1 - Philippe Morignot

Planification d’actions
Séance 3
Philippe Morignot
[email protected]
P. Morignot
EPITA SCIA & CSI - Planification d'actions
1
Plan du cours
1.
2.
3.
4.
5.
Notions de base
Algorithmes
Planification et exécution
Travaux pratiques
Contrôle
P. Morignot
EPITA SCIA & CSI - Planification d'actions
2
Illustration
P. Morignot
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3
Hypothèses : rappel
• Hyp. 1 : l’agent est la seule cause de changement dans
l’environnement.
– Pas d’autre agent, artificiel ou humain.
• Hyp. 2 : l’environnement est totalement observable,
l’agent en a une connaissance parfaite.
– L’agent ne raisonne (e.g., planifie) pas sur des choses qu’il
ne connait pas.
• Hyp. 3 : l’environnement est statique.
– Même si l’environnement peut avoir des lois de
comportements, il ne bouge pas spontanément.
• Hyp. 4 : le nombre d’objets considérés est fini.
– Logique des propositions.
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4
Méthode du chemin critique (1 / 2)
• Les opérateurs PDDL ont a priori une durée nulle
(instantanéité).
• Pour attribuer une date de début et de fin à une
tâche / un opérateur qui possède une durée,
méthode du chemin critique (CPM).
– Problème d’ordonnancement.
• L’ordonnancement suppose que l’on connait déjà
les opérateurs présents dans le plan et leurs liens
de précédence.
– Planification avant ordonnancement.
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Méthode du chemin critique (2 / 2)
B (5)
A (10)
[0 ; 10]
D (10)
[10 ; 20]
C (10)
[10 ; 20]
[15 ; 30]
E (10)
F (5)
[30 ; 35]
G (10)
[35 ; 45]
[20 ; 30]
• Complexité : O(n b) avec b = facteur de branchement
• La fenêtre de temps de la tâche D laisse apparaitre un temps disponible (5).
• Le chemin A < C < E < F < G est critique parce que c’est le plus long : tout
retard sur ces tâches entraine un retard sur la durée globale du planning (45).
Les autres tâches ont du mou (slack time), e.g., B et D.
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Planification conditionnelle (1 / 3)
• Les actions peuvent maintenant échouer. Non-déterminisme.
• Observer à certains moments dans le plan ce qu’il se passe dans
l’environnement.
– Effets conditionnels, effets disjonctifs.
• Domaine de l’aspirateur (double Murphy) :
Opérateurs : Gauche, Droite, Aspire.
Propositions : aGauche, aDroite, GauchePropre, DroitePropre.
Aspirer une pièce propre peut déposer de la poussière
Se déplacer dans une pièce propre peut déposer de la poussière
Action(Gauche, Pre: aDroite, Post: aGauche ∨ (aGauche ∧ SI GauchePropre : ¬ GauchePropre))
• Plans conditionnels [ A1 ; A2 ; … ; An ] : composés d’étapes
SI <test> ALORS <plan-V> SINON <plan-F>
Un plan conditionnel est un arbre.
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Planification conditionnelle (2 / 3)
Gauche
BUT
…
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Droite
…
Aspire
Aspire
BUT
BOUCLE
Gauche
… …
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Aspire
BOUCLE
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Planification conditionnelle (3 / 3)
Fonction Recherche-ET-OU(problème)
Recherche-OU(EtatInitial(problème), problème, [])
Fonction Recherche-OU(etat, problème, chemin)
// Nœud « Etat »
SI TestBut[problème](etat) ALORS renvoie []
SI etat est-dans chemin ALORS renvoie ECHEC
// Pas de cycle
POUR TOUT action etats dans SUCCESSEURS[problème](etat) FAIRE
plan <- Recherche-ET(etats, problème, [etat | chemin])
SI plan != ECHEC ALORS renvoie [ action | plan ] // Succès si un seul plan (OU)
Fonction Recherche-ET(etats, problème, chemin)
// Nœud « nature »
POUR TOUT ei dans etats FAIRE
plani <- Recherche-OU(ei, problème, chemin)
SI plani == ECHEC ALORS renvoie ECHEC
// Echec s’il manque 1 seul plan (ET)
renvoie [SI e1 ALORS plan1 SINON
SI e2 ALORS plan2 … ALORS plann-1 SINON
plann]
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Re-planification (1 / 20)
Etat
initial
f1
f2
…
fn
P. Morignot
But(s)
b1
b2
…
bl
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10
Re-planification (2 / 20)
Etat
initial
