В статье представлены описание коллаборативного робота (кобота) как одного из подвидов интеллектуальной робототехники и его отличительные особенности по сравнению с другими видами роботов. Дано описание коллаборативной робототехнической системы как единой комплексной системы, в которой субъекты (акторы) различного типа – коботы и люди – выполняют действия в рамках коллаборации для достижения единой цели. Для коллаборативной робототехнической системы как единой комплексной системы представлены ее составные части, а также процессы и сущности, которые оказывают непосредственное влияние на эту систему. Представлены ключевые принципы коллаборации человека и робота (Human-Robot Collaboration). Коллаборативная робототехническая система проанализирована, с одной стороны, как многоагентная система, и, с другой стороны, как смешанная неоднородная команда, члены которой являются гетерогенными акторами.
Актуальность работы заключается в недостаточном уровне исследованности вопроса формирования смешанных неоднородных команд из людей и коботов и распределения задач в них с учетом специфики этих двух типов участников и требований их безопасного взаимодействия. Целью работы является исследование вопросов формирования смешанных команд из числа элементов единой комплексной системы человек-кобот, распределения задач среди участников подобных команд с учетом необходимости минимизации затрат для ее участников и гетерогенности ее состава. В рамках исследования представлена постановка задачи формирования смешанной неоднородной команды из числа людей и коботов и распределения работ между членами команды, а также ее математическое описание. Рассматриваются частные случаи задачи, в том числе при различных функциях затрат у разных видов участников, в случае ограниченной активности членов команды, при наличии зависимости функции затрат участников одного типа от числа назначенных на этот вид работ участников другого типа, а также в случае наличия произвольного количества видов работ, назначаемых участникам смешанной команды.
В статье представлена методика обоснования требований к системе технического зрения робототехнического комплекса. Система технического зрения робототехнического комплекса рассматривается как совокупность двух подсистем: измерения и распознавания. Для реализации методики разработаны: методики расчетов частных критериев оптимальности для решения задачи обоснования технических требований и оценки области поиска оптимальных значений характеристик измерительных средств системы технического зрения робототехнического комплекса; рекурсивная процедура выбора оптимальных значений характеристик измерительного средства системы технического зрения робототехнического комплекса; схема компромисса для оценки оптимальных технических характеристик перспективных измерительных средств системы технического зрения робототехнического комплекса в различных технико-экономических концепциях.
Поиск оптимального решения производится по частным критериям: эффективность распознавания, стоимость и риск создания измерительного средства. Для построения рекурсивной процедуры на основе сформулированных допущений и утверждения синтезирован критерий, обеспечивающий поиск Парето-оптимальных решений. Разработанная методика при выборе решения из компромиссной области позволяет учитывать существующую (желательную) технико-экономическую концепцию создания робототехнического комплекса.
В статье рассматривается задача реализации проактивного управления робототехническими системами (РТС) спасения пострадавших. Применение широ-кой номенклатуры сенсорных элементов в составе РТС позволяет расширить перечень контролируемых параметров и сформировать управляющие воздействия с использованием прогнозирующих и упреждающих возможностей, базирующихся на методах и технологиях комплексного моделирования. Представлен комплекс моделей для выработки решения на оказание помощи пострадавшему. Оценена эффективность такого решения.
Объектом исследования является мобильная робототехническая система (МРТС) для проведения геологической разведки на поверхности Луны. Цель работы — определение технического облика и тактико-технических характеристик МРТС, оснащенной каротажно-буровой установкой, исследование сценариев применения МРТС в ходе проведения геологической разведки на поверхности Луны. Результаты исследования могут быть полезны в ходе дальнейших работ по разработке МРТС для проведения геологической разведки на поверхности Луны, а также при проведении работ по другим видам напланетных робототехнических и транспортных средств, предназначенных для работы на поверхности Луны и Марса.
Данная работа посвящена описанию диалогового модуля разработанного для подвижного робота-гида. Модель управления диалогом представлена как сеть переходов системы из одного состояния в другое в зависимости от двух факторов: коммуникативного и визуального. Описываются детали модуля управления диалогом.
В данной статье предложены алгоритмы планирования и управления движением мобильного робота в двухмерной стационарной среде с препятствиями. Задача состоит в том, чтобы сократить длину запланированного пути, учесть динамические ограничения робота и получить плавную траекторию. Для учета динамических ограничений мобильного робота на карту добавляются виртуальные препятствия, перекрывающие невыполнимые участки движения. Такой способ учета динамических ограничений позволяет использовать картографические методы без увеличения их сложности. В качестве алгоритма глобального планирования используется модифицированная версия алгоритма быстрого исследования случайных деревьев (Multi parent nodes RRT – MPN-RRT). В этом алгоритме, в отличие от оригинальной версии, используется несколько родительских узлов, что уменьшает длину запланированной траектории по сравнению с исходной версией RRT с одним узлом. Кратчайший путь на построенном графе находится с помощью алгоритма оптимизации муравьиной колонии. Методами численного моделирования показано, что использование двух родительских узлов позволяет уменьшить среднюю длину пути для городской среды с низкой плотностью застройки. Для решения проблемы медленной сходимости алгоритмов, основанных на случайном поиске и сглаживании путей, алгоритм RRT дополнен алгоритмом локальной оптимизации. Алгоритм RRT ищет глобальный путь, который сглаживается и оптимизируется итеративным локальным алгоритмом. Алгоритмы управления нижнего уровня, разработанные в этой статье, автоматически уменьшают скорость робота при приближении к препятствиям или повороте. Общая эффективность разработанных алгоритмов продемонстрирована методами численного моделирования с использованием большого количества экспериментов.
