Defesa de Exame de Qualificação – Renan da Silva Tchilian – 17/4/2020
14/04/2020 11:27
| Defesa de Exame de Qualificação | |
| Aluno | Renan da Silva Tchilian |
| Orientador | Prof. Ubirajara Franco Moreno, Dr. – DAS/UFSC |
| Data
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17/4/2020 (sexta-feira) – 10h30
Videoconferência |
| Banca | Prof. Marcelo Ricardo Stemmer, Dr. – DAS/UFSC (presidente);
Profa. Mariana Netto, Dra. – LIVIC/Université Gustave Eiffel; Prof. Felipe Gomes de Oliveira Cabral, Dr. – DAS/UFSC. |
| Título | Interação Humano-Swarm: Teleoperação Assistida por Redes Neurais Recorrentes |
| Resumo: A automação completa pode ser alcançada em ambientes que podem ser previstos com alta precisão e onde as consequências da falha são aceitáveis. Porém, em ambientes mais complexos e imprevisíveis, é necessária alguma forma de controle humano para obter desempenho adequado na tarefa geral para a qual os robôs foram projetados. A tendência nos sistemas robóticos controlados por humanos é afastar-se do atual paradigma muitos-para-um, onde vários operadores são obrigados a controlar um único sistema para um modo de operação um-para-muitos no qual um único operador pode controlar um grande número de veículos autônomos. Para que essa transição seja bem-sucedida é fundamental que se entenda claramente como os humanos devem interagir com um grande número de robôs, este é precisamente o problema de um crescente campo de pesquisa chamado Interação Humano-Swarm (IHS). A vantagem dos swarms está na capacidade de gerar comportamentos complexos a partir de interações locais o que resulta em duas propriedades vantajosas: escalabilidade e flexibilidade. Além disso, a natureza distribuída do swarm o torna robusto a falhas. No entanto, um modelo humano apropriado pode prever sob quais condições o humano apresenta desempenho bom ou ruim e pode ser benéfico no projeto de estratégias apropriadas para o sistema IHS. Em geral, a colaboração eficaz requer coordenação e a capacidade dos agentes de inferir as intenções uns dos outros. Em muitos casos, erros de coordenação e falta de comunicação entre o agente humano e autônomo resultarão em falha do sistema. Portanto, garantir a capacidade de antecipar as necessidades e objetivos um do outro a partir do comportamento durante o trabalho colaborativo é fundamental para alcançar um bom desempenho da equipe. Sendo assim, o projeto centrado no humano tornou-se uma abordagem necessária e inevitável para considerar seriamente os fatores humanos na arquitetura e nas funcionalidades dos sistemas IHS. Nesta tese é proposto o treinamento de uma rede neural recorrente para modelar o comportamento do operador humano em tarefas realizadas por swarms, como rendezvous e formação, com intuito de desenvolver um sistema de teleoperação assistida. | |
