Generazione automatica delle regole fuzzy per il controllo reattivo di un veicolo automatico

alla sicurezza del veicolo. Esse possono essere realizzate applicando iprincipi della navigazione reattiva, un settore di ricerca orientato allaprogettazione di sistemi di controllo per la guida di veicoliinambienti
ignoti e dinamici, elaborando, in tempo reale, esclusivamente i segnalipercepiti dall'apparato sensoriale del sistema mobile.Un controllore reattivodeve determinare lo spostamento immediato,
ossia deve decidere la direzione e la velocitaconcuifarspostareilveico-
lo, soltanto in funzione delle informazioni sull'ambiente immediatamente
circostante; esse vengono acquisite mediante il sistema percettivo del
veicolo, il quale e realizzabile con l'impiego di sensori diversi (ultrasuoni,
laser, infrarosso, odometri, telecamere, ...).
Il problema da risolvere e ricercare la funzione che nella realtagover-na le associazioni tra lo spazio percettivo (rappresentazione dell'ambiente
circostante nell'istante t) e lo spazio delle azioni (comandi con cui il si-
stema di controllo deve guidare il veicolo nell'istante t+1). Tale funzione
e generalmente dicile da determinare, sia a causa della multidimensio-nalita degli spazi di input e di output, sia per il vericarsi nella realtadi eventi imprevedibili (ad esempio attriti dovuti a particolari condizionidel pavimento o imprecisioni intrinseche nei dispositivi sensoriali o negli
attuatori). Esistono diversi metodi per determinare tali associazioni. Ipiu diusi sono: il metodo dei campi potenziali, le reti neurali articiali
ed i sistemi di controllo a logica imprecisa o fuzzy.
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Con l'approccio dei campi potenziali, si riproduce l'associazione input-
output, simulando analiticamente forze repulsive esercitate dai delimita-
tori dell'ambiente e dagli oggetti in esso presenti, in misura crescenteman mano che il veicolo gli si avvicina; tale approccio e fortemente di-pendente dalle speciche del sistema da controllare e utilizza dei modellimatematici complessi per determinare l'intensita delle forze esistenti tra
il veicolo e l'ambiente.Le reti neurali ed i sistemi fuzzy,invece, sono degli approssimato-
ri universali di funzioni ed entrambi sono liberi da modelli analitici delprocesso di controllo da automatizzare. Le reti neurali, ispirate al fun-
zionamento del cervello umano a livello di interazione tra neuroni, sono
in grado di estrapolare autonomamente (senza alcun algoritmo) una fun-
zione da un insieme di dati rappresentativi del problema; d'altra parte edicile comprendere il modo in cui sia stata determinata l'associazione
input-output e come essa sia rappresentata nella rete.La struttura di un controllore fuzzy e composta da una base di cono-
scenza ed un motore di inferenza fuzzy.L'inferenza fuzzy e la responsabile delle associazioni tra gli input e gli
output eettuate in fase di controllo. Essa e indipendente dal contesto
applicativo e si basa solo sull'esecuzione di poche e semplici operazioni,quali determinare il minimo o il massimo tra due valori e calcolare pro-dotti algebrici, con un conseguente basso costo computazionale.
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La base di conoscenza,asuavolta, e costituita dall'insieme di dati (va-
riabili linguistiche e relativi insiemi fuzzy) e da una base di regole fuzzy
con cui, rispettivamente, si formalizzano gli spazi di input e di output e
le relative associazioni. L'intera base di conoscenza e espressa in terminidi linguaggio fuzzy, il quale e molto vicino a quello umano e permette
la formalizzazione anche di informazioni ambigue e non univocamentedenibili.Per le loro caratteristiche, i sistemi di controllo a logica fuzzy sono
adatti:
 per la soluzione di problemi complessi che, se pur non formaliz-
zabili con un algoritmo, possono essere descritti con espressioni
linguistiche;
 per problemi in cui sia arduo calcolare soluzioni precise e per i qua-
li siano sucienti anche risultati approssimati ma che generino dei
comportamenti graduali. Ad esempio una delle prime applicazionidei controllori fuzzy e stata la gestione delle frenate in una metro-politana giapponese; a tale scopo non importa che le locomotive
si fermino con precisione millimetrica, piuttosto che la frenata non
sia brusca.Una base di regole fuzzy puo essere costruita con metodi soggettivi,
rappresentando le strategie di controllo mediante espressioni del tipo Se -
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Allora; tale struttura rende il controllore trasparente e, quindi, immedia-
tamente valutabile, manutenibile ed aggiornabile. Tuttavia denire labase di regole fuzzy senza alcun paradigma adabile, vincola l'ecienzadi un controllore alle capacita d'astrazione del suo analista, senza garan-
tire la completezza del sistema, ossia che esso dia una risposta adeguata
ad ogni elemento dello spazio di input.