Рассматривается процедура корректировки траектории движения робототехнической платформы (РТП) на плоскости с целью снижения вероятности её поражения/обнаружения в поле конечного числа источников-репеллеров. Каждый из таких источников описан математической моделью некоторого фактора противодействия целостности или скрытности РТП. Указанная процедура основана, с одной стороны, на понятии характерной вероятностной функции системы источников-репеллеров, позволяющем оценивать степень влияния этих источников на движущуюся РТП. Из этого понятия вытекает используемая здесь в качестве показателя оптимизации целевой траектории вероятность её успешного прохождения. С другой стороны, эта процедура базируется на решении локальных оптимизационных задач, позволяющих корректировать отдельные участки исходной траектории с учетом нахождения в их окрестностях конкретных источниковрепеллеров с заданными параметрами. Каждый из таких источников характеризуется потенциалом, частотой воздействия, радиусом действия и параметрами спада поля. Корректировка траектории происходит итерационно и учитывает целевое значение вероятности прохождения. Основным ограничением на вариацию исходной траектории является максимально допустимое отклонение измененной траектории от исходной. Если такого ограничения нет, то задача может потерять смысл, поскольку тогда можно выделить область, охватывающую все препятствия и источники, и обойти её по периметру. Поэтому осуществляется поиск такого локального экстремума, который соответствует допустимой кривой в смысле указанного ограничения. Предлагаемая в настоящей работе итерационная процедура позволяет проводить поиск соответствующих локальных максимумов вероятности прохождения РТП в поле нескольких произвольно расположенных и ориентированных источников в некоторой окрестности исходной траектории. Вначале ставится и решается задача оптимизации траектории при условии движения в поле одного источника с областью действия в виде кругового сектора, затем полученный результат распространяется на случай нескольких аналогичных источников. Основной проблемой исследования является выбор общего вида функционала в каждой точке исходной кривой, а также его коэффициентов настройки. Показано, что выбор этих коэффициентов настройки есть адаптивная процедура, входными переменными которой являются характерные геометрические величины, описывающие текущую траекторию в поле источников. Для устранения осцилляций, возникающих вследствие локальности предлагаемой процедуры, применяются стандартные процедуры медианного сглаживания. Результаты моделирования показывают высокую эффективность предложенной процедуры для корректировки ранее спланированной траектории.
Возникновение чрезвычайных ситуаций, которые угрожают жизни и здоровью людей, резко повышает требования к полноте и точности представления информации о текущей ситуации. Современные робототехнические средства оснащены датчиками, работающими на различных физических принципах. Это приводит к росту входной информации, поступающей в управляющую систему. С учетом ограниченной производительности бортовой вычислительной системы, а также высокой априорной неопределенности наземной обстановки робототехнические средства не могут быть эффективно использованы без объединения получаемой информации от группы робототехнических средств и создания единой картины наземной обстановки.
Решить задачу отождествления вектор-признаков, относящихся к одному объекту, а также оценить эффективность полученных решений можно по известным формулам теории проверки статистических гипотез и теории вероятностей только при нормальном законе распределения с известными математическим ожиданием вектор-признака и корреляционной матрицей. Однако перечисленные условия на практике, как правило, не выполняются.
Предложен новый метод решения задачи отождествления вектор-признаков, не опирающийся на статистический подход, и, следовательно, не требующий знание вида закона распределения и значений его параметров. Предлагаемый метод основан на идее сочетания кластерного анализа и нечеткой логики и отличается сравнительной простой по отношению к базовым методам многомерной непараметрической статистики.
Обсуждаются математические аспекты метода нечеткой кластеризации и возможное упрощение алгоритма нечеткого отождествления при временных ограничениях. Установлено, что применение нечеткой кластеризации объектов в сложной наземной обстановке позволяет уменьшить количество ложных распознаваний объектов по сравнению с существующим статистическим подходом, ориентированным на использование нормального закона распределения.
Показано преимущество предлагаемого метода отождествления вектор-признаков объектов, даны сравнительные значения по количеству ложных распознаваний. Даны рекомендации построения правил нечеткого вывода при создании базы знаний экспертной системы.
1 - 8 из 8 результатов