Файл: книга ии.doc

Проблема восприятия тесно связана с проблемой представления знаний, т.е. априорной и текущей информации о внешнем мире в памяти робота. В простейших случаях эта информация учитывается непосредственно при формировании алгоритмов переработки информации в сенсорной и эффекторной системах. В более сложных случаях (сборочные, исследовательские и другие типы роботов) оказывается необходимым иметь в достаточно компактном виде все необходимые роботу знания о проблемной среде для организации эффективного взаимодействия с ней. Эти знания и представляют собой модель внешней среды, которая может быть или неизменной или пополняться новыми знаниями при изменении условий функционирования робота.

Теоретической основой для создания моделей проблемных сред являются соответствующие математические методы, позволяющие экономно описать различные типы сред. Разработка этих методов является одной из основных задач представления знаний.

На основе априорной информации представленной в модели среды и текущей информации от сенсорной подсистемы должны формироваться решения, направленные на достижение роботом заданной цели.

Методы формирования решений в существенной мере зависят от формы представления знаний в модели среды и вида решаемой данной подсистемой задачи. Поэтому методы поиска решений и планирования, изучаемые в исследованиях по искусственному интеллекту, не всегда оказываются адекватными задачам робототехники.

Методы адаптации и обучения могут быть применены в различных подсистемах интеллектуального робота. Методы будут рассмотрены на следующей лекции.

Одной из фундаментальных проблем, от решения которой во многом зависит успех в создании совершенных адаптивных и интеллектуальных роботов, является применение таких типов датчиков сенсорной информации, которые позволяют получить достаточно большой объем информации о проблемной среде за малое время. Это проблема создания средств очувствления. Наиболее важными с точки зрения очувствления роботов являются радиолокационные датчики, твердотельные камеры, дальнометрические, тактильные датчики, датчики положения в пространстве.

Для получения зрительной информации об окружающей обстановке нужны датчики изображения, предпочтительнее всего твердотельные телевизионные камеры (из-за жесткости, малого уровня искажений, низкой потребляемой мощности и компактности). Современные твердотельные телекамеры работают в видимом и инфракрасном диапазонах. Достигнутый уровень разрешения изображения в высокоскоростных камерах позволяют получить более 10³ изображений в секунду (обычные телевизионные - 40 кадров/с).

Одной из проблем до недавнего времени заключалась в том, что камеры выдавали информацию быстрее, чем ее могли обработать крупные современные ЭВМ, причем эта информация избыточна и малоинформативна.

Для увеличения объема информации, подлежащей обработке, в камерах предполагается получать высокое разрешение, лишь в небольшой центральной части их поля зрения. Современные системы получения изображения, которые можно было бы использовать в роботизированных системах, обладают разрешением, которое на порядок ниже точности позиционирования современных манипуляторов.

Тактильные датчики либо фиксируют момент касания предмета, либо измеряют усилие или крутящий момент, с которым рука манипулятора воздействует на предмет. Обычно для этого используют несколько тензомстрических датчиков и простейших микровыключателей.

В настоящее время силометрические датчики крутящего момента позволяют определять направления действия и величину усилия до 25 кг с точностью 30 г, а датчики давления, представляющие собой двумерные матрицы с плотностью расположения 4 элемента/мм, имеют чувствительность приблизительно 1 г при динамическом диапазоне в 3 порядка.

Дальнометрические датчики важны для определения положения различных предметов относительно робота. Акустический дальнометрический датчик обладает точностью около 1 мм на дистанции в несколько метров. Лазерный дальномер характеризуется точностью в 1 м на дальности в 1 км.

Недостатком современных датчиков такого типа является малая скорость сканирования по рассматриваемому участку местности в целях воссоздания трехмерных (объемных) отображений местности.

Важной задачей, которая должна решаться вместе с указанной выше, является изыскание методов эффективной переработки информации, получаемой от сенсорных датчиков. Основными требованиями к этим методам является обеспечение высокого темпа переработки информации при минимально возможных требованиях к ресурсам вычислительных устройств, обрабатывающих сенсорную информацию. Обычно для многих робототехнических задач требуется, чтобы темп получения и обработки информации не ограничивал допустимую скорость перемещения рабочих органов робота (иначе говоря, обработка сенсорной информации должна осуществляться в реальном времени).

Основными проблемами при обработке и интерпретации информации являются: реализация машинного зрения и распознавание естественного языка.

Главной задачей в области машинного зрения является разработка средств автоматизированной дешифровки изображений, которую можно сформулировать как процесс перехода от представления изображения с помощью видеосигналов к его символическому описанию. Решение проблем реализации машинного зрения обусловлено необходимостью обеспечения выполнения таких функций, как:

идентификация объектов и предметов во внешней среде;

определение местоположения объектов;

регистрация изменений в окружающей обстановке;

навигация робота;

описание и составление описания окружающей обстановки.

Фундаментальные исследования в области машинного зрения в настоящее время ориентированы на решение проблем интерпретации изображений открытых участков местности, когда отсутствуют всякие ограничения пространства реальных объектов обстановки или освещенности. При этом двумя основными направлениями работ являются исследования в области машинного зрения высокого уровня и низкого уровня.

