Deep State Representation: an unified internal representation for the robotics cognitive architecture CORTEX

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Deep State Representation: an unified internal representation for the robotics cognitive architecture CORTEX

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Título: Deep State Representation: an unified internal representation for the robotics cognitive architecture CORTEX
Autor: Calderita Estévez, Luis Vicente
Resumen: CORTEX propone una arquitectura basada en agentes donde éstos se encargan de las habilidades clásicas, como la percepción, la actuación y la planificación. Los agentes deben ser autónomos y obedientes, y están a cargo de una funcionalidad bien definida --‐ya sea deliberativa, reactiva o hibrida--‐. Entre ellos se comunican a través de una estructura de datos dinámica compartida denominada “Deep State Representation”. Esta Tesis se centra en el desarrollo de “Deep State Representation”. El objetivo que se persigue es encontrar el diseño de un grafo dirigido dinámico multi--‐etiquetado que pueda contener varios niveles de abstracción abarcando, desde la geometría básica y el estado sensorial, a los símbolos de alto nivel y predicados, y que juntos describan el estado del robot y del entorno durante un corto espacio de tiempo. La recién nacida arquitectura robótica cognitiva CORTEX puede ser dibujada como una superficie cilíndrica, dividida en varias rodajas verticales que representan a los agentes. En el centro del cilindro, la nueva estructura de datos contiene la creencia interna actual del robot, afectando y siendo afectada por todos los agentes, y siempre luchando por mantener un equilibrio que la realidad se empeña en desvanecer.CORTEX proposes a agent--‐based architecture, where the agents are in charge of classical perceptual, actuation and planning abilities. The agents should be autonomous and obedient, and they are in charge of a well defined functionally --‐ whether it be reactive, deliberative of hybrid--‐. They communicate through a shared data structure called Deep State Representation. This Thesis focuses on the developing of Deep State Representation. The goal that is pursued seeks the design of a multi--‐labelled dynamic graph object that can hold several levels of abstraction, from basic geometry and sensorial state to high--‐level symbols and predicates describing the state of the robot and the environment during a short time lapse. The final view of the new robotics cognitive architecture CORTEX can be seen as cylindrical surface splitted in several vertical slices, which are the agents. In the centre of the cylinder, the new data structure holds the current internal belief of the robot, affecting and being affected by all the agents, and always struggling for an equilibrium that the reality fades away.
URI: http://hdl.handle.net/10662/3785
Fecha: 2016-02-04


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