Принятие решений в центральной нервной системе робота


https://doi.org/10.15217/issnl684-8853.2018.1.21

Полный текст:


Аннотация

Введение: умные электромеханические системы имеют возможность осуществлять параллельные вычисления, групповое управление, коммуникацию, хранение информации, мониторинг, измерение и контроль собственных параметров и параметров окружающей среды при параллельной кинематике исполнительных механизмов. Это позволяет подобным системам с точки зрения точности и жесткости манипулировать большими нагрузками. Поведение такой системы основывается на информации, полученной от входящей в ее состав центральной нервной системы о состоянии окружающей среды и собственном состоянии. Цель исследования: разработка алгоритмов принятия поведенческих решений роботов, подобных человеку и построенных на базе модулей интеллектуальных электромеханических систем на основе информации, получаемой от центральной нервной системы. Результаты: рассмотрены дедуктивный, индуктивный и абдукционный типы принятия поведенческих решений в центральной нервной системе робота, строящегося на базе модулей интеллектуальных электромеханических систем. Показано, что абдукционный метод является наиболее быстрым по аналогии с интуицией, но его надежность зависит от полноты базы данных хороших решений из прошлого опыта, т. е. от времени эксплуатации подобных роботов в похожих условиях окружения. Дедуктивный метод при большом числе ограничений более быстрый по сравнению с индуктивным, так как не требует проверки ограничений для всех решений. При сложных критериях качества и малом числе ограничений индуктивный метод может быстрее дать результат, так как отбрасывает поиск решения по сложным критериям качества для неприемлемых по ограничениям решений. Практическая значимость: исходя из рассмотренных типов принятия поведенческих решений в центральной нервной системе робота, предложенные алгоритмы можно использовать для формирования стратегии и тактики управления интеллектуальными роботами.

Об авторах

Андрей Емельянович Городецкий
Институт проблем машиноведения РАН
Россия


Вугар Гариб Курбанов
Институт проблем машиноведения РАН; Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения
Россия


Ирина Леонидовна Тарасова
Институт проблем машиноведения РАН; Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
Россия


Список литературы

1. Ронжин А. Л., Басов О. О., Соколов Б. В., Юсупов Р. М. Концептуальная и формальная модели синтеза киберфизических систем и интеллектуальных пространств //Изв. вузов. Приборостроение. 2016. № 11(59). С. 897-905. doi: 10.17586/0021-3454-201659-11-897-905

2. Distefano S., Merlino G., Puliafito A. Sensing and Actuation as a Service: A New Development for Clouds // Proc. of the 11th Intern. Symp. on Network Computing and Applications, NCA’12. IEEE Computer Society, Washington, DC, USA, 2012. P. 272-275.

3. Li B. S. X., Wan B., Wang C., Zhou X., Chen X. Definitions of Predictability for Cyber Physical Systems // J. of Systems Architecture. 2016. N 63. P. 48-60. doi: 10.1016/j.sysarc.2016.01.007

4. Добрынин Д. А. Интеллектуальные роботы вчера, сегодня, завтра // X национальная конф. по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2006, Обнинск, 25-28 сентября 2006 г.: тр. конф. в 3 т. Т. 2. М.: Физматлит, 2006. С. 20-32.

5. Rogatkin D. A., Kulikov D. A., Ivlieva A. L. Three Views on Current Data of Neuroscience for the Purposes of Intelligent Robotics //Modeling of Artificial Intelligence. 2015. Vol. 6. Iss. 2. P. 98-136.

6. Хахалин Г. К. Прикладная онтология на языке гиперграфов // Тр. второй Всерос. конф. с международным участием «Знания-Онтологии-Теории» (ЗОНТ-09), Новосибирск, 20-22 октября 2009 г. 2009. С. 223-231.

7. Аккоф Р., Эмери Ф. О целеустремленных системах. - М.: Сов. радио, 1974. - 269 с.

8. Поливцев С. А., Хашан Т. С. Исследование геометрических и акустических свойств сенсоров для системы технического слуха роботов // Проблемы бионики. 2003. № 6.С.63-69.

9. Ming Ying, Andrew P. Bonifas, Nanshu Lu, Yewang Su, Rui Li, Huanyu Cheng, Abid Ameen, Yonggang Huang, and John A. Rogers. Silicon Nanomembranes for Fingertip Electronics // Nanotechnology. 2012. Vol. 23. N 34. https://doi.org/10.1088/0957-4484/23/34/344004 (дата обращения: 15.01.2017).

10. Юревич Е. И. Сенсорные системы в робототехнике. - СПб.: Изд-во Политехнического ун-та, 2013. - 100 с.

11. Carolyn Mathas. The Five Senses of Sensors. Part 1. Smell, Taste and Hearing // Article Library. Digi-Key Corporation, 2015. www.digikey.com (дата обращения: 15.01.2017).

12. Городецкий А. Е., Курбанов В. Г., Тарасова И. Л. Эргатические методы анализа процессов эксплуатации и принятия решений при повреждениях и авариях энергообъектов // Информационно-управляющие системы. 2013. № 6. С. 29-36.

13. Gorodetskiy A. E., Tarasova I. L., Kurbanov V. G. Behavioral Decisions of a Robot Based on Solving of Systems // Smart Electromechanical Systems: The Central Nervous System. 2017. P. 61-71. doi:10.1007/ 978-3-319-53327-8_5

14. Дубаренко В. В., Курбанов В. Г. Метод приведения систем логических уравнений к форме линейных последовательностных машин // Информационноизмерительные и управляющие системы. 2009. Т. 7. № 4. С. 37-40.

15. Городецкий А. Е., Тарасова И. Л. Нечеткое математическое моделирование плохо формализуемых процессов и систем. - СПб.: Изд-во Политехнического ун-та, 2010. - 336 с.

16. Gorodetskiy A. E., Kurbanov V. G., Tarasova I. L. Methods of Synthesis of Optimal Intelligent Control Systems SEMS // Smart Electromechanical Systems. 2016. P. 25-45. http://dx.doi/org/ 10.1007/978-3-319-27547-5_4 (дата обращения: 15.01.2017).

17. Заде Л. А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. - М.: Мир, 1976. -168 с.

18. Дубаренко В. В., Курбанов В. Г., Кучмин А. Ю. Об одном методе вычисления вероятностей логических функций // Информационно-управляющие системы. 2010. № 5. С. 2-7.

19. Пирс Ч. С. Рассуждение и логика вещей: лекции для Кембриджских конференций 1898 года. - М.: Изд-во РГГУ, 2005. - 371 с.

20. Городецкий А. Е., Дубаренко В. В., Курбанов В. Г. Метод поиска оптимальных управляющих воздействий на динамические объекты с адаптацией к изменениям внешней среды // Тр. 6-го Санкт-Петербургского симп. по теории адаптивных систем (SPAS”99). СПб., 1999. С. 228-232.


Дополнительные файлы

Для цитирования: Городецкий А.Е., Курбанов В.Г., Тарасова И.Л. Принятие решений в центральной нервной системе робота. Информационно-управляющие системы. 2018;(1):21-30. https://doi.org/10.15217/issnl684-8853.2018.1.21

For citation: Gorodetskiy A.E., Kurbanov V.G., Tarasova I.L. Decision-making in Central Nervous System of a Robot. Information and Control Systems. 2018;(1):21-30. (In Russ.) https://doi.org/10.15217/issnl684-8853.2018.1.21

Просмотров: 336


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1684-8853 (Print)
ISSN 2541-8610 (Online)