Робототехника.Фу, Ли, Гонсалес (962794), страница 98
Текст из файла (страница 98)
Эти алгоритмы в основном различаются самими наборами, составляющими свободное пространство, и путями представлении этих наборов. Преимушество методов свободного пространства состоит в том, что они используют явную характеристику свободного пространства, позволяющего определить метод поиска, который гарантирует нахождение путей в том случае, если они существуют, в пределах известного набора конфигураций из свободного пространства. Более того, эти методы часто позволяют определить самый короткий из всех безопасных путей, К недостаткам метода относится то, что процесс вычисления свободного пространства может быть длительным, В частности, другие методы могут быть более эффективными и случае пространства с небольшим числом объектов.
Однако для пространства, заполненного большим числом объектов, другие методы либо оказываются неработоспособными, либо слишком трудоемкими. 10.9.3. Планирование захвата Типичная операция робота начинается с захвата объекта: остальные операции зависят от выбора, сделанного во время захвата. Существует несколько вариантов выбора конфигураций захвата обьскта без столкновений, однако другие аспекты общей проблемы планирования движений захвата разработаны слабо. В этом разделе термин объект-цель относится к объекту, который должен быть схвачен. Поверхности робота, используемые для захвата (например, внутренние стороны пальцев), называются поверхностяжи захвата.
Конфигурация манипулятора, в которой он производит операцию захвата объекта, называется начальной конфигурацией захвата Конфигурация, в которой робот переносит объект-цель к месту его назначения, называется конечной конфигурацией захвата Существуют три основных критерия выбора конфигурации захвата для объектов с известными конфигурациями. Первым критерием является безопааностгн робот должен обеспечить безопасность в начальной и конечной конфигурациях захвата. Вторым критерием — достижимостгс робот должен быть способен достичь начальной конфигурации захвата и с объектом в руке найти свободный от столкновений путь к конечной конфигурации захвата. Третьим критерием является надежность; захват должен быть надежным при наличии сил, действующих на захватываемый объект во время движений, перемещений и некоторых других операций.
Если начальная конфигурация объекта- цели является существенно неопределенной, дополнительным критерием является определенностьс движение при захвате должно уменьшить неопределенность положения объекта цели. Выбор безопасных и достижимых конфигураций манипулятора, обеспечивающий захват, относится к проблеме обхода препятствий. Однако при решении этой задачи следует иметь в виду, что при планировании захвата определяется одна конфигурация, а не траектория. Кроме того, при планировании захвата необходимо подробно рассматривать взаимодействие манипулятора и объекта-цели. Отметим, что возможными конфигурациями, обеспечивающими захват, являются конфигурации, при которых руки захватного устройства находятся в контакте с объектом-целью и одновременно выполняется условие предотвращения столкновений между манипулятором и другими объектами. И наконец, при планировании процесс выбора конфигурации манипулятора, обеспечивающей захват, связан с ограничениями, накладываемыми последующими операциями при захвате объекта.
Г1оэтому большинство существующих методов планирования захвата рассматривается независимо от проблемы обхода препятствий. 560 !З к. м н ль. 561 Большинство подходов к выбору безопасного захвата основано на следуюшем методе: 1. Выбрать набор кандидатов конфигураций захвата исходя из геометрии объектов, стабильности или уменьшения неопределенности. Для схватов с параллельными зажимами обычно выбирается та конфигурация захвата, которая размешает схваты в контакте с параллсльнымн поверхностями объекта-цели. Критерием при выборе поверхностей является минимизация вращающих моментов вокруг оси между зажимами схвата.
2. Затем набор кандидатов конфигураций захвата сокращается за счет устранения тех конфигураций, которые недостижимы роботом или приводят к столкновениям. Существующие подходы к планированию захвата отличаются главным образом ограничениями на предотвращение столкновений: а) возможные столкновения схвата и граничных объектов при начальной конфигурации захвата; б) р-выпуклости (вся масса тела вблизи геометрического центра находится с одной стороны определенной плоскости); в) существование свободного от столкновений пути к начальной конфигурации захвата; г) возможны столкновения всего манипулятора и соседних объектов при начальной конфигурации захвата, столкновения схвата н соседних объектов при конечной конфигурации захвата, столкновения всего манипулятора и соседних объектов при конечной конфигурации захвата и существование свободных от столкновений путей из начальной конфигурации захвата к конечной.
3. После сокращения набора кандидатов выбор конфигурации может быть любым. Одной из возможностей служит выбор конфигурации, ведущей к наиболее стабильному захвату. Другой возможностью является выбор конфигурации, имеюшей наименьшую вероятность столкновения при наличии ошибки положения или неопределенности. Легко видеть, что информация очувствления (зрительная, тактильная, вращающий момент или сила) весьма полезна для определения стабильной и свободной от столкновений конфигурации захвата.
