Arquitectura y diseño de un sistema completo de navegación semántica. Descripción de su ontología y gestión de conocimiento

Mención Internacional en el título de doctorEn el actual mundo de la robótica, existe una tendencia general de implementar mecanismos conductuales basados en la psicología humana tomando como ejemplo el procesamiento natural del pensamiento. Esto permite una mayor comprensión del entorno y de los objetos que contiene. Esta tesis se desarrolla con la idea subyacente de conseguir que un robot se comporte de manera semejante a como lo haría un ser humano. Esto no es algo inusual, muchos investigadores dedican su esfuerzo a crear sistemas que resuelven una determinada tarea de una manera similar a como lo resolvería una persona. En el caso de esta tesis, la tarea o habilidad sobre la que se ha trabajado ha sido la navegación de robots móviles. En el caso de la navegación es necesario que se procesen una serie de subtareas de cuya eficiencia va a depender que el robot llegue realmente al lugar al que quería ir. Se necesita un planificador que decida los lugares a los que se debe dirigir el robot. Y si esas decisiones se toman en base a una clasificación razonada del entorno, que se realiza en función de una serie de conceptos que definen el mundo que rodea al robot, se está realizando una navegación a un nivel más abstracto que el geométrico o topológico, más cercano a la manera de proceder de un ser humano. En esta tesis, este nivel de navegación es referido como navegación semántica, tal como otros autores han hecho anteriormente. En este punto, se puede definir que el objetivo principal de esta tesis es diseñar e implementar un sistema de navegación semántica que gestione una mayor cantidad de conceptos y relaciones, al mismo tiempo que se estudian las implementaciones más eficientes. Esto permite clasificar de una manera precisa el entorno y dota de mayor autonomía al robot a la hora de encontrar rutas que le acerquen a su destino. Habiendo enmarcado la tesis dentro de este objetivo, se ha trabajado sobre el diseño de una ontología para definir el entorno. Todos los navegadores necesitan manejar un mapa que es interpretado por el planificador y que además sirve para que el robot se localice en el mundo que le rodea. En el caso de la navegación semántica, la información representada en esta ontología funciona como mapa semántico y cumple con esta función. El diseño de la ontología también es determinante para el sistema de razonamiento que necesita incorporar el navegador. Este sistema de razonamiento es el que se encarga de extraer la información necesaria a partir de los datos de los que se dispone y que se almacenan como entidades de la ontología. La navegación semántica requiere además que se incorporen al robot varios subsistemas que aporten distintas habilidades. La capacidad sensorial es una de estas habilidades. Debido a las características de este tipo de navegación, la capacidad sensorial es mucho más exigente que en otros navegadores puesto que el robot necesita percibir los objetos del entorno. Otra habilidad destacable es la capacidad de interacción con los usuarios humanos. Además, se necesita un sistema de navegación geométrico o topológico para el bajo nivel, ya que la navegación semántica ha sido tratada como una capa superior de abstracción que se construye sobre otro navegador. En esta tesis se detalla cómo funciona el sistema navegador completo, el desarrollo de los subsistemas y la integración de todos ellos. La arquitectura del sistema ha sido diseñada para ser modular, con lo que se ha podido implementar varias soluciones diferentes para todos los módulos. Esto ha llevado a integrar varios sistemas de percepción, probar con distintos sistemas de razonamiento, dos tipos de navegadores (uno geométrico y otro topológico) y dos interfaces de usuario (una por teclado y otra basada en un sistema de diálogo con voz). Esto sugiere que el sistema de navegación desarrollado en esta tesis es a su vez una buena herramienta para analizar y comparar los subsistemas por separado. La gestión de la información semántica es otra de las cuestiones relevantes en esta tesis. Por ello quedan descritos los procedimientos mediante los que se obtiene la información necesaria para el razonador. Se contempla la recursividad de destinos, puesto que la respuesta a una petición de destino puede ser desconocida, pero sucesivas iteraciones pueden llevar a un destino conocido. Además, se han estudiado varias maneras de ampliar la información que tiene el sistema. Esto es, por lo tanto, aprender. Las vías de aprendizaje contempladas, aparte de la introducción manual de datos, son la clasificación autónoma de estancias, consultas en webs de conocimiento y la interacción con humanos mediante diálogo. La capacidad de adquisición de nuevos conceptos o relaciones por parte del robot, está directamente relacionada con su autonomía. El robot no