Вадим мацкевич занимательная анатомия роботов icon

Вадим мацкевич занимательная анатомия роботов


Смотрите также:
Дипломная работа студента...
Мацкевич В. В. Солдат империи. ...
Лекция Хирургическая анатомия груди. Ранения груди. Хирургическая анатомия сердца...
Темы конференции: Архитектура роботов...
Робототехнический и кибернетический бум в конце прошлого столетия полностью изменил мышление и...
«История роботов, написанная роботом.»...
Егоров И. В., Лавров А. В, Мусатов В. Ю., Пчелинцева С. В...
Лекции : Йога Влюблённости. Вопросы-ответы. Вадим Запорожцев. Часть 5-я...
Анализ и обобщение опыта и тенденций создания промышлен­ных роботов в отечественной и зарубежной...
Программа дистанционного курса по английскому языку «Занимательная грамматика»...
Работа была представлена на конференции “Экстремальная робототехника ”( 15-17 апреля, 2003 г....
Активная экзоскелетная система и начало разития человекоподобных роботов...



Загрузка...
страницы: 1   2   3   4   5
вернуться в начало
скачать
Сенсорный выключатель. Этим устройством можно заменить выключатели электроосветительных прибо­ров, телевизора, радиоприемника. Многие уже, навер­ное, сталкивались с таким явлением: если прикоснуться пальцем к тока. Вот этим, казалось бы, вредным эффектом мож­но воспользоваться, собрав сенсорное устройство, схе­ма которого приведена на рис. 62. Если прикоснемся пальцем к сенсорному контакту Е1, через конденсатор С1 к затвору полевого транзистора VT1 (в исходном состоянии он открыт) будет приложено небольшое переменное напряжение. Ступень на транзисторе VT1 представляет собой усилитель — ограничитель.



Рис 61. Сенсорное устройство управления ноч­ным освещением


Рис. 62. Транзисторное сенсорное устрой­ство

Усилитель постоянного тока на транзисторах VT2 и VT3 необходим для усиления сигнала по мощности до уровня, достаточного для срабатывания реле К1. Контакты этого реле коммутируют исполнительные цепи. Конденсатор С2, которым зашунтировано реле, сглаживает пульсации, напряжения на обмотке. Стаби­литрон в цепи эмиттера выходного транзистора обес­печивает помехоустойчивость устройства.

Рис. 63. Сенсорный выключатель

Рис 64 Схема блока питания


На рис. 63 приведена схема еще одного варианта сенсорного выключателя, способного включать и вы­ключать бытовые приборы. Он состоит из двух ячеек, подобных описанной выше. В момент прикосновения к сенсору Е1 срабатывает реле К1. Контактами К1.2 (на схеме не показаны) оно включает исполнительную цепь и самоблокируется через контакты К 1.1 и К ГЛ. Для отключения прибора от сети достаточно прикос­нуться пальцем к сенсору Е1. Срабатывает реле КГ, цепь самоблокировки разрывается, и реле К1 возвра­щается в исходное состояние. Для этих сенсорных устройств можно сделать простейший блок питания. Его схему вы видите на рис. 64.

Во всех устройствах могут быть применены сле­дующие реле: РСМ2 (паспорт Ю.171.81.56), РЭС22 (РФ4.500.129), РЭС22 (РФ4.500.131). Помимо этого, везде, кроме первой ячейки переключателя, могут быть использованы реле: РЭС10 (РС4.524.303), РЭС15 (РС4.591.003), РЭС15 (РС4.591.004) с одной группой контактов.

В качестве сетевого трансформатора Т1 блока пи­тания использован выходной трансформатор кадровой развертки ТВК 110ЛМ от телевизора. Этот трансфор­матор имеет три обмотки (1 — 2400 витков провода ПЭВ — 1 0,14). Переделка трансформатора заключается в том, что к обмотке II следует добавить еще 30 вит­ков, намотанных тем же проводом. Обмотку III мож­но удалить. Если же вам удастся достать реле РЭС22 (паспорт РФ4.500.129), трансформатор можно не пере­делывать.


