Applications spatiales nécessitant de la p lanification d’actions concurrente sous incertitude

Applications spatiales nécessitant de la planification d’actions concurrente sous

incertitude

Éric Beaudryhttp://planiart.usherbrooke.ca/~eric/

6 juin 2011

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Robots sur Mars Observation de la Terre

MISSION PLANNING FOR MARS ROVERS

Sample application

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Image Source : http://m

arsrovers.jpl.nasa.gov/gallery/artwork/hires/rover3.jpg

4

Mars Rovers: Autonomy is required

Robot Sejourner

> 11 Minutes * Light

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Mars Rovers: Constraints• Navigation– Uncertain and rugged terrain.– No geopositioning tool like GPS on Earth.

Structured-Light (Pathfinder) / Stereovision (MER).

• Energy.• CPU and Storage.• Communication Windows.• Sensors Protocols (Preheat, Initialize,

Calibration)• Cold !

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Mars Rovers: Uncertainty (Speed)• Navigation duration is unpredictable.

5 m 57 s

14 m 05 s

7

Mars Rovers: Uncertainty (Speed)

robo

trobot

8

Mars Rovers: Uncertainty (Power)• Required Power by motors Energy Level

Power Power Power

9

Mars Rovers: Uncertainty (Size&Time)• Lossless compression algorithms have highly

variable compression rate.

Image size : 1.4 MBTime to Transfer: 12m42s

Image size : 0.7 MBTime to Transfer : 06m21s

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Mars Rovers: Uncertainty (Sun)

Sun Sun

Normal Vector Normal

Vector

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OBJECTIVES

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Goals

• Generating plans with concurrent actions under resources and time uncertainty.

• Time constraints (deadlines, feasibility windows).

• Optimize an objective function (i.e. travel distance, expected makespan).

• Elaborate a probabilistic admissible heuristic based on relaxed planning graph.

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Assumptions

• Only amount of resources and action duration are uncertain.

• All other outcomes are totally deterministic.• Fully observable domain.• Time and resources uncertainty is continue,

not discrete.

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Dimensions

• Effects: Determinist vs Non-Determinist.

• Duration: Unit (instantaneous) vs Determinist vs Discrete Uncertainty vs Probabilistic (continue).

• Observability : Full vs Partial vs Sensing Actions.

• Concurrency : Sequential vs Concurrent (Simple Temporal) [] vs Required Concurrency.

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LITERATURE REVIEW

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Existing Approaches• Planning concurrent actions

– F. Bacchus and M. Ady. Planning with Resource and Concurrency : A Forward Chaining Approach. IJCAI. 2001.

• MDP : CoMDP, CPTP– Mausam and Daniel S. Weld. Probabilistic Temporal Planning with Uncertain

Durations. National Conference on Artificial Intelligence (AAAI). 2006.– Mausam and Daniel S. Weld. Concurrent Probabilistic Temporal Planning.

International Conference on Automated Planning and Scheduling. 2005– Mausam and Daniel S. Weld. Solving concurrent Markov Decision Processes. National

Conference on Artificial intelligence (AAAI). AAAI Press / The MIT Press. 716-722. 2004.• Factored Policy Gradient : FPG

– O. Buffet and D. Aberdeen. The Factored Policy Gradient Planner. Artificial Intelligence 173(5-6):722–747. 2009.

• Incremental methods with plan simulation (sampling) : Tempastic– H. Younes, D. Musliner, and R. Simmons. « A framework for planning in continuous-

time stochastic domains. International Conference on Automated Planning and Scheduling (ICAPS). 2003.

– H. Younes and R. Simmons. Policy generation for continuous-time stochastic domains with concurrency. International Conference on Automated Planning and Scheduling (ICAPS). 2004.

– R. Dearden, N. Meuleau, S. Ramakrishnan, D. Smith, and R. Washington. Incremental contingency planning. ICAPS Workshop on Planning under Uncertainty. 2003.

Fully Non-Deterministic (Outcome + Duration) + Action ConcurrencyFPG [Buffet]

+ Discrete Action Duration UncertaintyCPTP [Mausam]

+ Deterministic Outcomes [Beaudry] [Younes]

Families of Planning Problems with Actions Concurrency and Uncertainty

+ Deterministic Action Duration

= Temporal Track at ICAPS/IPC

Forward Chaining[Bacchus]

+ PDDL 3.0

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+ Longest ActionCoMDP [Mausam]

+ Sequential (no action concurrency)[Dearden]

MDP

Classical PlanningA* + limited PDDL

The + sign indicates constraints on domain problems.

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Application 2 : observation de la Terre• Conditions d’acquisition (ex: météo) incertaines (très

problématique pour les données optiques).• Des requêtes urgentes peuvent survenir.• Les fenêtres de communications sont limitées.• Capacité de stockage limitée sur les satellites.

• Les changements d’orbite sont coûteux.

• Volume de données incertain.• Besoin de planifier les actions

pour optimiser les acquisition de données.

• Réf.: [Capderou 2002].

RadarSat II

PLANIFICATION CLASSIQUE

Planification classique

Planification temporelle

Planification avec actions concurrentes

MDP : Séquence d’actions avec incertitude

Incertitude sur le temps

COMMENT COMBINER INCERTITUDE, INCERTITUDE SUR LE TEMPS, ET ACTIONS CONCURRENTE ?

Voir diapos 21 à 39de ma présentation @UQAM

CES DÉFIS VOUS INTÉRESSENT ?

Ces défis vous intéressent ?• Projet libre en IFT615 (3 à 5 semaines)

• Projets IFT592/692 (3 ou 6 crédits)

• Stage en recherche / Bourse CRSNG 1er cycle– Minimum 5625 $ (bourse non imposable)– Durée de 16 semaines– Peut être ou ne pas être un stage coop– Moyenne de B-– Excellente expérience avant la maîtrise– CRSNG (Conseil de la recherche en sciences naturelles et génie)– Infos: http://www.crsng.ca ou un prof du département

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Maitrise type recherche• Maitrise = initiation à la recherche• Projet de recherche (travail individuelle / équipe)• 5 cours gradués• Possibilité de publier dans des journaux et conférences

scientifiques (voyages !)• Financement

– Bourses subvention d’un prof-chercheur : ~ 12 k$ / an.– Bourses CRSNG (17 k$ / 12 mois)– Bourses FQRNT (15 k$ / 4 sessions)– Bourses CRSNG à incidence industrielle (15 à 25 k$ / an).– CRSNG : http://www.crsng.ca/ .– FQRNT : http://www.fqrnt.gouv.qc.ca/ .

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Chercheurs

• Eric Beaudry @

• Froduald Kabanza @