автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.11, диссертация на тему:Программное обеспечение интеллектуального решателя задач механики роботов

МИНИСТЕРСТВО ВЫСШЕГО И СРЕДНЕГО СПЕЦИАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН

Т А Ш К Е Н Т С К И И Г О С У Д А Р С Т В Е п п Ы Й ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМ. АБУ РАЙХАНА БЕРУНИ

р Г Я од

1 5 ДьК )93б

На правах рукописи ВОЛКОВИЧ Олег Геннадиевич

ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО РЕШАТЕЛЯ ЗАДАЧ МЕХАНИКИ РОБОТОВ

Специальность 05.13.11 — «Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов, систем

и сетей».

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени хандндата технических наух

Ташкент — 1996

Работа выполнена в Ташкентском государственном техническом университете имени Абу Райхана Беруни.

Научный руководитель: заслуженный деятель науки РУз,

доктор технических наук, профессор П. Ф. Хасанов

Официальные оппоненты: доктор физико-математических

наук, профессор Б. Курманбаев,

кандидат технических наук, доцент А. А. Адылов

Ведущая организация: НИИ Системных Исследовании

при УзНПО «Кибернетика» АН Узбекистана

Защита диссертации Состоится «_» _ 1996 г.

_часов на заседании специализированного совета

,Д 067.07.04 в Ташкентском государственном техническом университете имени Абу Райхана Беруни в__ ауд. __по

адресу: Ташкент, ВУЗгородок, ул. Университетская, 2.

С диссертацией можно ознакомиться в библиЬтеке Ташкентского государственного технического университета имени Беруни.

Автореферат разослан «_» _____ 1996 г.

Ученый секретарь специализированного совета, к. т. н., доцент

РАХИМДЖАНОВ 3. Я.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуяпм1щ~гъ пабгуш- Пэреиод Республики Узбекистан на новый уровень рыночных реформ обуславливает приоритет государствеиной политики информатизации как ключевой сферы высоких технология. С".:::::.: основным «яппяплрний которой является создание и применение нового и совершенствование существующего программного обеспечения программно-технических кошлексоп, систем и срелств специального и общего назначения, в качестве основных элементов которых являются вычислительные машины. При этом наиболее перспективным является исследование и разработка программного обеспечения систем искусственного интеллекта, прикладных систем и комплексов, баз данник и знания, средств интеллектуальной поддержи процессов исследования и проектирования. В области машиностроения - ведущей отрасли современной техники - обширная номенклатура разрабатываемый механизмов, высокий уровень сложности проектируемых механических систем, в частности, робототехнических систем и комплексов, высокая стоимость и длительный срок создания опытных образцов, возникающие в процессе проектирования и исследования интеллектуальные задачи требуют разр<" ботки программных средств специального назначения на основе принципов искусственного интеллекта.

йспользущиеся в настоящее время интеллектуальные и неинтеллектуальные программные средства специального назначения для моделирования в проблемной области "механика роботов" не могут предложить универсального и эффективного ретения множества как прямых , так и обратных задач кинематики . задач кинетики в числовой и символьной Форме. Основными причинами являются: длг неинтеллектуальных систем - невозможность формализации интеллектуальных задач механики роботов . с априори неизвестным алгоритмом решения . а для интеллектуальных - узко специализированные модели знаний и объектов моделирования , используемые этими системами. В то же время современная логико - сетевая технология разработки систем моделирования механики роботов и механизмов позволяет создавать и исследовать эффективные и универсальные системы поддержки принятия чтений, интеллектуальной поддержки процессов исследования и проектирования, базы данных и знаний, средств диалового взаимодействия.

В этой связи проведение исследований, связанных с разработкой и применением логико-сетевой технологии, принципов, методов и практических приемов для проблемной области "механика роботов".

актуально.

Стрпрнъ и-чуцрниз прлЯпрум В настоящее время достигнуты определенные результаты в создании интеллектуальный и неинтеллектуальная систем моделирования механики роботов на вычислительных машинах. Исследования в области кинематического и кинетического анализа роботов проводились К.Фу . Р. Гонсалесом . 3.В.Пейсахом . М. Шахинпуром , К.В.Фроловым . С.А.Поповым . В.М.Дмитриевым .Е.И.Воробьевым, А. Г. Овакумовым . Л.Ф.Верещагиным , Е. П. Поповым.. Существенный вклад в области применения принципов искусственного интеллекта к решению задач механики роботов внесли П. Ф. Хасанов, К. Райзан . Дж. Дж.Мирей , в области представления объектов, для ыо-делировання-Г. Крон . И. П. Норенков , М. Свам . И. М. Тетельбаум , Д. Маши , К. Райзан . Дж.Дж.Мирей . а в области представления зна-ний-Д.А.Поспелов.Э.В.Попов Г.Р.Фирдман . Н.Нильсон , Э.Кьюсиак. Фундаментальные исследования в области теории системной алгоритмизации задач механики проводились В.К. Кабуловым , М.М.Камиловьм, Г. Ш. Закировым , Ф. Б. Абутапиевым , Ш. Бобомурадовым , Ф. Б. Баталовым, Т. Нуриевым . Б. Курмамбоевым. Т. С. Нусратовым. В. А. Толоком. Исследования последних лет доказали перспективность привлечения методов искусственного интеллекта к решению. задач механики. Суще^ твушие интеллектуальные системы решения задач механики в большинстве случаев используют модели объектов. требукщие промежуточного представления при моделировании на вычислителмых машинах. и узко-проблемно ориентированы. В этих системах модели знания не позволяют решать задачи как кинематики , так и кинетики, .и преобразовывать Формы представления знания, эти модели недостаточно приспособлены к применению регулярных процедур поиска решения интеллектуальных задач и в них отсутствует полный набор операций эквивалентного преобразования знаний. Традиционные технологии программирования, применяемые при создании интеллектуальных систем . либо затягивают процесс их создания . либо вообще приводят к отрицательным результатам, т. к. не позволяют универсально представлять и выводить знания в интеллектуальных системах и роботах. а также эффективно представлять решение вычислительных задач.

