Uso de Técnicas de Coordenação entre Agentes para Operações de Resgate em Ambientes de Desastre Urbano

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segunda-feira, 18 d novembro d 2013
Por Felipe Santana, Coop13

Esse post descreve o trabalho de formatura desenvolvido por Alan D. Barroso, Felipe Santana e Victor Lassance, alunos do Curso de Engenharia de Computação Cooperativo (2013), orientados pelos professores Jaime Simão Sichman e Anarosa Alves Brandão, e pelo doutorando Luis Gustavo Nardin. Tema: Uso de Técnicas de Coordenação entre Agentes para Operações de Resgate em Ambientes de Desastre Urbano.


Objetivo


O objetivo desse trabalho é desenvolver estratégias de coordenação de sistemas multiagentes para operações de resgate e salvamento em ambientes de desastre urbano, testadas em um simulador já disponível na comunidade acadêmica internacional denominado Robocup Rescue Agent Simulator. Além de baseadas em aspectos teóricos, incorporam-se nestas estratégias algumas práticas utilizadas pelas entidades de resgate da cidade de São Paulo em situações reais. Deste modo, pode-se analisar quantitativamente a desempenho dessas entidades em diferentes situações, identificando possíveis ineficiências e melhorias.

Conceitos


Sistemas Multiagentes

Sistemas Multiagentes (SMA) são sistemas onde um conjunto de agentes inseridos em um ambiente comum tem como intuito resolver um problema que um único agente não poderia solucionar ou que seria resolvido de forma menos rápida ou eficiente. Nesses sistemas, cada agente é uma entidade autônoma independente, capaz de raciocinar e tomar decisões por si só, baseadas em suas crenças e no resultado de suas interações com outros agentes e com o ambiente. A idéia central é que diversos agentes possam se coordenar para atingir um objetivo comum, trocando informações através de comunicação direta, ou através de mudanças no ambiente.

Robocup Rescue

A Robocup Rescue é uma competição internacional na área de robótica e inteligência artificial, cuja criação foi inspirada no grande terremoto Hanshi-Awaji, ocorrido na cidade de Kobe no Japão em 1995. Entre as diversas categorias que possui, a Robocup Rescue Agent Simulation consiste em criar mecanismos de coordenação para um sistema multiagentes em operações de resgate urbano, num cenário de terremoto, onde três tipos diferentes de agentes devem se coordenar para tentar extinguir o maior número de incêndios e salvar o maior número de vítimas. Tais tipos são agentes de polícia que desbloqueiam as ruas, bombeiros que apagam incêndios e ambulâncias que resgatam civis.

A competição fornece um simulador, que atua como uma plataforma de execução e testes dos agentes, contendo mapas com cenários diferentes de desastres, bem como métricas e indicadores de desempenho, permitindo uma análise mais aprofundada das estratégias utilizadas. A Figura 1 ilustra um cenário de desastre do simulador onde os círculos em azul são agentes de polícia, em vermelho, os agentes de bombeiro, em branco as ambulâncias, e em diferentes tonalidades de verde, os civis. As outras estruturas do cenário são representações dos edifícios em diferentes estágios de incêndio e as vias que os interconectam. A cada ciclo, os agentes percebem o ambiente ao redor e decidem uma ação a ser efetuada, de acordo com a sua estratégia.

Figura 1 - Exemplo de mapa do Robocup Rescue Agent Simulator.

 

Metodologia


O nosso trabalho possui tanto um viés teórico, envolvendo técnicas de coordenação de sistemas multiagentes, quanto prático, envolvendo o levantamento dos mecanismos reais de coordenação utilizados em São Paulo pelas entidades de resgate e salvamento. Em resumo, o trabalho se dividiu em 3 etapas: a primeira consistiu no estudo teórico de SMA e no desenvolvimento de estratégias de coordenação para a competição Robocup Rescue Agent Simulation 2013, implementadas no time do Laboratório de Técnicas Inteligentes da USP (LTI Agent Rescue). Na segunda etapa, foram realizadas visitas aos mais importantes centros de coordenação da cidade de São Paulo, entre eles Corpo de Bombeiros (COBOM) e Defesa Civil, para identificar possíveis estraégias que pudessem ser aplicadas no ambiente do simulador. Foram identificadas nestas duas etapas algumas ineficiências e pontos de melhoria, que foram incorporados numa terceira etapa quando o time LTI Agent Rescue foi modificado para a Competição Brasileira de Robótica (CBR) 2013. Finalmente, as diferentes métricas de desempenho obtidas pelas diversas versões do time foram colhidas e analisadas comparativamente.

