Alternatif çözüm üretme ile planlama hatalarının kotarılması

Robotlar gibi bir çok akıllı unsur için, görevlerini düzgün şekilde yürütebilmeleri açısından bilişsellik önemli bir husustur. Bilişsel robotlar uygulayacağı görevi aksiyonlar ve durumlar dizisi olarak tanım kümesi içinde bulundurur. Bu tanım kümesi, planlama probleminin alt bileşenleridir. Aksiyonlar görevin ufak parçaları olarak düşünülebilir. Her aksiyonun bir ön koşulu ve sonucu vardır. Plan arama ağacı oluşturulurken aksiyonlar, bir önceki aksiyonun oluşturacağı yeni durumun, bir sonraki aksiyonun ön koşullarını sağlıyor olması koşulu ile sıralanır. Plan, ilk durum ile son durum arasında, bir dizi aksiyon olarak üretilir. Bir başlangıç durumundan hedef durumuna farklı aksiyon dizileri ile ulaşmak mümkündür. Bu durum, bir hedefe ulaşmak için farklı planların mevcut olabileceğini ifade eder. Akıllı bir sisteme görev verildiğinde, planlayıcı denilen yapı, görevde tanımlanan hedef durumuna ulaşmak için gerekli aksiyon dizisini çeşitli arama yöntemleri kulanarak saptayıp, planı üretir. Plan, sistemi hedef durumuna götürecek, maliyet açısından en düşük aksiyonlar dizisidir. Buradaki maliyet farklı şekillerde tanımlanabilir. Bir robotun harcadığı güç, toplam uygulama zamanı ya da başka bir öntanımlı maliyet hesaplaması mümkün olabilir. Bu çalışmada kullanılan \texttt{GraphPlan} adlı planlayıcı, en kısa planı (içinde en az miktarda aksiyon barındıran planı) elde etmeyi hedefler. Bilişsel robotlarda ortamın gözlenmesi ile robot hangi durum uzayında bulunduğunu algılayabilir. Durum uzayının değişkenleri robotun konumu, görev durumu, dış ortamın durumu, enerji, iletişim gibi konularla alakalı durumlar olabilir. Böylece görevin yürütülmesine ilişkin kendi kendine bir denetleme yapmış olur. Görevin doğru yürütülmesi belli kriterlerin doğru şekilde yerine getirilmesine bağlıdır. Bilişsel robotlar görev yürütürken durumlarını sürekli kontrol edip gerekli çıkarımları yaparlar. Bu şekilde görevin olumlu ya da olumsuz sonuçlandığı kararına varabilir, olumsuz durum oluştuğunda gerekenleri yapabilirler. Bu görevler sırasında isteyenmeyen durumlar oluşabilir. İstenmeyen durumlardan kurtulmanın mümkün olduğu gibi, olmadığı durumlar da vardır. Bu tür durumlarda, planlayıcı yeni bir çözüm üretemediğinden sistem hata belirtir. Bu tür hataların önüne geçmek veya üstesinden gelmek için akıllı sistemler otonom olarak, durum değerlendirmesi yaparak gerekli çözümü üretebilirler. Dış ortama, robotun donanımına ve daha bir çok etkene bağlı olarak hatalar oluşabilir. Oluşabilecek hata türlerinden biri de, bazı aksiyonların eksikliğine bağlı doğabilecek planlama hatalarıdır. Bu durumda, ilk durumdan hedef durumuna ulaşmak için gerekli aksiyonlardan bazıları olmadığında, plan üretmek mümkün olmayacaktır. Ancak birden fazla robot, işbirliğine bağlı olarak bu tür hataların üstesinden gelebilir. Bu çalışmada önerilen yöntem de işbirliği temelindedir. Çoklu robot sistemleri birden fazla robotun aynı ortamda bulunup, birlikte görev yürütebildikleri sistemlerdir. Bu robot kümeleri özellikleri bakımından homojen veya homojen olmayan yapıda olabilir. Homojen robot kümelerinde tüm robotlar aynı becerilere sahiptir. Yani robotlar donanımsal ve uygulayabilecekleri aksiyon kümesi açısından aynıdırlar. Homojen olmayan robot kümelerinde ise robotlar farklı yapılara ve becerilere