автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Развитие интеллектуальных технологий для систем управления роботами

На правах рукописи

РГБ ОД

1 О МАИ 2000

Манько Сергей Викторович

РАЗВИТИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ РОБОТАМИ

Специальность 05.13.01 - Управление в технических системах

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук

Москва 2000

Работа выполнена на кафедре "Проблемы управления" Московского государственного института радиотехники, электроники и автоматики (Технического университета).

Научный консультант: - доктор технических наук, профессор,

лауреат Государственной премии РФ Лохин Валерий Михайлович

Официальные оппоненты:

- доктор технических наук, профессор Колосов Олег Сергеевич

- доктор технических наук, профессор Зенкевич Станислав Леонидович

- доктор технических наук, профессор Подураев Юрий Викторович

Ведущее предприятие - Московский государственный авиационный . институт (Технический университет) (МАИ)

Защита состоится на заседании

диссертационного совета Д 063.54.01 Московского государственного института радиотехники, электроники и автоматики (Технического университета) по адресу: 117454, г. Москва, пр. Вернадского, 78.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского государственного института радиотехники, электроники и автоматики (Технического университета).

Автореферат разослан _ 16. 03. ?оса

Ученый секретарь диссертационного совета к.т.н., профессор

Федотова Д.Э.

К шл." ос п

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

АКТУАЛЬНОСТЬ ПРОБЛЕМЫ

Опыт внедрения и промышленной эксплуатации манипуляционных и транспортных роботов на практике доказал высокую эффективность их использования для автоматизации различных технологических процессов. Однако развитие современной робототехники охватывает не только промышленные сферы, но и те прикладные области, которые связаны с проведением работ в неопределенных или экстремальных условиях.

Одни из первых непромышленных приложений робототехнических систем в задачах такого рода связаны с обслуживанием радиоактивных установок, а также с организацией глубоководных и космических исследований. Так, оснащение современных космических кораблей многоразового использования специализированными манипуляторами обусловлено необходимостью проведения на орбите различных технологических, монтажных и других операций.

Авария на Чернобыльской АЭС в мае 1986 г. послужила печальным поводом к появлению самостоятельного направления экстремальной робототехники, связанного с проблемами ликвидации последствий техногенных катастроф. Дистанционно-управляемые робототехнические системы, созданные специально для проведения дозиметрического контроля, очистных, монтажных и других видов инженерных работ активно использовались при разборе завалов в районах разрушений и повышенного уровня радиации.

Важнейшей областью прикладного применения средств экстремальной робототехники является решение задач по борьбе с терроризмом, который приобретает характер острейшей проблемы. Очевидно, что автоматизация операций по обследованию и эвакуации потенциально-опасных предметов, обезвреживанию взрывных механизмов и т.п. предполагает использование специализированных многофункциональных робототехнических средств, способных обеспечить выполнение необходимых функций в автономном режиме без участия человека.

Начиная с рубежа 90-х годов ключевые приоритеты ведущих мировых держав по развитию оборонной сферы связаны с комплексной роботизацией перспективных образцов вооружений и военной техники. Известно, что США и страны НАТО особое внимание уделяют созданию и активному внедрению безэкипажных робототехнических средств для решения широкого спектра задач в интересах Сухопутных войск, включая ведение боевых действий и различных видов разведки, разминирование и выполнение инженерных работ, автоматизацию погрузочно-разгрузочных и других операций тылового обеспечения.

Совершенно новое направление в развитии современной робототехники связано с созданием специальных средств для коммунально-хозяйственных и бытовых нужд - уборки уличного мусора, пожаротушения, покраски и очистки высотных зданий, оказания индивидуальной помощи инвалидам, адресной доставки медикаментов пациентам в больничных палатах и т.д. С середины 80-х годов в ряде развитых стран мира ведутся активные работы по созданию бытовых роботов гуманоидного типа, способных выполнять ежедневную работу по дому.

Специфика непромышленных применений средств робототехники обусловлена априорной неопределенностью рабочей обстановки, наличием случайных возмущений внешней среды, неполнотой или нечеткостью поступающей информации, возможным изменением целей функционирования. В таких условиях использование средств дис аниионного или полуавтоматического управления роботами непромышленного назначения служит скорее вынужденной мерой, позволяющей обеспечить привлечение интеллектуальных способностей человека-оператора для решения сложнейших задач по анализу текущих ситуаций и принятию соответствующих командных решений. Такой подход имеет ограниченную применимость, а в некоторых случаях является вообще неприемлемым по целому ряду причин:

- неблагоприятное влияние человеческого фактора на качество управления (обусловленное наличием стрессовых ситуаций, усталостью, сложностью оперативной оценки больших объемов разнородной информации);

- наличие прикладных задач, участие человека в решении которых с помощью существующих технических средств сопряжено со значительным риском для его жизни и здоровья, либо с высокими финансовыми и иными затратами;

- уязвимость средств дистанционного и полуавтоматического управления от воздействия внешних поражающих факторов;

- недостаточно высокий уровень быстродействия, определяемый суммарным временем двустороннего обмена необходимой информацией и принятия требуемых командных решений.

Таким образом, резкое усложнение и появление новых задач прикладного применения роботов, требует существенного развития средств и методов управления, позволяющих обеспечить возможность автономного выполнения необходимых функций в условиях неопределенности. Один из наиболее перспективных подходов к управлению роботами в условиях неопределенности связан с привлечением методов и технологий искусственного интеллекта для идентификации текущих ситуаций и последующего принятия ассоциируемых с ними решений. Поисковые исследования, ак-

тивно проводимые в этой области как в России, так и за рубежом, подтверждают целесообразность и эффективность применения методов ситуационного управления в различных прикладных областях, включая задачи робототехники. Однако, создание перспективных образцов робототехниче-ских средств, предназначенных для автономного функционирования в неопределенных и экстремальных условиях с высоким уровнем надежности и качества выполнения требуемых операций, предполагает необходимость комплексной разработки принципов построения интеллектуальных систем управления с учетом специфики конкретной предметной области на основе современных методов и технологий обработки знаний.

ЦЕЛЬ РАБОТЫ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЙ

Целью диссертации является разработка принципов построения интеллектуальных систем управления роботами, обладающими высокой степенью автономности, адаптивности, надежности и качества функционирования в условиях неопределенности.

Для достижения поставленной цели в диссертации решаются следующие основные задачи:

- сравнительный анализ особенностей и перспектив применения современных информационных технологий для обработки знаний при решении задач управления роботами, действующими в условиях неопределенности;

- разработка концепции построения, архитектуры и программного обеспечения интеллектуальных систем управления роботами на базе комплексного применения современных методов и технологий обработки знаний;

- разработка и исследование алгоритмов управления движением ма-нипуляционных роботов на основе технологий нейросетевых структур и нечеткой логики;

- разработка принципов построения, алгоритмического и программного обеспечения средств самообучения для пополнения знаний интеллектуальных систем управления роботами;

- разработка комплекса инструментальных средств автоматизации проектирования, моделирования и программирования роботов с интеллектуальной системой управления.

МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЙ

Для достижения поставленных задач в работе использовались методы ситуационного управления, индуктивной логики, нейрокомпьютинга, нечеткой логики, методы обработки продукционных и фреймообразных

форм представления знаний, методы машинного моделирования и компьютерной графики.

НАУЧНАЯ НОВИЗНА

Научная новизна работы связана с обоснованием и развитием концепции иерархического построения интеллектуальных самообучающихся систем управления роботами на основе современных технологий обработки знаний:

- впервые показана общность и различия современных технологий обработки знаний в приложении к задачам ситуационного управления сложными динамическими объектами в условиях неопределенности на основе оперативной классификации текущих состояний;

- предложена и обоснована концепция иерархического построения интеллектуальных самообучающихся систем управления сложными динамическими объектами на основе современных методов и технологий обработки знаний;

- выявлены особенности нелинейных преобразований в односвязных системах управления, построенных на основе технологии нечеткой логики, показано влияние числа и формы функций принадлежности на характер нечеткого логического вывода, разработаны принципы построения и методика настройки нечетких систем для управления движением манипуляци-онных роботов в условиях динамически изменяемой сцены;

- предложены принципы формирования знаний, алгоритмического и программного обеспечения для управления движением манипуляционных роботов в среде с препятствиями на основе комплексного применения технологий экспертных систем и нейросетевых структур;

- разработаны архитектура, принципы функционирования, послойной организации и обучения нейросетевых структур для планирования перемещений и управления движением манипуляционных роботов в среде с препятствиями;

- разработаны теоретические основы и алгоритмы пополнения знаний для организации механизмов самообучения в составе интеллектуальных систем управления роботами, функционирующими в априорно неизвестных условиях;

- обоснована возможность и целесообразность применения фреимо-образных структур для организации интеллектуального человеко-машинного интерфейса, разработаны принципы построения задачно-ориентированного интерфейса для интеллектуальных систем управления роботами промышленного и специального назначения;

- разработаны принципы построения и программное обеспечение комплекса инструментальных средств автоматизации проектирования, моделирования и программирования роботов с интеллектуальной системой управления.

