Управление роботами и РТС (1089005), страница 9
Текст из файла (страница 9)
Кроме того, программное управление оказывается бессильным, если детали неверно подвешены на конвейере. Очевидно, что решить данную задачу под силу только адаптивной системе управления. Для этого существующий робототехнический модуль необходимо оснастить не только датчиком положения крюка, а еще и средствами для распознавания деталей и измерения координат точки для их захвата. Вэтом случае рассмотренный выше алгоритм действий робота модифицируется в такую последовательность:1 – задать координаты точек позиционирования: исходной и тары;2 – перенести захватное устройство в исходное положение;3 – по сигналу датчика положения крюка произвести распознавание детали, измерить координаты точкизахвата и ориентацию детали;4 – перейти в положение захвата, ориентировать захватное устройство по отношению к оси детали;5 – включить пневматическое захватное устройство;6 – перейти в исходное положение;7 – перенести захватное устройство с деталью к таре;8 – выключить пневматическое захватное устройство;9 – повторить с метки 2.Таким образом, дополнительные устройства, введенные в систему управления, и модификация исходной программы позволяют обслуживать конвейер, перемещающийся с априори неизвестной скоростью ипроизвольным, в определенных пределах, расположением деталей.7.
Интеллектуальное управление роботами. Принципы и технологии построения интеллектуальных систем. Методы искусственного интеллекта.ИИ – научное направление, которое занимается проблемами имитации человеческого интеллекта врамках которого строятся теории и модели, призванные объяснить и использовать в технических системахпринципы и механизмы интеллектуальной деятельности человека.
ИИ – это одно из направлений информатики, целью которого является разработка программно-аппаратных средств, позволяющих пользователюнепрограммисту ставить и решать свои, традиционно считающиеся интеллектуальными задачи, общаясь сЭВМ на ограниченном подмножестве естественного языка. Иначе и короче – ИИ это техническая (информационная и программно-аппаратная) реализация некоторых интеллектуальных способностей человека.ИИ – область компьютерных наук, занимающаяся исследованием и автоматизацией разумного поведения.Под ИС понимают адаптивную систему, позволяющую строить программы целесообразной деятельности порешению поставленных перед ними задач на основании конкретной ситуации, складывающейся на данныймомент времени в окружающей среде.Системы ИИ отличаются от других искусственных систем, включая традиционные компьютерныепрограммы тем, что они используют знания, а также рядом других признаков:- способностью достигать целей, меняющихся во времени;- способностью сопоставлять, использовать и преобразовывать знания;- способностью ориентироваться в многообразии специальных подсистем, варьируя их методы;- способностью самостоятельно планировать ресурсы и концентрировать их в нужном направлении;- возможностью обеспечения интеллектуального интерфейса с пользователем и другими системами.ИС должна в наборе фактов распознать существенные, ИС способны из имеющихся знаний и фактов сделать выводы не только с использованием дедукции, но и с помощью аналогии, индукции и т.п.
Крометого, ИС должны быть способны к самооценке - обладать рефлексией, т.е. средствами для оценки результатов собственной работы. ИС также должны улавливать сходство между имеющимися фактами.Потенциальные возможности ИС безграничны, однако пока общей теории интеллектуальности несуществует и не найдено общих методов решения проблем.Проблемы ИИ в робототехнике и мехатронике1 – Представление знаний. Направление связано с формализацией и представлением знаний различными моделями, языками и делением знаний по типам, а также создание программных средств для их преобразования (пополнения, обработки и т.п.). Здесь рассматриваются вопросы приобретения знаний – их ис-27точники, процедуры и приемы. Базой служат знания о проблемной области, хранящиеся в памяти интеллектуальной системы (ИС).2 – Оперирование, манипулирование знаниями.
Направление включает: построение способов пополнения знаний на основе их неполных описаний, системы классификации знаний, хранящихся в памятиИС; обобщение знаний и формулирование на их основе абстрактных понятий; методы достоверного и правдоподобного вывода на основе имеющихся знаний, модели рассуждений.
(1и 2 объединяет теория баз знаний (БЗ)).3 – Общение. Проблема охватывает: понимание связных текстов на естественном языке, синтезсвязных текстов, понимание речи и ее синтез; модели коммуникаций между пользователями и ИС; формирование объяснений действий ИС; формирование методов построения лингвистических процессоров, осуществляющих перевод текстовой информации во внутреннее машинное представление, диалоговых системи пр.4 – Восприятие.
В проблему входят: анализ зрительной, слуховой и др. видов информации, методыее обработки и внутреннего машинного представления, распознавание образов и формирование ответныхреакций на воздействие внешней среды и способов адаптации искусственных систем к среде путем обучения5 – Обучение (воспитание)– до решения ИС новых задач, с которыми ранее не встречались. Проблема включает: методы формирования условий задачи по информации о проблемной ситуации; обучениепереходу от известных решений частных задач – к решению общей; формирование модели процесса обучения. Мало пока сделано. В этом плане интересен подход к имитации мышления, предложенный А.