^ 8. МОДЕЛИРОВАНИЕ НЕРВНОЙ СИСТЕМЫ (НЕЙРОНЫ И НЕЙРОН­НЫЕ СЕТИ)

КИБЕРНЕТИКА И НЕРВНАЯ СИСТЕМА


Многое в работе нервной си­стемы человека до сих пор непонятно ученым. Тем не менее общие закономерности управления, устано­вленные кибернетикой, справедливы и для нее. Кибер­нетика разрабатывает математические приемы, позво­ляющие на основе внешних данных судить о поломке математической машины. Врач встречается с анало­гичной задачей. На основе внешних признаков тре­буется установить характер заболевания. Основываясь на кибернетике, медицина использует разработанные ею методы для решения и этой задачи. Исследуя зако­номерности управления, общие для механизма и нерв­ной системы, кибернетика должна оперировать поня­тиями, применимыми к тому и другому.

Как мозг, так и машина состоят из определенных элементов, которые в своей совокупности образуют единое целое — систему. Это можно сказать как о всем мире в целом, так и об отдельных его частях.

Искусственные управляющие устройства так же как мозг человека, относят к одному и тому же классу самоуправляющихся систем. Все такого рода само­управляющиеся системы называют кибернетическими

Каждая система связана с внешним миром, ко­торый так или иначе влияет на нее и, в свою очередь, подвергается воздействиям с ее стороны. Ту часть си­стемы, которая воспринимает воздействие извне, назы­вают входом, а ту, которой система действует на дру­гие системы, — выход ом.

В одной системе может быть один, два или не­сколько входов и выходов. Регулятор Уатта, напри­мер, имеет один вход и один выход. На входе проис­ходит изменение давления, на выходе — открывание или закрывание клапана. Человек как система имеет мно­жество входов и выходов в виде нервных клеток, во­спринимающих внешние воздействия и реагирующих на них.

Всякая кибернетическая система, как указывалось выше, является самоуправляющейся.

Но управление не сводится просто к передаче ин­формации от управляющей части системы к исполни­тельному органу. Этот процесс гораздо сложнее.

Дело в том, что на исполнительный орган влияет не только управляющая система. Он подвержен не­прерывным воздействиям окружающей среды, ко­торые часто препятствуют исполнению приказов, по­лученных от управляющего центра. Например, ко­рабль может отклониться от прямого пути под влиянием неожиданно поднявшегося ветра. Что пред­принять в этом случае? Очевидно, нужно повернуть руль корабля так, чтобы он мог держать прежний курс. Противодействие случайным внешним влияниям — об­щий закон всякого регулирования.

Самый надежный способ противодействовать внешним возмущениям — это сделать так, чтобы всякое отклонение фактического поведения от заданного, не­зависимо от того, чем оно обусловлено, вызывало определенную ответную реакцию, направленную на ликвидацию этого отклонения. В таком случае не нуж­но изучать его причины, определять силу ветра, напра­вление течения и т.д.; заданное направление поддер­живается автоматически. Такой способ управления был найден. Нужно, чтобы кроме прямой связи устройства управления с исполнительной системой бы­ла обеспечена связь выхода исполнительной системы с входом управляющей (см. рис. 65). Эту дополнитель­ную связь называют обратной.

Примеры обратной связи мы уже видели выше. Обратная связь, вызывающая в результате своего дей­ствия ослабление внешнего влияния, носит название отрицательной обратной связи. Принцип регулирова­ния на основе отрицательной обратной связи находит применение в любой управляемой системе, будь то ки­бернетическая машина или живой организм.

Положение о том, что регулирование в живом ор­ганизме, в том числе в центральной нервной системе человека, происходит на основе отрицательной обрат­ной связи, иногда называют основной гипотезой ки­бернетики.


^ Рис. 65. Обратная связь


Общий для кибернетических машин и живых орга­низмов принцип обратной связи неслучаен. Ведь и те и другие вынуждены действовать в постоянно меняющихся условиях, поэтому реакции, вырабатываемые у них, должны отличаться разнообразием. Но для это­го необходимо, чтобы из рабочего органа в централь­ную систему поступали соответствующие сигналы. Обратная связь лежит в основе восстановления и пере­стройки функций центральной нервной системы.


НЕЙРОНЫ


Прежде чем говорить о возмож­ностях моделирования мозга как управляющего цен­тра разумных действий, нужно представить себе эле­менты сложнейшей нервной системы — нейроны — и по­пытаться создать их модель.