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЦЕННОСТЬ Создана единая научно-методическая основа разработки интеллектуальных систем управления роботами различного назначения, ориентированных для автономного функционирования в неопределенных и экстремальных условиях.

Разработана экспертная система для обоснованного выбора необходимого робототехнического оборудования.

Разработан комплекс программно-инструментальных средств автоматизации проектирования и моделирования интеллектуальных систем управления многофункциональными роботами специального и промышленного назначения.

Разработан комплекс инструментальных средств заданно-ориентированного программирования роботов специального и промышленного назначения с интеллектуальной системой управления.

Разработана методика синтеза и настройки односвязных интеллектуальных регуляторов, построенных на основе нечеткой логики.

Разработаны архитектура, принципы функционирования, послойной организации и обучения нейросетевых структур для планирования перемещений и управления движением манипуляционных роботов в среде с препятствиями.

Разработано алгоритмическое и программное обеспечение системы управления антропоморфным роботом-переукладчшсом для загрузки многокамерных технологических установок производства СБИС.

Разработаны принципы построения, алгоритмическое и программное обеспечение интеллектуальной системы управления роботизированным технологическим оборудованием для шнекования.

РЕАЛИЗАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ Результаты диссертации использовались при выполнении НИР, проводимых по заказу Секции прикладных проблем при Президиуме РАН в период 1993-1999 гг. - №К-139 "Поисковые исследования и разработка интеллектуальных систем управления сложными динамическими объектами, включая роботы и робототехнические системы произвольных кинематических структур в целях повышения степени их автономности, адаптивности и надежности" (Шифр "Клон-МН"), №К-161 "Разработка концепции робо-

тизации ВВТ, базовых технологий и экспериментальных образцов многофункционального наземного робота в интересах видов ВС РФ" (Шифр "Клавир"), №К-177 "Комплексный прогноз развития военной робототехники до 2005 г." (Шифр "Клин-МИРЭА-П"), №К-179 "Поисковые исследования и разработка интеллектуальных самообучающихся систем для управления сложными динамическими объектами" (Шифр "Клон-2-МИРЭА"), №К-186 "Разработка интеллектуальной технологии управления оружием на основе распределенных экспертных и нейроподобных систем" (Шифр "Ла-тилус"), №К-194 "Поисковые исследования и разработка интеллектуальных бортовых систем управления межвидового применения" (Шифр "Клон-3"), №К-197 "Поисковые исследования новых принципов построения систем управления микролетательных аппаратов военного назначения на основе отечественных достижений в области мехатроники" (Шифр "Малышка-6Ф"), а также при выполнении НИР по межвузовским научно-техническим программам "Робототехника для экстремальных условий" (1994-1996 гг.), "Конверсия и высокие технологии" (1997-2000 гг.), "Вычислительная техника, автоматизация и интеграция сетей" (1998-2000 гг.), "Робототехниче-ские системы" (1998-2000 гг.), "Механика, машиноведение и процессы управления" (1998-2000 гг.). Результаты диссертации использованы и внедрены в НПО "Химсиктез" (г.Красноармейск) при разработке системы управления роботизированного технологического оборудования для шне-кования, а также в АООТ "НИИТМ" (г.Зеленоград) при разработке системы управления роботом-переукладчиком для многокамерных технологических установок производства СБИС. Результаты диссертации внедрены в учебный процесс кафедры "Проблемы управления" МИРЭА (ТУ) в виде конспектов лекций, программного и методического обеспечения для проведения лабораторных работ по курсам "Автоматизация программирования роботов", "Алгоритмическое и программное обеспечение интеллектуальных систем управления роботами", "Принципы технической имитации интеллекта" для студентов специальностей 210300 "Роботы и робототехниче-ские системы" и 071800 "Мехатроника". Подготовленные по результатам диссертации конспекты лекций и программно-методическое обеспечение лабораторных работ по курсу "Алгоритмическое и программное обеспечение интеллектуальных систем управления роботами", послужило одним из оснований, позволивших на кафедре "Проблемы управления" МИРЭА (ТУ) открыть специализацию 210309 "Интеллектуальные робототехнические системы".

АПРОБАЦИЯ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ Основные положения и результаты диссертации докладывались и обсуждались на

- Всемирном конгрессе ITS-93 "Информационные коммуникации, сети, системы и технологии" (Москва, 1993 г.);

- III международном научно-техническом семинаре "Теоретические и прикладные проблемы моделирования предметных областей в системах баз данных и знаний" (Рыбачье, 1994 г.);

- Международном научно-техническом семинаре "Искусственный интеллект в системах автоматического управления" (Рыбачье, 1995 г.);

- Международном семинаре "International Workshop on Advanced Electronics Technology '95" (Москва, 1995 г.);

- Международных научно-технических семинарах "Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации" (Алушта, 1996, 1997, 1998, 1999 гг.);

- VI, VII, VIII, IX и X научно-технических конференциях "Экстремальная робототехника" (Санкт-Петербург, 1995 - 1999 гг.);

- Международном семинаре "International Workshop on Micro Robots, Micro Machines and Systems" (Москва, 1999 г.)

ПУБЛИКАЦИИ

Основные результаты диссертации опубликованы в 40 печатных работах, включая 1 монографию.

СТРУКТУРА И ОБЪЕМ ДИССЕРТАЦИИ

Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы, включающего Zoo наименований, и приложения. Общий объем диссертации составляет 23О страниц, включая ÍOO рисунков и таблиц.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении дано обоснование актуальности темы диссертации, сформулированы цель работы и задачи исследований, приведены выносимые на защиту результаты, охарактеризованы их научная новизна и практическая ценность; представлены краткие сведения о реализации полученных результатов, их опубликовании, а также об апробации работы, ее структуре и объеме.

Первая глава диссертации посвящена разработке концепции построения интеллектуальных систем управления роботами, действующими в

неопределенных и экстремальных условиях, на основе комплексного применения современных технологий обработки знаний.

Показано, что сфера потенциальных применений роботов с интеллектуальной системой управления охватывает широкий диапазон прикладных областей - от космических и глубоководных исследований, обслуживания атомных станций, ликвидации последствий техногенных аварий и катастроф, борьбы с терроризмом и использования в интересах вооруженных сил и милицейских спецподразделений, до автоматизации сложных технологических операций в различных отраслях промышленности, а также коммунально-хозяйственных и бытовых работ. Проведенный анализ позволил выделить совокупность ключевых факторов, ограничивающих возможности традиционных систем управления в создании перспективных образцов автономных средств экстремальной, специальной и промышленной робототехники, особенности прикладного применения которой связаны с априорной неопределенностью рабочей обстановки, наличием случайных возмущений внешней среды, неполнотой или нечеткостью поступающей информации, возможным изменением целей функционирования. Исходя из результатов анализа, сделан вывод о необходимости создания принципиально нового поколения систем управления роботами, обладающих развитыми интеллектуальными возможностями для обеспечения высокой степени автономности, адаптивности, надежности и качества функционирования в условиях неопределенности на основе современных технологий обработки знаний.