Очевидно, что проблема разработки универсальной и эффективной системы решения задач шханики требует более детального изучения и творческой проработки.

Ирпь иггпо плвпцид Целью настоящей диссертационной работы является разработка базы знаний и программного обеспечения интеллектуального решателя задач механики роботов, обеспечивающих зф-

Сективный поиск решения интеллектуальных задач на основе логи-ко-сетевоя технологии представления и вывода знания.

Мр-тлм корпрппванмп. В диссертации использованы »методы логики » теории графов, системной алгоритмизации и теории искусственного интеллекта. Применена разработанная в ТГТУ проф. Хасановым

~ Л1ДЛТПП N

J1UJ ЛА.и—ДСЗСМДЛ icnnujiui

роботов и логико-сетевая система полюсных схем.

Няучняя ипри^ип иггпрпгтаний заключается в следующих полученных результатах:

1. Адаптирована и развита логико-сетевая модель для описания лексической грамматики языка програьмирования Borland С++.

2. Программно реализовано представление и ввод полюсных схем в базу данных системы решения задач механики.

3. Разработано и программно реализовано представление аксиом эквивалентного преобразования полюсных схем в базе знания системы решения задач механики.

4. Разработано и программно реализовано представление универсальных и специализированных правил вызола в интеллектуальные! решатель задач механики роботов.

5. "еализован!. стратегии решения типовых классов задач механики роботов на основе логико-сетевой системы полюсных схем.

Практическая гтацшюгть ряб""™ Разработанное программное обеспечение интеллектуального решателя задач механики роботов может быть использовано для решения интеллектуальных и вычислительных задач механики роботов и механизмов при моделировании на вычислительных машинах с целью определения их работоспособности и качества Функционирования, а также для интеллектуальной поддержи процессов исследования и проектирования.

Дпшбшш1_1ЛЙ£П1и Результаты работы апробированы: на Международной конференции "Математическое моделирование и вычислительный эксперимент" в 1994г.; на IУ-Мэждународноп конференции "Системный аналиэ-94" в 1994г: на Республиканской научной конференции "Проблем информатики . управления, перспективы их г биения": на студенческой НТК ТашГТУ в 1992г.: научно-технических семинарах кафедры "Робототехнические и информационные системы" Тан-кентского Государственного технического университета.

Pea пила! 1чя пр-у/.пьтптпп пдбаты Разработанная база знания и программное обеспечение интеллектуального решателя задач механики роботов на основе логико-сетевой технологии использована в ТО НИИМЭ и THTU с суммарным экономическим эффектом 202 тыс. сум, а также в учебном процессе ТПУ им. Беруни.

Пу^гшкппнм. Основное содержание диссертации отражено в 7 опубликованных научных работах. Программное обеспечение интеллектуального решателя задач механики роботов и механизмов зарегистрированы в агенстве по правовой охране программ для ЭВМ и баз знаний при Государственном Патентном ведомстве, заявка N ED GU 9500006 . получено свидетельство об официальной регистрации программ для ЭВМ N 6 от 27.02.1996г.

Структура м пбтрм пцггрптятшн. Диссертационная работа состоит ;:з введения, четырех глав, заключения, приложений и списка использованной и цитированной литературы из 111 наименований. Работа изложена на 141 страницах машинописного текста, содержит 33 рисунка и 7 таблиц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Rp игг-нянмц обоснована актуальность темы диссертации, сформулированы цели и задачи исследования. Выделены положения, выносимые на защиту, приведена аннотация глав работы.

Я прпппй г.пгар " Состояние исследований по созданию программных средств решения задач механики роботов и механизмов" выполнен аналитический обзор неинтеллектуальных и интеллектуальным систем моделирования механики роботов по типовым классам задач механики и подходам, применимым при их решении на ЭВМ. Проанализированы различные способы представления роботов и механизмов как объектов моделирования и представление знаний в компьютерный системах. Выбрана логико-сетевая модель полюсных схем для представления и вывода знаний. Рассмотрена структура логико-сетевой технологии разработки системы. На основе Фактического материала, привлеченного в этой главе, сформулированы основные задач исследования.

Прикладные системы моделирования решения задач механики роботов и механизмов должны позволять извлечь большой объем информации о поведении исследуемых объектов, о правильности принятых решений на различных этапах проектирования вновь создаваемых роботов и машин, а также Формировать программы управления и сократить затраты на разработку новой техники и модернизацию старой. В понятии "система", рассматриваемом нами, кроме вопросов, связанных с методикой построения моделей, подготовки исходных данных, проведения исследований, получения результатов моделирования и других, наиболее важным является программное обеспечение, вкпол-няадее решение основных задач.