Oggetto di studio della presente tesi, eseguita presso l'Istituto di Ela-borazione dei Segnali ed Immagini del C.N.R. di Bari, e stata la genera-
zione automatica della base di regole di un sistema di controllo fuzzy per
la navigazione reattiva di un veicolo autonomo.
In particolare si e fatto riferimento ad uno dei problemi di basso
livello, quello di seguire un muro a destra del veicolo, nell'ambito diun progetto piu ampio che mira a gestire contemporaneamente tutti i
sotto-problemi della navigazione reattiva.Tra i metodi citati per la realizzazione del controllore, si e adotta-
to quello basato sulla logica fuzzy, tecnica che, dal suo recente esordio
(Zadeh, anni '60), ha trovato ampio utilizzo nella soluzione di problemid'ingegneria. Tale approccio e stato scelto perche costituisce uno stru-mento per formalizzare in maniera semplice ed in linguaggio naturaleproblemi solitamente rappresentati con complessi sistemi di equazioni,dicili da analizzare e con alti costi computazionali.
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Tradizionalmente, una base di regole fuzzy e denita formalizzando inmodo soggettivo quanto si riesce ad apprendere osservando un esperto delprocesso da gestire. Nella presente tesi, invece, e stata esplorata la possi-bilita di usare dei metodi automatici per denire la base di regole in modo
oggettivo a partire da un insieme di dati di addestramento. Perfezionan-do tale approccio, la denizione della base di regole e, quindi, l'ecienzadel controllore non dipenderebbero piu dalle capacita personali del suoprogettista.
I dati di addestramento sono stati acquisiti ponendo il veicolo in par-
ticolari congurazioni ambientali e facendo decidere ad un operatore di-
rezione e velocita con cui procedere. Tale fase ha richiesto grande atten-
zione: nella scelta delle situazioni di addestramento, anche fossero uni-
formemente distribuite nello spazio degli eventi, e nella guida del veicolo,poiche l'operatore, non essendo solidale con esso, percepiva l'ambiente inuna prospettivadiversa.
Il sistema di controllo descritto e stato provato nella guida del veicolomobile S.AU.RO. (Sistema AUtonomo RObotizzato), messo a disposizio-ne dallo I.E.S.I., senza ricorrere alla simulazione, nella quale sarebbe sta-
to dicile riprodurre realisticamente fattori di disturbo dovuti ad attriti,
imprecisione dei segnali ed altri imprevisti.Le diverse basi di regole prodotte con i metodi sperimentati sono sta-
te stimate e confrontate fra loro, oltre che in modo soggettivo, mediante
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una funzione di valutazione, denita considerando migliori le guide conminima accelerazione rotazionale, massima distanza frontale e distanzadi destra il piu possibile costante intorno ai trenta centimetri.
La trattazione degli argomenti e stata organizzata come segue:
1. Descrizione dei dispositivi percettivi e approcci alternativi a quello
fuzzy,piu utilizzati nella realizzazione di sistemi per la navigazione
reattiva.
2. Descrizione dei principi della logica fuzzy e dei meccanismi dei
sistemi di controllo fuzzy.
3. Descrizione del veicolo utilizzato in fase sperimentale (S.AU.RO.)
e della base di dati denita per il controllore fuzzy realizzato.
4. Descrizione degli approcci piu utilizzati per la generazione automa-
tica delle regole fuzzy e di quelli sperimentati per denire la basedi regole del controllore realizzato.
5. Descrizione della fase di acquisizione dei dati di addestramento,della funzione di valutazione denita per l'analisi dei risultati edell'esito della guida del veicolo da parte del controllore facendouso delle diverse basi di regole generate.
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In generale e risultato che la maggior parte delle basi di regole pro-dotte fornisce al controllore una conoscenza tale da permettere la guidadel veicolo, facendogli aancare muri situati alla propria destra anche
se la loro congurazione viene dinamicamente modicata. Questo rendeplausibile la possibilita di sviluppare metodologie per la piu immediata
realizzazione di controllori reattivi per altri compiti di basso livello, at-
traverso la semplice acquisizione degli opportuni dati di addestramento,
ottenibile essenzialmente guidando il veicolo direttamente con un joysti-
ck. Il risultato dell'attivita descritta nella presente tesi, nell'ambito delleproblematiche della navigazione reattiva, contribuisce a porre le basi ed
a dimostrare la fattibilita di sistemi di controllo basati sulla logica fuzzy,
integrati e capaci di autoapprendere.