В целях обоснованного выделения подгруппы интеллектуальных технологий в числе известных способов машинной обработки информации показано, что важнейшей отличительной особенностью знаний, является способность к отражению классификационной системы соподчиненных понятий, которая обобщает закономерности, действующие в какой-либо предметной области. Данное фундаментальное свойство позволило отнести к разряду интеллектуальных четыре различных информационных технологии: технологию экспертных систем, ориентированную на обработку знаний с явной формой представления в виде продукционных правил, семантических сетей, предикатов и фреймообразных структур; технологию нечеткой логики, ориентированную на обработку логико-лингвистических моделей представления знаний с помощью продукционных правил и размытых множеств; технологию нейросетевых структур с неявной формой представления знаний, скрытых в архитектуре сети, параметров нейронов и связей; технологию ассоциативной памяти, ориентированную на обработку знаний с неявной формой представления в виде гиперповерхности в многомерном пространстве признаков. Проведен сравнительный анализ раз-

личных интеллектуальных технологий, рассмотрена их специфика, показаны преимущества технологии экспертных систем, обеспечивающей применимость формализованных логических методов для анализа, преобразования и обработки знаний, технологии нейросетевых структур, обеспечивающей высокое быстродействие и технологии нечеткой логики, обеспечивающей формализацию неточных, размытых в смысловом отношении суждений и категорий. В качестве концептуальной основы построения систем управления роботами для неопределенных и экстремальных условий предложено выбрать ситуационный подход, развиваемый в теории искусственного интеллекта как одно из фундаментальных направлений. Исходя из его ключевых положений каждому классу ситуаций, возникновение которых считается допустимым, ставится в соответствие некоторое решение по управлению (управляющее воздействие, программно-алгоритмическая управляющая процедура, и т.д.). Тогда ситуация, сложившаяся в процессе функционирования системы, может быть отнесена к некоторому классу, для которого требуемое управление является известным.

Показано, что реализация принципов ситуационного управления на основе применения современных интеллектуальных технологий, предполагает наличие развернутой базы знаний о принципах построения и целях функционирования системы, специфике использования различных алгоритмов, особенностях исполнительных механизмов и управляемого объекта. В этом случае классификационный анализ имеющихся знаний с учетом текущих показаний измерительно-информационных средств позволяет обеспечить параметрическую и структурную настройку управляющих алгоритмов, модификацию программы достижения целей управления, а при необходимости и их коррекцию. Разработана концептуальная структура интеллектуальной системы управления (Рис. 1), главное отличие которой от построенной по "традиционной" схеме связано с подключением механизмов хранения, обработки и пополнения знаний для реализации способностей по выполнению требуемых функций в неопределенных условиях при случайном характере внешних возмущений с возможностью обобщения имеющегося опыта в режиме самообучения.

Исходя из конструктивно-функциональных особенностей робота, как сложного динамического объекта, действующего в условиях неопределенности, предложен и обоснован иерархический принцип построения интеллектуальной системы управления с выделением собственных моделей представления знаний и средств информационной поддержки стратегического, тактического и исполнительного уровней для решения задач по анализу и распознаванию обстановки, формированию стратегии целесообразного поведения, планированию последовательности действий, а также

синтезу исполнительных законов, удовлетворяющих заданным показателям качества. На основе критического анализа сформированной концепции построения интеллектуальных систем управления роботами конкретизированы задачи диссертационной работы.

Вторая глава диссертации посвящена разработке принципов построения, структуры и программно-алгоритмического обеспечения экспертной системы, предназначенной для планирования целесообразных перемещений и управления движением манипуляциотшх роботов.

Рис.1. Концептуальная структура интеллектуальной системы управления

Обоснована целесообразность комплексного применения технологии экспертных систем для реализации.гибких механизмов планирования действий и управления поведением роботов на основе использования современных методов обработки явных форм представления знаний. Предложена структура специализированной экспертной системы, которая обеспечивает избирательное подключение различных алгоритмов управления роботом или изменения необходимых управляющих параметров в зависимости от типа поставленной прикладной задачи и конкретных условий ее решения. Сформулированы ключевые задачи практической реализации системы, включая формирование базы экспертных знаний, определяющих логику целесообразных действий робота в тех или иных ситуациях, и обоснованный выбор состава базы алгоритмов управления.

Проведен комплексный анализ методов и алгоритмов планирования перемещений и управления движением манипуляционных роботов в среде с препятствиями. На основе результатов анализа обоснован минимально необходимый состав базы алгоритмов интеллектуальной системы управления роботами, обеспечивающий решение прямой кинематической задачи для определения координат положения манипулятора в рабочем пространстве; планирование конфигураций манипулятора на основе решения обратной кинематической задачи; оценку экономности перемещений, временных или энергетических затрат при переходе манипулятора из начального в заданное конечное состояние; расчета кратчайших расстояний между звеньями манипулятора и объектами рабочей сцены; планирования целенаправленных перемещений манипулятора с учетом ограничений внешней среды. Показаны специфика и основные преимущества алгоритмов планирования движений манипуляционных роботов на основе использования численных методов минимизации функционала рассогласования векторов текущего и целевого положений. Подробно рассмотрены принципы алгоритмического построения универсальной процедуры для планирования целенаправленных перемещений манипуляционных роботов различных кинематических схем на основе метода покоординатного спуска в его геометрической интерпретации:

6Х* + 1,;)= аг8тшп Ч»(Ьд"(к,Л),

N

5Чт- Н(5?„,)=тах

3^ + 1, 7)= !,/>},

5?, (0; 0) = 0, 5Ао,./ + 1) = &Али),

/ = 0,1,-.ЛГ, А=0,1,..., N-1, у = 0,1,2,..'.

N

N

где 6цт- приращение обобщенной координаты, выбираемой в качестве переменной, минимизирующей функционал рассогласования 4хк - номер итерации; ] - номер цикла, отвечающий степени приближения, N - число обобщенных координат манипулятора. На основе выбранного подхода разработан комплекс программных средств для планирования целенаправленных движений манипуляционных роботов в среде с бимодальными взвешенными целями. Представлены результаты экспериментальных исследований, демонстрирующих эффективность разработанного программного обеспечения на примере планирования движений электромеханического мини-робота «ТеасЬ-КоЬоЬ> (Оеппапу)

На основе анализа совокупности задач, относящихся к компетенции тактического и стратегического уровней интеллектуальной системы управления роботами, сделан вывод о необходимости поиска путей для существенного повышения уровня быстродействия средств планирования перемещений и управления движением в среде с препятствиями. Обоснована перспективность решения этой проблемы с привлечением технологии ней-росетевых структур. На основе многослойной сети прямого распространения, построенной на элементах с сигмоидальной характеристикой преобразования сигнала, разработана специализированная нейронная структура, которая ориентирована на решение задач планирования перемещений и управления движением манипулятора в среде с препятствиями. Принцип функционирования разработанной нейросетевой структуры обеспечивает минимизацию функционала рассогласования текущего и целевого положения манипулятора с учетом значений функции штрафа, определяемых в зависимости от удаленности отдельных звеньев кинематической цепи по отношению к объектам внешней среды. На примере плоско-ангулярных кинематических моделей рассмотрена методика обучения сети и выбора оптимального способа ее послойной организации. Приведены результаты модельных экспериментов по синтезу целенаправленных перемещений двух-зенного манипулятора при наличии препятствий в его рабочей зоне на основе разработанной нейросетевой структуры из 80-ти элементов. Полученные результата позволяют говорить о реальности перехода к совершенно новой элементной базе для разработки интеллектуальных систем управления, обладающих высоким быстродействием. Современное развитие промышленных технологий вполне обеспечивает возможность серийного производства типовых унифицированных нейропроцессоров соответствующего функционального назначения.

Проведенные исследования показали, что использование алгоритмов планирования движений роботов в среде с препятствиями на основе минимизации функционала рассогласования текущего и заданного положений

манипулятора позволяет обеспечить отсутствие столкновений звеньев кинематической цепи с объектами внешнего мира, но не гарантирует достижимости требуемого целевого состояния. Возникновение подобных ситуаций обусловлено наличием локальных минимумов на гиперповерхности, определяющей рассогласование текущего и целевого положений манипулятора в зависимости от значений от его обобщенных координат и удаленности от объектов внешней среды, выступающих в качестве препятствий. Обоснована необходимость классификации обобщенных ситуаций, отражающих характер взаимного расположения манипулятора и объектов внешней среды с позиций достижимости его целевого состояния с использованием специализированных процедур, подключаемых экспертной системой тактического уровня управления на основе обработки заложенных в ней знаний. Предложены принципы формирования знаний, регламентирующих тактику целесообразного поведения робота в виде последовательности его промежуточных положений при перемещении в заданное состояние с учетом текущей конфигурации рабочей сцены. Приведены результаты экспериментальных исследований, отражающих эффективность предложенного подхода к формированию знаний тактического уровня интеллектуальной системы управления роботами.

Третья глава диссертации посвящена разработке теоретических основ, алгоритмических и программных средств для организации процессов самообучения в интеллектуальных системах управления роботами, действующими в неопределенных и экстремальных условиях.