Сериально робот можно представить как сложную пространственно-управляемую механическую систему, состоящую из разнородных частей и взаимодействующую с различного рода предметными областями. Пространственное перемещение манипуляционного устройства робота имеет сложный характер. В связи с этим предъявляются высокие требования к динамическим качествам и точности их управляемого движения. Поэтому в гхшошшиннки иольшив значении имени1 ирои-лемы механики. Сложность расчета и большая трудоемкость решения задач механики для многозвенных манипуляторов предопределила Формирование логико'- сетевых моделей механики роботов, позволяющих решать задачи механики роботов на основе моделей знаний по робототехнике. в том числе решать трудноФормализуемке задачи с априори неизвестным решением на принципах искусственного интеллекта.

Уровень интеллектуальной сложности любой задачи, в частности. задачи механики роботов, определяется по степени известности алгоритма решения. Многие задачи механики роботов решаются по априори известным алгоритмам решения, т. е. являются вычислительными С неинтеллектуальными) задачами. Но часть задач из этой проблемной области для решающих систем является интеллектуальной , т. г неизвестен априори их алгоритм, либо "временно" интеллектуальной , если имеющихся знаний о предметной области достаточно для построения алгоритма решения, но алгоритм еще не создан. Поэтому все множество систем, моделирующих механику роботов в зависимости от решаемых ими задач, можно условно разделить на два типа: неинтеллектуальные и интеллектуальные системы.

На данный момент, в силу особенности развитая вычислительной техники, робототехники и искусственного интеллекта, большинство систем решения задач механики - неинтеллектуальные. Неинтеллектуальные прикладные программные системы моделирования механических систем и решения задач механики роботов можно подразделить по типовым классам задач механики на задачи кинематики, статики, динамики. •

Задачей к*, амаггики является аналитическое описание прост, ан-ственного расположения робота в зависимости от времени. Для решения как прямых, так и обратных задач кинематики, существует несколько подходов, которые различаются способом Формализации структуры механизма и построены на основе известных методов: векторного метода кинематического анализа роботов, метода матриц, метола итераций , метода полюсных схем и др.

Задачей статики является определение по заданным геометрическим параметрам робота , схеме робота и части сил неизвестных

сил . позволяющих роботу наколоться в состояли^ равновесия.

Предметом изучения динамики роботов является математическое описание действующих на робот сит и моментов в виде уравнений динамики движения. Такие уравнения необходимы для моделирования движения робота с помощь» электронно-вычислительных машин, при выборе законов управления и оценки качества кинематической схемы и конструкции роботов. Анализ систем неинтеллектуального моделирования механики роботов показывает, что эти системы, использующие различные виды представлений объектов, методы и подходы решения. а также технологии программирования, не могут предложить универсального и эффективного решения множества как прямых, так и обратных задач кинематики, задач статики и динамики. Большинство из этих систем решает один или несколько классов задач механики, более того, некоторые из них решают эта задачи для конкретной структуры манипулятора. ; Невозможность этими системами универсального решения таповых классов задач механики роботов и шха-низмов объяснимо наличием среди этих задач интеллектуальных и "временно" интеллектуальных. При решении задач механики интеллектуальные методы необходимы и для обеспечения полностью автоматического построения математической модели робота в аналитической форме, а также при оптимизации вычислений. Для решения перечисленных выше интеллектуальных задач механики роботов применяются системы интеллектуального ыоделироваения.

Интеллектуальные системы, использующиеся для решения интеллектуальных задач из некоторой предметной области . образуют ин-

_ о

теллектуальную ыоделирушую систему. В существующих системах интеллектуального моделирования механики используются, как правило, модели объектов, требуюцие промежуточных представлений при моделировании, ограничивающие использование их только конкретной проблемной областью й не позволяющие, за редким исключением, производить эквивалентные преобразования структур механизмов. В большинстве этих систем используются модели знаний, не позволяющие на их основе решать интеллектуальные задачи как кинематики! так и кинетики и преобразовывать Формы представления знаний, а технология их разработки не позволяет'эффективно создавать программные продукты для решения в одной системе моделирования как интеллектуальных , так и неинтеллектуальных задач механики.

Эффективность автоматизированного моделирования во многом определяется представлением объекта для моде жирования на ЭВМ. Для представления объектов чиоделирования выбран метод полюсных схем. исходя из следующих моментов: отсутствие промежуточных этапов при

переходе от схем механических устройств к моделям в виде сети и обратно, что обуславливает точность и экономичность метода: возможность интоллектуализировать дальнейшее решение, так как задачи механики можно представить в виде аксиоматических задач преобразования полюсных схем: универсальность полюсных схем, выраже-ияя п ппзмпжнпгти расширения области применения полюсных схем : возможность представлять как низшие, так и высшие кинематические пары, различные системы координат и ориентации систем координат.

В качестве модели представления знаний выбрана логико-сетевая модель, важными преимуществами которой являются: осуществимость преобразования Форм представления знаний и задач, приводимость задачи поиска решения к задаче преобразования схем, простота переходов от текстового изложения условий задачи на ограниченном естественном языке к сетям, от сетей - к текстам программ, от схем электронных, цифровых, механических устройств, описаний технологических процессов-к сетям и обратно, возможность представления многих типов графовых моделей на едином языке сетей. На основе логико-сетевоп модели представления знаний Формируется логико-сетевая технология.

