Agenten in simulierten Umgebungen Landminensuche Stefan Fleischer Stephan Kramer Alexander Simons Agenten in simulierten Umgebungen -1-

Agenten in simulierten Umgebungen -2- Gliederung (I) Einleitung Theoretische Grundlagen Der Agent Multi-Agenten-Systeme FIPA-Standards JADE JADE-Features JADE-Agentenplattform JADE-Agenten JADE-Nachrichten Agenten in simulierten Umgebungen -2-

Agenten in simulierten Umgebungen -3- Gliederung (II) Architektur Aufbau Der Serveragent Der Simulationsagent Der Feldagent Der rrm-Agent Die Simulationsumgebung Einführung Roboter Testläufe Fazit Agenten in simulierten Umgebungen -3-

Agenten in simulierten Umgebungen -4- I. Einleitung Zur Notwendigkeit: Weltweit gibt es in nahezu allen Krisengebieten Landminen, deren Anzahl nur schwer zu schätzen ist, da einfache Minen sehr günstig zu bauen sind. Es gibt über 600 bekannte Minentypen, deren Suche mit einem Metalldetektor aufgrund eines ständig sinkenden Metall- gehalts immer schwieriger wird. Ein gebündelter Einsatz von Detektoren erscheint somit sinnvoll. Agenten in simulierten Umgebungen -4-

Agenten in simulierten Umgebungen -5- I. Einleitung I. Einleitung II. Theoretische Grundlagen 1. Der Agent 2. Multi-Agenten-Systeme Zur Notwendigkeit Manuelles Suchen ist relativ langsam und gefährlich: Auf 1.000 geräumte Minen ereignet sich ein schwerer Unfall. Faktoren wie Minen, Landschaften, Detektoren und sonstige Hindernisse lassen den Einsatz einer Simulationsumgebung, in der Roboter getestet werden können, als sinnvoll erscheinen. Agenten scheinen vor diesem Hintergrund also durchaus eine geeignete Wahl zu sein, gemeinsam ein Minenfeld zu durchsuchen. Agenten in simulierten Umgebungen -5-

Agenten in simulierten Umgebungen -6- I. Einleitung I. Einleitung II. Theoretische Grundlagen 1. Der Agent 2. Multi-Agenten-Systeme Die Simulationsumgebung Der Manual Robot Agent: Klasse: ManualRobotAgent Roboter dieser Klasse folgen keinem Algorithmus lassen sich ausschließlich manuell steuern Start! Agenten in simulierten Umgebungen -6-

II. Theoretische Grundlagen II.1 Der Agent einheitliche Definition fehlt Eigenschaften eines Agenten: sucht und sammelt Informationen erledigt komplexe Aufgaben besitzt die Fähigkeit, sein Wissen zu erweitern (Intelligenz) Agenten in simulierten Umgebungen -7-

II.1 Der Agent II. Theoretische Grundlagen 2. Multi-Agenten-Systeme 3. FIPA-Standards II.1 Der Agent Charakteristische Eigenschaften von Agenten: Wichtigste Eigenschaft: „Situated“: („sich in einer Umgebung befinden“) Agent nimmt die Umgebung über Sensoren wahr… …und verändert sie über Effektoren Quelle: Klügl: „Multiagentensimulation“ Agenten in simulierten Umgebungen -8-

II.1 Der Agent Ein Agent ist zudem: II. Theoretische Grundlagen 2. Multi-Agenten-Systeme 3. FIPA-Standards II.1 Der Agent Ein Agent ist zudem: reaktiv autonom sozial rational anthropomorph Quelle: Klügl: „Multiagentensimulation“ Agenten in simulierten Umgebungen -9-

II.1 Der Agent II. Theoretische Grundlagen 2. Multi-Agenten-Systeme 3. FIPA-Standards II.1 Der Agent Agenten teilen sich ihre Umwelt mit anderen Agenten – es entsteht ein Multi-Agenten-System (MAS) Agenten in simulierten Umgebungen -10-

II.2 Multi-Agenten-Systeme II. Theoretische Grundlagen II. Theoretische Grundlagen 1. Der Agent 2. Multi-Agenten-Systeme 3. FIPA-Standards II.2 Multi-Agenten-Systeme Eigenschaften: abhängig von der mehr oder weniger beschränkten Autonomie der Agenten beschränkte Sicht des einzelnen Agenten auf das Gesamtsystem dezentrale Datenverwaltung Nebenläufigkeit der Ausführung Idealfall: keine zentrale Kontrolle Quelle: JenSycWool, 1998 Agenten in simulierten Umgebungen -11-