Показано, что адаптивность и автономность роботов с интеллектуальной системой управления, создаваемых для работы в условиях неопределенности, обеспечиваются не только составом экспертных знаний, но и наличием механизмов их пополнения, позволяющих обобщать накопленный практический опыт в режиме самообучения. При этом организация процессов обучения и самообучения, в конечном итоге сводится к обоснованному изменению, дополнению или уточнению той классификации понятий и категорий, которая отражает содержательную сторону используемых знаний. Рассмотрены различные подходы и методы, развиваемые в теории искусственного интеллекта, ситуационного управления и распознавания образов для решения задач формирования и классификации понятий, выдвижения гипотез, модификации и обобщения знаний. В качестве основного инструмента для анализа сложных структурированных представлений, как одного из главных качеств, составляющих способность к самообучению, предложено использовать методы правдоподобного вывода, основанные на индуктивной логике Д.С.Милля и позволяющие выдвигать обоснованные гипотезы о причинно-следственных связях между наличием

некоторых фактов с одной стороны, и сопутствующих им явлений, с другой.

Разработана архитектура интеллектуальной самообучающейся системы управления роботами для неопределенных и экстремальных условий. Обоснована целесообразность применения методов правдоподобного вывода для сопоставления наблюдаемых и регламентированных в базе знаний ситуаций с последующим поиском соответствующих аналогий в принятии адекватных решений. В случае своего практического подтверждения найденные таким образом правдоподобные гипотезы о правилах целесообразного функционирования объекта управления в заранее непредусмотренных условиях могут рассматриваться в качестве полноправных дополнений к заложенному в систему набору знаний. В рамках развиваемого подхода к организации процессов самообучения предложен универсальный способ иерархического описания ситуаций (Рис.2), возникающих в процессе функционирования манипуляционных роботов при выполнении различных прикладных задач.

Рис. 2. Иерархическое представление ситуаций в форме обобщенных описаний текущего состояния робота и его внешней среды

Предложенный способ иерархического описания ситуаций позволяет обеспечить структуризированное представление знаний, регламентирую-

5 = < с, с- >

С = < Г, \У >

с, = <ге,№е>

щих правила целесообразного поведения робота и его функциональные возможности:

и

(С', С") -> иеи: сеС' с8е С",

У

(Я', Я") уе У: г'еК'сС->г"е Я" с С, У

ы'еУ/' сС,

где С', С"- классы текущих с и целевых ситуаций сЕ; и - командное управляющее решение, обеспечивающее преобразование одного класса ситуаций в другой; и - множество допустимых командных управляющих решений; Я', Я"- различные классы состояний робота; \У', различные классы состояний внешней среды; С - множество возможных ситуаций; у -управляющее воздействие, обеспечивающее переход робота и его внешней среды из одного класса состояний в другое; У - набор разрешенных управляющих воздействий. Предложен обобщенный поход к организации самообучения, основанный на сопоставлении ситуаций, идентифицированных в качестве элементов одного и того же класса, но имеющих противоположные исходы своего целевого преобразования:

и

с е С' сЙ е С"; и

с*е С' -» с"„ * с8 е С" В соответствии с принципами индуктивного вывода разработан алгоритм анализа сопоставляемых ситуаций и поиска набора вероятных признаков их уточненной классификации. Адекватный выбор управляющего решения для преобразования гипотетически выявленного класса ситуаций к заданному целевому осуществляется исходя из имеющихся знаний о функциональных возможностях робота:

У

С" е С-> (у е У, С'е С): С" -> С' где С - гипотетически выявленный класс ситуаций. Обобщение полученных результатов позволяет сформулировать правдоподобную гипотезу об организации целесообразного поведения робота:

у и С" -> С' С"

В случае своего подтверждения эта гипотеза, представленная в компактной форме, дополняет исходный состав базы знаний интеллектуальной системы управления роботом.

Разработана экспериментальная версия программного обеспечения интеллектуальной системы управления манипуляционным роботом со средствами самообучения, построенными на основе предложенного подхода. Приведены результаты экспериментальных исследований, подтверждающих эффективность разработанного алгоритмического и программного обеспечения на примере задач самообучения интеллектуальной системы управления роботом, обеспечивающим выполнение сложных технологически х операций по перемещению длинноразмерных объектов в среде с препятствиями в условиях неполной исходной информации.

Четвертая глава диссертации посвящена решению проблем, связанных с разработкой моделей и алгоритмов управления роботами на основе методов нечеткой логики.

Обоснована целесообразность применения технологии нечеткой логики для формализации задач управления роботами, как сложными динамическими объектами, действующими в условиях неопределенности. По аналогии с традиционным подходом к проектированию автоматических систем рассмотрены основные этапы синтеза алгоритмов нечеткого управления, формирование которых следует осуществлять с учетом заданной цели управления по принципу обращения операций, составляющих содержание логико-лингвистического описания причинно-следственных связей в модели управляемого объекта. Применительно к задачам интеллектуального управления проведен комплекс теоретических и экспериментальных исследований по анализу специфики нечеткого логического вывода с использованием метода "центра тяжести" композиции "МАХ-МШ", как одного из наиболее распространенных способов обработки логико-лингвистических моделей. На примере односвязной модели вида "ЕСЛИ X = А,, ТО У = В" (где А|, В; - значения входной и выходной лингвистических переменных, задаваемые с помощью нечетких множеств, 1 = 1,..., п) теоретически доказано, что характер выполняемого нечеткого преобразования соответствует сложной нелинейной зависимости, обладающей "нечувствительностью" по выходу. Показано влияние размерности априорно задаваемого множества возможных значений используемых лингвистических переменных, а также формы соответствующих функций принадлежности на характер нелинейных преобразований в односвязных моделях нечеткого управления (Рис. 3). На основе проведенных исследований утверждается, что с увеличением количества категорий для описания входной и выходной переменных, характер нечеткого преобразования в односвязной модели стремится к линейному закону при одновременном сокращении величины ограничений на диапазон изменения выходного параметра Полученные результаты позволили сформировать общую методику синтеза и настройки нечетких регуля-

торов для управления сложными динамическими объектами в условиях неопределенности.

я)

Рис. 3. Логический вывод в односвязной нечеткой модели с описанием переменных двумя термами а) и изменение характера нелинейного преобразования при увеличении наклона выходной функции принадлежности в диапазоне -6<т1<^1 б)

Исходя из обоснованной последовательности принципиальных этапов разработки нечетких регуляторов предложено логико-лингвистическое описание причинно-следственных связей в модели управления трехзвен-ным манипулятором с плоско-ангулярной кинематической схемой, являющейся типовой для современных средств специальной и промышленной робототехники. Разработан алгоритм нечеткого управления манипулятором, минимизирующий рассогласование полярных координат текущего и целевого положения эффектора в рабочем пространстве. В соответствии с предложенной методикой синтезирован и настроен нечеткий регулятор для управления целенаправленным движением манипулятора. Результаты компьютерного моделирования дают полное экспериментальное подтвержде-

ние эффективности предложенного подхода к построению программно-алгоритмических средств управления движением манипуляционных роботов на основе технологии нечеткой логики.

Рассмотрены основные особенности задач управления роботом при случайном или априорно неизвестном характере динамических изменений внешней среды. Отмечается, что, непредсказуемые вариации геометрии рабочей сцены, вызываемые, например, внезапным появлением посторонних объектов в зоне функционирования робота, обусловливают необходимость оперативной оценки сложившейся ситуации в целях адекватного формирования ответных управляющих реакций с учетом поставленных конечных целей и специфики выполняемого задания. На основе комплексной интеграции технологии экспертных систем и нечеткой логики разработана иерархическая управляющая структура, обеспечивающая реализацию интеллектуальных функций по планированию целесообразного поведения и управлению движением манипулятора в условиях случайных изменений текущего положения объектов внешней среды. На примере прямоугольно-координатного манипуляционного робота сформирована база знаний, содержимое которой регламентирует анализ текущей ситуации с подключением соответствующей лингвистической модели, ориентированной на использование методов нечеткой логики для определения скорости командного перемещения манипулятора вдоль определенного направления при уклонении от подвижного препятствия. Работоспособность системы подробно иллюстрируется результатами компьютерного моделирования. Отмечается, что, разработанные средства и методы управления целесообразным поведением манипуляционных роботов в условиях изменяющейся сцены представляют значительный интерес не только с точки зрения очевидных, но и ряда в некотором смысле близких к ним практических приложений, включая, например, выбор тактики безопасного полета и маневров летательных аппаратов.