Значительная или даже, пожалуй, основная часть нынешних исследовательских работ по бионике посвя­щена созданию аналогов биологического нейрона — нервной клетки — основного элемента нервной си­стемы. Конечная цель этих работ — создание систем, предназначенных для накопления, обработки и переда­чи большого количества информации, электронных машин, способных решать любые сложные задачи без предварительного программирования, различных самообучающихся, адаптивных (самоприспосабливаю­щихся, самоорганизующихся устройств), обладающих малыми габаритами и высокой надежностью машин. Иными словами, речь идет о создании широкого ком­плекса автоматических систем, работающих по тем же принципам.

Что такое нейрон? Это нервная клетка человече­ского мозга (рис. 66). В мозге человека их около 15 миллиардов, и мы о них очень мало знаем. Нейрон был и остается величайшей загадкой. Каждый нейрон снабжен выходным каналом — аксоном. По нему пере­дается возбуждение к какому — либо органу. Например, тело нервной клетки находится в спинном мозге, а ее аксон достигает мышц пальцев ноги. Если бы мы за­хотели сделать в масштабе большую модель аксона, хотя бы в виде шланга диаметром 4 см, то его длина оказалась бы более 16 км. Другие отростки нейрона — дендриты — являются входами в тело нервной клетки.

^ Рис. 66. Нейрон


Аксоны и дендриты различных клеток переплетаются и соединяются во многих (до тысячи) контактных точ­ках. Через эти контакты — синапсы — может передавать­ся возбуждение от аксона одного нейрона к дендриту другого.

Нейроны плотно окружены так называемыми глиальными клетками, которых раз в десять больше, чем нейронов. Раньше считали, что эти клетки лишь «закрепляют» нейроны на месте или помогают им пи­таться. Однако последние исследования показали: глиальные клетки активно участвуют в проведении нер­вных импульсов, в формировании реакций и неко­торых проявлениях функций памяти. Похоже, что ра­зум равномерно «размазан» по всем структурам нервной системы.

Для создания моделей нейрона применяют главным образом метод физического моделирования. Это естественно: ведь инженеры стремятся разрабо­тать элементы для электронных или иных вычисли­тельных машин будущего. Конечно, это должно быть вполне реальное ycтройство, как можно белее ком­пактное и дешевое. Методом математического моде­лирования пользуются главным образом при модели­ровании нейронных сетей.

Прежде чем начать работать над моделью, необхо­димо из всего многообразия свойств живой нервной клетки выбрать те, которые кажутся наиболее суще­ственными для выполнения поставленной эксперимен­татором задачи. Этот процесс часто называют форма­лизацией нейрона. Первая модель нейрона, дающая его формальное описание и позволяющая применять аппарат математической логики для анализа и синтеза сетей из нейронов, была предложена У. С. Мак — Калло — ком и У. Питтсом. Допущения, принятые ими. сводят­ся в основном к тому, что нейрон:

имеет и входоь и один выход (аксон) с одной или несколькими концевыми пластинками;

может находиться в одном из двух состояний: воз­буждения или покоя (т.е. работает по принципу «все или ничего»);

имеет входы (синапсы, возбуждающие и тормозя­щие;

активность какого — либо тормозящего синапса абсо­лютно исключает возбуждение нейрона;

располагает некоторым определенным числом синапсов, при одновременном возбуждении которых он сам приходит в состояние возбуждения; это число не зависит от предыдущего состояния нейрона и от расположения синапсов на нем.


^ Рис. 67. Модель нейрона Мак-Каллока и Питтса

Три последних положения лишь частично отра­жают реальные свойства нейрона. Дело в том, что эта модель является математической абстракцией, пред­назначенной для моделирования нейронных сетей на цифровых вычислительных машинах. Электронные мо­дели нейрона гораздо точнее копируют его свойства.

Для имитации нейронов применяют магнитные ферритовые магнитопроводы, специальные генераторы и другие устройства. Модель нейрона Мак — Каллока и Питтса с мультивибратором показана на рис. 67. Она позволяет воспроизвести многие характеристики нейрона, кроме его способности к адаптации, т. е. к из­менению порога срабатывания в зависимости от уров­ня входных сигналов. Следует иметь в виду, что мо­дель Мак — Каллока и Питтса сильно упрощена. Биоло­гический нейрон значительно сложнее.


