Analele Universităţii “Constantin Brâncuşi” din Târgu Jiu, Seria … IONESCU.pdf · 2012-10-29 · Modelul său face conexiune între ideea de cerc al emoţiei şi o roată

Analele Universităţii “Constantin Brâncuşi” din Târgu Jiu, Seria Inginerie, Nr. 2/2012

Annals of the „Constantin Brâncuşi” University of Târgu Jiu, Engineering Series, Issue 2/2012

81

ELABORAREA UNEI

ARHITECTURI DE CONTROL PENTRU O STRUCTURĂ

BIOMIMETICĂ BAZATĂ PE REACŢII AFECTIV-COGNITIVE

Drd. ing. Ionescu Marian1

Şef lucr.dr.ing Popescu Marian2 Şef lucr.dr.ing Borcoşi Ilie3

1, 2, 3 Universitatea “Constantin Brâncuşi” din Târgu-Jiu, România

ABSTRACT: În această lucrare se prezintă o arhitectură de control a unei structuri biomimetice artificiale. Arhitectura va fi considerată pentru comanda unei anumite stări biomimetice prin acţionarea efectivă a poziţiilor sprâncenelor, pleoapelor şi gurii. 1. Introducere Mulţi psihologi au fost de acord asupra a şase tipuri principale de emoţii de bază: fericire, furie, teamă, tristeţe, dezgust şi surpriză. Toate celelalte emoţii sunt variaţii ale emoţiilor de bază. Fiecare emoţie este caracterizată de calităţi psihologice şi comportamentale, ce includ mişcarea, postura, vocea, expresia facială şi fluctuaţia ratei pulsului. Deşi sunt multe tipuri diferite de emoţii, toate au câteva caracteristici comune. În primul rând, emoţiile sunt în mare măsură instinctive şi fără un scop precis. În al doilea rând, la nivel psihologic, comportamentele emoţionale sunt în strânsă legătură cu sistemul autonom nervos responsabil pentru controlul anumitor comportamente înnăscute, cum ar fi de pildă respiraţia şi bătăile inimii. A treia caracteristică de bază a emoţiilor este aceea că, într-o accepţiune largă, par să fie înnăscute. De exemplu, sociologii au descoperit faptul că expresiile faciale asociate emoţiilor de bază precum frica, mânia, fericirea sunt aceleaşi pentru toate culturile [1].

DEVELOPMENT OF A CONTROL ARHITECTURE FOR A

BIOMIMETIC STRUCTURE BASED ON COGNITIVE

AFFECTIVE REACTIONS

Drd. eng. Ionescu Marian1 Lecturer.dr.eng Popescu Marian2

Lecturer.dr.eng Borcoşi Ilie3

1, 2, 3 “Constantin Brancusi” University from Tirgu-Jiu, Romania

ABSTRACT: This paper presents a control architecture of artificial biomimetic structures. The architecture will be considered for controlling of certain state biomimetic through driving actual positions eyebrows, eyelids and mouth. 1. Introduction Many psychologists agreed on six main types of basic emotions: happiness, anger, fear, sadness, disgust and surprise. All other emotions are variations of basic emotions. Each emotion is characterized by psychological and behavioral skills, including movement, posture, voice, facial expression and heart rate fluctuations. Although there are many different types of emotions, all have some common characteristics. First, the emotions are largely instinctive and without a purpose. Second, psychological, emotional behaviors are closely related autonomic nervous system responsible for controlling certain innate behaviors, such as for example breathing and heartbeat. The third feature of emotions is that, in a broad sense, seems to be innate. For example, the sociologists have found that facial expressions related to basic emotions such as fear, anger, happiness are the same for all cultures [1].



82

2.Prezentarea stărilor faciale expresive de bază În figura 1 sunt reprezentate şase stări de bază expresive ale feţei unui robot, fiecare dintre acestea reprezentând o anumită stare emotivă distinctă. Aceste stări pot fi realizate prin acţionarea elementelor de execuţie (motoare pas cu pas, servomotoare, motoare de curent continuu, etc) ce intră în alcătuirea feţei robotului.