Технология программирования, использушаягя при создании интеллектуальных систем,отличается от технологии разработки обычного программного продукта. Логико-сетевая технология , базирующаяся на представлении проблемной области в виде многослойной проблемной области с взаимосвязанными слоями и моделирование ее логико-сетевой системой,служащей базовой моделью для Формирования проблемноориентированных моделей знаний, основываясь на объек-тно-сутьевом подходе разбиения предложений на части, с нашей точки зрения, является оптимальной для представления и выводе знаний в интеллектуальных системах и роботах и при разработке интеллектуальных систем. Логико-сетевая технология разработки системы, а соответствии с понятием о многослопноста проблемной области, включает в себя следующие этапы : систематизация классов решения задач- на основс логико-сетевс. о подхода. Формирование логике сетевой модели на концептуальном уровне, выбор языка программирования, Формирование логико-сетевой модель, на языке программирования. Формирования программного продукта и анализ его эквивалентности логико-сетевой модели, опытная эксплуатация, тестовые испытания, оформление конечного продукта.

Вп птгоа гпачА "Логико-сетевая база знаний в системе решения задач механики роботов" описано представление знаний в интеллектуальной системе. Описана многослойная проблемная область, мо-

делируемая логико-сетевой системой. Обоснован выбор языка программирования и проведен анализ его соответствия выбранной логико-сетевой модели. Определено соответствие ■ между логико-сетевым представлением и лексической грамматикой языка программирования Borland С++. Приведены эквивалентные преобразования, использующиеся при описании системы. Изложено представление аксиом эквивалентного преобразования полюсных схем в базе знаний системы решения задач механики роботов.

В Настоящее время основное развитие в области искусственного интеллекта получили четыре класса методов представления знаний, отличаотиеся описательным аппаратом, уровнем определения основных объектов и отношений, формальными методами решения задач: логическое, сетевое, продукционное и комбинированное представление. Логическое, сетевое и продукционное представление знаний в отдельности не могут удовлетворять основным требованиям, предъявляемым к интеллектуальным системам. С этой точки зрения более гибкими являются комбинированные способы представления знаний, к числу которых относятся логико-сетевые модели.

Аксиоматическая сеть Фаттаха (сеть), как графовое представление логико-сетевой модели, есть Форма представления знаний, заданных в виде предложений ограниченного естесственного языка, языка Пролог, исчисления высказываний или предикатов, семантических сетей, структурных схем программ и т.п. Поиск решен; я в данной модели сводится к преобразованию сети и составлении маршрута в них, что обеспечивается благодаря согласованию направления по пути от условия к результатам причинно-следственного предложения. Сеть - совокупность трех компонентов логико-сетевой системы: элементов сети (Ю, сети эквивалентности (В и неэквивалентности (N), которые заданы на языке сети (Т). Этапы Формирования логико-сетевой модели на концептуальном уровне логико-сетевой технологии включают этапы Формирования логико-сетевых моделей условий задач и знаний.

Язык сетей позволяет в виде сети представить множество аксиом и правил вывода любой Формальной системы, продукционные модели знаний, семантические сети, тексты предложений на ограниченном естесственном языке, модели механических систем,тексты программ, граф-схемы алгоритмов и т.п. Поэтому этап выбора языка программирования и анализ его соответствия выбранной логико-сетевой модели является важным этапом логико-сетевой технологии. Для создания демонстрационного прототипа интеллектуальной системы был использован язык программирования Турбо-Пролог. Демонстрационный

прототип Бил перепрограммирован па языке Borland С++ для создания более эффективной интеллектуальной системы за счет повышения быстродействия и уменьшения используемой оперативной памяти. Для этого адаптирована и развита логико-сетевая модель для описания лексической грамматики языка программирования Borland С++. Для представления программ в диссертационной работе использовалось представление в виде сета, имеющее следующие преимущества перед традиционным блок-схемным представлением : сеть более подробно отражает структуру программы: в отличие от блок-схемы, к сетям можно применить различные правила преобразования сетей: в сетях устранена избыточная словесная информация за счет семантики, отображаемой в самом Формализме сети: возможность обнаруживать недостающие части программы и допущенные ошибки на основе анализа маршрутов в сетях: объектно-сутевой подход логико-сетевой технологии позволяет использовать схему в Форме сети для текста программ на языке как логического, так и традиционного нелогического программирования, при этом сохраняются условия перехода текстов на одном языке программирования к текстам программ на другом языке программирования путем переименования вершин.

Элементы полюсных схем С U5, в целях универсального разбиения в памяти ЭВМ, можно разделить на простые и составные. К простым элементам относятся: полюс, сути элементов: сдвиг (перемещение) полюса кинематической цепи, положение полюса в системе несвязанных тел, поворот полюса, скорость полюса, угловая скорость полюса, ускорение полюса, угловое ускорение полюса, сила, действующая на полюс, момент, действующий на полюс. Составные элементы - это последовательность характеризующих простых элементов полюсной схемы. Составными элементами являются разновидност" состояний полюсов: динамическое состояние полюса, статическое состояние полюса, кинётостатическое состояние полюса, сила и момент, лействушие на полюс, сигнальная передача между объектами, ключ с дискретными состояниями, время процесса.