^ РЕШЕНИЕ ЛОГИЧЕСКИХ ЗАДАЧ


Важнейшим практическим резуль­татом кибернетики является использование знаний о работе нервной системы животных и человека для конструирования машин, способных выполнять неко­торые их функции.


^ Рис. 68. Логические элементы И, ИЛИ, НЕ


Современная символическая логика установила, что многие из них можно выразить тремя логическими функциями: НЕ, И, ИЛИ, т. е. отрицание, конъюнкция и дизъюнкция. Поскольку перед машиной ставят задачу осуществления действий, аналогичных дей­ствиям человека, его рассу­ждениям, она должна уметь отрицать, соединять и разде­лять.

Проиллюстрируем ос­новные операции алгебры логики логическими схема­ми (рис. 68). Например: устройство И — лампа загорит­ся тогда, когда будут замкнуты оба ключа А и В; устройство ИЛИ — лампа загорится тогда, когда замк­нут ключ А или В; устройство НЕ — лампа загорится при каком угодно положении ключа, только не А. Комбинируя эти и им подобные устройства конструк­ции, получают вычислительные машины, способные решать очень сложные логические задачи.

Если в релейных машинах роль ключа играли элек­тромеханические реле, то в электронных эта роль бы­ла поручена сначала электровакуумным приборам — ра­диолампам, а затем на смену им пришли транзисторы. Это позволило уменьшить размеры машин, повысить их быстродействие. Именно бурное развитие электро­ники вызвало быструю смену поколений ЭВМ и рас­ширило их возможности.

Но прежде чем говорить о поколениях ЭВМ, полез­но вспомнить, что такое электронные полупроводни­ковые элементы и какова история их появления.

В 1922 году молодой русский физик О. В. Лосев от­крыл новый эффект. Работая в лаборатории М. А. Бонч-Бруевича с парой кристалл — проволока, он уста­новил, что это нехитрое устройство усиливает электри­ческие колебания. Используя этот эффект, он построил радиоприемник (всего из шести деталей), не требовав­ший электропитания. Это и было, по существу, откры­тие и первое применение полупроводникового элемен­та. Зарубежная печать восторгалась: «Молодой рус­ский изобретатель безвозмездно передал свое изобретение миру, не взяв на него патента!», «Кристалл заменил лампу!» и т.д. О. В. Лосев — изобретатель транзистора — скромно трудился вплоть до своей смер­ти (1942 г.) в блокадном Ленинграде. Он прожил всего 39 лет. Открытие О. В. Лосева дало толчок новым ис­следованиям, в результате которых и были созданы современные полупроводниковые усилительные эле­менты — транзисторы, заменившие электровакуумные лампы.

Транзисторы положили начало новой области тех­ники — микроэлектроники. На их основе созданы инте­гральные микросхемы, и в частности, цифровые. Та­ким образом, конструкторы получили в свое распоря­жение уникальную элементную базу, позволившую со­здать исключительные по быстродействию и возмож­ностям целые поколения ЭВМ.


^ КИБЕРНЕТИЧЕСКИЕ ЖИВОТНЫЕ


Мы узнали, как использовать ки­бернетику для конструирования думающих машин, за­меняющих человека в его логической функции. Но. вскрывая то общее, что имеется у живого организма и машины, кибернетика не ограничивается мыслитель­ной деятельностью человека. Она изучает все особен­ности поведения живых существ, которые могут быть воспроизведены в машине. И используется эта наука для моделировання не только мышления человека, но и всех других функций нервной системы.

Простейшие автоматические устройства действуют строго по заданной программе. Их поведение не ме­няется в зависимости от окружающих условий — они не приобретают опыта. Естественно, возникает вопрос: нельзя ли такую особенность регулирования живых ортанизмов. как умение приспосабливаться к среде, придать машине?