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Capitolo 1
La navigazione reattiva
Un ampio settore della robotica studia le problematiche e sperimentanuove tecniche per realizzare la navigazione autonoma di veicoli intelli-
genti sia in ambienti di cui si conosce a priori la congurazione, sia in
luoghi di cui non si hanno informazioni, siano essi statici o dinamici.Un veicolo intelligente o sistema di navigazione e costituito da (gura
1.1):
 un robot, composto da una base mobile e da un sistema sensoriale,
con cui acquisisce informazioni sulla conformazione dell'ambiente;
 un controllore, composto da un insieme di moduli che "decidono",
elaborando i segnali percepiti dal sistema sensoriale, come guidare
il robot.
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CONTROLLO
SISTEMA    DI  
ROBOT
MOBILE
Base
mobile
Sistema
sensoriale
SEGNALI SENSORIALI
COMANDI   DI   SPOSTAMENTO
Figura 1.1: Schema di un veicolo intelligente o sistema di navigazione.
La navigazione di un veicolo intelligente e ottenibile eseguendo, in
tempo reale, le seguenti funzioni:
1. Pianicazione del percorso (path planning): a partire dalla descri-
zione dell'ambiente, dalla propria posizione e da quella della metada raggiungere, il sistema di controllo deve determinare il migliorpercorso che conduca all'obiettivo predeterminato.
2. Localizzazione del veicolo (self location): per raggiungere una meta
e necessario che il sistema di navigazione possa calcolare la propriaposizione in termini assoluti o relativi.
3. Tutela dell'incolumita del veicolo e dell'ambiente: consiste nel ga-
rantire una navigazione senza urti del veicolo con le componenti
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dell'ambiente e quanto contenuto in esso; tale obiettivoe raggiun-
gibile ottemperando, in tempo reale, ad esigenze elementari o dibasso livello quali: individuare ed aggirare ostacoli, seguire muri,percorrere corridoi, attraversare varchi, ...Aspetti fondamentali della pianicazione del percorso sono:
 La pianicazione globale, utilizzata per svolgere attivita di alto li-vello, come il raggiungimento di una meta; tali compiti richiedono
la conoscenza completa ed a priori dell'ambiente in cui il veicolodevemuoversi;
 La pianicazione locale, impiegata, invece, per realizzare attivitadibasso livello (su citate), determinando percorsi parziali, limitata-mente a congurazioni dell'ambiente prossimo al veicolo, acquisitemediante segnali elaborabili in tempi tali da poter rilevare anche
gli spostamenti degli ostacoli.
La pianicazione globale non e suciente da sola alla navigazione in
ambienti complessi e dinamici; ad esempio, un ostacolo potrebbe po-
sizionarsi sul percorso determinato in base alla congurazione inizialedell'ambiente, mentre il sistema di controllo non considera neanche tale
evenienza. Percio, tale approccio deve essere integrato con la pianica-
zione del percorso locale, eseguita in linea, ossia durante lo spostamentodel veicolo.
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In alternativa alle tecniche di pianicazione locale dei percorsi, il con-
trollo delle attivita di basso livello puo essere realizzato in maniera re-
attiva. Di cio si occupa un settore specico della robotica denominatonavigazione reattiva. In tale ambito si sviluppano sistemi di controllo
capaci di guidare veicoli in ambienti ignoti e dinamici, elaborando, in
tempo reale, esclusivamente i segnali percepiti dall'apparato sensorialedel sistema controllato. Dato che i tempi di elaborazione dei segnali ac-quisiti, in
uiscono sull'ecienza di un sistema di navigazione reattivo, siutilizzano informazioni fornite principalmente da sensori con bassi costi
computazionali come, per esempio, laser, infrarossi e ultrasuoni.La navigazione reattiva puo essere realizzata con varie tecniche, tra
le quali le piu diuse sono il metodo dei campi potenziali,lereti neurali
articiali ed i sistemi di controllo a logica fuzzy; esse, sostanzialmen-
te, devono approssimare la funzione esistente tra lo spazio dei segnali
sensoriali e lo spazio delle azioni che il veicolo deveintraprendere.Nello studio descritto in questa tesi, e stato scelto l'approccio basa-
to sulla logica fuzzy perche costituisce uno strumento per formalizzare
in maniera semplice ed in linguaggio naturale strategie di controllo, che
richiederebbero altrimenti modelli matematici complessi, sia da interpre-
tare che da computare in tempi reali. Inoltre i sistemi di controllo fuzzy
sono particolarmente adatti ad applicazioni della robotica caratterizzateda una percezione del mondo spesso imprecisa ed ambigua, dal momento
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che la logica fuzzy e nata proprio per trattare informazioni di tale natura.Nei seguenti paragra si descrivono le caratteristiche dei sensori piuutilizzati e le tecniche maggiormente impiegate nella realizzazione di si-
stemi di controllo per veicoli intelligenti (escluso l'approccio fuzzy a cui
e dedicato il secondo capitolo).
