Descrição e geração de ambientes para simulações com sistemas multiagentes

Este trabalho situa-se na área de Sistemas Multiagente, que é uma sub-área da Inteligência Artificial Distribuída. Em particular, o problema abordado nesta dissertação é o da modelagem de ambientes, um aspecto importante na criação de simulações baseadas em sociedades de agentes cognitivos, no entanto pouco tratado na literatura da área. A principal contribuição deste trabalho é a concepção de uma linguagem, chamada ELMS, própria para a definição de ambientes multiagente, e a implementação de um protótipo de interpretador para esta linguagem. O resultado da interpretação é um processo que simula o ambiente descrito em alto nível, e é apropriado para a interação com os agentes cognitivos que irão compartilhar o ambiente. Esta linguagem foi desenvolvida no contexto do projeto MASSOC, que tem como objetivo a criação de simulações sociais com agentes cognitivos. A abordagem deste projeto dá ênfase ao uso da arquitetura BDI para agentes cognitivos, a comunicação inter-agente de alto nível (ou seja, baseada em atos de fala) e a modelagem de ambientes com a linguagem ELMS, que é proposta neste trabalho. Os ambientes e agentes que podem ser usados na criação de simulaçõpes, bem como a comunicação entre eles utilizando a ferramenta SACI, são definidos ou gerenciados a partir de uma interface gráfica, que facilita a criação e controle de simulações com a plataforma MASSOC. Além de apresentar a linguagem ELMS e seu interpretador, esta dissertação menciona ainda, como breve estudo de caso, uma simulação de aspectos sociais do crescimento urbano. Esta simulação social auxiliou na concepção e avaliação da linguagem ELMS.

Navegação exploratória baseada em problemas de valores de contorno

Este trabalho apresenta e discute uma estratégia e discute uma estratégia inédita para o problema de exploração e mapeamento de ambientes desconhecidos usandoo robô NOMAD 200. Esta estratégia tem como base a solução numéricqa de problemas de valores de contorno (PVC) e corresponde ao núcleo da arquitetura de controle do robô. Esta arquitetura é similar à arquitetura blackboard, comumente conhecida no campo da Inteligência Artificial, e é responsável pelo controle e gerenciamento das tarefas realizadas pelo robô através de um programa cleinte. Estas tarefas podem ser a exploração e o mapeamento de um ambiente desconhecido, o planejamento de caminhos baseado em um mapa previamente conhecido ou localização de um objeto no ambiente. Uma características marcante e importante é que embora estas tarefas pareçam diferentes, elas têm em comum o mesmo princípio: solução de problemas de valores de contorno. Para dar sustentabilidade a nossa proposta, a validamos através de inúmeros experimentos, realizados e simulação e diretamente no robô NOMAD 200, em diversos tipos de ambientes internos. Os ambientes testados variam desde labirintos formados por paredes ortogonais entre si até ambientes esparsos. Juntamente com isso, introduzimos ao longo do desenvolvimento desta tese uma série de melhorias que lidam com aspectos relacionados ao tempo de processamento do campo potencial oriundo do PVC e os ruídos inseridos na leitura dos sensores. Além disso, apresentamos um conjunto de idéias para trabalhos futuros.