Промежуточный отчет за Iэтап Построение систем управления мобильными роботами
| скачать Применение методов искусственного интеллекта в разработке управляющих программных систем Промежуточный отчет за I этап 1.1.Построение систем управления мобильными роботамиВ настоящем разделе излагаются методы построения систем управления интеллектуальными мобильными роботами. Под интеллектуальным роботом подразумевается машина, способная получать знания из окружающей среды и использовать их для своей работы. Система управления мобильным роботом – интеллектуальное звено, соединяющее «чувства» и действия. Мобильные роботы подразделяются на три основных класса:
Назначение робота определяет выбор набора сенсоров, которыми снабжается робот. Выбранный набор сенсоров впоследствии играет существенную роль при выборе системы управления. Состояние робота – набор определенных параметров робота (обусловленных внешними и внутренними факторами), однозначно определяющих его поведение и способ функционирования в данный момент времени. Всё множество состояний называется пространством состояний [1.1]. Состояния подразделяются на следующие три группы:
Степень интеллектуальности робота напрямую зависит от того, насколько быстро и точно он может определять внутренние и внешние состояния системы. Отметим, что внутреннее состояние может быть использовано для запоминания информации о мире (целеполагание, карта местности и т.д.); таким образом, внутреннее состояние также включает в себя внутреннюю модель мира, от которой, по сути, и зависит то, насколько сложной может быть система управления роботом. Робот оказывает воздействия на внешний мир при помощи эффекторов, действия которых подразделяются на два типа: локомоции (перемещение робота) и манипуляции (перемещение других предметов роботом) [1.1]. Поведение робота – определенный набор выходных воздействий на внешний мир в ответ на входные воздействия. Система управления роботом предназначена для стабилизации, слежения и решения других задач управления процессами функционирования робота, что предусматривает поддержание желаемых законов изменения регулируемых переменных или переменных состояния с заданными показателями качества. Имеет место классификация стратегий и принципов управления в зависимости от структуры связей [1.1, 1.1]:
Разомкнутое управление вводит в состав системы контур прямой связи по задающему воздействию:  ,где  – функциональный оператор, который должен выбираться из условия получения заданного закона изменения выходной переменной.Замкнутое управление (или управление по отклонению) вводит в структуру системы контур обратной связи:  ,где оператор  выбирается из условия уменьшения отклонения в процессе работы системы. Так как в данном случае поведение объекта управления корректируется в зависимости от текущего значения отклонения, то управление по отклонению обеспечивает устойчивость системы и уменьшение влияния возмущений.Абсолютная точность решения задачи управления может быть достигнута при помощи комбинированного управления, предусматривающего использование как прямых, так и обратных связей:  .Помимо приведенной классификации, системы управления роботами могут быть разделены на следующие категории [1.1]:
Реактивное управление – такой тип управления, который тесно связывает входные и выходные воздействия для получения быстрого отклика системы управления в быстроизменяющемся и неструктурированном мире [1.1, 1.1]. Данный тип управления основан на цикле «sense-act» (1.1). 
При таком типе управления не используется модель; кроме того, для выработки управляющих воздействий не осуществляется алгоритмический вывод и не производится поиск. В процессе эксплуатации подобного контроллера решающую роль в выработке выходного воздействия играет обратная связь от среды. Поведение, проявляющееся в результате взаимодействия такой системы управления и среды, часто называют эмерджентным поведением (т.е. поведением не планируемым, а обусловленным ситуацией). Отметим, что многие из животных в большой степени реактивны. Недостатками данного метода являются:
Иерархическое управление – такой тип управления, который действует через цикл «sense-plan-act» (1.1), т.е. имеет этап планирования (в отличие от реактивного управления).
К недостаткам данного метода можно отнести:
Гибридные системы – системы управления, которые являются комбинацией двух рассмотренных выше типов [1.1, 1.1, 1.1]. Обычно гибридная система состоит из реактивной системы на нижнем уровне, совещательной на верхнем уровне, а также промежуточных уровней. Часто такие системы называют многоуровневыми. Исследования в области искусственного интеллекта были традиционно основаны на предположении, что робот в ходе решения какой-либо задачи должен собрать информацию о среде, построить на основе этой информации модель (репрезентацию) среды, затем разработать план своих будущих действий на основе этой модели и, наконец, приступить к исполнению плана. Соответственно, архитектура агента должна состоять из иерархии модулей, соответствующих перечисленным этапам (1.1). 
Альтернативный подход был предложен во второй половине 80-х годов и заключается в том, чтобы имитировать те способы принятия решений, которые предположительно используются животными в их естественной среде. Было постулировано, что агент должен состоять из отдельных модулей, каждый из которых независимо управляет отдельной формой поведения без какого-либо моделирования среды или планирования действий: действия запускаются в ответ на внешние сигналы или даже просто спонтанно. Эти элементарные действия могут представлять собой ненаправленное блуждание, движение к цели, поворот в сторону от препятствия, схватывание какого-либо объекта и т.п. Результирующее адаптивное поведение создается в этом случае конкуренцией модулей (1.1). 
Один из вариантов этой схемы, так называемая «поглощающая архитектура», предполагает, что модули не равноправны: одни из них перекрывают модулям низшего ранга доступ к эффекторам, если получают соответствующий сигнал (1.1). 
Например, пока агент не воспринимает каких-либо специфических сигналов, он может блуждать по местности, чтобы обнаружить заданную цель. Когда цель обнаружена, становится активным модуль движения к цели, который блокирует доступ к эффекторам модулям ненаправленного движения. Если на пути к цели обнаружено препятствие, то активным становится модуль, задающий поворот и движение в сторону, причем этот модуль подавляет все остальные модули. Когда агент оказывается в стороне от препятствия, снова активизируется модуль движения к цели. Несмотря на крайнюю простоту такого рода схем, они дали хорошие результаты при создании роботов, способных к адаптивному поведению, т.е. способных выполнять осмысленные задачи, несмотря на препятствия [1.1]. Так, эксперименты с навигацией роботов на пересеченной местности показали, что «поглощающая архитектура» действительно способна обеспечить достижение цели при полном отсутствии модели внешней среды и плана действий. В табл. 1.1 приводится обзорное сравнение рассмотренных методов.
|
Ваша оценка этого документа будет первой.
Ваша оценка: 