Многие ученые в разных странах пытались решить эту задачу, конструируя небольшие механические устройства, поведение которых обладало бы неко­торыми чертами живых существ. Первыми такими мо­делями явились две черепахи английского ученого Грея Уолтера, названные им Эльзи и Эльмер. Устроены они были очень просто: небольшие тележки на колесах с двумя электродвигателями, двигающими их вперед и в стороны, фотоэлемент, «ус», замыкающий контакт в случае соприкосновения с препят­ствием, и блок управления.

При всей простоте черепах их поведение предста­вляло большой интерес. В темноте они двигались бес­порядочно, как бы в поисках чего-то. Когда появлялся свет, они немедленно его «замечали» и направлялись к источнику света. Приблизившись к нему, они начина­ли блуждать вокруг, стараясь все время «видеть» свет. Наткнувшись на препятствие, черепахи старались его обойти.

Широко известна также мышь Шеннона, блуждаю­щая внутри специально изготовленного лабиринта. Натыкаясь множество раз на препятствия и обходя их, мышь в конце концов находила выход из лабиринта. Но во второй и последующих попытках она достигала цели уже значительно быстрее, используя «знания», приобретенные во время первого путешествия, и дви­гаясь по более короткому пути.

Интересна также игрушка — робот Эдмунда Беркли, которую он построил с помощью школьников. Она представляет собой тележку с моторным приводом и моторным управлением. Авторы назвали игушечно — го робота «белка». Белка имеет два фотоэлемента — две лапки, которые могут раздвигаться или сдвигаться на уровне пола, образуя, чашечку, язычок внутри чашечки и металлический хвостик, волочащийся по полу. В блоке управления белки имеются коммутирующие реле и фильтр, позволяющий различать постоянный и переменный токи.

Как же работает белка? Большая пустая комната освещена лампами накаливания. По полу в беспорядке разбросаны белые шарики. В одном из углов лежит металлический лист, освещенный люминесцентной лампой, — это гнездо белки. Белка наугад ищет, пока в поле зрения ее фотоэлементов не попадет белый ша­рик. Тогда она направляется к нему, раздвигает лапки, останавливается и сдвигает их, захватывая шарик. Язычком, находящимся между лапками, белка обнару­живает шарик. Затем она поворачивается и ищет гнез­до. Поскольку оно освещено мигающим светом люми­несцентной лампы (в отличие от непрерывного света ламп накаливания), электрический фильтр позволяет ей распознать направление. Белка направляется к гнез­ду, заползает на металлический лист и останавливает­ся на нем, так как замыкание цепи между листом и ее

металлическим хвостиком дает знать, что она дома. Белка раздвигает лапки, выбрасывая шарик, и снова направляется на поиск следующего.


^ ПРОСТЕЙШИЕ МОДЕЛИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЛОГИЧЕСКИХ УСТРОЙСТВ


Как заставить модель обходить, не задевая встречающиеся на пути предметы? Сделать в домашних условиях локатор сложно, да он и не ну­жен. Глазами автомобиля или робота могут быть фо­тодатчики. Свет фар, отраженный от преграды и при­нятый фото датчиками, расскажет логическому устрой­ству о ситуации на дороге. Логическое устройство примет нужное решение и отдаст ту или иную коман­ду исполнительным реле: включить указатель поворо­та и повернуть направо или налево; продолжить путь по прямой; включить предупреждающие красные фо­нари, звуковой сигнал или заднюю фару с фотодатчи­ком и двигаться назад, если оба передних датчика за­фиксировали препятствие.


9. МОДЕЛИРОВАНИЕ

^ ПАМЯТИ И ВЫЧИСЛИ­ТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ

НА ПУТИ К СОЗДАНИЮ ИСКУССТВЕННОГО МОЗГА


Важнейшим объектом исследова­ния нейрокибернетики является самая сложная биоло­гическая система — человеческий мозг. Исследуя про­цессы, происходящие в головном мозге, можно из­учить совокупность операций, которые приводят чело­века к решению творческих задач. Несмотря на сложность этой проблемы, творческие процессы позна­ваемы, как и любые другие процессы, происходящие в природе.

Мозг обладает способностью сопоставлять, анали­зировать и обобщать получаемую им информацию, а запоминает лишь наиболее важную ее часть. После закрепления информации память человека освобож­дается для новых потоков информации. Одно из основных проявлений памяти заключается в способности узнавания и воспроизведения. Человек может закрыть глаза и воспроизвести в своей памяти картину, кото­рую он видел в прошлом. Можно через несколько де­сятков лет показать этому человеку часть фотографии этой картины, и он сразу же узнает и воспроизведет в своей памяти всю ее целиком.