f1
f2
A1
…
fn
P. Morignot
But(s)
A2
…
Ai
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Ai+1
…
b1
b2
…
bl
Am
11
Re-planification (3 / 20)
A1
P. Morignot
A2
…
Ai
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Ai+1
…
Am
12
Re-planification (4 / 20)
Instant
présent
A1
P. Morignot
A2
…
Ai
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Ai+1
…
Am
13
Re-planification (5 / 20)
Instant
présent
A1
P. Morignot
A2
…
Ai
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Ai+1
…
Am
14
Re-planification (6 / 20)
Instant
présent
A1
P. Morignot
A2
…
Ai
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Ai+1
…
Am
15
Re-planification (7 / 20)
Instant
présent
A1
P. Morignot
A2
…
Ai
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Ai+1
…
Am
16
Re-planification (8 / 20)
Instant
présent
A1
P. Morignot
A2
…
Ai
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Ai+1
…
Am
17
Re-planification (9 / 20)
Instant
présent
A1
P. Morignot
A2
…
Ai
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Ai+1
…
Am
18
Re-planification (10 / 20)
Etat
initial
f1
f2
A1
…
fn
P. Morignot
But(s)
A2
…
Ai
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Ai+1
…
Am
b1
b2
…
bl
19
Re-planification (11 / 20)
Etat
initial
f1
f2
A1
…
fn
P. Morignot
But(s)
A2
…
b1
b2
…
bl
Ai
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20
Re-planification (12 / 20)
Etat
initial
f1
f2
A1
…
fn
P. Morignot
A2
Nouvel
état
f’1
f’2
…
f’n
But(s)
b1
b2
…
bl
…
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21
Re-planification (13 / 20)
Etat
initial
f1
f2
A1
…
fn
P. Morignot
A2
Nouvel
état
f’1
f’2
A’1
…
f’n
…
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But(s)
A’2
…
b1
b2
…
bl
A’k
22
Re-planification (14 / 20)
A1
P. Morignot
A2
…
A’1
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A’2
…
A’k
23
Re-planification (15 / 20)
Instant
présent
A1
P. Morignot
A2
…
A’1
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A’2
…
A’k
24
Re-planification (16 / 20)
Instant
présent
A1
P. Morignot
A2
…
A’1
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A’2
…
A’k
25
Re-planification (17 / 20)
Instant
présent
A1
P. Morignot
A2
…
A’1
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A’2
…
A’k
26
Re-planification (18 / 20)
Instant
présent
A1
P. Morignot
A2
…
A’1
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A’2
…
A’k
27
Re-planification (19 / 20)
Instant
présent
A1
P. Morignot
A2
…
A’1
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A’2
…
A’k
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Re-planification (20 / 20)
A1
A2
…
A’1
A’2
…
A’k
Les buts b1, …, bl sont maintenant satisfaits :
L’agent a généré un plan, a commencé à l’exécuter,
a re-généré en ligne un plan et l’a exécuté.
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Temps de réponse
Planification en ligne : la difficulté
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Délibération
Réaction
Une dimension du problème
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Architecture Sense-Plan-Act
Agent robotique
Perception
Planification
Capteurs
Exécution
Actionneurs
Environnement
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Architecture de Subsomption
• Pas de symboles.
Agent robotique
Automate à états finis n
…
Paramètres
Automate à états finis 2
Automate à états finis 1
Capteurs
Actionneurs
Environnement
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Architecture 2 niveaux
Cognitif
Reconnaissance
de situation
Réactif
Agent robotique
Perception
Capteurs
Planification
Suivi de
plan
Action
Actionneurs
Environnement
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Architecture 2 niveaux : exemple
Agent cycliste
Niveau décisionnel
Reconnaissance
de situation
Suivi
de plan
Feux, virages, obstacles, ...
Planification
d’actions
Planification
de chemin
Tourner, accélérer, ...
Niveau réactif
Pédaler
assis
Pédaler
en danseuse
Gravitation, inertie, position du vélo, ...
Se pencher
pour tourner
Mettre pied
à terre
Guidon, pédales, sonnette,phare, ...
Environnement : routes, voitures, cyclistes, piétons, feux, ...
