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Application à la sécurité civile. Ronan Querrec 4 octobre 2002

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Présentation au sujet: "Application à la sécurité civile. Ronan Querrec 4 octobre 2002"— Transcription de la présentation:

1 Les systèmes multi-agents pour les Environnements Virtuels de Formation.
Application à la sécurité civile. Ronan Querrec 4 octobre 2002 - Laboratoire d’Informatique Industrielle - EA2215 : UBO / ENIB

2 Introduction Actualité des risques sur les sites Seveso
Prévision : Préparation de plans d ’intervention Multiples intervenants Multiples services Problème pour la formation Difficultés de faire des exercices en environnement de type Seveso Éviter que l’incident ne se transforme en crise

3 Introduction Environnement Virtuel de Formation
VET : Virtual Environment for Training Formation en situation opérationnelle Sans risques Simulation multi-utilisateurs Simulation d’équipes Fonctions pédagogiques Modification de l’environnement Rejeu …

4 Plan Conclusion Problématique SécuRéVi Perspectives MASCARET
Formation à la Gestion Opérationnelle et Commandement Environnement Virtuel de Formation Perspectives MASCARET Comportement d’Agents Organisation Environnement Physique Avatars Environnement Social Représentent les utilisateurs dans le SMA Rationnel Equipes Procédures Réactif Réseaux d’interactions

5 Les Environnements Virtuels de Formation
Origine : Acquisition de savoirs EAO, EIAO, EIAH … Limites des premières applications Simple application des méthodes de formation Mauvaise analyse des besoins perceptifs des apprenants Peu d’ interactions Apprenants / Formateurs …

6 Les Environnements Virtuels de Formation
Nouveaux paradigmes Constructivisme [Piaget 70] Immergé l’apprenant pour « Apprendre en faisant » Acquisition de savoir-faire Réalité Virtuelle

7 Applications existantes
Environnements d’apprentissage Shadwell [Tate 97] EVE [Gerval 02] Tuteurs intelligents STEVE [Rickel 99] Mentoniezh [Py 96] Acquisition de savoirs ou gestes techniques

8 Objectifs: Environnement d’entraînement
Prise de décision et non gestes techniques Faire face à des situations acquisition de savoirs Travail Collaboratif Travail en équipes : répartition des responsabilités Travail procédural Adaptatif Comportement adaptatif des personnages Entraînement adapté à l’apprenant Environnement Réaliste

9 Les Systèmes Multi-Agents
Simulation de personnages, phénomènes physiques Environnement Social Physique Interactions Coordination d’actions, communications … Organisation Équipes … Utilisateur Agent immergé dans le SMA Vowels [Demazeau 95] [Tisseau 01]

10 Thèse Environnement Virtuel de Formation MASCARET Système Multi-Agents
Capacités réactives, cognitives et sociales Interactions MASCARET Multi-Agent System for Collaborative, Adaptive and Realistic Environments for Training

11 Plan Conclusion Problématique SécuRéVi Perspectives MASCARET
Formation à la Gestion Opérationnelle et Commandement Environnement Virtuel de Formation Perspectives MASCARET Comportement d’Agents Organisation Environnement Physique Avatars Environnement Social Représentent les utilisateurs dans le SMA Rationnel Equipes Procédures Réactif Réseaux d’interactions

12 MASCARET : Le Système Multi-Agents
Je suis un agent Je suis un agent Je suis un agent Je suis un agent

13 MASCARET : Les agents Role Organisation Agent BehavioralFeature 1
Name : string Multiplicity : integer Name : string 1 .. * Prerequesite (Organisation, Agent) * Agent 1 .. * behaviors playRole(orgName, roleName) abandonRole(orgName, roleName) getPartners(orgName) getRolePlayers(orgName, roleName) organisationalBehavior() BehavioralFeature 1 performer

14 Plan Conclusion Problématique SécuRéVi Perspectives MASCARET
Formation à la Gestion Opérationnelle et Commandement Environnement Virtuel de Formation Perspectives MASCARET Comportement d’Agents Organisation Environnement Physique Avatars Environnement Social Représentent les utilisateurs dans le SMA Rationnel Equipes Procédures Réactif Réseaux d’interactions

15 MASCARET : L’environnement physique
Différents types de phénomènes Toxicité, échanges thermiques, mouvements … Je suis un agent réactif « jet d ’eau ». Je perçois d ’autres agents. Je les informe de mon existence. Je suis une particule de gaz. Je suis en interaction avec un jet d ’eau. Je modifie mon état interne. Je me déplace en conséquence.