Пятая глава диссертации посвящена решению проблем автоматизации проектирования, моделирования и программирования интеллектуальных роботов.

Показано, что создание интеллектуальных роботов специального и промышленного назначения представляет собой крайне сложную научно-техническую задачу, этапы решения которой включают обоснованный выбор кинематической схемы и конструкции, определение состава необходимого сенсорного и инструментального оснащения, синтез системы управления и соответствующего программно-алгоритмического обеспечения. Обоснована необходимость автоматизации сквозного цикла проектирования интеллектуальных роботов на основе комплексного развития модуль-

ного подхода к построению их функциональных подсистем с привлечением современных технологий обработки знаний, компьютерного моделирования и машинной графики. Предложена концептуальная структура комплекса инструментальных средств автоматизации проектирования, моделирования и программирования интеллектуальных роботов, сформулированы основные требования к разработке его узловых элементов с учетом перспектив их построения на основе технологии экспертных систем.

Разработаны принципы построения и архитектура специализированной экспертной системы для автоматизации блочно-модульного проектирования средств специальной робототехники, включая наличие входного интерфейса для описания предполагаемых прикладных задач на языке близком к естественному, функциональное разделение баз данных и знаний по выбору элементов механических конструкций, необходимого набора датчиков внешнего очувствления и состава технологической оснастки; организация двухуровневой схемы логического вывода с предварительным формированием обобщенных требований и последующим информационным поиском в базах данных, интерфейс с подсистемой геометрического моделирования. Отмечена возможность и целесообразность ее применения как по основному назначению, так и при решении задач технологической подготовки автоматизированного производства для обоснованного выбора необходимого промышленного робототехнического оборудования. Рассматриваются особенности программной реализации основных модулей системы, а также формирования базы экспертных знаний в виде продукционных правил, которые в целях обеспечения эффективности информационного поиска объединяются в несколько отдельных групп в соответствии с предложенным разбиением технических характеристик робототехнического оборудования на "общие", "кинематические" и "функционально-технологические". Показано, что поиск выбираемого оборудования должен осуществляться с учетом обобщенной оценки, определяющей степень его соответствия требованиям пользователя:

М

¡=1

М - число задаваемых критериев, К; - весовой коэффициент, 1Ш - нормированное значение параметра выбираемого объекта. Приведены примеры практического применения, подробно иллюстрирующие порядок функционирования экспертной системы при выборе необходимых элементов робототехнического оборудования.

Проведен анализ современных средств геометрического моделирования и методов программирования роботов. Сформулированы ключевые

принципы автоматизации программирования роботов, главными из которых являются разработка и использование специализированных языков высокого уровня, применение методов машинного моделирования как эффективного средства отладки, организация макрофункций для реализации необходимых вспомогательных вычислений и решения типовых задач, разработка и использование специализированных процедур для планирования действий и управления движением с учетом ограничений внешней среды, использование методов искусственного интеллекта для принятия логических решений в задачах планирования целесообразного поведения, использование современных информационных и интеллектуальных технологий обработки данных и знаний. На основе предложенных принципов разработана проблемно-ориентированная экспертная система, интегрированная со средствами машинной графики и геометрического моделирования и предназначенная для автоматизации сквозного цикла синтеза и отладки программного обеспечения интеллектуальных роботов. Ее принципиальная структура максимально полно повторяет построение интеллектуальной системы управления роботами. Такой подход к развитию инструментальных технологий разработки программных средств управления позволяет обеспечить максимальную адекватность принимаемых проектных решений реальным требованиям. Синтез и отладка модульного комплекта программно-алгоритмического обеспечения интеллектуальной системы управления регламентируется содержимым открытой базы знаний, которая может видоизменяться и пополняться. Отличительной особенностью разработанной экспертной системы является наличие базы алгоритмов управления и обработки сенсорной информации, представляющих потенциальный интерес для организации целесообразного поведения многофункциональных манипуляционных роботов. Сформированный состав открытой базы алгоритмов содержит набор специализированных процедур для планирования целесообразных действий и управления движением манипуляционных роботов "РМ-ОГ' и "Электроника НЦТМ-30", включая решение обратной кинематической задачи о состоянии манипулятора, расчет кратчайших расстояний между конструктивными элементами манипулятора и объектами внешней среды на основе анализа их геометрических моделей, планирование оптимальных траекторий целенаправленного перемещения манипулятора в пространстве его обобщенных координат с учетом условий обхода препятствий на основе метода "бегущей волны", планирование действий и управления движением манипулятора на основе минимизации рассогласований его текущего и целевого состояний методом покоординатного спуска с использованием специальных знаний об оптимальных способах обхода препятствий, управления прямолинейным движением манипулятора с под-

держанием постоянной ориентации эффектора. Приведены практические примеры, демонстрирующие эффективность разработашюй системы. Обоснована возможность и целесообразность ее применения не только по основному назначению, но и для автоматизации программирования средств промышленной робототехники.

На основе анализа требований, предъявляемых к интерфейсу интеллектуальных систем управления роботами, разработаны принципы построения универсальных средств поддержания активного диалога для проведения сеансов обучения и командных целеуказаний, а также объяснения решений, принимаемых в процессе выполнения полученного задания. Показано, что описание действий робота, а также последовательности выполняемых им технологических операций при решении различных прикладных задач может быть представлено в обобщенной форме в виде двунаправленных древовидных графов, задающих сценарии целесообразного поведения в тех или иных ситуациях с точностью до конкретных параметров (Рис. 4), Каждый сценарий типовой операции, задающий последовательность состояний робота при ее реализации, определяет соответствующее изменение технологической среды или рабочей обстановки. В свою очередь сценарий выполнения технологической задачи формируется в виде графа целесообразной смены состояний рабочей обстановки. Поэтому при построении сценариев выполнения технологических задач сценарии типовых операций выступают в качестве процедур, позволяющих обеспечить необходимые переходы от одного состояния среды к другому. Отмечается, что сценарии выполнения широкого круга прикладных задач, также являясь по существу типовыми, отличаются лишь количеством промежуточных состояний технологической среды или рабочей обстановки на пути достижения конечной цели в задачах автоматизированной сборки, обследования рабочей сцены или разведки местности, поиска определенных объектов (включая использование не только манипуляционных, но и автономных транспортных роботов) и др. Для формализации сценариев целесообразных действий робота при решении различных прикладных задач, предложено использовать фреймообразные структуры, как наиболее удобную и универсальную форму представления знаний о событиях, действиях и процедурах:

Имя сценария: (имя слота/ (значение слота/); имя слота; ('значение слота

имя слотам (значение слота

(^Уа'^ЬЪ'^Л)

л

а)

ВЗЯТЬ ОБЪЕКТЕ ТОЧКЕ Л(хА,ул, гА)

СХВАТ ОТКРЫТ В ТОЧКЕ А'(хл, уА, 1А+Ь)

СХВАТ ОТКРЫТ В ТОЧКЕ А(хл,ул, 1л)

СХВАТ ЗАКРЫТ В ТОЧКЕ Л(хА,уА, 1А)

СХВА Г ЗАКРЫТ В ТОЧКЕ А'(хл, уА, 1А + к)

УСТАНОВИТЬ ОБЪЕКТ В ТОЧКЕ Л(хА,уА,гА)

* ^ а'(хА-Уа>*А + У А(хД>УА,1А)

■ а'(ха'ул'1л + н>

¿Ш7 л(хА,уА,1А)

■ а'(ха>уа>*а + '')

Ш7 а(хл,Уа^а)

а'(ха-ул- ¿а + ы

б)

Рис. 4. Последовательность типовых действий робота при переносе технологического объекта (а) и обобщенный сценарий выполнения операций взятия и установки объекта (б).

В общем случае имена слотов такого фрейма могут отражать множество таких понятий, как деятель и участники сценария, цели и мотивы их действий, время, место и средства реализации сценария, формируемые посылки и возникающие следствия, побочные действия и т.д. Формально

значение слота определяется следующим образом: значение слота'-- :; = ''спецификация значения"- :<значение> / <спецификация значения> ; <последовательность значений> ¡NIL; Спецификация значенш> :: - п I s Iр IСЦ I / / о / /cw / sys; <значение> :: = "имя" / "значение";

последовательность значений> :: = (-'значением, <значение>, ..., <значение>) / (<значение> Rj <значение> Л,- <значение>), где Спецификация значеиия> указывает класс значений слота, Л7Л -неопределенное значение слота; п, s, р, СЦ, f, о, low, луу - обозначения класса чисел, субъектов действий, событий, сценариев, процедур, объектов, закономерностей и системных имен; /?,, i = I, 2,.., т -временные или казуальные отношения.