2. Presentation of basic expressive facial states In figure 1 are represented six basic states face expressive of a robot, each representing a certain distinct emotional state. These states can be achieved by driving actuators (stepper motors, servo motors, DC motors, etc) what is included in the robot face.

a) b) c) d) e) f)

Fig.1 Stările expresive de bază ale unui robot [5]: a) fericit; b) nervos; c) surprins; d) dezgustat; e) supărat; f) fricos;

Fig.1 Basic expressive states of a robot [5]: a) happy; b) nervous; c) surprised; d) disgust; e) angry; f) fearful;

3.Descrierea unei arhitecturi de control a unei structuri biomimetice Una din cele mai cunoscute teorii ale emoţiei este cea a psihologului american Plutchik, care a propus o clasificare detaliată a răspunsurilor emoţionale. El a propus un set de opt emoţii de bază, care sunt divizate în patru perechi de stări opuse: bucurie – tristeţe; acceptare – dezgust; surpriză – anticipare; furie–teamă. Toate aceste emoţii se consideră că sunt înnăscute. Plutchik a creat, de asemenea, o roată a emoţiilor folosită pentru a descrie legăturile dintre acestea (fig. 2). Modelul său face conexiune între ideea de cerc al emoţiei şi o roată a culorii. Ca şi culorile, emoţiile primare pot fi exprimate la intensităţi diferite şi pot fi mixate pentru a forma emoţii diferite. Modelul circumplex este văzut ca o secţiune verticală a unui model conic al emoţiei [3]. Conform lui

3.Description of a control architecture for a biomimetic structure One of the most popular theories of emotion is the Plutchik American psychologist who proposed a detailed classification of emotional responses. He proposed a set of eight basic emotions, which are divided into four pairs of opposite states: joy - sadness, acceptance - disgust, surprise - anticipation, anger, fear. All these emotions are considered innate. The Plutchik also created a wheel of emotions used to describe the connections between them (fig. 2). His model is the connection between the idea of emotion circle and a color wheel. Like colors, primary emotions can be expressed at different intensities and can be mixed to form different emotions [3]. Circumplex model is seen as a vertical section



83

Plutchik, oamenii nu pot avea emoţii opuse la un moment dat [4]. Emoţiile care se găsesc la baza conului sunt considerate a fi cele mai intense, şi pe măsură ce intensitatea descreşte sunt mai greu de distins [4].

of a conical model of emotion. According to Plutchik, people can have opposing emotions at a time. Emotions that are the base of the cone are considered to be the most intense, and as the intensity decreases are harder to distinguish [4].

Fig. 2 Roata emoţiilor după Plutchik [2] Fig. 2 Wheel emotions by Plutchik [2]

Controlul unei structuri biomimetice este deosebit de complex datorită caracterului total neliniar al stărilor biomimetice. Din aceste considerente se încearcă o abordare de tip inteligenţă artificială de tip sisteme fuzzy. Complexitatea sistemelor mari nu permit redarea corect matematic, în limbajul ecuaţiilor, a modelului structurii şi a legii lor de funcţionare.

The control of biomimetic structures is extremely complex due to the nonlinear total of biomimetic states. Therefore an attempt is artificial intelligence approach type fuzzy systems. Complexity of large systems do not allow fair play mathematical equations in the language of the model structure and operating their law. In this context, we consider that a



84

În acest context, considerăm că o stare expresivă a feţei umane este dată în principal de poziţia efectivă a sprâncenei (s), pleoapei (p) şi a gurii (g). Totodată considerăm că expresia feţei este un cumul de expresii biomimetice elementare sub forma (figura 3): Stare biomimetică = B(bucurie) & T(tristeţe) & N(nervos) & S(surprins) & D(dezgustat) & F(fricos)

expressive state of human face is mainly given by the actual position of the eyebrow (s), eyelid (p) and mouth (g). Also consider that facial expression is a sum of expressions biomimetic basic form (fig. 3): Biomimetic status = H (happy) & A(anger) & N (nervous) & S (surprise) & D (disgusted) &

F (fearful)

Fig. 3 Traductor de stare biomimetică Fig. 3 Biomimetic sensor condition

Astfel, se consideră în figura anterioară, traductorul de stare biomimetică, ce are ca mărimi de intrare poziţia celor 3 elemente: s-sprânceană, p-pleoapă, g-gură. Practic, se măsoară efectiv poziţia mecanică a lui s, p, g şi apoi se transformă în informaţie de stare biomimetică. Domeniile considerate pentru mărimile vehiculate sunt: B∈[0,100]%, T∈[0,100]%, N∈[0,100]%,

Thus considered in the previous figure, biomimetic state transducer, which has as input the position of the 3 elements: there eyebrow, eyelid, p-, g-mouth. Basically, it measures the actual mechanical position of s, p, g and then turns into biomimetic status information. Areas considered for circulating sizes are: H∈[0,100]%, A∈[0,100]%, N∈[0,100]%, S∈[0,100]%, D∈[0,100]%,

s

p

g

H

A

N

S

D

F

Biomimetic state real TR

Biomimetic sensor

condition

Estimate biomimetic state (cumulative, measured)



85

S∈[0,100]%, D∈[0,100]%, F∈[0,100]% Astfel se consideră de exemplu: →B-bucurie maximă = 100% şi minimă=0% →T-tristeţe maximă=100% şi minimă=0% →etc.