Полюсная с :ема С кинематическая, статическая, кинетостативеская или динамическая) - это упорядоченная совокупность элементов полюсных схем. Прогремлю полисная схема представлена массивом указателей eps на проструктуры. Элементы этого массива являются ветвями полюсной слемы. Таким образом, можно,; используя данное представление полюсных схем, опеоировать многоконтурными полюсными схемами. Под полюсную схему отводится место в динамической памяти компьютера, что позволяет представлять и преобразовывать схемы большой длины и многими разветвлениями, так как не ограни-

чивает их размер только сегментом данных , а позволяет отводить для этого практически всю свободную па},гать компьютера.

Логико-сетевая модель механики роботов включает в себя как компоненты сетей эквивалентности аксиомы эквивалентного преобразования полюсных схем, следствия и теоремы общим числом 134. С точки зрения разработчика, по способу представления в базе знаний аксиомы эквивалентного преобразования Формально можно разделить на группы: аксиомы замени конкретных элементов полюсной схемы и аксиомы изменения полюсных схемы общего вида или её части. Аксиома замены конкретных элементов полюсной схемы • можно так>а подразделить на аксиомы замены, удаления и перехода к уравнениям.

Программно база знаний представлена в виде оверлейной совокупности семи файлов, в каждом из которых содержится группа сетей эквивалентностей или её части, а также отдельной группы сетей эквивалентности - преобразований, которая содержит эквивалентности, не входящие в аксиомы эквивалентности. Аксиомы в базе знания расположены в последовательности, удовлетворяющей принципу более длинного условия применимости, т.е. следствие, имешее. как правило, ограничение на применение, Предшествует основному варианту сети, не имеющему ограничений. Это позволяет сначала рассматривать следствие, которое относится к узкому кругу ситуаций, и учитывающее больше информации, а затем и общую сеть эквивалентности.

В третьей г.пяпя "Представление правил вывода в системе моделирования механики роботов" приведены правила вывода системы решения задач механики роботов. Предложены логико-сетевое представление правил подстановки, замены и специализированные правила вывода системы решения задач механики роботов.

На этапе логико-сетевой технологии Формирование логико-сетевой модели для знаний, кроме организации базы знаний, вачиейшим является Формирование решателя задач, позволяющего использовать базу знаний и условия задачи для нахождения элективных решений.

Решатель можно рассматривать как двойку: С Оу.Ос), где Оу -универсальные правила вывода , а Ос - специализированные правила вывода , по существу представлятие собой стратегии поиска. Оу и Ос относятся соответственно к 1-му и (1+1)-му слоям многослойной логико-сетевой модели полюсных схем. т.к. Ос оперирует аксиомами и аксиоматическими сетями Сэквивалентностей и неэкдизалентностей) 1-го слоя и универсальными правилами вывода (.Оу) 1-го слоя логико-сетевой модели как объектами многослойной модели С1+1) слоя.

Многослойностъ проблемной области логико-сетевой модели

обуславливает тот факт, что знания и задачи, в зависимости от формы и слоя представления их в проблемной области, могут относиться к любому из компонентов логико-сетевой модели (элементам сетей, сетям эквивалентности и неэквивалентности и правилам вывода). Для предлагаемой нами системы моделирования механики роботов и механизмов многослойность проблемной области представлена в виде нескольких, наиболее явно прослеживаемых в ходе выполнения данной работы, слоев С таблица 13. На нижнем первом концептуальном слое представлена логико-сетевая модель полюсных схем. На втором слое представлены аксиомы эквивалентных преобразования полюсных схем. Дальнейшие слои проблемной области С Си-слои) разрабатывались на основе логико-сетевой технологии с целью создания по концептуальной модели конечного программного продукта. В состав универсальных правил вывода логико-сетевой модели полюсной схемы входят два основных правила: правило подстановок и правило замены. Правило подстановки служит для создания условий применимости для правила замены. Подстановка заключается в замещении всех вхождений какой-либо переменной на объекты из логико-сетевой системы, которые не содержат этой переменной. Правила замены логико-сетевой системы заменяют.часть полюсной схемы на эквивалентную ей полюсную схему на основе аксиом преобразования полюсных схем.

Наряду с универсальными правилами вывода, в решатель задач входят специализированные правила вывода (стратегия поиска) для аксиом и универсальных правил вывода. В логико-сетевой технологии стратегия, направленная на оптимизацию ресурсов, необходимых для решения задачи, определяется представлением объектов и знаний для соответствующих слоев проблемной области.

представлены стратегии решения задач механики роботов на основе логико-сетевой системы полюсных схем. Представлены специализированные правила вывода для решения прямых и обратных задач кинематики . решения задач статики и динамики. Описаны такие этапы логико-сетевой технологии, как опытная эксплуатация и тестовые испытания. Приведено сравнение результатов вычислений, полученных с помощью разработанной системы, с экспериментальными данными.. Обсуждены вопросы технико-экономической эффективности реализации разработок диссертационной работа.