II.2 Multi-Agenten-Systeme II. Theoretische Grundlagen II. Theoretische Grundlagen 1. Der Agent 2. Multi-Agenten-Systeme 3. FIPA-Standards II.2 Multi-Agenten-Systeme Hier: jeder Agent ist ein „Alles-Könner“: individuelle Fähigkeiten individuelles Wissen keine globale Systemkontrolle (autonome Agenten) Koordination des Wissens der einzelnen Agenten durch Interaktion der Agenten mit ihrer Umwelt Agenten in simulierten Umgebungen -12-

II.2 Multi-Agenten-Systeme II. Theoretische Grundlagen II. Theoretische Grundlagen 1. Der Agent 2. Multi-Agenten-Systeme 3. FIPA-Standards II.2 Multi-Agenten-Systeme Zur sinnvollen Interaktion bedarf es: einer gemeinsamen Agentensprache eines gemeinsamen Kommunikationsprotokolls eines gemeinsamen Interaktionsprotokolls einer gemeinsamen Weltsicht Eine Organisation, die sich mit Standardisierungen in Bezug auf Agentensysteme beschäftigt, ist die FIPA. Agenten in simulierten Umgebungen -13-

II.3 FIPA-Standards FIPA: Foundation of Physical Intelligent Agents II. Theoretische Grundlagen II. Theoretische Grundlagen 1. Der Agent 2. Multi-Agenten-Systeme 3. FIPA-Standards II.3 FIPA-Standards FIPA: Foundation of Physical Intelligent Agents 1996 gegründete Non-Profit-Organisation Interaktion über Agent-Communication-Language (ACL): Nachrichtenaustausch über Low-Level- Protokolle FIPA-ACL-Nachricht enthält: Typ, Teilnehmer, Inhaltsbeschreibung, Interaktionskontrollen Agenten in simulierten Umgebungen -14-

II.3 FIPA-Standards II. Theoretische Grundlagen Typ: request, answer,… 1. Der Agent 2. Multi-Agenten-Systeme 3. FIPA-Standards II.3 FIPA-Standards Typ: request, answer,… Teilnehmer: Sender und Empfänger Inhaltsbeschreibung: umfasst nicht nur den eigent- lichen Inhalt, sondern legt auch die verwendete Sprache, die Kodierung und die Ontologie der Nachricht (gemeinsame Weltsicht der Agenten) fest Interaktionskontrollen: bestimmen das Interaktions- protokoll, sowie die Nachrichtenkennungen Agenten in simulierten Umgebungen -15-

II.3 FIPA-Standards II. Theoretische Grundlagen 1. Der Agent 2. Multi-Agenten-Systeme 3. FIPA-Standards II.3 FIPA-Standards Neben den Spezifikationen zur Agenten- kommunikation gibt es zahlreiche weitere Spezifikationen der FIPA, z.B. zur abstrakten Agentenarchitektur zum Agentenmanagement und zum Nachrichtentransport über heterogene Netzwerke hinweg Eine MAS-Entwicklungsumgebung, die den FIPA-Spezifikationen entspricht ist JADE. Agenten in simulierten Umgebungen -16-

Agenten in simulierten Umgebungen -17- III. Jade: Java Agent Development Framework Open Source Projekt der Tilab aus Italien vereinfacht die Entwicklung von MAS u.a. durch eine Reihe grafischer Tools JADE folgt den FIPA-Standards Telecom Italia Lab: http://jade.tilab.com Agenten in simulierten Umgebungen -17-

Agenten in simulierten Umgebungen -18- III. Jade III. JADE 1. JADE-Features 2. JADE-Agentenplattform 3. JADE-Agenten 4. JADE-Nachrichten III.1 JADE-Features vollständig in Java implementiert  betriebssystemübergreifend das Ausführen der einzelnen Aktivitäten der Agenten (in JADE: Behaviours) erfolgt nebenläufig JADE unterstützt die Bildung von Agenten- Domänen Agenten in simulierten Umgebungen -18-