16 Environnement physique : Contraintes
Liées à la réalité virtuelle Simulation en temps contraint Perception dans le SMA en O(N2) Modèles adaptés Liées à la formation Inhibition de phénomènes Structuration des interactions

17 Interaction entre agents réactifs Interaction entre agents réactifs
Cible Interactions Dirigées Source d’interaction Cible d’interaction Source I S force O Cible Ak S Détection de l’interaction Recruteur Recruteur Prise en compte de l’interaction Acquisition de l’état de la source Force d’interaction

18 Réseau d’interactions
Graph Node Link Graph INAgent InteractionNet InteractionLink <<create>> organisationalBehavior() updateSources() updateTargets() Reactive Interaction weight 1 Organisation Agent eval() performer 1 * behaviors Role BehavioralFeature 0 ..1 1 ..* ReactiveBehavior input() state() output() main() Recruiting Source Target

19 Plan Conclusion Problématique SécuRéVi Perspectives MASCARET
Formation à la Gestion Opérationnelle et Commandement Environnement Virtuel de Formation Perspectives MASCARET Comportement d’Agents Organisation Environnement Physique Avatars Environnement Social Représentent les utilisateurs dans le SMA Rationnel Equipes Procédures Réactif Réseaux d’interactions

20 MASCARET : L’environnement social
L ’équipe FPT peut exécuter des missions (M10...). Elle dispose de ressources (camion…). Les actions sont exécutées par des agents de sécurité jouant les rôles chef, sous-chef et servant. Ils ont reçu l ’ordre d ’exécuter M10... Je suis un agent de sécurité. Je joue le rôle du « servant  » dans l ’équipe FPT n°1 Dans la mission M10, je sais que après que le sous-chef ait pris le dévidoir, je dois aller au point d ’attaque Je contrôle le tuyau pendant que je vais au point d ’attaque

21 MASCARET : L’environnement social
Organisation, rôles Travail Procédural : plan d’actions Coordination « perception » des actions des autres Adaptation à l’environnement Calcul de plans implicites / buts

22 Travail procédural TeamAgent Team Organisation Agent Mission Role
getSubordinates() getSuperiors() organisationalBehavior() collaborativeBehavior() 0 ..1 Team 1 Organisation Agent * performer 1 * Mission Goal : boolExp behaviors Role BehavioralFeature 0 ..1 1 ..* Procedure superior TeamRole 0 ..1 0 ..1 Action subordinate * subordination method startTime stopTime 1 ..* leftTerm 1 Constraint start() stop() rightTerm 1

23 Comportement des agents
Partage de la connaissance organisationnelle Gestionnaire de contraintes temporelles de Allen Langage haut niveau, Inférences Simulation de l’exécution sans failles de la procédure Mais difficultés pour Simuler des dysfonctionnements Distribuer les comportements Connaissance organisationnelle individualisée

24 Comportement des agents
Connaissance distribuée de l’organisation Connaissances organisationnelles locales Rôles, actions Procédures Exécution collaborative de la procédure Coordination d’actions par envoi de messages Calcul de plans implicites individuels La procédure explicite n’agence que les actions « métiers »

25 Architecture d’agent Comportement Organisationnel
Comportement Collaboratif Suivi Procédure Faits Calcul plan implicite Eval Pre-conditions Début Action Diffuse Résultat Résultat Action partenaires Résultat Action Perception Action Communication

26 Comportement collaboratif
plan(seq([ par([(chef, action(sePreparer)), (souschef, action(sePreparer) ]), chef, action(allerAPtAttaque)... Procédure sous forme de prédicat Prolog plan(seq([ par([(chef, action(sePreparer), (souschef, action(sePreparer)) ]), chef, action(allerAPtAttaque)...

