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Tipo do documento: Dissertação
Título: Brain-to-brain mapping: an approach to share neural Information on Ratslam
Título(s) alternativo(s): Mapeamento cérebro-a-cérebro: uma abordagem para compartilhar informações neurais no Ratslam
Autor: MENEZES, Matheus Chaves 
Primeiro orientador: OLIVEIRA, Alexandre César Muniz de
Primeiro membro da banca: OLIVEIRA, Alexandre César Muniz de
Segundo membro da banca: RIBEIRO, Paulo Rogério de Almeida
Terceiro membro da banca: ALMEIDA NETO, Areolino de
Quarto membro da banca: FREITAS, Edison Pignaton de
Resumo: Several robotic applications are better performed by systems with multiple robots rather than only one, for example, to explore large areas in time-critical post-disaster search and rescue missions. These advantages can be due to the division of activities, cost and time reduction. Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) plays a central role in exploring unknown environments. RatSLAM, which is based on the navigation system present in the hippocampus of rodents’ brain, has been widely used on video-based SLAM applications. In RatSLAM, neural information is defined as experiences, which associates characteristics of the environment and movement in a unique representation on the map. This work presents an approach to share neural information on RatSLAM, named Brainto- brain mapping, in which experience from partial maps are shared by various robots to cooperatively construct a map of the entire environment. The first step to share neural information is to connect different instances of RatSLAM through a merge mechanism, specific for RatSLAM. To perform the merge, it is necessary that the robots pass through at least a common place among them and acquire the same experience about the common place. The merge enables all robots to know about their experiences (pose cells, local view e experience map) in a shared structure. Thus, the exploration robots can reuse learned experiences over the environment to improve their map procedure e.g. a robot can correct part of the map of another robot, while using shared information to improve its own map performing loop closure. Three experiments of different environments were carry out to validate the new approach: a simulated environment, a research lab, and a dataset used to validate the original work of RatSLAM. The results has showed that the final map built by robots with shared experience is visually similar (but not identical) to one built by one robot performing the same mapping task individually, i.e. without sharing information.
Abstract: Diversas aplicações robóticas são melhor executadas por sistemas com vários robôs em vez de apenas um, por exemplo, para explorar grandes áreas em missões críticas de busca e resgate em cenários de pós-desastre. Essas vantagens podem ser devidas à divisão de atividades, redução de custos e tempo. A Localização e Mapeamento Simultâneos (SLAM) desempenha um papel central na exploração de ambientes desconhecidos. O RatSLAM, que é baseado no sistema de navegação presente no hipocampo do cérebro dos roedores, tem sido amplamente utilizado em aplicações SLAM baseadas em vídeo. No RatSLAM, a informação neural é definida como experiências, que associam características do ambiente e movimento em uma representação única no mapa. Este trabalho apresenta uma abordagem para compartilhar informações neurais no RatSLAM, chamado brain-tobrain mapping, no qual a experiência de mapas parciais é compartilhada por vários robôs para construir cooperativamente um mapa de todo o ambiente. O primeiro passo para compartilhar informações neurais é conectar diferentes instâncias do RatSLAM através de um mecanismo de fusão, específico para o RatSLAM. Para realizar a fusão, é necessário que os robôs passem pelo menos um lugar comum entre eles e adquiram a mesma experiência sobre o lugar comum. A fusão permite que todos os robôs saibam sobre suas experiências (pose cells, local view cells e experience map) em uma estrutura compartilhada. Assim, os robôs de exploração podem reutilizar experiências aprendidas sobre o ambiente para melhorar o seu procedimento de mapeamento, como por exemplo: um robô pode corrigir parte do mapa de outro robô, enquanto usa informações compartilhadas para melhorar seu próprio mapa fechando loops. Três experimentos de diferentes ambientes foram realizados para validar a nova abordagem: um ambiente simulado, um laboratório de pesquisa e um dataset usado para validar o trabalho original do RatSLAM. Os resultados mostraram que o mapa final construído por robôs com experiência compartilhada é visualmente semelhante (mas não idêntico) a um construído por um robô realizando a mesma tarefa de mapeamento individualmente, ou seja, sem compartilhar informações.
Palavras-chave: Robotics
SLAM
RatSLAM
Robótica
SLAM
RatSLAM
Área(s) do CNPq: Ciência da Computação
Idioma: por
País: Brasil
Instituição: Universidade Federal do Maranhão
Sigla da instituição: UFMA
Departamento: DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA/CCET
Programa: PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO/CCET
Citação: MENEZES, Matheus Chaves. Brain-to-brain mapping: an approach to share neural Information on Ratslam. 2019. 66 f. Dissertação (Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação/CCET) - Universidade Federal do Maranhão, São Luís.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI: https://tedebc.ufma.br/jspui/handle/tede/tede/2604
Data de defesa: 22-Mar-2019
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