necesita de la intervención humana si es capaz de aprender nuevos conceptos por sí mismo. Una vez explicados los sistemas desarrollados en esta tesis, se describen una serie de experimentos bien documentados. Se han incluido pruebas de integración, pruebas de subsistemas individuales, pruebas de aprendizaje y pruebas de razonamiento.In the current robotics, there is a general tendency to implement behavioral mechanisms based on human psychology, taking the natural processing of thought as an example. This provides a greater understanding of the environment and the contained objects. This thesis is developed with the underlying idea of getting a robot to behave in a similar way as a human would. This is not unusual, many researchers dedicate their effort to create systems that solve a certain task in a manner similar as a person solve it. The focused task or skill in this thesis is the navigation of mobile robots. In the case of navigation, processing a series of subtasks is necessary. The subtask efficiency influences on the capability of the robot to reach the desired place. A planner is needed to decide where the robot should be go. In this thesis the navigation has a level of abstraction higher than in geometric or topological navigation. The decisions of the planner are made based on a reasoned classification of the environment. The classification is made according to the concepts that define the world that surrounds the robot. This navigation is closer to the way of a human being. In this thesis, this level of navigation is named semantic navigation, as other authors have named it before. The main objective of this thesis is to design and implement a semantic navigation system that manages a greater number of concepts and relationships. In addition, the most efficient implementations have been studied. This allows a precise classification of the environment. This also gives the robot greater autonomy to find routes that bring it closer to its destination. The design of an ontology to define the environment is presented. All navigators need to manage a map that the planner interprets. In addition, the map is used for the robot to be located in the world around it. In the case of semantic navigation, the information represented in this ontology functions as a semantic map and fulfills these functions. The design of the ontology is determinant for the reasoning system that needs to incorporate the navigator. This system of reasoning is responsible for extracting the necessary information from the data available. The data are stored as entities of the ontology. Semantic navigation requires that several subsystems that contribute different skills are incorporated into the robot. Sensory ability is one such skill. Due to the characteristics of this type of navigation, the sensorial capacity is much more demanding than in other navigation systems. This is because the robot needs to perceive the objects in the environment. Another remarkable skill is the ability to interact with human users. In addition, a geometric or topological navigation system is required for the low level, since semantic navigation has been treated as an upper layer of abstraction that is built on another navigation system. This thesis details the complete operation of the navigation system, the development of the subsystems and the integration of all of them. The system architecture has been designed to be modular. For this reason it has been possible to implement several different solutions for all the modules. This has led to the integration of several perception systems, to test different systems of reasoning, two types of browsers (one geometric and one topological) and two user interfaces (one by keyboard and another based on a dialog system with voice). This suggests that the navigation system developed in this thesis is also a good tool to analyze and compare the subsystems separately. The management of semantic information is another relevant issue in this thesis. Therefore, the procedures by which the necessary information for the reasoner is obtained are described. Recursion of destinations is contemplated, since the response to a destination request may be unknown, but successive iterations can lead to a known destination. In addition, several ways of acquiring new information have been studied. The paths of learning contemplated are the manual introduction of data, the autonomous classification of stays, consultations in knowledge webs and the interaction with humans through dialogue. Once the systems developed in this thesis have been explained, a set of well-documented experiments are described. Integration tests, individual subsystem tests, learning tests and reasoning tests have been included.Programa Oficial de Doctorado en Ingeniería Eléctrica, Electrónica y AutomáticaPresidente: Luis Enrique Moreno Lorente.- Secretario: Martin Stoelen.- Vocal: Fernando Matía Espad