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Architecture 2 niveaux++
Réactif
Cognitif
Agent robotique
Reconnaissance
de situation
Perception
Planification
Plan
contingent
Capteurs
Suivi de
plan
Action
Actionneurs
Environnement
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Architecture 3 niveaux
Agent robotique
Délibérateur
Algo. 1
…
Algo. m
Comportement 1
…
Comportement n
Séquenceur
Contrôleur
Capteurs
Actionneurs
Environnement
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Architecture du LAAS
Agent robotique
Délibératif
Système de
Raisonnement
Procédural (PRS)
Planification
d’actions
(IxTeT)
Fonctionnel
Exécutif
Comportement 1
…
Capteurs
Comportement n
Actionneurs
Environnement
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Références (1 / 2)
• [Alami et al. 98] R. Alami, R. Chatila, S. Fleury, M. Ghallab, F. Ingrand. An Architecture for Autonomy. In
International Journal of Robotics Research (Special Issue on ``Integrated Architectures for Robot Control and
Programming''), Vol 17, N° 4, Apri1 1998. LAAS Report N°97352.
• [Baille et al. 99] Gérard Baille & al, Le CyCab de l’INRIA Rhône-Alpes. Rapport de recherche de l’INRIA RhôneAlpes n°0229, April 1999 (in French).
• [Baltie et al. 07] J. Baltié, E. Bensana, P. Fabiani, J. – L. Farges, S. Millet, P. Morignot, B. Patin, G. Petitjean, G.
Pitois, J. – C. Poncet. Multi-Vehicle Missions: Architecture and Algorithms for Distributed On Line Planning. In Dimitri
Vrakas and Ioannis Vlahavas (eds.), Artificial Intelligence for Advanced Problem Solving Techniques, Information
Science Reference. December 2007.
• [Beetz et al. 10] M. Beetz, D. Jain, L. Mösenlechner, M. Tenorth. Towards Performing Everyday Manipulation
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• [Brooks 85] Brooks, R. A. A Robust Layered Control System for a Mobile Robot. In IEEE Journal of Robotics and
Automation, Vol. 2, No. 1, March 1986, pp. 14–23.
• [Brooks 91] R. Brooks. Intelligence without reason. Proceedings of 12th Int. Joint Conf. on Artificial Intelligence
(IJCAI’91), Sydney, Australia, August 1991, pp. 569–595.
• [Campa et al. 96] Giampiero Campa, Mario Innocenti, Jacqueline Wilkie. Model-Based Robust Control for a Towed
Underwater Vehicle. AIAA Guidance, Navigation and Control Conference, San Diego, California, July 29-31, 1996.
• [Gat 98] Gat, E. Three-layer architectures. In D. Kortenkamp et al. Eds. A.I. and mobile robots. AAAI Press, 1998.
• [Hayes-Roth et al. 95] Hayes-Roth, B.; Pfleger, K.; Morignot, P.; & Lalanda, P. Plans and Behavior in Intelligent
Agents. Knowledge Systems Laboratory, KSL-95-35, Stanford Univ., CA, March, 1995.
P. Morignot
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Références (2 / 2)
• [Nilsson 80] Nils J. Nilsson. Principles of ArtificialIntelligence. Palo Alto: Tioga. 1980.
• [Muscettola et al. 98] N. Muscettota, P. Pandurag Nayak, Barney Pell and B.C. Williams. Remote Agent: to
Boldly go where no AI System Has Gone Before. Artificial Intelligence, Elsevier, 103, pp.5-47, 1998.
• [Russel 2010] Stuart Russell, Peter Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice Hall, 2010,
3rd edition. Chapitre 11.
• [Schoppers 95] Schoppers, M. The use of dynamics in an intelligent controller for a space faring rescue
robot. In Artificial Intelligence Journal, 73 (1995):175-230.
• [Teichteil et al. 11] F. Teichteil-Königsburg, C. Lesire, G. Infantes. A Generic Framework for Anytime
Execution-Driven Planning in Robotics. In Proceedings of the International Conference on Robotics and
Automation, Shanghai, China, May 2011, pages 299-304.
• [Wolfe et al. 10] J. Wolfe, B. Marthi, S. Russell. Combining Task and Motion Planning for Mobile
Manipulation. In Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling, Toronto,
Canada, 2010.
P. Morignot
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Conclusion
• Les hypothèses de la planification classique ne sont pas
toujours vérifiées dans la réalité.
• La méthode du chemin critique (ordonnancement) est un
moyen de représenter l’aspect numérique du temps.
• Un plan conditionnel permet de représenter un plan si les
actions peuvent échouer. Une recherche ET/OU permet de
générer un plan conditionnel.
• La re-planification en ligne permet d’entremêler
planification et exécution, pour le cas où une action
planifiée devient non exécutable.
• Un planificateur d’actions peut être intégré de plusieurs
façons dans un agent (robotique) --- planification continue
via une architecture d’agents.
P. Morignot
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