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Title
Adaptive behavior arbitration for mobile service robots in building automation / Charlotte Rösener
AuthorRösener, Charlotte
CensorDietrich, Dietmar ; Yakoh, Takahiro
Published2007
DescriptionIX, 139 Bl.149 S. : graph. Darst.
Institutional NoteWien, Techn. Univ., Diss., 2007
Annotation
Zsfassung in dt. Sprache
LanguageEnglish
Bibl. ReferenceOeBB
Document typeDissertation (PhD)
Keywords (DE)Verhaltenssteuerung / Funktionsmodell / Künstliche Intelligenz / Service Roboter
Keywords (EN)Behavior selection / Cognitive science / Modeling / Control systems / Service robots
Keywords (GND)Gebäudeleittechnik / Serviceroboter / Verhaltenssteuerung / Modell
URNurn:nbn:at:at-ubtuw:1-14005 Persistent Identifier (URN)
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Adaptive behavior arbitration for mobile service robots in building automation [1.35 mb]
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Abstract (German)

In Gebäudeautomation und Robotik zeichnet sich ein Trend zur vermehrten Integration von Sensoren ab, die, zu immer komplexeren Überwachungssystemen zusammengefasst, eine exaktere Beschreibung der zu überwachenden Prozesse mithilfe mathematischer Methoden erzielen können.

Diese Entwicklung hat auch massive Auswirkungen auf die Entwicklung neuer Methoden in der Systemsteuerung. Die folgende Arbeit beschreibt ein Funktionsmodell, das versucht, das autonome Verhalten von technischen Steuerungssystemen mithilfe der Nachbildung interner Mechanismen des menschlichen Verstandes auf Basis von Kenntnissen der Psychoanalyse und der Kognitionswissenschaften zu verbessern. Im Gegensatz zu anderen Forschungsarbeiten, die versuchen beobachtbares, intelligentes Verhalten direkt ohne Kenntnisse mentaler Funktionalitäten nachzubilden, ist das Ziel dieser Arbeit die Entscheidungsfindung des menschlichen Verstandes in seiner Funktionsweise zu beschreiben, um damit Entscheidungsfindung und autonomes Verhalten zu erzielen. Auf Basis einer umfassenden Diskussion über die Einflüsse von Wahrnehmung, semantischem Vorwissen, inneren Konflikten, Gedächtnisleistungen auf den Entscheidungsprozess wurden Funktionen zur Entscheidungsfindung entwickelt und in einem Modell beschrieben. Um qualitative Aussagen über die Effektivität und Richtigkeit des Modells machen zu können, wurde eine spielähnliche Testumgebung geschaffen, in der zwei Gruppen Roboter mit gleichen physischen Eigenschaften aber unterschiedlichen mentalen Fähigkeiten um die limitierten Energiereserven konkurrieren sollen. Die Ergebnisse der Simulation zeigen dabei eine deutlich höhere Überlebenschance für Roboter mit höheren mentalen Fähigkeiten.

Abstract (English)

In several application fields e.g. control networks and robotics, there is a trend to-wards installation and integration of massive amounts of sensors. With the increasing complexity of these systems new concepts in decision making for automation control become necessary. This thesis describes special issues of a functional model for automation control in order to improve autonomous behavior of a technical system. The model is based on functional theories of the human mind de-scribed by psychoanalysis and cognitive science. Unlike approaches based on simulation of intelligent behaviors, this thesis tries to focus on the certain internal functions of the human mind of which intelligent behavior may emerge. Based on a comprehensive discussion about the roles of perception, emotional intelligence, memorizing experiences and competing instances for decision making, mechanisms are defined as functional blocks in an abstract control model. In order to allow qualitative conclusions about effectiveness and correctness of the model, a control architecture based on the proposed concepts has been configured for simulation. For evaluation two groups of uniformly embedded agents with different capabilities in autonomous control compete in game-like scenarios trying to take ad-vantage of limited resources in order to sustain as long as possible. Results of this simulation give evidence that the emulation of higher mental functions like desire plans can extend the time of survival due to better adaptation to environmental conditions.

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