10.10. ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ И СИСТЕМЫ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИИ Большинство методов в области искусственного интеллекта далеко не полностью охватывают мыслительную деятельность человека и даже животного. Компьютерные системы распознавания образов, отдельных звуков и речи имеют пока весьма скромные успехи. Однако в одном из направлений искусственного интеллекта, связанном с получением новых знаний нз ста- 662 рых в ограниченной предметной области, компьютерные программы могут не только приближаться к результатам работы человеческого мозга, но в некоторых случаях превосходят его.
Эти программы используют набор фактов, правил просмотра и д угие знания из данной предметной области, которые совмест- Р но с методами применения этих правил позволяют из старых знаний получать новые знания. Они решают задачи в таких специализированных областях, как медицинская диагностика, добыча полезных ископаемых и эксплуатация нефтяных скважин. Они существенно отличаются от обычных компьютерных программ, поскольку их задачи не имеют алгоритмического решения, и, кроме того, эти программы часто должны делать заключения, основанные на неполной или неопределенной информации. Разрабатывая такого рода системы, исследователи обнаружили, что именно от накопления большого количества знаний, а не от сложных алгоритмов вывода зависит производительность системы.
10.10.1. Построение экспертной системы В настоящее время не во всех областях знаний можно построить экспертные системы. Для задачи «представления знаний» должны быть выполнены следующие условия: 1. Должен быть по меньшей мере один человек-эксперт, который хорошо понимает задачу. 2, Основным источником деятельности эксперта служат специальные знания, опенки и опыт, 3. Эксперт должен быть способен четко сформулировать эти специальные знания, оценки и опыт, а также объяснить методы, которые надо применить при решении данной задачи. 4. Задача должна иметь четко ограниченную область применения. Иногда экспертные системы можно строить, не следуя точно У казанным выше условиям. Например, в постановке задачи могут участвовать несколько экспертов.
Структура экспертной системы является модульной. Факты. и другие знания о данной области отделяются от процедур вывода или структуры управления, предназначенной для применения этих фактов, в то время как другая часть системы — глобальная база данных — является моделью «мира», связанного с решаемой задачей, с его статусом и историей.
Желательно (хотя это еше не является обшепрпнятым) иметь интерфейс на естественном языке, который облегчает как разработку системы, так и ее применение в данной области. В некоторые сложные системы входит модуль, даюший разъяснения о принятых системой решениях и позволяющий пользователю оспаривать ре. 19* щения системы и исследовать лежащие в основе процессы рассуждений, ведущие к этим решениям.
Экспертные системы отличаются от большинства обычных компьютерных программ песколькимп важными аспектами. В обычных компьютерных программах знания п методы для использования этих знаний заложены таким образом„что изменить программу весьма сложно. В экспертной системе обычно имеется четкое разделение между общими знаниямн о задаче (база знаний) и информацией о текущей задаче (входные данные), а также методамн (правилами вывода), необходимыми для применения общих знаний к конкретной задаче. В результате программу можно видоизменять путем простой модификации базы знаний. Это особенно верно для систем, основанных на правилах, где система может быть изменена путем простого добавления или извлечения правил из базы знаний. 10.10.2. Системы, основанные на правилах Наиболее распространенным подходом представления знаний предметной области (как фактов, так и эвристик), необходимых для экспертной системы, являются производящие правила (относящиеся к так называемым правилам СИТУАЦИЯ вЂ” ДЕИСТВИЕ или ЕСЛИ вЂ” ТОГДА).
Приведем простой пример производящего правила: ЕСЛИ источник питания на «Спейс шаттл» отказал И имеется в наличии запасной, И причина неисправности на первом источнике существует недолго, ТОГДА включить запасной источник питания. Работа системы, основанной на правилах, состоит в применении правил, анализе результатов и применении новых правил к изменившейся ситуации.
Эти системы могут использовать прямой логический вывод, начинать с начальной ситуации и идти вперед к решению, либо начинать с гипотез решений и идти назад к начальной ситуации, или применять метод дедукции, начиная с начальной ситуации и основываясь на определенных гипотезах. Одной из наиболее ранних и наиболее часто используемых экспертных систем является система Рената! [13[. Она разработана в конце 1960 г. Эдвардом Фейгенбаумом н Джошуа Ледербергом в Станфордском университете для генерации правдоподобного структурного представления органических молекул на основе данных масс-спектрального анализа. Система обеспечивает: 1) получение ограничений на основе данных; 2) создание структур кандидатов; 3) рекомендации на основе спектрограмм для кандидатов; 4) сравнение результатов с данными.
Эта система, основанная на правилах и строящая молекулы исходя из данных, иллюстрирует весьма общий в искусственном интеллекте подход к решению задач, называемый «геперация и тест». Больше 15 лет химики-органики использовали систему сепг(га) в качестве консультанта. В настоящее время она признана как эксперт в области масс-спектрального анализа.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
