- •Введение
- •1. Искусственный интеллект в роботах
- •1.1. Обеспечение взаимодействия системы управления с человеком
- •1.2. Схема интеллектуального управления в робототехнических комплексах
- •1.3. Интеллектуальное программирование и интеллектуальный интерфейс
- •1.4. Организация интеллектуальных систем
- •2. Экспертные системы
- •2.1. Структура экспертных систем
- •2.2. Технология разработки экспертных систем
- •2.3. Механизм вывода в экспертных системах
- •2.4. Методы поиска решений в экспертных системах
- •2.5. Поиск в одном пространстве состояний
- •2.6. Поиск решения методом редукции
- •2.7. Поиск решения во множестве факторизованных пространств
- •2.8. Поиск в фиксированном множестве пространств
- •2.9. Поиск в изменяющемся множестве пространств (метод нисходящего уточнения)
- •2.10. Поиск в альтернативных пространствах
- •2.11. Поиск с использованием нескольких моделей
- •3. Представление знаний в системах
- •3.1. Продукционные системы
- •3.2. Системы поиска на основе классической логики
- •3.3. Использование логики предикатов первого порядка при представлении знаний
- •3.4. Использование фреймов при представлении данных
- •3.5. Семантические сети
- •4. Нейронные сети в системах искусственного интеллекта
- •4.1. Области применения нейронных сетей
- •4.2. Персептронные нейронные сети
- •4.3. Обучение персептронных сетей
- •4.4. Сети встречного распространения
- •4.5. Обучение нейронных сетей методом обратного распространения ошибки
- •4.6. Обучение без учителя
- •4.7. Сети без обучения
- •4.8. Нейронные сети с радиальными базисными функциями (вероятностные сети)
- •4.9. Коллективы нейронных сетей
- •4.10. Аппаратно-программные средства реализации нейронных сетей для задач робототехники
- •2. Использование сетей для распознавания речи
- •3. Использование сетей для формирования законов управления
- •5. Методы нечеткой логики в интеллектуальных системах
- •5.1. Логические операции над нечеткими множествами
- •5.2. Получение выводов в нечеткой логике
- •5.3. Алгоритмы поиска решения в нечеткой логике
- •Заключение
- •Библиографический список
- •394026 Воронеж, Московский просп., 14
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:
Формализованные модели, которые строятся на основе математического описания объекта управления. Внешний мир представляется в виде детерминированного набора знаний, которые в процессе функционирования не обновляются.
Формализованные модели, взаимодействующие с внешним миром. Объект управления описывается определенным математическим аппаратом, а внешний мир представляется набором значений, полученных в реальном времени.
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.
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.