Прямые задачи кинематики относятся к вычислительному типу задач, поэтому ин решение в разработгадной прикладной программной системе производится в виде строгой последовательности аксиом эк-

Решение типовых задач механики роботов'

ПОГМКО-СЕТЕЕАЯ МОДЕЛЬ ПОЛЮСНЫХ СХЕМ

Таблица 1

ПОаСМСТЕМА ОБЩЕНИЯ база £а№ых И ЗНАНИИ решатель

СПОИ элементы (ц) сеть эквивалентности (е) СЕТЬ НЕЭКВИВАЛЕНТНОСТИ (М) правила иыоода (0)

5 3-ий СИ-споД СУТИ Щ ИМЕНА КЛАССОВ И типов задач механики, аксиомы. преобразования, группы аксиом, лексемы с»» и др. объекты, в имена аксиом, объединенные имена аксиом. номера ветвей И др. связи: — . —а—.. . _- ОБЪЕДИНЕНИЕ АКСИОМ В ГРУППЫ. ОБЪЕДИНЕНИЕ ■ КЛАССОВ 3 ТИПЫ СИ-ПРЕДСТАВЛЕНИЕ СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫХ ПРАВИЛ ВЫВОДА СТРАТЕГИИ) и ИХ ОБЪЕДИНЕНИЯ

С 0 1 1 а. ь ъ 2-овси-слоа СУТИ: Ш ПИЯ бБЩЕИ БАЗЫ знании. имена групп АКС ОМ, формирование массива полюсов. формирование массива про-структур, лексемы с»» и др объекты: в имена аксиом, ограничения, номера ветвей и др. сеязи. -— .—Н-. -э- Af.cua.lbi ГРУПП ЗАМЕНЫ. УДАЛЕНИЯ. ПЕРЕХОДА К УПРАВЛЕНИЮ, ИЗМЕНЕНИЯ ПОЛЮСНЫХ СХЕМ ОБЩЕГО ВИДА. ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ОБОБЩЕННЫХ СУТЕИ. ВЕКТОРНО- МАТРИЧНЫЕ ОПЕРАЦИИ. СОРМИ-РОВАНИЕ МАССИВА ГЮЛЮСОЭ. ФОРМИРОВАНИЕ МАССИВА СУТЕИ, ОГРАНИЧЕНИЯ ПРИМЕНЕНИЯ АКСИОМ, СИ-ПРЕДСТАВЛЕНИЕ УНИВЕРСАЛЬНЫХ ПРАВИЛ ВЫВОДА .

1-ыдси-спод СУТИ. «ЛЕКСЕМЫ С»» И'ДР. ОБЪЕКТЫ: в ИМЕНА ПОЛЕЙ ПРОСТРУКТУРЫ. ИМЕНА ПРОСТРУКТУРИДР. СВЯЗИ. . . СИ-ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ЭКВИВАЛЕНТНЫХ ПРЕОБРАЗОВАНИИ ' ПОЛЮСНЫХ СХЕМ. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ОБОБЩЕННЫХ . СУТЕИ ПОИСК МАРШРУТА ЭКВИВАЛЕНТНОСТИ в ПОЛЮСНОЙ СХЕМЕ

О 2-сй 1онцвптуапьмь1й слиРоГЗьГ^мгиЕы. . У1ВС«.Ах.2АМЕКА объекты: uax.x1.x2, СВЯЗИ: — " -..--_ ПРАВИЛА ИСПОЛЬЗОВАНИЯ АКСИОМ. • УНИВЕРСАЛЬНЫЕ ПРАВИЛА ПОДСТАНОВКИ И ЗАМЕНЫ СПЕЦИАЛИЗИРОВАННЫЕ ПРАВИЛА ВЫВОДА «СТРАТЕГИИ) .

О «¿1 X л § г ы 3 X § 1-ыд концептуальный Сути с.ес.Ь.чи.а.еЛт.кк. вк.аКиг.к объекты: к,с.сс.в.чи.а.а.е. р,м,ак1,кги СВЯЗИ: —, <— процессы: С(К,С), сс(К,Сс), ь(к,в), «лвжч^ш кк(Р.М),5И<1,М,С,Р). <1ад.м.сд\/.идм). иг(ф«1,51,52), АКСИОМЫ ЭКВИВАЛЕНТНОГО ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ПОЛЮСНЫХ СХЕМ ВИДОИЗМЕНЕНИЯ, ПЕРЕНОСА, ОБЪЕДИНЕНИЯ. ПЕРЕХОДА ОТ СХЕМ К ФОРМУЛАМ УСЛОВИЯ ЗАДАЧИ в ВИДЕ ЦЕЛЕВОЙ И ИСХОДНОЙ ПОЛОСНЫХ СХЕМ УНИВЕРСАЛЬНЫЕ ПРАВИЛА ВЫВОДА: ПОДСТАНОВКИ И ЗАМЕНЫ.

Бивалентных преобразований полюсной схемы (сети), при этом некоторые цепочки аксиом из базы знаний выполняются циклически для определения всех возможных эквивалентных преобразований подгрупп аксиом. Решение обратных задач кинематики, как решение интеллектуальных задач, находится по маршрутам эквивалентности в сети, включающей сети эквивалентности, целевую и исходную полюсные схемы и отображаемые множеством номеров участвующих аксиом различных вариантов, при этом одноуровневые задачи решаются совместно. Решение задачи статики отыскивается путём применения аксиом эквивалентных преобразований, замены и перехода к уравнениям на основе правил вывода до тех пор. пока исходная полюсная схема не будет приведена к целевой. Решение задачи динамики в разработанной системе реализовано аналогично методу Ньютона-Эйлера. Решение и Формирование системы уравнений движений манипулятора находится по маршрутам эквивалентности сети, включашей целевую и исходную полюсные схемы, и определённым набором аксиом эквивалентных преобразований.