Agenten in simulierten Umgebungen -19- III. Jade III. JADE 1. JADE-Features 2. JADE-Agentenplattform 3. JADE-Agenten 4. JADE-Nachrichten III.1 JADE-Features Nachrichten (ACL-Messages) werden äußerst effizient innerhalb einer Agentenplattform transportiert JADE stellt für die Interaktion eine Bibliothek von verschiedenen FIPA-Interaktionsprotokollen bereit JADE ermöglicht zudem die Erzeugung autonomer Agenten aus externen Anwendungen heraus Agenten in simulierten Umgebungen -19-

Agenten in simulierten Umgebungen -20- III. Jade III. JADE 1. JADE-Features 2. JADE-Agentenplattform 3. JADE-Agenten 4. JADE-Nachrichten III.2 JADE-Agentenplattform Bestandteile: Agent-Management-System (AMS) Directory Facilitator (DF) Agent Communication Channel (ACC) die Agenten selbst Agenten in simulierten Umgebungen -20-

Agenten in simulierten Umgebungen -21- III. Jade III. JADE 1. JADE-Features 2. JADE-Agentenplattform 3. JADE-Agenten 4. JADE-Nachrichten III.2 JADE-Agentenplattform ACC Agenten in simulierten Umgebungen -21-

Agenten in simulierten Umgebungen -22- III. Jade III. JADE 1. JADE-Features 2. JADE-Agentenplattform 3. JADE-Agenten 4. JADE-Nachrichten III.3 JADE-Agenten Roboter werden als Agenten realisiert („Robot-Agents“) JADE-Agenten sind Instanzen einer benutzer- definierten Java-Klasse, abgeleitet von der Klasse Agent des Pakets jade.core Agenten in simulierten Umgebungen -22-

Agenten in simulierten Umgebungen -23- III. Jade III. JADE 1. JADE-Features 2. JADE-Agentenplattform 3. JADE-Agenten 4. JADE-Nachrichten III.3 JADE-Agenten Zustände: initiated active waiting suspended transit deleted Agenten in simulierten Umgebungen -23-

Agenten in simulierten Umgebungen -24- III. Jade III. JADE 1. JADE-Features 2. JADE-Agentenplattform 3. JADE-Agenten 4. JADE-Nachrichten III.3 JADE-Agenten Aktivitäten (Behaviours): werden gleichzeitig ausgeführt jede Funktionalität eines Agenten sollte als Behaviour implementiert sein interner round-robin-Scheduler z.B. done()-Methode Agenten in simulierten Umgebungen -24-

Agenten in simulierten Umgebungen -25- III. Jade III. JADE 1. JADE-Features 2. JADE-Agentenplattform 3. JADE-Agenten 4. JADE-Nachrichten III.3 JADE-Agenten Nachrichten: jeder Agent hat eine Nachrichtenwarteschlange („Posteingang“) Abruf: Polling blockierend time-out-basiert Mustervergleiche Agenten in simulierten Umgebungen -25-

Agenten in simulierten Umgebungen -26- III. Jade III. JADE 1. JADE-Features 2. JADE-Agentenplattform 3. JADE-Agenten 4. JADE-Nachrichten III.3 JADE-Agenten Agenten in simulierten Umgebungen -26-

Agenten in simulierten Umgebungen -27- III. Jade III. JADE 1. JADE-Features 2. JADE-Agentenplattform 3. JADE-Agenten 4. JADE-Nachrichten III.4 JADE-Nachrichten auf Basis sog. ACLMessages: Nachrichten als Objekte der Klasse Jade.lang.ACLMessage Besonderheit: Mustervergleiche Nachrichtenabfrage kann gezielt nach bestimmtem Sender oder Nachrichtentyp erfolgen Agenten in simulierten Umgebungen -27-

Agenten in simulierten Umgebungen -28- III. Jade III. JADE 1. JADE-Features 2. JADE-Agentenplattform 3. JADE-Agenten 4. JADE-Nachrichten III.4 JADE-Nachrichten ACLMessage enthält: Performative-Attribut: legt Nachrichtentyp fest, z.B. request, inform,… Language-Attribut: vereinbart die Nach- richtensprache Sender / Empfänger Conversation-ID Agenten in simulierten Umgebungen -28-