Сформирована иерархическая структура фреймов-прототипов, регламентирующих обобщенные сценарии целесообразного поведения роботов при решении сложных технологических и специальных задач класса "сборка" и "демонтаж" Разработан комплекс программно-инструментальных средств интерактивного обучения интеллектуальных роботов, обеспечивающий формирование типовых сценариев в максимально обобщенной форме с возможностью ее конкретизации в режиме человеко-машинного диалога. Этот последний этап, адекватный по своему смысловому содержанию традиционному программированию робототехнических систем на языках высокого уровня, предполагает фактический ввод необходимых целеуказаний путем спецификации значений характеристических параметров соответствующего сценария. Приведены примеры практического использования разработанных инструментальных средств при проведении модельных экспериментов по вводу целеуказаний манипуляционному роботу с интеллектуальной системой управления на выполнение технологической задачи роботизированной сборки. Показано, что анализ обобщенных сценариев, проводимый в процессе их обработки с учетом параметров команды целеуказания, обеспечивает автоматическую генерацию роботоориентированной программы, отработка которой реализуется тактическим уровнем интеллектуальной системы управления. Отмечается, что дальнейшее развитие полученных результатов открывает широкие перспективы для создания перспективных образцов интеллектуальных систем управления роботами, обладающих развитыми возможностями для поддержания человеко-машинного диалога на уровне естественного языка.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе решена актуальная научно-техническая проблема, связанная с разработкой принципов построения, методологии проектирования, настройки и обучения интеллектуальных систем управления для принципиально нового поколения многофункциональных роботов, предназначенных для автономного выполнения широкого круга прикладных задач в неопределенных и экстремальных условиях в интересах различных отраслей народного хозяйства страны. Полученные теоретические результаты составляют заметный вклад в развитие нового направления в проектировании и исследовании систем управления сложными динамическими объектами различного прикладного назначения на основе современных методов и технологий обработки знаний.

В диссертации получены следующие основные научные и практические результаты:

1. Проведена систематизация современных технологий обработки знаний в приложении к задачам ситуационного управления сложными динамическими объектами в условиях неопределенности на основе оперативной классификации текущих состояний.

2. Предложена и обоснована концепция иерархического построения интеллектуальных самообучающихся систем управления сложными динамическими объектами на основе современных методов и технологий обработки знаний.

3. Впервые выявлены специфические особенности нелинейных преобразований в односвязных системах управления, построенных на основе технологии нечеткой логики; показано влияние числа и формы функций принадлежности на характер нечеткого логического вывода и качество процессов управления.

4. Разработаны принципы построения и методика настройки нечетких регуляторов для управления движением манипуляционных роботов.

5. Разработаны принципы построения и программное обеспечение специализированной экспертной системой с нечеткой базой знаний для управления движением манипуляционных роботов в условиях динамически изменяемой сцены.

6. Предложены принципы формирования знаний, алгоритмического и программного обеспечения для управления движением манипуляционных роботов в среде с препятствиями на основе комплексного применения технологий экспертных систем и нейросетевых структур.

7. Разработаны архитектура, принципы функционирования, послойной организации и обучения нейросетевых структур для планирования перемещений и управления движением манипуляционных роботов в среде с препятствиями.

8. Разработаны теоретические основы и алгоритмы пополнения знаний для организации механизмов самообучения в составе интеллектуальных систем управления роботами, функционирующими в априорно неизвестных условиях.

9. Обоснована возможность и целесообразность применения фреймообразных структур для организации интеллектуального человеко-машинного интерфейса, разработаны принципы построения задачно-ориентированного интерфейса для интеллектуальных систем управления роботами промышленного и специального назначения.

10. Разработаны принципы построения и программное обеспечение комплекса инструментальных средств автоматизации проектирования, моделирования и программирования роботов с интеллектуальной системой управления.

11. Разработана экспертная система для обоснованного выбора необходимого робототехнического оборудования, его интсрументального и сенсорного оснащения.

12. Проведен полный комплекс экспериментальных исследований на компьютерных моделях, лабораторных стендах и промышленном оборудовании, который показал высокую эффективность интеллектуальных систем управления роботами, автономно функционирующими в условия неопределенности.

13. На основе результатов диссертации разработан комплекс инструментальных средств автоматизации проектирования, моделирования и программирования роботов, внедренный в учебный процесс кафедры "Проблемы управления" МИРЭА (ТУ) для проведения лабораторных работ по курсам "Автоматизация программирования роботов", "Алгоритмическое и программное обеспечение интеллектуальных систем управления роботами", "Принципы технической имитации интеллекта" для студентов специальностей 210300 "Роботы и робототехнические системы" и 071800 "Мехатроника".

14. Результаты диссертации использованы и внедрены в НПО "Химсинтез" (г.Красноармейск) при разработке системы управления роботизированного технологического оборудования для шнекования, а также в АООТ "НИИТМ" (г.Зеленоград) при разработке системы управления роботом-переукладчиком для многокамерных технологических установок производства СБИС.

15. Результаты диссертации использованы при выполнении НИР, проводимых по заказу Секции прикладных проблем при Президиуме РАН в период 1993-1999 гг. - №К-139 "Поисковые исследования и разработка интеллектуальных систем управления сложными динамическими объектами, включая роботы и робототехнические системы произвольных кинематических структур в целях повышения степени их автономности, адаптивности и надежности" (Шифр "Клон-МН"), №К-161 "Разработка концепции роботизации ВВТ, базовых технологий и экспериментальных образцов многофункционального наземного робота в интересах видов ВС РФ" (Шифр "Клавир"), №К-177 "Комплексный прогноз развития военной робототехники до 2005 г." (Шифр "Клин-МИРЭА-П"), №К-179 "Поисковые исследования и разработка интеллектуальных самообучающихся систем для управления сложными динамическими объектами" (Шифр "Клон-2-МИРЭА"), №К-186 "Разработка интеллектуальной технологии управления оружием на основе распределенных экспертных и нейроподобных систем" (Шифр "Латилус"), №К-194 "Поисковые исследования и разработка интеллектуальных бортовых систем управления межвидового применения" (Шифр "Кпон-3"), №К-197 "Поисковые исследования новых принципов построения систем управления микролетательных аппаратов военного назначения на основе отечественных достижений в области мехатроники" (Шифр "Малышка-бФ"), а также при выполнении НИР по межвузовским научно-техническим программам "Робототехника для экстремальных условий" (1994-1996 гг.), "Конверсия и высокие технологии" (1997-2000 гг.), "Вычислительная техника, автоматизация и интеграция сетей" (19982000 гг.), "Робототехнические системы" (1998-2000 гг.), "Механика, машиноведение и процессы управления" (1998-2000 гг.), "Учебная техника" (1998-2000 гг.).

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ

1. Карев A.A., Манько C.B., Переслени С.А. Система автономного прямого обучения роботов для персональных ЭВМ на базе графического пакета АПРОГРАФ // Комплексный анализ и моделирование гибкого производства. Сборник статей. - М.: Наука, 1990

2. Карев A.A., Коржов Г.В., Манько C.B., Переслени С.А., Рахманкулов В.З Геометрическое моделирование и независимое программирование роботов // Программирование прикладных систем: Сборник статей. - М.: Наука, 1992

3. Богуславский А Б., Манько C.B., Переслени С.А. Планирование целенаправленных движений манипуляционных роботов // Вопросы управления в сложных технических системах: Межвузовский сборник научных трудов,- М., МИРЭА, 1992

4. Лохин В.М., Мадыгулов Р.У., Манько C.B. Проблемы и направления интеллектуализации систем управления роботами // Международный форум информатизации МФИ-93. Всемирный конгресс ITS-93 "Информационные коммуникации, сети, системы и технологии". Тезисы докладов. - М.: 1993

5. Богуславский А Б., Лохин В.М., Манько C.B. Планирование движений интеллектуальных роботов на основе технологии экспертных систем // Сборник трудов III научно-технического семинара "Теоретические и прикладные проблемы моделирования предметных областей в системах баз данных и знаний". Рыбачье, 1994. Киев: Consept Ltd, 1994

