O documento descreve um sistema de automação de veículo terrestre não tripulado utilizando o framework Jason. O sistema usa agentes inteligentes no framework Jason e bibliotecas Java e Arduino para permitir que o veículo perceba o ambiente e interaja com ele.

1. Automação de um Veículo
Terrestre Não Tripulado
utilizando Jason
Framework
ARTHUR RODRIGUES XAVIER DA SILVA
ENG. TELECOMUNICAÇÕES
CARLOS EDUARDO PANTOJA
ORIENTADOR

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Introdução
Agentes inteligentes podem atuar virtual ou fisicamente, comunicando e atuando no meio em que
estes são inseridos.
Recentemente novas aplicações de Sistemas de Multiplos Agentes (SMA) possibilitaram aplicações
para veículos autônomos não tripulados (VANTs). Sua autonomia garante que trabalhos
anteriormente difíceis, rotineiros ou passíveis de riscos possam ser realizados de forma cognitiva [1] e
com os resultados desejados.
Existem diversas plataformas que trabalham com o modelo SMA como JACK [2], que utiliza agentes
inteligentes para comportamentos de táticas de vôo (somente utilizando simulações de software),
alguns como Cordarra Avatar [3] que integrava o SMA JACK em Hardware mas necessitava de um
“guia” até certa altitude do piloto do Veículo Aéreo Não Tripulado (VANT) e não possuia
processamento integrado.
Em [4] a plataforma “Agentes em AgentSpeak para Veículos Aéreos Não Tripulados” (UAVAS) utiliza o
Jason Framework [5] para integrar software e hardware em nível de processamento para a
automacão de um quadricóptero.

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Objetivo Principal
Criar um sistema SMA utilizando Jason Framework e Java que possibilite a manipulação e
interpretação de dados coletados do ambiente externo afim de realizar determinado objetivo.
Este método tem a intenção de ser simples de modo que possa ser desenvolvido dentro de
qualquer Hardware e qualquer programador com noções básicas de eletrônica possa construir e
modelar um SMA afim de perceber e interagir o mundo real.

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SMA
São construídos sobre o conceito de Agentes, que
podem manter comunicação entre si para agir
conforme seus determinados interesses no ambiente
através de percepções coletadas pelos atuadores.
Os agentes podem estar agrupados em organizações
com a finalidade de atingir objetivos e metas comuns
[6].

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Jason Framework
Interpretador e extensor da linguagem AgentSpeak, adicionando opções customizáveis para
programação cognitiva de SMA. Possibilita a comunicação e interação entre agentes em um
ambiente virtual controlado.
Utiliza a arquitetura modelo Belief-Desire-Intention (BDI) para programação cognitiva de estados
mentais.

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Belief-Desire-Intention (BDI)
Beliefs – Informações que o Agente percebe, recebe e guarda do ambiente.
Desire – Possíveis estados mentais que o agente pretende atingir.
Intentions – Estados mentais em que o SMA decidiu agir.

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Belief-Desire-Intention (BDI)
Modelo criado na teoria pratical reasoning de Bratman [1] para validar o pensamento de
máquina.
Pratical reasoning: capacidade natural de prever o comportamento humano, atribuindo estados
mentais.
Através dessa teoria é possível estabelecer que Agentes são raciocionais se agirem a partir de
suas Crenças (Beliefs), afim de atingir seus interesses [1].
No Jason um agente possui Beliefs, Goals, Plans e Actions.

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Jason Framework
Goals (“objetivos”) são estados mentais que o agente pretentde
atingir com intenção de mudar o ambiente, através de Beliefs
(“Crenças”) percebidos através dos atuadores do ambiente.
Plans (“planos”) são receitas de ações do Agente que
representam o conhecimento do mesmo.
Actions (“ações”) são mudanças efetuadas pelo Agente no
ambiente ativadas por Beliefs (“Crenças”) afim de atingir certo
Goal (“objetivo”).