sahiptir. Böylece, bir robot tarafından gerçekleştirilmesi mümkün olmayan bir görevin başka bir robot tarafından mümkün olabilir. Planlama açısından bakıldığında ise robot kümeleri merkezi ve merkezi olmayan olarak iki şekilde ifade edilebilir. Merkezi planlama, tüm robotlar için planın alt görevlerinin bir merkez tarafından belirlenmesi esasına dayanır. Merkezi olmayan planlamada ise robotlar kendi aralarında planı üretirler. Ancak hedef durum bireysel değil, kümenin genel hedefidir. Bu çalışmada, aksiyon eksikliğine bağlı durumlarda oluşan planlama hatalarının giderilmesi için, homojen olmayan robot kümeleri için merkezi olmayan bir planlama yöntemi önerilmiştir. Önerilen yönteme göre, başka bir robottan istenecek yardım planlama uzayındaki arama seviyelerinin ileri ve geri yönde elde edilip kıyaslanması ardından, hataya neden olan boşluğun bulunmasına dayanır. Bu boşluk, üstesinden gelinmesi gereken kısımın ilk ve son durumlarını belirtir. Bulunan ilk ve son durumlar başka bir robot tarafından kendi durum dosyalarının içine yazılarak olası bir işbirliğinin mümkün olup olmadığını görmek için plan yapılır. Eğer bu plan olumlu olarak sonuçlanırsa, ilk robot da kısmi planlarını oluşturur ve sonuç olarak toplam plan üç bölümden oluşacak şekilde elde edilmiş olur. Bu çalışmada, planlayıcı olrak GraphPlan, simülasyon ortamı olarak da V-REP yazılımı kullanılmıştır. Simülatördeki robotlar kendi ilk durumlarından hedef durumlarına ulaşmak için, durum dosyalarını da kullanarak GraphPlan planlayıcısını çağırırlar. Planlayıcının çıkış dosyasındaki aksiyon dizisi okunup simülatör içinde uygulanır. Planın oluşturulamadığı durumlarda ise önerilen iki yönlü arama yöntemi kullanılarak plandaki boşluk bulunarak yardım istenir. Simülatörün kodlama dili Lua, planlayıcının kodlama dili ise C'dir. Bu iki bileşen arasındaki işlem akışını kolaylaştırmak için ise bir Python modülü oluşturulmuştur. Arama ağacının son seviyeleri arasındaki karşılaştırma ve anlamlandırma işlemlerini bu modül yaparak, plandaki boşluğun ilk ve son durumunu oluşturduğu dosyalar V-REP simülatör tarafından okunarak uygulanır. Robotlar arasındaki iletişim simülatörün kendi içindeki iletişim fonksiyonları ile sağlanır. Robotların her iletişim sinyali biçimine göre oluşturacakları davranış biçimleri önceden belirtilmiştir. Görevin başlaması, yürütülmesi, iptal olması, durması, tamamlanması, yardım isteği, yardım bilgileri, plan bilgileri, plan maliyeti gibi çeşitli durum ve parametreleri ifade iletişim sinyalleri tanımlanmıştır. Bir robotun planının oluşturulamamasından dolayı yardım istemesi gerektiğinde ortamda eğer birden fazla yardım sağlayabilecek robot bulunuyorsa, bu durumda açık arttırma yönetmi benzeri bir yaklaşım kullanılarak, yardımı en düşük maliyetle sağlayacak robotun gerekli yardım aksiyonlarını sağlaması hedeflenir. Böylece bir nevi maliyet optimizasyonu yapılmış olur. Yardım sağlayan robotlar, işlemlerini bitirdiklerinde görevin geri kalanının da tamamlanabilmesi için güvenli bir mesafeye çekilirler. Böylece yardımı isteyen robot planının son aşamasını da tamamlayarak hedefe ulaşmış olur. Bu çalışmanın diğer çoklu robot planlama sistemlerinden farkı, hedefe ulaşmayı engelleyen boşluğun ileri ve geri arama yapılarak bulunup, sadece bu kısım için yardım istenmesi sebebi ile, hedefin bireysel olarak kalmasının sağlanmasıdır.