Variabila s-sprânceană este prezentată în figura 4 şi are domeniul: s∈[-100,100].

F∈[0,100]% This example considers: → H-maximum happiness= 100% and minimum = 0% → A-anger maximum= 100% and minimum = 0% → etc. Variable s eyebrow is shown in figure 4 and has scope: s∈[-100,100].

Fig. 4 Domeniul de variaţie al sprâncenei Fig. 4 The range of eyebrow

Obs.: Sprânceana are poziţia ’0’ în starea neutră, ridicată pentru ’+100’ şi coborâtă pentru ’-100’. Variabila p-pleoapă este prezentată în figura de mai jos (fig.5) şi are domeniul: p∈[-100,40].

Obs.: Eyebrow position is '0 'neutral state, built for' +100' and lowered to '-100'. Variable p-eyelid is shown in the figure below (figure 5) and has the: p∈[-100,40].

Fig. 5 Domeniul de variaţie al pleoapei

Fig. 5 The range of eyelid

Pleoapa este într-o stare neutră ’0’, stare închisă ’-100’ şi stare ridicată ’+40’.

Lid is in a neutral state '0 'closed' -100 'and high status' +40'.

+100

0

-100

+40 0

-100



86

s

p

g

H

Ac

Nc

Sc

Dc

Fc

EE

Feature biomimetic

transformation of state

positions

Biomimetic state actual estimated

Biomimetic state current calculated

(control)

Variabila g-gură este prezentată în figura 6 şi are domeniul:g∈[-100,10].

Variable g-mouth is shown in figure 6 and has the:g∈[-100,10].

Fig. 6 Domeniul de variaţie a gurii

Fig. 6 The range of mouth

Obs.: Gura relaxată este pe poziţia ’0’, gura deschisă maxim la ’-100’ şi strânge din buze la ’+10’. În continuare avem nevoie şi de transformarea inversă, adică transpunerea stărilor biomimetice în poziţii efective ale sprâncenelor, pleoapelor şi gurii, ca în fig.7.

Obs.: Relaxed mouth position is '0 ', mouth open up the' -100 'and raise his lips at' +10'. Next we need the inverse transformation, that transposing states biomimetic actual positions of the eyebrows, eyelids and mouth, as shown in figure 7.

Fig. 7. Elementul de execuţie pentru comanda unei stări biomimetice Fig. 7. Actuators to control a biomimetic conditions

Structura din figura 7 va fi considerată ca mărime de execuţie pentru comanda unei anumite stări biomimetice prin acţionarea efectivă a poziţiilor s, p, g. Cele 2 structuri Traductorul de stare biomimetică (fig. 3) şi Elementul de Execuţie (fig. 7) vor fi folosite

Structure in figure 7 will be considered for command execution largest state a specific biomimetic the effective operation of the positions s, p and g. The 2 state transducer biomimetic structures (fig. 3) and actuators

+10 0

-100



87

pentru realizarea controlului unei structuri biomimetice artificiale. Totodată, problema modelării celor două blocuri se va realiza prin logică fuzzy datorită complexităţii acestora. În fig.8 se propune arhitectura de control a unei structuri biomimetice artificiale.În cadrul acestei arhitecturi se impune starea biomimetică de referinţă formată din stările elementare de referinţă Bref, Tref, Nref, Sref, Dref, Fref. Aceste semnale impuse sunt comparate cu ajutorul elementelor de comparaţie EC1, EC2, EC3, EC4, EC5, EC6 cu semnalele B, T, N, S, D, F, provenite de la traductorul TR de stări biomimetice. Aceste stări biomimetice sunt furnizate prin fuzificarea poziţiei efective a poziţiilor s, p, g. Erorile obţinute în urma comparaţiilor ЄB, ЄT, ЄN, ЄS, ЄD, ЄF, vor fi prelucrate de legea de reglare LG ce va avea ca ieşire mărimile de comandă CB, CT, CN, CS, CD, CF. Aceste mărimi de comandă vor corecta prin intermediul sumatoarelor S1, S2, S3, S4, S5, S6 stările biomimetice elementare B, T, N, S, D, F. Astfel se obţin mărimile de intrare Bc, Tc, Nc, Sc, Dc, Fc – pentru elementul de execuţie (EE). Practic, se obţin comenzile pentru stările biomimetice pentru intrarea în elementul de execuţie (EE) a stărilor biomimetice. Elementul de execuţie (EE) va avea ca ieşire poziţionarea elementelor s, p, g, ce vor constitui o stare biomimetică fizic reală, artificială. Se poate observa că această arhitectură, bazată pe ideea de feed-back cu reacţie negativă, prin intermediul legii de reglare (LG) va controla regimul dinamic (tranzitoriu) de trecere dintr-o stare biomimetică în altă stare biomimetică. În cadrul acestei arhitecturi de control a structurii biomimetice, legea de reglare a fost propusă sub forma unor elemente de tip proporţional.