Atividades


Data (2013)

Atividade

Resultado

Abril – Maio

Estudos teóricos de coordenação em SMA

 

Maio

Participação no WESAAC 2013 (São Paulo)

Publicação Resumo estendido[3]

Maio

Visita ao Centro de Operações da Defesa Civil

 

Maio-Junho

Desenvolvimento e implementação de estratégias

Código para a competição Robocup Rescue Agent Simulation 2013

Junho

Participação na Robocup Rescue Agent Simulation 2013 (Eindhoven)

Time 11º Colocado (ver resultado completo), publicação TDP[2]

Junho – Julho

Visita ao Corpo de Bombeiros

Identificação de estratégias

Agosto – Setembro

Desenvolvimento e implementação de novas estratégias

Código para a competição CBR 2013 (Fortaleza)

Outubro

Participação na CBR 2013 (Fortaleza)

Time 1º Colocado (ver resultado completo), publicação TDP[1]

Outubro – Novembro

Criação de um mapa da USP para o simulador

Tutorial para criação de um mapa para o simulador [4]

Novembro

Análise de métricas de desempenho

Ver seção de Resultados

Resultados


Durante o período de duração do trabalho, o grupo trabalhou intensamente no desenvolvimento das estratégias dos agentes, que foram utilizadas ao longo do ano nas competições das quais participou. Nesse período, o grupo participou das competições Robocup Rescue Agent Simulation e Competição Brasileira de Robótica (CBR 2013), sendo implementadas 4 diferentes versões do código, baseadas numa versão inicial 1.0, implementada pelo time LTI Agent Rescue em 2012. Cada versão acrescentou algumas melhorias em relação à precendente:

  • Versão 2.0: foi utilizada na competição Robocup Rescue Agent Simulation 2013 e apresentou melhorias devido à remoção de bugs e à implementação do desbloqueio preventivo e da setorização das ambulâncias (ver [2]).
  • Versão 3.0: primeira versão desenvolvida para a Competição Brasileira de Robótica 2013 (CBR 2013), que apresentou melhorias significativas na desempenho do desbloqueio dos agentes de polícia.
  • Versão 3.1: utilizada na CBR 2013, na qual foi utilizado o algoritmo Convex Hull para a implementação da estratégia de circunscrição da área de incêndio e também foram incorporadas técnicas de ataque X defesa, identificadas durante as visitas (ver [1]).
  • Versão 3.2: criada após a competição, utilizando o algoritmo A* para cálculo de caminhos no mapa.

O trabalho compreendeu ainda uma análise comparativa dessas diferentes versões em três mapas distintos:

  • Test é o mapa mais simples, não utilizado na competição, possibilita um teste mais rápido e imediato da estratégia.
  • Kobe é o menor mapa da competição, com prédios bem próximos uns dos outros.
  • Paris possui grandes dimensões, e portanto pode apresentar focos de incêndio bem distantes uns dos outros.

A figura 2 ilustra a diferença de desempenho dos nossos agentes no mapa Kobe, ao final da simulação, entre a primeira (1.0) e a última (3.2) versões. A área escura do mapa representa os edifícios completamente queimados, portanto nota-se que houve uma melhora significativa na atuação dos agentes.

Comparação de desempenho Kobe

Figura 2 - Comparação de desempenho no cenário Kobe entre as versões 1.0 (esquerda) e 3.2 (direita)

A Tabela 1 mostra o desempenho das diferentes versões do código em relação a pontuação final obtida em cada um dos mapas, bem como a média.

Tabela de Comparação de desempenho

Tabela 1 - Comparação de desempenho baseada na diferença relativa de pontuação.

 

Publicações e Documentos Produzidos


  1. BARROSO, A. D.; SANTANA, F.; LASSANCE, V.; NARDIN, L. G.; BRANDÃO, A. A.; SICHMAN, J. S. Descrição da equipe LTI Agents na CBR 2013 – Categoria RoboCup Rescue Simulation Agents. 2013.
  2. BARROSO, A. D.; SANTANA, F.; LASSANCE, V.; NARDIN, L. G.; BRANDÃO, A. A.; SICHMAN, J. S. RoboCup Rescue 2013 – LTI Agent Rescue Team Description. 2013.
  3. BARROSO, A. D.; SANTANA, F.; LASSANCE, V.; NARDIN, L. G.; BRANDÃO, A. A.; SICHMAN, J. S. Using agent coordination techniques to support rescue operations in urban disaster environments. In: Anais do VII Workshop-Escola de Sistemas de Agentes, seus Ambientes e apliCações. 2013.
  4. Tutorial de Criação de Mapas para o Simulador RoboCup Rescue

 

 

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Felipe Santana,

B. Eng - Engenharia de Computação, Escola Politécnica - USP.

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