1.1 I sensori
Il sistema sensoriale di un veicolo costituisce l'interfaccia tra il si-
stema di navigazione ed il mondo. Nella navigazione reattivae partico-
larmente importante utilizzare sensori le cui rilevazioni siano adabili eveloci, dato che il controllore decide i comandi di guida solo in base alla
loro elaborazione.
I sensori possono essere di tipo interno, qualora consentano di stimare
lo stato del veicolo rispetto al proprio sistema di riferimento, o di tipo
esterno, qualora si occupino prevalentemente dell'acquisizione dei dati
rilevanti la congurazione dell'ambiente circostante.Per far fronte alle imprecisioni derivanti dall'utilizzo di ogni singolo
tipo di dispositivo, sono sempre piu frequenti le realizzazioni di veicoli
intelligenti supportati da sensori con diverse peculiarita.
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1.1.1 Sensori laser, ad infrarosso e ad ultrasuono
I sensori laser, ad infrarosso e ad ultrasuono sono basati sulla ri
es-
sione di radiazioni o onde da loro stessi emesse. La distanza tra il veicolo
ed un oggetto circostante e determinata, con buona approssimazione, inbase al tempo impiegato dal raggio per compiere il tragitto dal sensore
all'ostacolo (Time Of Flight, TOF).Elemento caratterizzante di tali sensori e l'ampiezza del raggio emes-
so:
 un raggio sottile permette una minore incertezza nella stima dellaposizione di un oggetto; tale valutazione pero risulta particolar-mente sensibile alle variazioni dell'angolo di incidenza del segnale
ed alla dimensione dell'ostacolo;
 un raggio molto largo e poco accurato ma permette una scansionepiuveloce dell'ambiente, poichee in grado di rilevare piu facilmente
anche la presenza di oggetti di piccole dimensioni.
In particolare i sensori ad ultrasuono si basano sulla propagazione delle
onde sonore mentre il laser ed i sensori ad infrarosso sull'emissione di
radiazioni luminose.
Il raggio laser e estremamente sottile e garantisce una stima delledistanze accurata; pero, le tecnologie nora disponibili fanno si che tale
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dispositivo risulti costoso oltre al fatto che utilizzato a certe potenze, edannoso agli esseri umani.
I sensori ad infrarosso sono in grado di rilevare solo la presenza di un
oggetto, all'interno del loro raggio d'azione, senza fornire alcuna infor-mazione circa la distanza a cui esso si trova. Per questa loro caratteristi-
ca, infatti, essi sono utilizzati come attivatori di altri sensori, piulenti,
qualora vi sia la certezza della presenza di un ostacolo.
I sensori ad ultrasuono, oltre a determinare la presenza di ostaco-
li, sono in grado di determinarne la distanza emettendo un raggio di
onde sonore ad alta frequenza. Nonostante il loro basso costo, la sem-plicitaevelocitadivalutazione delle distanze, essi presentano alcuni
inconvenienti:
 La precisione della stima varia con l'angolo d'inclinazione della su-percie dell'ostacolo: una supercie con inclinazione vicina o mag-
giore della semiampiezza del raggio, restituisce un segnale piu debo-
le (quindi piu impreciso), rispetto ad una posta perpendicolarmente
all'asse del sensore. Per tale motivopuo accadere che un oggetto abreve distanza dal sensore non venga rilevato.
 Il fenomeno dell'incrocio dei segnali (crosstalk): per ovviare all'im-precisione di un singolo sensore se ne utilizzano un numero elevato,
in modo che qualcuno di essi abbia sempre un'orientazione otti-
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