(fig. 7) will be used to produce artificial biomimetic structure control. However, the problem of modeling the two blocks will be achieved through fuzzy logic due to their complexity. Figure 8 proposes a control architectu-re artificial biomimetic structures. Under this condition biomimetic architecture reference should be made up of elementary reference states Href, Aref, Nref, Sref, Dref, Fref. These signals required are compared with elements compared EC1, EC2, EC3, EC4, EC5, EC6 with signals H, A, N, S, D, F, from the transducer TR biomimetic conditions. These states are provided by fuzificarea position biomimetic actual positions s, p and g. Errors resulting from comparisons ЄH, ЄA, ЄN, ЄS, ЄD, ЄF will be processed by the law of adjustment LG that will control output sizes CH, CA, CN, CS, CD, CF. These sizes will correct order adders through S1, S2, S3, S4, S5, S6 biomimetic elementary states H, A, N, S, D, F. The input quantities are obtained Hc, Ac, Nc, Sc, Dc , Fc - execution element (EE). Basically, orders are obtained for entry into states biomimetic actuators (EE) states of biomimetic. Actuators (EE) will exit positioning elements s, p, g, which will be a real physical state biomimetic, artificial. It can be seen that the architecture based on the idea of negative feedback reaction through the law of adjustment (LG) will control the dynamic regime (transitional) crossing from one state to another state biomimetics biomimetics. Within this structure biomimetic control architecture, was proposed control law in the form of proportional type items.



88

Fig.

8 A

rhite

ctur

a de

con

trol a

une

i stru

ctur

i bio

mim

etic

e ar

tific

iale

Fi

g.8.

Con

trol a

rchi

tect

ure

of a

rtific

ial b

iom

imet

ic st

ruct

ure



89

Fig.9 Reprezentarea stării expresive biomimetice elementare B (bucurie) Fig.9 Biomimetic basic expressive representation status H (happy)

În continuare se consideră modalitatea de determinare a stării expresive biomimetice elementare B (bucurie) (fig. 9). Analog se poate proceda şi pentru celelalte expresii de la ieşirea traductorului TR: T, N, S, D, F. Pentru aceste variabile elementare (expresii biomimetice), de care depinde o stare biomimetică se poate adopta pentru control reglarea fuzzy. Primele etape de sinteză au fost deja consumate mai sus privind alegerea variabilelor şi a domeniilor de variaţie. Operaţia de fuzificare se efectuează prin aplicarea funcţiilor de apartenenţă corespunzătoare pentru fiecare variabilă de intrare în parte [6]. Semnificaţia gradelor lingvistice atribuite variabilelor lingvistice [6] (atât de intrare cât şi de ieşire) este prezentată în Tabelul 1 de mai jos:

It further considers how expressive biomimetic determining the state of elementary H (happy) (fig. 9). Analog can do for other expressions of the output transducer TR: A, N, S, D, F. For these basic variables (expression biomimetic), on which a state can adopt to control biomimetic fuzzy control. Early stages of synthesis have been consumed above the choice variables and ranges of variation. Fuzificare operation is performed by applying appropriate membership functions for each variable entry [6]. Linguistic meaning assigned grades linguistic variables [6] (both input and output) is shown in Table 1 below:

Tabelul 1 s p g H Pma: Large positive Pma: Large positive Pme: Average positive Pme: Average positive Pme: Average positive Pmi: Small positive Pmi: Small positive Ze: Zero Ze: Zero Ze: Zero Ze: Zero Nmi: Small negative Nmi: Small negative Nmi: Small negative Mi: Small Nme Average negative Nme: Average negative Nme: Average negative Me: Average Nma: Large negative Nma: Large negative Nma: Large negative Ma: Large

s

p

g

HTR



90

Funcţiile de apartenenţă [6] ataşate se obţin conform graficelor din figurile 10,11 şi 12 de mai jos, din domeniile de variaţie pentru expresia biomimetică elementară B (bucurie).

Attached membership functions [6] are obtained according to the graphs in figures 10.11 and 12 below the range for biomimetic basic expression H (happy).