На этапе логико-сетевой технологии "опытная эксплуатация" проверялась пригодность системы решения задач механики роботов для пользователя, определяемая удобством работы и полезностью. Удобство работы обеспечено наличием интегрированной среды ввода-вывода и подтверждено использованием системы в учебном процессе на кафедре РИС ТПУ. Полезность системы решения задач механики роботов определена результатами внедрения в ТО УзНШМЗ и Ташкентском научно-техническом центреСТНТШ.

Тестирование системы решения задач механики роботов проводилось в несколько этапов. При отладке программных иодулей-для локализации местонахождения ошибки и ее устранения. При тестировании базы знаний и программного обеспечения интеллектуального решателя задач было проведено сравнение результатов решения задач, механики роботов с экспериментальными данными, полученными для универсального промышленного робота FM-01 (PUMA), входящего в состав роботизированного технологического комплекса . зачистки СРТКЗ). Результаты сравнения вычислений при решении типовых задач механики для манипулятора и экспериментальных данных показали их тождественность и не превышение величины максимальной абсо-лютнояг погрешности величине, допускахшей автоподстраивание для системы управления "СФера-36". В качестве теста также использовалась программа построения графиков изменения положения . ориентации , линейных и угловых скоростей и ускорений и программа построения рабочей зоны роботов, являющиеся приложением системы ре-

ó

ыения задач механики роботов.

К пгаслотцрниц обобщены результаты исследований, сформулированы выводы и предложения.

В лпи.ппжрнмгт приведены аксиомы эквивалентных преобразований логико-сетевой модели полюсных схем, составляющих базу знаний системы, логико-сетевая модель программного продукта на языке программирования , результаты символьного и численного решения типовых задач механики роботов для манипулятора РМ-01, документы, иллюстрируюцие степень внедрения результатов диссертационной работы в производство и учебный процесс.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Проведенный анализ и систематизация современных неинтеллектуальных и интеллектуальных программных средств специального назначения для решения задач механики роботов и механизмов показал, что эти системы не могут универсально и эффективно решать множество как. прямых, так и обратных задач кинематики, задач статики и динамики в символьной Форме и находить численное решение в реальном времени для манипуляторов различной конфигурации, что объясняется наличием : среди задач механики интеллектуальных и "временно" интеллектуальных задач, использованием в этих системах математического обеспечения, созданного без учета разработки программного обеспечения систем искусственного интеллекта и мало учитывающего специфику проблемной области "механика роботов".

2. Логико-сетевая модель полюсных схем позволяет создавать базу знаний интеллектуального решателя задач механики роботов, осуществить преобразования Форм представления знаний и задач, семантически интерпретировать знания и применять эффективные дедуктивные процедуры вывода новых знаний и поиска решений интеллектуальных задач, а г злложешше ^полнителъные аксиомы эквивалентных преобразований полюсных схем позволяют повысить эффективность. и< универсальность решения задач механики роботов.

3. Программно - реализованные универсальные и специализированные правила -вывода позволяют использовать базу знаний и условия задач для нахождения эффективных решений, оптимизировать ресурсы, необходимые для решения задач механики, автоматически генерировать' алгоритм решения.

4. Развитая и проработанная для среды программирования технология разработки базы знаний и интеллектуального решателя задач механики роботов, базирушаяся на понятии о многослойной

проблемной области и моделировании ее логико-сетевой системой полюсных схем. позволяет создавать системы искусственного интеллекта, обеспечивайте эффективный поиск решения и автоматическую генерацию алгоритмов решения для интеллектуальных и эффективное выполнение вычислительных процедур для неинтеллектуальных задач механики роботов.

5: Адаптированной и ралзйтай логико—сствбпя тодзл^, списи" вающая лексическую грамматику языка программирования Borland С++, и предложенный инструментарий перевода Си-схем в Си-программу прозволяют более полно отражать структуру программы по сравнению с блрк-схемным представлением, а также применять к ним правила преобразования сетей, обнаруживать недостающие части программы, допущенные ошибки на основе анализа маршрутов в сетях, использовать схему в Форме сети для текста программ на языке как логического, так и традиционного нелогического программирования, при этом сохраняются условия перехода текстов на одном языке программирования к текстам программ на другом языке программирования путем переименования вершин.

6. Как показала практика использования разработанной системы в учебном процессе при курсовом проектировании, интеллектуальный решатель задач механики роботов позволяет эффективно и универсально решать интеллектуальные и неинтеллектуальные задачи механики роботов: прямые и обратные задачи кинематики о положении . об ориентации . о линейной и угловой скорости и ускорении, задачи статики и динамики в символьной Форме в виде систем узловых, компонентных и контурных уравнений механической цепи, решать эти задачи в численной форме в реальном времени, генерировать алгоритм решения при моделировании на вычислительных машинах роботов и механизмов с целью определения их работоспособности и качества функционирования, а также использовать для интел-. лектуальной поддержки процессов исследования и проектирования.

