Воронежский государственный технический университет

Д.А. Ефремов

ЭЛЕМЕНТЫ ИСКУССТВЕННОГО

ИНТЕЛЛЕКТА В РОБОТОТЕХНИКЕ

Утверждено Редакционно-издательским советом

университета в качестве учебного пособия

Воронеж 2005

УДК 681.3-181.48: 621.865.8

Ефремов Д.А. Элементы искусственного интеллекта в робототехнике: Учеб. пособие. Воронеж: Воронеж. гос. техн. ун-т, 2005. 62 с.

В учебном пособии рассматриваются вопросы организации систем интеллектуального управления в робототехнических системах с использованием экспертных систем, нейронных сетей и методов нечеткой логики.

Издание соответствует требованиям Государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования по направлению 220400 "Мехатроника и робототехника", специальности 220402 "Роботы и робототехнические системы", дисциплине "Методы искусственного интеллекта в робототехнике".

Издание может быть полезно студентам специальностей естественно-технического профиля, аспирантам и специалистам, занимающимся вопросами применения методов искусственного интеллекта при управлении.

Учебное пособие подготовлено в электронном виде в текстовом редакторе MS Word 2000 и содержится в файле ЭИИ РТ.doc

Табл. 1. Ил. 24. Библиогр.: 5 назв.

Научный редактор канд. техн. наук, доц. В.А. Медведев

Рецензенты: НТС ОАО "НИИ полупроводникового

машиностроения"

канд. техн. наук, доц. В.А. Трубецкой

© Ефремов Д.А., 2005

©Оформление. ГОУВПО "Воро-

нежский государственный техни-

ческий университет, 2005

Введение

Системы искусственного интеллекта (СИИ) – системы, модели­рующие интеллектуальную деятельность человека или заменя­ющие ее. Разработка СИИ ведется по направлениям моделирования процессов, с которыми взаимодейству­ет система, и алго­рит­мов принятия решений. Существует классификация моделей, реализуемых в таких системах:

1. Формализованные модели, которые строятся на основе мате­ма­ти­чес­кого описания объекта управления. Внешний мир представляется в виде детерминированного набора знаний, которые в процессе функционирования не обнов­ляются.

2. Формализованные модели, взаимодействующие с внеш­­­ним миром. Объект управления описывается определенным математическим аппара­том, а внешний мир представля­ется набором значений, полученных в реальном вре­мени.

3. Модели, не имеющие формализованного представле­ния внешнего мира. Структура таких моделей универ­сальна, она адаптируется к любым объектам уп­рав­ления. Модели функционируют в реальном мире на основе данных из этого мира.

Совокупность методов моделирования интеллектуальных процессов, организации систем знаний и их реализация составляет основу интеллектуального управления в робототехнических системах, изложение основных положений которого приводится в данном пособии.

Материал учебного пособия соответствует программе подготовки дипломированных специалистов по направлению 652000 "Мехатроника и робототехника" и ориентирован на изучение студентами специальности 220402 "Роботы и робототехнические системы" дисциплины "Методы искусственного интеллекта в робототехнике". Практическая ценность пособия состоит в систематизации сведений в области искусственного интеллекта в приложении к организации систем управления роботами и использованию методов искусственного интеллекта в информационно-измерительных системах.

1.1. Обеспечение взаимодействия системы управления с человеком

Боль­шинс­тво систем искусственного интеллекта при ра­боте взаимодействует с человеком, обычно в части постановки задач и информирования о принятых решениях, правилах их принятия и текущих условиях вы­­полнения. Интерфейс общения с человеком с точки зре­­­ния пользователя должен быть максимально прос­тым. Поэтому разработка средств общения человека с системой является базовой задачей для систем искус­ственного интеллекта.

Для поддержки перечисленных функций системы искусственного интеллекта должны иметь:

1. Базы данных, в которых содержится максимум сведений о внешнем мире.

2. Базы знаний, содержащие информацию о действиях системы в зависимости от ситуации.

3. Интеллектуальный решатель, т.е. средство обработки данных и средство использования знаний.

4. Средства исполнения.

Несмотря на относительную новизну направления интеллектуального управления, в процессе исследований сформировались базовые понятия, которые определяют основные

требования к системам интеллектуального управления:

1. Система интеллектуального управления (СИУ) должна

поддерживать работу с базами данных и знаний.

