfadberechnung - Steuerung

locomotionAnimation - Bewegung



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action selection (‚mind‘)• vorgegebenes Regelwerk

• Gehirn des autonomen Fahrzeugs• Erzeugen des endgültigen Steuervektors

• einzelne Verhalten (‚Rolle der Sensoren‘)• Möglichkeit zur zweckdienlichen Analyse der Umwelt

• Erzeugen eines eigenen Steuervektors für das entsprechende Verhalten

• gewichtetes Zusammensetzen der Einzelvektoren• Verschiedenste Implemetierungen möglich

• z.B. simpleMind – priorityMind



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action Selection – simpleMind• einfachste Art der Implementierung

• Zuordnung: Verhalten Einfluss

• Beispiel

• Produkte aus Einzelvektoren und deren Einfluss

• Addition der Produkte zum Engültigen Steuervektor (evtl. Normierung)

• Separation oder ObstacleAvoidance oft höhere Priorität



Verhalten Einfluss

Separation 4

Cohesion 5

Alignment 3

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action Selection – priorityMind• Unterdrücken einzelner Verhalten möglich

• Einfluss (siehe simpleMind) entspricht prozentualem Anteil an der maximal einsetzbaren Kraft des Fahrzeugs

• priorityMind verteilt die maximal verwendbare Kraft an die Einzelverhalten

• Beispiel



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Quellen - Links

„steering behaviors“

http://www.steeringbehaviors.de/

Craig Reynolds: „Boids“, „steering behaviors“

http://www.red3d.com/cwr/

Swarm - Distributed programming of autonomous robots

http://www.irobot.com/rd/p07_Swarm.asp

Roboter-Herden und simuliertes Schwarmverhalten

http://www.schwarmverhalten.de/



http://www.steeringbehaviors.de/







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