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Contribution Details
| Type | Dissertation |
| Scope | Discipline-based scholarship |
| Title | Peripheral Smartness in Mobile Robots |
| Organization Unit | |
| Authors |
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| Supervisors |
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| Language |
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| Institution | University of Zurich |
| Faculty | Faculty of Economics, Business Administration and Information Technology |
| Number of Pages | 146 |
| Date | 1998 |
| Abstract Text | In the study of adaptive behavior, autonomous mobile robots (“autonomous agents”) are meanwhile accepted as an useful research tool for gaining insight into the mechanisms underlying the behavior of natural systems. A second objective of autonomous agent research is to improve upon the state-of-the-art in engineering, in particular robotics, by incorporating design principles discovered in natural systems into the design of autonomous mobile robots. This thesis focuses on the latter objective. In autonomous agent research, the fact that animals gain much behavioral competence from dedicated peripheral structures, exploiting physical processes and analog signal processing properties, has been largely neglected so far. This is a problem because such structures are necessary for performing the kind of signal processing required for the agent to optimally interact with its environment. In this thesis it is shown that information contained in the physical structures of autonomous agents can be effectively extracted using analog signal processing techniques, allowing the agent to accomplish its given task. The method is to apply biologically inspired (neuromorphic) structures to the peripheral layer of autonomous agents, and perform real-world experiments, examining the behavioral competencies of the agents. This approach contrasts with typical robot control methods, in which information processing is performed after digitizing the peripheral signals, thereby potentially discarding information contained in the physical structure and the signal processing properties of the peripheral device. A number of case studies which investigate peripheral processing in autonomous agents are presented. The first one demonstrates that the morphology of a mobile robot can be exploited for performing a particular task (heap building) without using a dedicated control module for the task. Such kind of behavior can also be observed in certain ant species which served as inspiration source for these experiments. The second case study describes the development of polarization sensitive sensors. These sensors mimic the crossed-analyzer configuration discovered in certain insects. The outstanding advantage of this configuration is that the orientation of the perceived polarized light is measured independent of the ambient light intensity over a large dynamic range. The experimental results indicate that this neuromorphic peripheral structure can be successfully used in a celestial compass, providing directional clues for an autonomous mobile robot. The third study elaborates upon a single-chip analog sensory-motor VLSI device, which facilitates both sensor-signal processing and motor control for an autonomous mobile robot. The chip incorporates a number of neuromorphic engineering techniques, including an artificial retina and a dual feedback motor controller, allowing the agent to accomplish its linefollowing task. This implementation is based entirely on analog peripheral computing demonstrating the feasibility of robot control without the use of digital computing techniques. The fourth one discusses attention-based navigation applying controllable local sensitivity in an array of retina pixels on a silicon chip. This property is used for conditioning a particular steering direction preference for a mobile robot. In this implementation, the agent can control its peripheral device for extracting appropriate information from the retina output signal in which the visual attention-signal is encoded. The specific advantage of this realization is that there is no additional computational module necessary for obtaining the attention information. In the final study, landmark navigation using a dedicated peripheral structure implemented in analog VLSI is discussed. The objective of this development is to create a landmark navigation system based on a widely accepted model for insect navigation. In this model, the insect memorizes the scene at an important location (e.g. its nest) and uses the stored image for finding its way back to this location. With the chip is demonstrated that the algorithm describing this model can be implemented on a single peripheral device, relieving other processing modules within the agent from such computation. The experimental results demonstrate that information contained in dedicated physical peripheral structures can be exploited for achieving behavioral competencies in autonomous agents. Such mechanisms are of great importance for autonomous mobile robots because they help reduce energy consumption and improve the real-time performance of the agent. Moreover in this manner, the total computational burden of the system is distributed over a number of processing units acting in parallel, resulting in improved robustness of the system. Hence, equipping autonomous agents with structures, whose designs are based on principles discovered for peripheral signal processing in natural systems, is a very promising approach for creating intelligent behaving systems. |