Agenten in simulierten Umgebungen -29- III. Jade III. JADE 1. JADE-Features 2. JADE-Agentenplattform 3. JADE-Agenten 4. JADE-Nachrichten III.4 JADE-Nachrichten Nachrichtenabfragen können nun nach Nachrichten eines bestimmten Typs, Absenders oder einer bestimmten ID erfolgen auch Kombinationen möglich (zusammen- gesetzte Filter) Vorteil: Warteschlange kann gezielt durchsucht werden Agenten in simulierten Umgebungen -29-

Agenten in simulierten Umgebungen -30- IV. Architektur IV.1 Aufbau „Zweiteilung“ der Simulationsumgebung: auf der einen Seite befinden sich die Roboteragenten… …die andere Seite stellt die Administration dar. beiden unterliegt die JADE-Plattform Agenten in simulierten Umgebungen -30-

Agenten in simulierten Umgebungen -31- IV. Architektur 1. Aufbau 2. Der Serveragent 3. Der Simulationsagent 4. Der Feldagent 5. Der rrm-Agent IV. Architektur IV.1 Aufbau Administration: beinhaltet 4 Komponenten: - Serveragent - Simulationsagent - Feldagent - Remote-Robot-Management-Agent Agenten in simulierten Umgebungen -31-

Agenten in simulierten Umgebungen -32- IV. Architektur 1. Aufbau 2. Der Serveragent 3. Der Simulationsagent 4. Der Feldagent 5. Der rrm-Agent IV. Architektur IV.1 Aufbau Kommunikationsbeziehungen/-kanäle: Agenten in simulierten Umgebungen -32-

Agenten in simulierten Umgebungen -33- IV. Architektur 1. Aufbau 2. Der Serveragent 3. Der Simulationsagent 4. Der Feldagent 5. Der rrm-Agent IV. Architektur IV.1 Aufbau Der Serveragent Aufgaben: Kommunikationsschnittstelle zwischen den Robotern und der simulierten Umwelt - registriert die Roboter im System - startet alle für das System wichtige Komponenten - Empfang und Weiterleitung von Nachrichten - entfernt die Roboter aus dem System Agenten in simulierten Umgebungen -33-

Agenten in simulierten Umgebungen -34- IV. Architektur 1. Aufbau 2. Der Serveragent 3. Der Simulationsagent 4. Der Feldagent 5. Der rrm-Agent IV. Architektur IV.1 Aufbau Der Simulationsagent Aufgaben: bearbeitet Simulationsaufträge des Serveragenten bei Sensoreinsatz, Bewegung/Drehung kommuniziert er mit dem Feldagenten, um sich die benötigten Daten zu besorgen - berechnet die Energieabzüge bei Roboteraktionen Agenten in simulierten Umgebungen -34-

Agenten in simulierten Umgebungen -35- IV. Architektur 1. Aufbau 2. Der Serveragent 3. Der Simulationsagent 4. Der Feldagent 5. Der rrm-Agent IV. Architektur IV.1 Aufbau Der Feldagent Aufgaben: für die Erstellung und Verwaltung des Spielfelds verantwortlich - beeinhaltet Feldinformationen zu jeder Kachel: - Metall (true / false) - Landschaftsbild, -typ - IR – Bild - Höhenebene Agenten in simulierten Umgebungen -35-

Agenten in simulierten Umgebungen -36- IV. Architektur 1. Aufbau 2. Der Serveragent 3. Der Simulationsagent 4. Der Feldagent 5. Der rrm-Agent IV. Architektur IV.1 Aufbau Der Feldagent Aufgaben: für die Erstellung und Verwaltung des Spielfelds verantwortlich Speicherung der aktuellen Position und des Zustands aller im System registrierten Roboter Änderungen am Spielfeld ausschließlich über den Feldagenten Agenten in simulierten Umgebungen -36-

Agenten in simulierten Umgebungen -37- IV. Architektur 1. Aufbau 2. Der Serveragent 3. Der Simulationsagent 4. Der Feldagent 5. Der rrm-Agent IV. Architektur IV.1 Aufbau Der rrm-Agent Aufgaben: unterstützt die Erstellung von Roboter-Agenten von anderen Rechnern aus Agenten in simulierten Umgebungen -37-

Agenten in simulierten Umgebungen -38- V. Die Simulationsumgebung Agenten in simulierten Umgebungen -38-