6. Лебедев Т.Н., Лохин В.М., Мадыгулов Р.У., Макаров И М., Манько С,В. Развитие технологии экспертных систем для управления интеллектуальными роботами // Известия РАН. Техническая кибернетика, 1994, N6

7. Богуславский А.Б., Лохин В.М., Манько C.B. Формирование знаний для планирования движений роботов в среде с препятствиями на основе технологии экспертных систем // Сборник трудов международного научно-технического семинара "Искусственный интеллект в системах автоматического управления". Рыбачье, 1995. Киев: Consept Ltd, 1995

8. Богуславский А.Б., Манько C.B. Использование технологии экспертных систем для планирования движений интеллектуальных роботов // Управление и моделирование в сложных технических системах: Межвузовский сборник научных трудов - М.: МИРЭА, 1995

9. Богуславский А.Б., Манько C.B. Обоснованный выбор ро-бототехнического оборудования на базе технологии экспертных систем // Управление и моделирование в сложных технических системах: Межвузовский сборник научных трудов,- М.: МИРЭА, 1995

10. Макаров И М., Лохин В.М., Мадыгулов Р.У., Манько C.B. Интеллектуальное управление роботами // Материалы VI научно-технической конференции " Робототехника для экстремальных условий. С.-Петербург, 1995г." - С.-Петербург: СПбГТУ, 1995

11. Lohin V.M., Ieremin D.M., Madygulov R.U., Man'ko S.V. Romanov M.P., Tiurin K..V. The new generation of intelligent controllers./ International Workshop on Advanced Electronics Technology '95. 27 Nov.-02 Dec. -M.:PRAS, 1995

12. Богуславский А.Б., Лохин В.M., Макаров И.М., Манько C.B. Использование технологии экспертных систем для планирования целесообразных перемещений и управления движением интеллектуальных роботов // Известия РАН. Теория и системы управления, 1996, N4

13. Макаров И.М., Лохин В.М., Мадыгулов Р.У., Манько C.B., Романов М.П. и др. Интеллектуальные системы управления электроприводами роботов для экстремальных условий // Материалы VII научно-технической конференции " Робототехника для экстремальных условий. С.Петербург, 1996г." - С.-Петербург: СПбГТУ, 1996

14. Макаров И М., Лохин В.М., Манько C.B. Система управления интеллектуального робота с элементами самообучения // Материалы VII научно-технической конференции " Робототехника для экстремальных условий. С.-Петербург, 1996г." - С.-Петербург: СПбГТУ, 1996

15. Манько C.B., Лысов Н.Ю. Анализ алгоритмов планирования перемещений для систем интеллектуального управления роботами // Сборник трудов международного научно-техни-ческого семинара "Современные технологии обработки информации и управления. Алушта, 1996." - М.: МАИ, 1996

16. Макаров ИМ., Лохин В.М., Манько C.B. Искусственный интеллект - состояние, проблемы, перспективы // Автоматическое управление и интеллектуальные системы: Межвузовский сборник научных трудов. - М., МИРЭА 1996

17. Манько C.B., Короленок С.А. Организация интеллектуального управления манипуляционным роботом с элементами самообучения // Автоматическое управление и интеллектуальные системы: Межвузовский сборник научных трудов. - М., МИРЭА 1996

18. Лохин В.М., Макаров И М, Манько C.B., Романов М П. Интеллектуальное управление роботами на базе нечетких вычислений И Труды международного научно-технического семинара "Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации. Алушта, 1997." - М.: МАИ, 1997

19. Короленок С.А., Манько C.B., Романов М.П. Использование ассоциативной памяти для решения задач управления манипуляционным роботом // Труды международного научно-технического семинара "Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации. Алушта, 1997." - М.: МАИ, 1997

20. Макаров И.М., Лохин В.М, Еремин Д.М., Манько C.B., Романов М П., Тюрин К.В. Новое поколение интеллектуальных регуляторов // Приборы и системы управления, 1997, №3

21. Макаров И.M., Лохин В.M., Манько C.B., Романов М.П. Интеллектуальные системы управления роботов промышленного и специального назначения. // Развитие производственных технологий в ВУЗах России. - Липецк: Липецкое издательство, 1997.

22. Макаров И.М., Лохин В.М., Манько C.B., Романов М.П. Развитие принципов построения систем интеллектуального управления сложными динамическими объектами // Материалы VIII научно-технической конференции "Экстремальная робототехника. С.-Петербург,

1997 г.". - С.-Петербург: Издательство СПбГТУ, 1997.

23. Манько C.B., Штыков А.В. Автоматизация программирования роботов. Учебное пособие. - М.:МИРЭА, 1998, 91 с.

24. Макаров И.М., Лохин В.М., Манько C.B., Романов М.П. Разработка интеллектуальных систем управления сложными динамическими объектами на основе современных технологий. // Труды научно-технического международного семинара "Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации. Алушта, 1998 г.". -М.: МАИ, 1998.

25. Лохин В.М., Манько C.B., Романов М.П. Сравнительный анализ систем управления с ГИД и нечетким регулятором. '// Труды научно-технического международного семинара "Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации. Алушта, 1998 г.". - М.: МАИ, 1998.

26. Лохин В.М., Манько C.B., Трипольский П.Э. Особенности применения методов нечеткой логики для решения задач интеллектуального управления. // Материалы IX научно-технической конференции "Экстремальная робототехника. С.-Петербург, 1999 г." - С.-Петербург: СПбГТУ, 1998.

27. Манько C.B., Трипольский П.Э. Разработка логико-лингвистических моделей для планирования перемещений и управления движением манипуляционных роботов. // Материалы IX научно-технической конференции "Экстремальная робототехника. С.-Петербург,

1998 г." - С.-Петербург: СПбГТУ, 1998.

28. Макаров И.М., Лохин В.М., Манько C.B., Романов М.П. Технологии интеллектуального управления для биомеханических и медицинских систем. // Труды международного научно- технического семинара "Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации. Алушта, 1999 г." - М.: МАИ, 1999.

29. Александрова Р.И., Манько C.B. Алгоритмическое и программное обеспечение системы автоматизированного программирования учебных мехатронно-модульных комплексов. // Труды международного на-

учно- технического семинара "Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации. Алушта, 1999 г." - М.: МАИ, 1999.

30. Макаров И.М., Лохин В.М., Манько C.B., Романов М.П. Организация интеллектуального управления сложными динамическими объектами. // Материалы X научно-технической конференции "Экстремальная робототехника. С.-Петербург, 1999 г." - С.-Петербург: СПбГТУ, 1999.

31. Лохин В.М., Манько C.B., Романов М.П. Система нечеткого управления транспортного робота с рекуперацией. // Материалы X научно-технической конференции "Экстремальная робототехника. С.-Петербург, 1999 г." - С.-Петербург: СПбГТУ, 1999.

32. Макаров И.М., Лохин В.М., Манько C.B., Романов М.П., Васильев A.A., Хромов A.A. Особенности нечетких преобразований в задачах обработки информации и управления. Ч. 1. // Информационные технологии, 1999, № 10

33. Макаров И.М., Лохин В.М., Манько C.B., Романов М.П. Васильев A.A., Хромов A.A. Особенности нечетких преобразований в задачах обработки информации и управления. Ч. 2. // Информационные технологии, 1999, № 11.

34. Makarov I., Lokhin V., Man'ko S., Romanov M.. Concept Organisation Principles of Intelligent Control by Complex Dynamic Objects. Proc. International V/orkshop on Micro Robots, Micro Machines and Systems. Moscow, 1999.

35. Макаров И.М., Лохин В.M., Манько C.B., Романов М.П. Концептуальные основы организации интеллектуального управления сложными динамическими объектами. И Управление и проектирование на базе интеллектуальных технологий. Межвузовский сборник научных трудов. -М.: МИРЭА, 1999 г.

36. Лохин В.М., Макаров И.М., Манько C.B., Романов М.П. Методические основы аналитического конструирования регуляторов нечеткого управления. // Известия РАН. Теория и системы управления, 2000, № 1.

37. Лохин В.М., Макаров И.М., Манько C.B., Романов М.П. Синтез нечетких регуляторов на основе вероятностных моделей. И Известия РАН. Теория и системы управления, 2000, № 2.

38. Lokhin V.M., Makarov I.M., Man'ko S.V., Romanov M.P. Methodological Backgrounds of Analytical Designing of Fuzzy Controllers. // Journal of Computer and Systems Sciences International. Vol. 39, No. 1,2000.