| Zusammenfassung | Für die Untersuchung adaptiven Verhaltens werden autonome mobile Roboter ("autonome Agenten”) mittlerweile als nützliches Werkzeug akzeptiert, welches Einsichten in die Mechanismen vermittelt, die dem Verhalten natürlicher Agenten zugrundeliegen. Ein zweites Ziel der Untersuchung autonomer Agenten ist es, den Stand der Technik in den Ingenieurdisziplinen, insbesondere in der Robotik, voranzutreiben, indem Konstruktionsprinzipien, welche in natürlichen Systemen entdeckt wurden, in den Entwurf autonomer mobiler Roboter einbezogen werden. Diese Arbeit konzentriert sich auf das letztere Ziel. Der Fakt, dass ein grosser Teil der Verhaltensleistungen von Tieren auf spezialisierten peripheren Strukturen beruht, welche physikalische Prozesse und Eigenschaften der analogen Signalverarbeitung ausnutzen, wurde in der Untersuchung autonomer Agenten bisher weitgehend vernachlässigt. Dies ist problematisch, weil solche Strukturen erforderlich sind, um die Art von Signalverarbeitung zu vollbringen, welche der Agent für die optimale Interaktion mit seiner Umgebung benötigt. In dieser Arbeit wird gezeigt, dass Information, die in den physikalischen Strukturen des autonomen Agenten vorhanden ist, mithilfe von Techniken der analogen Signalverarbeitung in effizienter Weise extrahiert werden kann, wodurch der Agent befähigt wird, eine gegebene Aufgabe zu lösen. Die Methode besteht darin, biologisch inspirierte (neuromorphe) Strukturen in der Peripherie des autonomen Agenten zu verwenden, und Experimente in der realen Welt durchzuführen, um die Verhaltensleistungen des Agenten zu begutachten. Dieser Ansatz steht im Kontrast zu typischen Methoden der Robotersteuerung, bei denen die Informationsverarbeitung nach der Digitalisierung der peripheren Signale erfolgt, wodurch potentiell Information verworfen wird, die in der physikalischen Struktur und den Eigenschaften der Signalverarbeitung der peripheren Einheit enthalten ist. Es wird eine Anzahl von Fallstudien präsentiert, in welchen die periphere Verarbeitung in autonomen Agenten untersucht wird. Die erste demonstriert, dass die Morphologie eines mobilen Roboters für die Ausführung einer bestimmten Aufgabe (Gruppierung) ausgenutzt werden kann, ohne dass ein spezialisiertes Steuerungsmodul für diese Aufgabe vorhanden ist. Solches Verhalten lässt sich auch in gewissen Ameisenarten beobachten, was als Inspiration für diese Experimente gedient hat. Die zweite Fallstudie beschreibt die Entwicklung polarisationsempfindlicher Sensoren. Diese Sensoren bilden die crossed-analyzer Konfiguration nach, welche in bestimmten Insekten entdeckt wurde. Der besondere Vorteil dieser Konfiguration besteht darin, dass die Orientierung des empfangenen polarisierten Lichts unabhängig von der momentanen Intensität des Umgebungslichtes über einen weiten Dynamikbereich bestimmt werden kann. Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass diese neuromorphe periphere Struktur erfolgreich in einem Himmelskompass verwendet werden kann, der Richtungsinformation für einen autonomen mobilen Roboter liefert. Die dritte Studie widmet sich einer analogen, aus nur einem VLSI-Chip bestehenden, sensomotorischen Einheit, welche sowohl die Verarbeitung sensorischer Signale als auch die Motorsteuerung für einen autonomen mobilen Roboter übernimmt. Der Chip verwendet eine Anzahl von neuromorphen Strukturen, unter anderem eine künstliche Retina und eine Motorsteuerung mit zwei Regelschleifen, die den Agenten in die Lage versetzen, seine Aufgabe, das Verfolgen einer Linie, zu vollbringen. Diese Implementation basiert vollständig auf analoger, peripherer Verarbeitung und demonstriert, dass die Robotersteuerung ohne digitale Verarbeitungsmethoden möglich ist. Die vierte Studie befasst sich mit aufmerksamkeits-gesteuerter Navigation, basierend auf einer steuerbaren lokalen Sensitivität in einem Feld von Retina-Bildelementen auf einem Silizium-Chip. Diese Eigenschaft wird ausgenutzt, um den Roboter auf eine bestimmte Vorzugsrichtung bei der Steuerung zu konditionieren. In dieser Implementation kann der Agent seine periphere Struktur beeinflussen, um geeignete Information aus dem Ausgangssignal der Retina abzuleiten, in welchem das visuelle Aufmerksamkeitssignal kodiert ist. Der besondere Vorteil dieser peripheren Struktur besteht darin, dass Aufmerksamkeitsmerkmale für die Robotemavigation bereits in der Peripherie extrahiert werden, ohne dass ein zusätzliches Berechnungsmodul notwendig wäre, um die Aufmerksamkeitsinformation zu bestimmen. In der letzten Studie wird die Landmarkennavigation mithilfe einer spezialisierten peripheren Struktur, die als analoge VLSI-Schaltung realisiert wurde, diskutiert. Das Ziel dieser Entwicklung ist es, ein System für die Landmarkennavigation zu schaffen, welches auf einem weitgehend akzeptierten Modell der Insektennavigation beruht. Diesem Modell zufolge merkt sich das Insekt die Szene an einer Stelle, die eine besondere Bedeutung besitzt (z.B. das Nest), und benutzt das gespeichterte Bild, um zu dieser Stelle zurückzufinden. Mit dem Chip wird demonstriert, dass der Algorithmus, der dieses Modell beschreibt, in einer einzelnen peripheren Einheit implementiert werden kann, wodurch andere Verarbeitungseinheiten des Agenten von dieser Berechnung entlastet werden. Die experimentellen Ergebnisse demonstrieren, dass Information, die in spezialisierten physikalischen Strukturen enthalten ist, ausgenutzt werden kann, um Verhaltensleistungen von autonomen Agenten zu realisieren. Solche Mechanismen sind von grosser Bedeutung für autonome mobile Roboter, da sie ermöglichen, den Energieverbrauch zu reduzieren und die Echtzeit Leistung des Agenten zu verbessern. Zudem lässt sich in dieser Weise die Gesamtlast der Berechnung im System auf eine Anzahl paralleler Verarbeitungseinheiten verteilen, wodurch die Robustheit des Systems verbessert wird. Aus diesen Gründen ist der Ansatz, autonome Agenten mit Strukturen auszustatten, deren Entwurf auf Prinzipien der peripheren Signalverarbeitung in natürlichen Systemen beruht, sehr vielversprechend für die Entwicklung intelligent agierender Systeme. |
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