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Type: TESE
Title: Sobre cognição, adaptação e homeostase : uma analise de ferramentas computacionais bioinspiradas aplicadas a navegação autonoma de robos
Title Alternative: On cognition, adaptation and homeostasis : analysis and synthesis of bio-inspired computational tools applied to robot autonomous navigation
Author: Moioli, Renan Cipriano
Advisor: Von Zuben, Fernando José, 1968-
Zuben, Fernando Jose Von
Abstract: Resumo: Este trabalho tem como objetivos principais estudar, desenvolver e aplicar duas ferramentas computacionais bio-inspiradas em navegação autônoma de robôs. A primeira delas é representada pelos Sistemas Classificadores com Aprendizado, sendo que utilizou-se uma versão da proposta original, baseada em energia, e uma versão baseada em precisão. Adicionalmente, apresenta-se uma análise do processo de evolução das regras de inferência e da população final obtida. A segunda ferramenta trata de um modelo denominado sistema homeostático artificial evolutivo, composto por duas redes neurais artificiais recorrentes do tipo NSGasNets e um sistema endócrino artificial. O ajuste dos parâmetros do sistema é feito por meio de evolução, reduzindo-se a necessidade de codificação e parametrização a priori. São feitas análises de suas peculiaridades e de sua capacidade de adaptação. A motivação das duas propostas está no emprego conjunto de evolução e aprendizado, etapas consideradas fundamentais para a síntese de sistemas complexos adaptativos e modelagem computacional de processos cognitivos. Os experimentos visando validar as propostas envolvem simulação computacional em ambientes virtuais e implementações em um robô real do tipo Khepera II.

Abstract: The objectives of this work are to study, develop and apply two bio-inspired computational tools in robot autonomous navigation. The first tool is represented by Learning Classifier Systems, using the strength-based and the accuracy-based models. Additionally, the rule evolution mechanisms and the final evolved populations are analyzed. The second tool is a model called evolutionary artificial homeostatic system, composed of two NSGasNet recurrent artificial neural networks and an artificial endocrine system. The parameters adjustment is made by means of evolution, reducing the necessity of a priori coding and parametrization. Analysis of the system's peculiarities and its adaptation capability are made. The motivation of both proposals is on the concurrent use of evolution and learning, steps considered fundamental for the synthesis of complex adaptive systems and the computational modeling of cognitive processes. The experiments, which aim to validate both proposals, involve computational simulation in virtual environments and implementations on real Khepera II robots.
Subject: Inteligência artificial
Homeostase
Redes neurais (Computação)
Computação evolutiva
Robôs móveis
Sistemas inteligentes de controle
Language: Português
Editor: [s.n.]
Date Issue: 2008
Appears in Collections:FEEC - Tese e Dissertação

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