V.1 Einführung - Richtungswechsel (N, NO,…) - Höhenstufen (1 – 8) V. Die Simulationsumgebung V. Die Simulationsumgebung 1. Einführung 2. Roboter 3. Testläufe 4. Fazit V.1 Einführung „Modell“ = Abbild und Vereinfachung der Realität Aufteilung in Kacheln (hier: 2 m2) - Richtungswechsel (N, NO,…) - Höhenstufen (1 – 8) - wenige Landschaftstypen und Feldtypen - nur überirdische Landminen Agenten in simulierten Umgebungen -39-

V.1 Einführung Feldweg Asphalt Fluss Hindernis V. Die Simulationsumgebung V. Die Simulationsumgebung 1. Einführung 2. Roboter 3. Testläufe 4. Fazit V.1 Einführung Der Map-Editor: 2 Landschaftstypen: Grasland, Wüste Feldtypen: Brücke Boden Feldweg Asphalt Fluss Hindernis Agenten in simulierten Umgebungen -40-

V.1 Einführung V. Die Simulationsumgebung Der Map-Editor: 2. Roboter 3. Testläufe 4. Fazit V.1 Einführung Der Map-Editor: in den Feldern werden verschiedene Sensorinformationen hinterlegt: Stoßsensor (Hindernis) Fotosensor Infrarotsensor Metalldetektor Feuchtigkeitssensor (Bender ) Agenten in simulierten Umgebungen -41-

V.1 Einführung V. Die Simulationsumgebung Der Map-Editor: 2. Roboter 3. Testläufe 4. Fazit V.1 Einführung Der Map-Editor: 8 verschiedene Höhenstufen: Höhenunterschiede zwischen den Kacheln beeinflussen den Energieverlust der Roboter Berechnung: stark vereinfacht keine Berücksichtigung von Antrieb, Motor und Geschwindigkeit der Roboter Agenten in simulierten Umgebungen -42-

V.1 Einführung V. Die Simulationsumgebung Der Map-Editor: 2. Roboter 3. Testläufe 4. Fazit V.1 Einführung Der Map-Editor: Kartenerstellung manuell oder automatisch möglich Wetterverhältnisse, Temperatur, o.ä. können nicht dargestellt werden Agenten in simulierten Umgebungen -43-

V.2 Roboter V. Die Simulationsumgebung Eigenschaften: 1. Einführung 2. Roboter 3. Testläufe 4. Fazit V.2 Roboter Eigenschaften: Blickrichtung wird durch Pfeil symbolisiert verfügt über einen Energievorrat interagiert über Sensoren mit seiner Umwelt… …und sammelt über sie Informationen in einer Karte Agenten in simulierten Umgebungen -44-

V.2 Roboter V. Die Simulationsumgebung An-/Abmeldung: 1. Einführung 2. Roboter 3. Testläufe 4. Fazit V.2 Roboter An-/Abmeldung: in der simulierten Umwelt erfolgt ausschließlich durch den Serveragenten Abmeldung durch Tod (Mine, Wasser)… …nicht durch vollständigen Energieverlust (bleibt angemeldet) Agenten in simulierten Umgebungen -45-

V.3 Testläufe V. Die Simulationsumgebung 1. Einführung 2. Roboter 3. Testläufe 4. Fazit V.3 Testläufe Agenten in simulierten Umgebungen -46-

V.4 Fazit V. Die Simulationsumgebung Probleme mit Robbi: 1. Einführung 2. Roboter 3. Testläufe 4. Fazit V.4 Fazit Probleme mit Robbi: Unfähigkeit, Minen ohne Metallgehalt zu erkennen viele (nahezu alle) Felder werden mehrfach passiert und überprüft Probleme, Flüssen aus dem Weg zu gehen (-> Feuchtigkeitssensor) Agenten in simulierten Umgebungen -47-

V.4 Fazit V. Die Simulationsumgebung Wie geht es besser??? 1. Einführung 2. Roboter 3. Testläufe 4. Fazit V.4 Fazit Wie geht es besser??? nächste Woche: Bender Agenten in simulierten Umgebungen -48-

V.4 Fazit V. Die Simulationsumgebung Noch Fragen??? 1. Einführung 2. Roboter 3. Testläufe 4. Fazit V.4 Fazit Noch Fragen??? Agenten in simulierten Umgebungen -49-