7. Тестирование программного обеспечения интеллектуального решателя задач механики роботов и сравнение результатов вычислений с экспериментальными данными показало их тождественность и непревышение величины максимальной абсолютной погрешности величине, допускаюцей автоподстраивание для систем управления.

Основные положения диссертации опубликованы в сяедувдих работах:

1. 0. Г. Волкович. Логико-сетевая модель базы знаний для решения задач механики роботов. Ешларнинг изланишлари ва ишлаб чикариш-нинг истикболи. илмий маколалар туплами,1-кисм.-Т., 1985. с. 13-16.

2. 0. Г. Волкович. Представление правил вывода в системе интеллектуального моделирования механизмов и манипуляторов. Развитие и становление проблем языка, культуры, философии и науки: традиции и современность, сборник научных трудов.-Т., 1995. с. 202-203.

3. О.Г.Волкович. Применение новой■информационной технологии при моделировании механизмов и манипуляторов. Исследование научно-технических достижений в высшей школе. Сборник научных трудов докторантов, аспирантов, научных сотрудников, соискателей. -Т., 1996. с. 169-173.

4. 0. Г. Волкович. Поиск решения задач на основе аксиоматико-се-тевого метода. Тезисы-докладов Международная конференции "Математическое моделирование и вычислительный эксперимент".-!., 1994.

с. 77.

5. 0. Г. Волкович. Система автоматического решения первой задачи динамики роботов. Тезисы-докладов Четвертой международной науч-нопрактической конференции "Системный анализ - 94".-Т.,1994. с. 86.

6. 0. Г. Волкович, И. А. Слученков, М. И. Иелепов. Система автоматического решения прямой задачи кинематики. Тезисы-докладов студенческой научно-технической конференции ТашГТУ. -Т.. 1992.

с. 58. С Соискателю принадлежат основные принципы автоматизации решения прямой задачи кинематики).

. 7. П. Ф. Хасанов, О. Г. Волкович. Применение логико-сетевых моделей для описания лексической грамматики языка программирования Вог1апс1 С++. Республиканская научная конференция "Проблемы информатики и управления, перспективы их решения", Тезисы-докладов, Кибернетика. -Т., 1996. с. 31. С Соискателю принадлежат основные принципы описания лексической граммаггики языка программирования).

8. Система интеллектуального моделирования механизмов машин и манипуляторов. Свидетельство об официальной регистрации программ для ЭВМ N 6. заявка N ЕО 611 9500006 , зарегистрированно в Государственном реестре программ для ЭВМ от 27.02.1996г.

Волкович Олег Геннадиевич

Роботлар механикаси масалаларини ечувчи интеллектли системанинг программа таъминоати

Диссертация иши билимларни ифоралаш ва келтириб чикаришнинг мантикий турлар технологияси асосида роботлар механикаси масалаларини эФФектив ечишни таъминловчи интеллектли системанинг билим-лар базаси ва программа та-ъминотини яратишга багишланган.

Ишда: Borland С++ программалаш тилининг лексик грамматикаси-ни тифэдаловчи мантилий тур модели тузилran ва ривожлантирилган; механика масалаларини ечиш системасининг ыаълуматлар базасида кутбли схемаларни иФодалаш ва киритиш программа дарижасида амал-га оширилган: механика масалаларини ечиш системасининг билимлар базасида кутбли схемаларни эквивалент равишда узгартиш аксиомала-рини акс эттириш ишлаб чик;илган ва программа доражасида амаяга оширилганГ роботлар механикасининг интеллектли масалаларини ечиш системаси учун универсал ва махсус чицариш ^оидалари ишлаб чик,ил-ган ва программа дарамжасида амалга оширилгн: кутбли схемалар-нинг мантилий турли ситемаси асосида роботлар механикасининг типик масалалари синфлари учун ечим излаа стратегиялари иилаб чи-килган.

Ишлаб чикилган роботлар механикасининг интеллектли масалаларини ечиш системасининг прграмма таъминоти роботлар ва механиэ-млар механикасини ЭХМда уларнинг ишлаш сифати ва имкониятларини аник^лаш максадларида моделаштирищда, ителлектли ва хисоблаш масалаларини хап килишда хамда илмий изланиш ва лойихалаш жараёнлари-ни интеллектуал ^уллаб кувватлащда ^улланилиши мумкин.

volkovich oleg gennadievicu software of intellectual solver of robot mechanics problems

the thesis js dedicated to working OUT of the knowledge base and the software for the intellectual solver of robot mechanics problems in search of the effective intellectual problems solution on the base of logical- network technology of representation and inference of knowledge.

the logical- network model for description of the lexical grammar of the program language "borland c ++" has been adapted and developed ; the pole schemes representation and acceptance to the date base of the system for mechanics problems solution have been realized into program; the representation of axioms of equivalent conversion of pole schemes at the knowuedge base of the mechanics problems solution sytem has been worked out and realized into program; the representation of universal and specialized rules for inference to the intellectual solver of the robot mechanics problems has been worked out and realized into program; the strategies of solution of standard classes of robot mechanics problems on the base of logical- network system of the pole schemes have been realized.

the software of intellectual solver of robots mechanics problems, that has been worked out may be used for intellectual and computational problems of robots and mechanisms mechanics solution, when modeling on computing machines with the purpose of determination of their serviceability and performance as well as for intellectual supporting of processes of researching and designing.