Тьюрингом. "Пытаясь имитировать интеллект взрослого человека, — пишет Тьюринг, — мы вынуждены многоразмышлять о том процессе, в результате которого человеческий мозг достиг своего настоящего состояния.Почему бы нам вместо того, чтобы пытаться создать программу, имитирующую интеллект взрослого человека, не попытаться создать программу, которая имитировала бы интеллект ребенка? Ведь если интеллектребенка получает соответствующее воспитание, он становится интеллектом взрослого человека… Наш расчет состоит в том, что устройство, ему подобное, может быть легко запрограммировано… Таким образом,мы расчленим нашу проблему на две части: на задачу построения "программы-ребенка" и задачу "воспитания" этой программы".6 – Поведение – поведенческие процедуры адекватного взаимодействия со средой, человеком, другими ИС; функции управления действиями, в т.ч.
модели целесообразного поведения, нормативного поведения; методы многоуровневого планирования и коррекции планов в динамических ситуациях при решенииконкретных задач автоматического устройства, функционирующего в сложной внешней среде.Принципы построения интеллектуальных систем управления сложными динамическими объектами.Необходимы по следующим причинам:Сложность формализованного описания объектов и задач управления.Не стационарность параметров объекта и системы управления.Неопределённость среды и условий функционирования.Наличие случайных возмущений внешней среды, например, порывы ветра.Быстротечность изменений рабочей обстановки.Неполнота, неточность поступающей информации.Неточность цели управления и задач.Основные требования к составу функциональных возможностей систем управления.Обеспечение автоматической подстройки к изменениям параметров системы и объекта управления.Обеспечение высокой адаптивности к внешним возмущающим воздействиям.Поддержание высокой надёжности и качества управления при работе в неопределённых условиях.Способность к выполнению прогнозов и предсказаний.Автоматическое формирование модели внешней обстановки на основе анализа сенсорных данных.Возможность обобщения накопленного ответа и организации режимов самообучения.Проведение сеансов самодиагностики.Поддержание диалога на уровне естественного языка.Обобщённая структура системы интеллектуального управления.Таблица 1.
Отличительные свойства интеллектуальных технологийТехнологияПредставлениезнанийФормированиеНачальных знанийОрганизациялогическоговыводаВозможностьпополнениязнанийОбъяснениепринимаемыхрешенийСпособ реализации,быстродействиеЭкспертнаясистема28В явном виде:продукционныеправила и т.д.АссоциативнаяпамятьНейронная сетьНечёткаялогикаВполускрытомвидеВ интерактивномрежиме с помощью эксперта- с помощью эксперта в альтернативном режиме- в автономномрежиме, на основаниианализастатистическихданных по функционированиюсистемыСопоставлениеначальнойпосылки с многоуровневойклассификациейИзменение продукционныхправил, семантической сети ит.д.Обеспечиваетсяза счёт анализаактивизированнойцепочкилогическоговыводаВыполнениепродукционныхправил и обработки функциипринадлежности- изменение идополнениепродукционныхправилизменениеформы и относительногоразмещенияфункциипренадлежностиНа уровне правилПрограммный/НизкоеПрограммноаппаратный / среднеенетПрограммное/низкоеАппаратное / высокоенетПрограммноеиаппаратное.Высокое, но приаппаратном вышеВ неявном виде.(в виде архитектуры сети, перемычек нейронов)На примере обучающей выборкиОбеспечиваетсялогикой работысетиОбеспечиваетсяпутём пополнения топологич.Структурысети(обучаемость в процессе)В неявном виде.(в форме гиперповерхности в многомерномпространстве)Путём автоматического формирования ассоциативных связей с помощью специальныхвапвОбеспечиваетсяпроецированиемрабочейточки гиперповерхностинаоснове выбраннойсистемыкоординат- путём изменения либо пробпараметров.уточнениегиперповерхностиПрограммный/НизкоеРисунок 1.
Обобщенная структура интеллектуальной системы8. Методы независимого моделирования, обучения и программирования интеллектуальныхроботов; система геометрического моделирования и программирования роботов; методы моделирования внутреннего и внешнего мира интеллектуального робота.299. Автоматическая генерация программ методом обучения показом действий человека; экспертные системы и системы поддержки принятия решений для интеллектуальных роботов. Методыприобретения знаний, базы знаний, логика правдоподобного вывода заключений.Приобретение знаний реализуется с помощью двух функций: получения информации извне и еесистематизации. При этом в зависимости от способности системы обучения к логическим выводам возможны различные формы приобретения знаний, а также различные формы получаемой информации.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