2. СИУ должна обеспечивать возможность пополнения баз

данных и знаний.

5

3. СИУ должна быть обучаемой и самообучаемой.

4. СИУ должна обеспечивать собственное функциони­рование при отказе отдельных элементов.

1.2. Схема интеллектуального управления в робототехнических комплексах

П О

ИР

(ЛВ, З)

ИИ

РС

АУ

ИсУ

3

1. Искусственный интеллект в роботах

Методы искусственного интеллекта в робототехнике используются в следующих приложениях:

1. При распознавании обстановки или внешней среды. Инфор­­­ма­ционно-измерительная система робота по­став­ляет в систему управления (СУ) набор данных о пара­мет­рах рабочей зоны, в том числе о располо­же­нии объек­тов манипулирования, о парамет­рах движения и о параметрах робота. В СУ вся совокупность этой ин­фор­мации после обработки должна формулироваться как конкретный образ или ситуация. Для пред­став­ления дан­ных о внешнем мире используются специ­альные программы обработки информации, назы­ва­емые программами-персептронами. Задачи этих прог­рамм – из произвольного набора дан­ных получить конкретный вывод. Обычно в сос­тав програм­мно­го обеспечения входят несколько бло­ков таких прог­рамм, каждая из которых поддержи­ва­ет опреде­лен­ную функцию рас­познавания. Например, программа распознавания объектов ма­ни­пулиро­ва­ния, прог­рам­ма оценки технического состояния робо­та и другие. В зависимости от назначения блока в нем ис­пользуются те или иные способы хранения и обра­бот­ки дан­ных. В последнее время к средствам распоз­навания все чаще прилагаются специализированные аппаратные сред­ства, ориен­тированные на работу в определенной прог­раммной среде. К таким средствам относя­тся спе­ци­альные процессоры, структура кото­рых ориен­тированна на определенный язык про­грам­мирования, на компьютеры, элементный состав кото­рых повто­ряет структуру искусственных нейронов, эле­­мен­ты ассоциативной памяти.

2. Для принятия решений на выполнение действия. Исходными данными для этой функции являются результаты распознавания ситуации, по которым система управления выбирает (вычисляет) план дей­ствия под ситуацию и приступает к реализации дей­ствия. При выполнении действия в системе управления посто­ян­но меняются данные по ситуации, и в соответ­ствии с ними план действия может корректироваться

4

или меняться полностью. В связи с этим возникает проб­лема времени, т.е. СУ может не реагировать на изме­нение ситуации с достаточным быстродействием. На некотором отрезке выполнения действия во времени параметры внешней среды меняются незначительно и адаптивное управление вполне компенсирует возни­ка­ющее возмущение. Таким образом, ин­тел­лектуальное управление частично заменяется адаптивным.

БП МП

ИУ

Рис.1. Структура системы интеллектуального управления РТК

Типовая схема системы управления РТК (Рис.1) включает в себя несколько уровней управления, каждый их которых может иметь признаки интеллектуального управления. РТК взаимодействует с предметной областью (ПО). Это взаимодействие осуществляется через информационно-измерительную систему, которая поставляет в РТК измерен­ную информацию (ИИ). На основании этой информации вы­пол­ня­ется распознавание сцены (РС). Информационной осно­вой для распознавания является база данных, которая представляется в виде больших посылок (БП) и малых посылок (МП).

БП представляют собой описание клас­сов объектов, т.е. содержат признаки, характерные для группы схо­жих объектов.

МП содержат информацию об индиви­ду­аль­ных признаках объ

6

ектов. Блоки РС на основании этих посылок формируются некоторое представление состояния предметной области, которая называется логическим описанием сцены. В зависимости от возможностей блока РС логическое описание сце­ны (ЛОС) может содержать информацию о том, что в пред­мет­ной области ПО содержится конкретный объект (иденти­фикация), или информацию о том, что в предметной области находятся несколько классов объекта (классификация), или ин­фор­мацию о том, сколько классов объектов представлено в ПО и сколько объектов в каждом классе (анализ).

