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Linguaggio di controllo di sistemi con applicazione alla robotica di salvataggio

Informazioni tesi

  Autore: Andrea Ruocco
  Tipo: Laurea liv.II (specialistica)
  Anno: 2007-08
  Università: Università degli Studi Roma Tre
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria informatica
  Relatore: Marta Cialdea
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 160

L’intelligenza artificiale è sempre stato uno degli argomenti più dibattuti, sognati e perseguiti nell'ambito dell'informatica. A partire dai lavori pionieristici di A. Turing ci si è chiesti se e come fosse possibile realizzare un programma per computer in grado di emulare il comportamento di un essere umano e, nelle sue più evolute realizzazioni, di apprendere o autoistruirsi.
Nonostante i progressi entusiasmanti compiuti dall’informatica, l’intelligenza artificiale nel suo significato più completo, resta un sogno oggi come allora. Ciò nonostante, diverse tecniche che consentono ad un programma di effettuare azioni “intelligenti” (nel senso di utili e non banali) sono state impiegate nelle più svariate applicazioni: dall’elaborazione di dati nei sistemi informativi, ai programmi per il gioco degli scacchi. Uno dei campi di applicazione di particolare interesse è quello esaminato nell'ambito di questo lavoro di tesi, ossia la robotica cognitiva.
La robotica cognitiva mira a far acquisire ai robot quelle capacità cognitive proprie degli esseri umani, in modo da essere in grado di raggiungere obiettivi complessi in ambienti complessi. A tale scopo, gli argomenti trattati spaziano dalla rappresentazione della conoscenza al ragionamento automatico, dalla pianificazione all'apprendimento.
Nello studio della robotica cognitiva, si è contraddistinto il gruppo di ricerca dell'Università di Toronto. Questo gruppo, anche in collaborazione con altri luminari della materia di diverse università del mondo, si è occupato dello studio della rappresentazione della conoscenza, e, a partire dal situation calculus e dalle sue estensioni, è riuscito a sviluppare il Golog, un linguaggio per lo sviluppo di programmi ad alto livello di astrazione per controllori di robot.
Questo linguaggio è molto potente, tuttavia ha delle carenze, che si sta cercando di superare, mediante lo sviluppo di estensioni allo stesso. Lo scopo di queste estensioni è quello di sopperire a mancanze quali, l'assenza di reattività e di capacità di gestire azioni concorrenti, o l'insufficiente flessibilità.
Contemporaneamente, negli ultimi anni, allo Space System Laboratory del MIT è stato sviluppato ed implementato un linguaggio per il controllo di sistemi che sostanzialmente si muove nella stessa direzione, il Reactive Model-based Programming Language (RMPL).
Questo linguaggio è stato studiato per le missioni spaziali della NASA; per cui deve rispondere ad una serie di requisiti quali flessibilità, affidabilità e capacità di recovering, e si è cercato di ottenere tutto ciò proprio grazie alle caratteristiche di reattività ed al paradigma model-based; anche esso come il Golog permette di sviluppare programmi ad alto livello di astrazione.
In questo lavoro di tesi si è cercato di unire i punti di forza dei due linguaggi, RMPL e opportune estensioni del Golog, per sviluppare un sistema di controllo per robotica di salvataggio. La robotica di salvataggio è quella branca della robotica che si occupa della progettazione di agenti che possano svolgere compiti d'aiuto per le squadre di soccorso in scenari di emergenza (per esempio, a seguito di terremoti), e, a tal fine le caratteristiche già menzionate quali reattività e flessibilità si rendono necessarie se non addirittura indispensabili.
Il lavoro svolto si snoda quindi in una prima fase di studio dei linguaggi a disposizione, per catturarne le caratteristiche essenziali e distintive, una fase di formalizzazione dei costrutti individuati e ritenuti necessari, ed infine una fase di implementazione di un interprete che risponda ai requisiti, concludendo con lo sviluppo di un sistema di controllo che mostri le potenzialità del linguaggio. L'organizzazione in capitoli della tesi segue sia l'evoluzione del lavoro appena esposta, sia il filo logico presentato nella prima parte di questa introduzione.

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Introduzione Introduzione L’intelligenza artificiale è sempre stato uno degli argomenti più dibattuti, sognati e perseguiti nell'ambito dell'informatica. A partire dai lavori pionieristici di A. Turing ci si è chiesti se e come fosse possibile realizzare un programma per computer in grado di emulare il comportamento di un essere umano e, nelle sue più evolute realizzazioni, di apprendere o autoistruirsi. Nonostante i progressi entusiasmanti compiuti dall’informatica, l’intelligenza artificiale nel suo significato più completo, resta un sogno oggi come allora. Ciò nonostante, diverse tecniche che consentono ad un programma di effettuare azioni “intelligenti” (nel senso di utili e non banali) sono state impiegate nelle più svariate applicazioni: dall’elaborazione di dati nei sistemi informativi, ai programmi per il gioco degli scacchi. Uno dei campi di applicazione di particolare interesse è quello esaminato nell'ambito di questo lavoro di tesi, ossia la robotica cognitiva. La robotica cognitiva mira a far acquisire ai robot quelle capacità cognitive proprie degli esseri umani, in modo da essere in grado di raggiungere obiettivi complessi in ambienti complessi. A tale scopo, gli argomenti trattati spaziano dalla rappresentazione della conoscenza al ragionamento automatico, dalla pianificazione all'apprendimento. Nello studio della robotica cognitiva, si è contraddistinto il gruppo di ricerca dell'Università di Toronto. Questo gruppo, anche in collaborazione con altri luminari della materia di diverse università del mondo, si è occupato dello studio della rappresentazione della conoscenza, e, a partire dal situation calculus e dalle 4

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Parole chiave

agenti intelligenti
architetture
artificiale
basic action theory
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eventi esogeni
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indigolog
intelligenza
pianificazione
regression
rmpl
robotica
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