Fig. 10 Funcţia de apartenenţă ataşată variabilei s-sprânceană Fig. 10 The variable were attached membership eyebrow

Fig. 11 Funcţia de apartenenţă ataşată variabilei p-pleoapă Fig. 11 The membership variable p-lid attached

Fig. 12 Funcţia de apartenenţă ataşată variabilei g-gură Fig. 12 Attached membership function variable g-mouth

NzePma

10

m(s)

Pmi Pme

30 40 20 100 -100

-100 10

m(p)

40 20

Nze

5 15

Nze

-100 -40 10 -10 -50

m(g)

-30



91

Concluzii Scopul acestei lucrări este de a prezenta principiul de control al structurilor biomimetice prin folosirea unor tehnici inteligente ca noi paradigme şi unelte pentru rezolvarea problemelor de control în robotică. Acestă lucrare este focalizată pe aplicarea tehnicilor de control inteligente (logica fuzzy) pentru structuri biomimetice şi reprezintă o încercare de a acoperi principiile de bază şi conceptele de control inteligent în robotica umanoidă. Au fost exemplificate câteva aspecte ce au condus la demonstrarea avantajelor şi dezavantajelor în aplicarea anumitor tehnici de control inteligente. Datorită abilităţilor puternice de învăţare şi cognitive şi toleranţă bună la incertitudine şi inexactitate, tehnicile inteligente au găsit aplicaţii largi în zona de control avansat al roboţilor umanoizi. De asemenea, de mare importanţă în dezvoltarea algoritmilor eficienţi sunt tehnicile hibride bazate pe integrarea tehnicilor speciale precum reţele neuro-fuzzy, algoritmi neuro-genetici şi algoritmi genetici-fuzzy. În general, această lucrare se referă la o selecţie largă de exemple care serveşte pentru demonstrarea avantajelor privind aplicarea tehnicilor de control inteligent. Bibliografie [1]. H a l l , R . - Emotion, Characteristics of Emotions, p. 1, 1998 [2]. H a l l , R . – The Nature of Emotion by Plutchik,http://www.fractal.org/Bewustzijns-Besturings-Model/Nature-of-emotions [3]. H a l l , R . – Robert Plutchik, http://en.wikipedia.org/wiki/Robert_Plutchik [4]. P l u t c h i k , R. - Nature of Emotions, American Scientist, Volume 89, pp. 344-349

Conclusions The purpose of this paper is to present the principle of control biomimetic structures using intelligent techniques that new paradigms and tools for robotics control problems. This paper focuses on the application of intelligent control techniques (fuzzy logic) for biomimetic structures and represents an attempt to cover the basic principles and concepts of intelligent control in humanoid robotics. Were illustrated some aspects that led to the demonstration of the advantages and disadvantages in the application of certain techniques for intelligent control. Due to strong learning and cognitive abilities and better tolerance to uncertainty and inaccuracy, intelligent techniques have found wide applications in the advanced control of humanoid robots. Also of great importance in developing efficient algorithms are hybrid techniques based on the integration of special techniques such as neuro-fuzzy networks, neuro-genetic algorithms and genetic algorithms, fuzzy. In general, this paper concerns a large selection of examples serves to demonstrate the benefits of intelligent control techniques are applied. References [1]. H a l l , R . - Emotion, Characteristics of Emotions, p. 1, 1998 [2]. H a l l , R. – The Nature of Emotion by Plutchik, http://www.fractal.org/Bewustzijns-Besturings-Model/Nature-of-emotions [3]. H a l l , R . – Robert Plutchik, http://en.wikipedia.org/wiki/Robert_Plutchik. [4]. P l u t c h i k , R. - Nature of Emotions,



92

[5].Handbook of Robotics – Bruno Siciliano, Oussama Khatib, p.1361, editura Springer. [6]. Sisteme de control Fuzzy-Modelare şi proiectare asistate de calculator, Emil Sofron, Nicu Bizon, Silviu Ioniţă, Radian Răducu-Bucureşti, Editura ALL Educaţional, 1998

American Scientist, Volume 89, pp. 344 – 349 [5]. Handbook of Robotics – Bruno Siciliano, Oussama Khatib, p.1361, editure Springer. [6]. Control system Fuzzy-Modeling and computer aided design, Emil Sofron, Nicu Bizon, Silviu Ionita, Radian Raducu-Bucharest, Publishing ALL Educational, 1998.

Documents

Analele Universităţii “Constantin Brâncuşi” din Târgu Jiu, Seria … IONESCU.pdf · 2012-10-29 · Modelul său face conexiune între ideea de cerc al emoţiei şi o roată