ЛОС служит исходными данными для интеллектуального решателя (ИР), в котором формируется решение на действие в виде логического вывода (ЛВ), или заключения З. Перечислен­ные элементы представляют уровень интеллектуального уп­рав­ления (ИУ). Адаптивное управление (АУ) и исполнитель­ное управление (ИсУ) обеспечивает выполнение решения, принятого на интеллектуальном уровне. Оба нижних уров­ня управления могут снабжаться элементами искусственного интел­лекта (ЭИИ). В основном эти элементы применяются как эле­менты управления, т.е. оказывают воздействие на выбор дей­ствия: планирование траектории и условия ее отработки. В резуль­тате выполнения действий происходит модификация, т.е. изме­нение ПО, заключающееся в изменении положения объектов или робота в пределах рабочей зоны. В результате меняется ЛОС, и ИУ принимает новое решение.

Все СИИ по способу принятия решений в достаточной степени похожи, поскольку оперируют с наборами данных. Эти наборы, как правило, структурируются, т.е. разделяются на фрагменты со сходными признаками. При принятии решения сис­тема использует несколько фрагментов, которые обраба­тываются в определенной последовательности. В зависимости от объема знаний о предметной области выделяют 3 метода при­нятия решений: дедукция; индукция; абдукция. Все методы исполь­зуют 3 понятия: БП, МП, заключение. Методы отлича­ются наличием исходных знаний. При дедукции известны

7

большая и малая посылки, на основании которых делается зак­лю­чение. При индукции известны БП и заключение, опреде­ляется МП. При абдукции для известных МП и заключения определяется БП.

1.3. Интеллектуальное программирование и интеллектуальный интерфейс

Для наполнения знаниями СИИ и взаимодействия пользователя с ней разрабатываются специальные программные средства общения человека с системой. Их особенностью явля­ется максимальное приближение информации, которая вводит­ся и выводится из системы, к терминам и символам, характер­ным для предметной области. Например, если РТК использу­ется в технологической системе, то информация должна пред­ста­вляться в терминах этой системы. Под терминами в этом случае понимается и словесное описание технологического процесса, и документация, относящаяся к процессу, в том чис­ле чертежи и схемы, описывающие объекты производства. Система интеллектуального программирования должна вос­при­нимать всю эту информацию без предварительной обра­ботки. Для этого разрабатываются специализированные языки на основе языков программирования общего назначения. Составной частью таких программных сред являются графические интерфейсы, через которые пользователь любым доступным способом вводит в систему сведения о процессе в том виде, в котором они имеются. Совокупность аппаратных и программных средств, которая обеспечивает такое взаимодействие, называется интеллектуальным интер­фейсом.

1.4. Организация интеллектуальных систем

Основными способами представления данных и знаний в интеллектуальных системах являются методы на основе экс-

пертных систем, нейросетевых технологий и нечеткой логики. Архитектуры интеллектуальных систем на основе указанных

методов являются специальными областями исследований, но

8

при их использовании возможно построение гибридных систем, использующих специфические особенности каждой из указанных организаций.

2. Экспертные системы

Экспертные системы разрабатываются в следующих случаях:

1. невозможно создать четкую математическую модель предметной области;

2. при наличии модели не удается определить четкую целевую функцию управления;

3. при наличии целевой функции затруднительна алго­рит­мизация определения критериальных точек целевой функции;

4. при наличии алгоритмов их выполнение требует больших аппаратных и программных затрат или большего времени.

Экспертные системы – системы, базирующиеся на знаниях, которые предоставляют эксперты, т.е. специалисты в предметной области /1/.

Отсюда следует, что ЭС являются системы с неопре­деленными данными. Поскольку, во-первых, объем знаний эксперта о предметной области может быть недостаточен, во-вторых, знания эксперта субъективны.

При разработке ЭС в составе группы разработчиков должны присутствовать специалисты по предметной области (эксперты), инженеры по знаниям и традиционные програм­мисты. Задача экспертов – создать максимально полное опи­са­ние ПО. Инженеры по знаниям – специалисты по инструмен­тальным средствам представления описания ПО. Под инстру­мен­тальными средствами понимаются символьные языки и средства работы с этими языками, которые позволяют заме­нить реальное описание предметной области некоторым формальным, в котором возможно выполнение логических опера-ций преобразования. Задача инженеров по знаниям состоит в оказании помощи экспертам по взаимодействию с системой. Это взаимодействие состоит в систематизации знаний, выдел

9

лении основных признаков в массиве знаний, выборе символьного языка и основных процедур обработки данных.

Традиционные программисты на стандартных языках исполняют программы, поддерживающие символьный язык.