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Plataformas de Desenvolvimento
Raspberry Pi B+: 512MB 800MHz (processamento embarcado).
Jason Framework, Java
Bibliotecas: Javino, Pi4J.
Arduino: ATmega328, 32KB, 16MHz (Atuadores).
Bibliotecas: Javino, Ultrassonic
Atuadores:
- HC-SR04 (Ultrassonico).
- GY-80 10 DOF (Acelerômetro, Giroscópio, Magnetômetro, Barômetro).

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Fluxo de dados
Java
Jason
Java
Javino
(autenticação)
Arduino
Javino
(autenticação)
Jason
Java
Arduino
Sensores
Javino
Javino
Pi4J

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Javino
Biblioteca utilizada para comunicação Raspberry-Arduino (programas em Java-C), utilizando
porta serial (USB) com método de autenticação de mensagem automático.
Preamble:
Identifica o início de uma mensagem;
Field Size:
Calcula a extensão dos dados em Hexadecimal;
Mensagem:
Mensagem a ser compartilhada.

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Pi4J
Biblioteca que atua possibilitando a utilização das portas seriais de
Entrada/Saída (I/O) do código fonte em python nativo da Raspberry
em códigos desenvolvidos em Java.
Possibilita que o programador configure pinos de General Porpuse
Input/Output (GPIO), controle, envie e receba informações via GPIO,

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Consumo de Energia
Afim de mensurar uma bateria para o
sistema montado foi realizado um teste de
Interface com uma bateria de LiPo
1600mAh 7,2v para mensurar o consumo
médio de corrente por hora em uma tela
1080p.
Ao lado o gráfico obtido do decaimento da
tensão da bateria pelo tempo.
Foi possível calcular o consumo de
9580mAh.
OBS.: Abaixo de 4,7v o funcionamento da
Raspberry Pi é comprometido e este é
interrompido em tensões inferiores a 4v.

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Resultados
Foi possível desenvolver um SMA utilizando Jason
Framework integrado ao Java e Arduino em que o
Agente programado pode perceber informações do
ambiente e interagir com o mesmo, enviando ao
Java comandos a serem executados pelo Arduino.
Mensurado consumo te corrente por hora afim de
implementar os próximos estudos e melhorar os
próximos protótipos.

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Trabalhos Futuros e Agradecimentos
Este foi desenvolvido através de [7] An Agent-oriented Ground
Vehicle’s Automation Using Jason Framework (ICAART 2014),
afim de embarcar o processamento do Agente de modo a
possibilitar total autonomia do mesmo.
Futuramente pretendemos adicionar o Pi4J ao Jason como ação
interna afim de utilizar somente a Raspberry Pi como central de
processamento e atuadores, para miniaturizar o protótipo e
manter os mesmos resultados de autenticação.
Pretendemos desenvolver um protocolo de comunicação entre
diferentes SMA’s para que diferentes protótipos possam se
comunicar e interagir para atingir seus objetivos.
Agradecemos ao CEFET/RJ pelo apoio à pesquisa e à Equipe
Venturi pela disponibilidade de espaço e componentes.

16. Referências
[1]Bratman, M.: Intention, Plans, and Practical Reason, Center for the
Study of Language and Information (1987).
[2] Busetta, P.: JACK Intelligent Agents –Components for Intelligent
Agents in Java, AgentLink Newsletter(1999).
[3] Karim, S., Heinze, C.: Experiences with the Design and
Implementation of an Agent Based Autonomous UAV Controller. In
Proceedings of Autonomous Agents and Multiagents System(2005).
[4] Hama, M. T., Allgayer, S. R., Pereira, E. C., and Bordini, R. H.:
UAVAS: AgentSpeak Agents for Unmanned Aerial Vehicles. In
Proceedings of the 2nd Workshop on Autonomous Software Systems(2011).
[5] Bordini, R. H., Hubner, J. F., and Wooldridge, W.: Programming
Multi-Agent Systems in AgentSpeak using Jason. Jonh Wiley and Sons,
London(2007).
[6] Wooldridge, M.: Reasoning about rational agents. Intelligent
roboticand autonomous agents. MIT Press(2000).
[7] Barros, R., Pantoja, C.: An Agent-oriented
Ground Vehicle’s Automation Using Jason
Framework. ICAART (2014).