Наши сведения о структуре и функциях мозга в на­стоящее время еще весьма неполны, зачастую они ос­нованы лишь на догадках. О мозге мы знаем значи­тельно меньше, чем о других органах живого суще­ства. Каждый из нас необычайно мало использует возможности своей памяти.

Человек всегда помнит больше, чем ему кажется. По свидетельству современников, Юлий Цезарь и Александр Македонский знали в лицо и по имени всех своих солдат, а ведь их было очень много — 30 тыс. А. Алехин помнил все сыгранные шахматные пар­тии и, не глядя на доски, мог одновременно играть бо­лее чем с 20 партнерами.

Сейчас никто не в состоянии дать исчерпывающий ответ на все вопросы, связанные с деятельностью моз­га: 6 механизме памяти, об удивительной системе про­извольного доступа к огромным запасам информации, хранящейся в мозгу, о гибкости и надежности памяти человека. Но великий русский физиолог И. М. Сеченов, очень хорошо понимавший титаническую трудность проблемы, утверждал, что предпосылки для понима­ния функций мозга состоят в «...строгом разборе его машинности».

Успехи кибернетики и бионики — лучшее доказа­тельство справедливости этого тезиса. Новым наукам, развиваемым совместными усилиями физиологов, ма­тематиков и специалистов по электронике, союз ко­торых оказался чрезвычайно плодотворным, по плечу любая задача. Рано или поздно ученые смогут узнать самые сокровенные тайны мозга.

Решение сложных задач с помощью электронных систем невозможно без устройств памяти. Все авто­маты, о которых мы рассказали выше, хорошо умеют разбираться в потоках сигналов, поступающих на входы. Но, к сожалению, эти автоматы не извлекают уроков из своей деятельности. Один и тот же сигнал или совокупность сигналов вызывают у автомата всег­да одну и ту же реакцию. А ведь известно, что наиболее интересными видами деятельности являются та­кие, которые используют память. Знающий, т.е. помнящий, действует лучше, чем незнающий. И если мы хотим, например, моделировать сложные поведен­ческие черты живых организмов, нам следует заняться конструированием устройств памяти автоматов.

Ученого — кибернетика мозг интересует прежде всего как пример разумной машины, созданной самой при­родой. Кибернетики пытались подойти к этой задаче с позиций физиологов. Мозг человека оказался на­столько сложной системой, что разобраться в деталях его работы было невозможно. И только аналогия в работе мозга и вычислительной машины наметила подход к решению этой сложнейшей проблемы.

Создавая первые ЭВМ, инженеры мало знали о строении мозга. Они стремились создать машину, которая бы быстро и точно могла производить вычис­ления. Сходство ЭВМ с человеческим мозгом было обнаружено позже, когда физиологи при изучении мозга стали сравнивать известные им факты с тем, что они узнали от специалистов по вычислительной технике.

Прежде всего физиологи обратили внимание на бинарность в поведении нервной системы. Оказывает­ся, каждое нервное волокно в любой момент либо «включено», либо «выключено». Оно либо активно и при этом проводит сигнал возбуждения, либо пас­сивно и сигнала не проводит. Насколько смогли опре­делить физиологи, у нервных волокон не существует никакого промежуточного состояния.






Скачать 1.27 Mb.
оставить комментарий
страница4/5
Дата29.09.2011
Размер1.27 Mb.
ТипДокументы, Образовательные материалы
Добавить документ в свой блог или на сайт

страницы: 1   2   3   4   5
отлично
  1
Ваша оценка:
Разместите кнопку на своём сайте или блоге:
rudocs.exdat.com

Загрузка...
База данных защищена авторским правом ©exdat 2000-2017
При копировании материала укажите ссылку
обратиться к администрации
Анализ
Справочники
Сценарии
Рефераты
Курсовые работы
Авторефераты
Программы
Методички
Документы
Понятия

опубликовать
Загрузка...
Документы

Рейтинг@Mail.ru
наверх