27 Comportement collaboratif
Raisonnement : Actions / But BehavioralFeature Action Possede(Lance) sePréparer prêt Possede(Tuyau) GoalDirectedAction preCondition : boolean postCondition : boolean failCondition : boolean Environnement dynamique Perception

28 Comportement collaboratif
Calcul des plans implicites Unification et chaînage arrière Possede(Lance) Prendre(Lance) Voir(Lance) Perception Chercher(Lance)

29 Comportement organisationnel
Gestion de l’organisation Affectation des rôles Mise à jours des accointances Gestion des échecs Contract Net Protocol [Smith 80] Action RequestManager postCondition : boolean GoalDirectedAction preCondition : boolean postCondition : boolean failCondition : boolean onFail

30 Plan Conclusion Problématique SécuRéVi Perspectives MASCARET
Formation à la Gestion Opérationnelle et Commandement Environnement Virtuel de Formation Perspectives MASCARET Comportement d’Agents Organisation Environnement Physique Avatars Environnement Social Représentent les utilisateurs dans le SMA Rationnel Equipes Procédures Réactif Réseaux d’interactions

31 Mon Humain me demande de prendre la lance, j ’accepte.
MASCARET : L’avatar Mon Humain me demande de prendre la lance, j ’accepte. Dans la mission M10, je sais que après que le chef ait pris la lance, je devrais aller au point d ’attaque. Si la contrainte est satisfaite, je le ferais. Prends la lance !

32 Agent avatar Immersion dans le SMA
Agents autonomes  substitution en ligne Comportement Organisationnel Comportement Collaboratif Suivi Procédure Faits Calcul plan implicite Eval Pre-conditions Début Action Diffuse Résultat Résultat Action partenaires Résultat Action Début Action Perception Action Communication

33 Plan Conclusion Problématique SécuRéVi Perspectives MASCARET
Formation à la Gestion Opérationnelle et Commandement Environnement Virtuel de Formation Perspectives MASCARET Comportement d’Agents Organisation Environnement Physique Avatars Environnement Social Représentent les utilisateurs dans le SMA Rationnel Equipes Procédures Réactif Réseaux d’interactions

34 Sécurité civile et Réalité Virtuelle
SécuRéVi Sécurité civile et Réalité Virtuelle Personnages Sites industriels H-ANIM, Poser VRML

35 SécuRéVi Modélisation de phénomènes physiques
Propagation de gaz, explosions, jets d ’eau Mascaret générique 1 Organisation Agent 1 performer * behaviors Role BehavioralFeature 0 ..1 1 ..* Mascaret environnement physique Recruiting ReactiveBehavior InteractionNet Source Target ReactiveComponent SécuRéVi Toxic ToxicNet ToxicBehavior

36 SécuRéVi Modélisation d’équipes de pompiers
FPT, CMIC … (niveau chef d ’équipe) Mascaret générique 1 Organisation Agent 1 performer * behaviors Role BehavioralFeature 0 ..1 1 ..* Mascaret environnement social Team TeamRole Action Procedure GDAction SécuRéVi Chef SeTenirPret FPT Servant Sous-Chef BasculerFleche

37 Implémentation ARéVi : Rendu visuel et sonore
Personnages, phénomènes physiques oRis : Simulation interactive du Système Multi-Agents Agents réactifs, interactions, … Prolog : Comportement décisionnel Calcul des plans implicites

38 Plan Conclusion Problématique SécuRéVi Perspectives MASCARET
Formation à la Gestion Opérationnelle et Commandement Environnement Virtuel de Formation Perspectives MASCARET Comportement d’Agents Organisation Environnement Physique Avatars Environnement Social Représentent les utilisateurs dans le SMA Rationnel Equipes Procédures Réactif Réseaux d’interactions

39 MASCARET : Conclusion Environnement virtuel de formation
Collaboratif, Adaptatif et Réaliste Système multi-agents Organisation des interactions Environnement physique et social Comportements des agents Réactifs et sociaux Immersion des utilisateurs Agent avatar

40 MASCARET : Perspectives
Enrichir les comportements Ajouter des « émotions » Raisonner sur les interactions Rendre dynamique les organisations Amélioration de l ’immersion dans le SMA Perception d’actions Actes de langage Fonctionnalités pédagogiques Scénario pédagogique Pédagogie différenciée

41 Les systèmes multi-agents pour les Environnements Virtuels de Formation.
Application à la sécurité civile. - Laboratoire d’Informatique Industrielle - EA2215 : UBO / ENIB


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