Первое направление касается проблем интеграции полученных знаний об объектах (их форме, размерах, связях), имеющейся информации об изображении предмета и целей обработки изображения (идентификация объектов, обнаружение изменений в обстановке) для облегчения решения проблемы распознавания изображения.

Второе направление связано с получением конкретных данных об объекте без использования сведений о нем более общего характера. Сюда входят проблемы определения физических особенностей и характеристик отдельных объектов и всего рассматриваемого участка местности в целом (отображение свойства поверхности, пространственная ориентация поверхности, освещенность) и их влияние на возможности их воспроизведения системой машинного зрения.

К числу нерешенных пока проблем в области машинного зрения относятся: представление знаний об объектах (особенно их форме и взаимном пространственном расположении), разработка методов получения логических выводов о взаимном пространственном расположении предметов, проблемы интерпретации связи между изображением сцены и ее символьным описанием, методы выявления особенностей местного рельефа.

Для разработки принципов построения аппаратных средств (датчиков и вычислительных структур) может оказаться полезным бионический подход, основанный на изучении соответствующих сенсорных и эффекторных систем живых организмов, а также принципов организации нейронных структур мозга.

Проблемы автономности управления перемещением. К ним относятся вопросы автономной навигации и автономного управления механизмами, осуществляющими перемещение робота. Основными задачами в области обеспечения автономной навигации являются: определение местоположения робота на местности, планирование маршрута движения, обнаружение препятствий и др.

Проблемы создания средств, способных делать логические выводы. Под способностью к логическим выводам понимается способность использовать информацию для принятия решений, обучения, планирования и выполнения действий в реальной обстановке.

Одним из атрибутов «разумной» системы является ее способность успешно функционировать в условиях новой или изменяющейся обстановки, способность «осмысливать» новую информацию. Поскольку нельзя располагать полной исчерпывающей информацией о каждом объекте, способность «осмысливать» новую информацию предполагает также способность работать с неопределенной, нечеткой информацией.

Все ИС в той иди иной степени должны адекватно реагировать на внешнюю обстановку. Это самым непосредственным образом относится к системам, объединяющим или комплексирующим данные от различных датчиков, когда информация от многочисленных разнотипных источников комбинируется и интерпретируется в целях идентификации объектов. И хотя методы комплексирования информации уже разработаны, остается нерешенными многие фундаментальные вопросы, связанные с обработкой неопределенной и противоречивой информации.

Проблемы реализации систем планирования действий. Решение вопросов создания технических средств, способных самостоятельно выполнять функции планирования какой-либо деятельности, связано с необходимостью разработки интеллектуальных систем, позволяющих вырабатывать оптимальную для конкретных условий последовательность действий для достижения поставленной цели. Примерами задач планирования применительно к роботизированным средствам могут служить распределение и размещение различных датчиков для ведения исследований на других планетах, планирование боевых действий, навигация средств и т.п.

Исследования, направленные, на решение указанных проблем, сосредоточены на разработке средств ИИ для полностью автономного планирования без участия человека и методов планирования действий системы «человек - машина", работающей в диалоговом режиме, когда принятие решения осуществляется в ходе совместной деятельности машины и оператора.

При создании адаптивных и интеллектуальных роботов существует еще ряд проблем. Например, существенное значение для многих робототехнических задач имеет проблема наиболее эффективной организации вычислительных алгоритмов и структур, позволяющей обеспечить требуемый темп обработки информации в различных подсистемах робота.

Другой важной проблемой является организация управления манипулятором при дополнительных требованиях к характеристикам взаимодействия (силам и моментам) с окружающей средой в условиях совместной работы нескольких типов датчиков (тактильных, силомоментных, визуальных и т.д.). При решении подобных задач, имеющих важное значение для роботизации сборочных операций, определенное значение может иметь опыт создания дистанционно управляемых манипуляторов.

К числу проблем относится реализация средств ИИ, способных оценивать альтернативные пути достижения цели в различных условиях и решать проблемы планирования в условиях неполной, неопределенной и нечеткой информации; оценивать отдельные действия или последовательность в условиях ограничения времени для принятия решения; быстро и эффективно перепланировать действия в случае изменения условий выполнения поставленной задачи; логически выявлять наиболее важные, существенные моменты в изменяющихся условиях выполнения задачи; распознавать план действий средств противника на основе анализа реальной обстановки и практических действий этих средств.

По степени важности с точки зрения решения долговременных задач роботизации перечисленные технические проблемы ранжируются следующим образом.

1. Интерфейсы «человек - машина".

2. Средства машинного зрения.

3. Вычислительные средства на основе системы распределенных микропроцессоров с последовательной и параллельной отработкой.

4. Средства ИИ.

5. Перспективные датчики.

6. Средства сопряжения различных управляемых подсистем.

Будущие роботизированные средства должны удовлетворять следующим требованиям (расположенным в порядке убывания степени важности):

уровень технического совершенства средств ИИ;

транспортируемость и подвижность;

надежность;

эффективность (исходя из временных показателей выполнения задачи по сравнению с человеком);