39. Lokhin V.M., Makarov I M., Man'ko S.V., Romanov MP. Synthesis of Fuzzy Controllers Based on Probabilistic Models. // Journal of Computer and Systems Sciences International. Vol. 39, No. 2, 2000.

40. Artificial Intelligence and Complex Objects Control. Ed. by I.M.Makarov and V.M.Lokhin // The Edwin Mellen Press. Lewiston, NY, 2000.

(jldu^

Концепция построения интеллектуальных систем управления роботами на основе комплексного применения современных технологий обработки знаний.1

Назначение, области применения и функциональные возможности роботов с интеллектуальной системой управления.1

Использование методов и технологий искусственного интеллекта для решения задач управления сложными динамическими объектами.2

Разработка концепции построения интеллектуальных систем управления роботами на основе комплексного применения современных методов и технологий обработки знаний.3

Выводы по 1-ой главе и конкретизация задач диссертационной работы.3

Использование технологии экспертных систем и нейросетевых структур для планирования целесообразных перемещений и управления движением манипуляционных роботов.4

Разработка принципов построения иерархии интеллектуального управления роботами на основе технологии экспертных систем.4

Обоснованный выбор алгоритмов планирования перемещений и управления движением манипуляционных роботов.4

Планирование перемещений и управление движением манипулятора в среде с бимодальными взвешенными целями.5

Разработка средств и методов управления движением манипуляционных роботов на базе нейросетевых структур.8

Разработка принципов формирования знаний для планирования целесообразных перемещений и управления движением манипуляционных роботов в среде с препятствиями.9

Выводы по 2-ой главе.10

Организация процессов самообучения в интеллектуальных системах управления роботами.

Анализ, классификация и обобщение знаний в задачах обучения интеллектуальных систем.

Представление и обработка знаний в интеллектуальных системах управления роботами с элементами самообучения.

Организация процессов пополнения и обобщения знаний в интеллектуальных системах управления роботами с элементами самообучения.

Выводы по 3-ей главе.

Модели и алгоритмы интеллектуальных систем управления роботами на основе методов нечеткой логики.

Организация нечеткого логического вывода в задачах интеллектуального управления.

Исследование особенностей нечеткого логического вывода в задачах интеллектуального управления сложными динамическими объектами.

Разработка и исследование моделей и алгоритмов нечеткого управления манипуляционными роботами.

Использование методов нечеткой логики для организации интеллектуального управления манипуляционными роботами в среде с подвижными препятствиями.

Выводы по 4-ой главе.

Автоматизация проектирования, моделирования и программирования многофункциональных роботов с интеллектуальной системой управления.

Принципы построения и функциональные возможности комплекса инструментальных средств автоматизации проектирования роботов с интеллектуальной системой управления.

Обоснованный выбор и комплектация оборудования робототехнических систем и комплексов на основе экспертных знаний. 4

5.3. Применение интеллектуальных технологий для синтеза и отладки программного обеспечения систем управления роботами.226

5.4. Разработка средств обучения и программирования интеллектуальных систем управления роботами.240

Выводы по 5-ой главе.254

Заключение.258

Список литературы.263

Приложения.282 5

Введение

Развитие современной робототехники, традиционно применяемой для автоматизации производственных процессов, стремительно охватывает совершенно новые прикладные сферы. Диапазон ее потенциальных применений, начиная от широкого использования в интересах Вооруженных сил, МЧС и подразделений по борьбе с терроризмом, до решения специальных задач освоения космоса и глубоководных исследований, в быту и коммунально-городском хозяйстве, главным образом связан с проведением работ в неопределенных или экстремальных условиях. Специфика этих работ обусловлена априорной неополнозаданностью обстановки, наличием случайных возмущений внешней среды, неполнотой или нечеткостью поступающей информации, возможным изменением целей функционирования. Ограниченная применимость средств дистанционного или полуавтоматического управления роботами такого прикладного назначения определяется неблагоприятным влиянием человеческого фактора на качество функционирования и уровень быстродействия, значительным риском для жизни и здоровья оператора, уязвимостью от поражающих воздействий и внешних возмущений, высокими финансовыми и иными затратами.

Таким образом, резкое усложнение и появление новых задач прикладного применения роботов требует существенного развития средств и методов управления, позволяющих обеспечить возможность автономного выполнения необходимых функций в условиях неопределенности на основе методов и технологий искусственного интеллекта.

Целью диссертации является разработка принципов построения интеллектуальных систем управления роботами, обладающими высокой степенью автономности, адаптивности, надежности и качества функционирования в условиях неопределенности.

Для достижения поставленной цели в диссертации решаются еле6 дующие основные задачи:

- сравнительный анализ особенностей и перспектив применения современных информационных технологий для обработки знаний при решении задач управления роботами, действующими в условиях неопределенности;

- разработка концепции построения, архитектуры и программного обеспечения интеллектуальных систем управления роботами на базе комплексного применения современных технологий обработки знаний;

- разработка и исследование средств и методов управления движением манипуляционных роботов на основе технологий экспертных систем, нейросетевых структур и нечеткой логики;

- разработка принципов построения, алгоритмического и программного обеспечения средств самообучения для пополнения знаний интеллектуальных систем управления роботами;

- разработка комплекса инструментальных средств автоматизации проектирования, моделирования и программирования роботов с интеллектуальной системой управления.

При решении этих задач в диссертации получены и выносятся на защиту следующие основные результаты:

- классификация современных технологий обработки знаний в приложении к задачам ситуационного управления роботами, как сложными динамическими объектами, действующими в условиях неопределенности;

- концепция иерархического построения интеллектуальных самообучающихся систем управления роботами на основе современных методов и технологий обработки знаний;

- принципы формирования знаний, алгоритмическое и программное обеспечение для управления движением манипуляционных роботов в среде с препятствиями на основе комплексного применения технологий экспертных систем и нейросетевых структур; 7

- архитектура, принципы функционирования, послойной организации и обучения нейросетевых структур для планирования перемещений и управления движением манипуляционных роботов в среде с препятствиями;

- теоретические основы и алгоритмы пополнения знаний для организации механизмов самообучения в составе интеллектуальных систем управления роботами, функционирующими в априорно неизвестных условиях;

- принципы построения, модели и методика настройки систем управления движением манипуляционных роботов в условиях динамически изменяемой сцены на основе технологии нечеткой логики;

- принципы построения высокоуровневого человеко-машинного интерфейса для задачно-ориентированного программирования интеллектуальных систем управления роботами промышленного и специального назначения на основе применения фреймообразных структур;

- принципы построения и программное обеспечение комплекса инструментальных средств автоматизации проектирования, моделирования и программирования роботов с интеллектуальной системой управления.

Научная новизна диссертации определяется комплексной разработкой концепции иерархического построения, принципов формирования знаний, алгоритмического и программного обеспечения интеллектуальных самообучающихся систем управления роботами.

Практическая ценность диссертации обусловлена созданием научно-методических основ и программно-инструментальных средств разработки интеллектуальных систем управления роботами различного назначения, ориентированных для автономного функционирования в неопределенных и экстремальных условиях. Самостоятельное значение имеют следующие полученные в диссертации практические результаты:

- экспертная система для обоснованного выбора необходимого робо8 тотехнического оборудования;

- комплекс программно-инструментальных средств автоматизации проектирования и моделирования интеллектуальных систем управления многофункциональными роботами специального и промышленного назначения;

- комплекс инструментальных средств задачно-ориентированного программирования роботов специального и промышленного назначения с интеллектуальной системой управления;

- методика синтеза и настройки интеллектуальных регуляторов, построенных на основе нечеткой логики;

- архитектура, принципы функционирования, послойной организации и обучения нейросетевых структур для планирования перемещений и управления движением манипуляционных роботов в среде с препятствиями;

- средства автономного программирования системы управления антропоморфным роботом для загрузки многокамерных технологических установок производства СБИС;

- средства автономного программирования системы управления роботизированным технологическим оборудованием для шнекования.

Результаты диссертации использовались при выполнении НИР, проводимых МИРЭА по заказу Секции прикладных проблем при Президиуме РАН в рамках Государственного оборонного заказа на 1993-1999 гг., утвержденного Постановлениями Правительства Российской федерации от 15.09.92 г. №716-54, от 21.12.93 г. № 1314-68, от 6.07.95 г. № 683-33, от 2.03.96 г. №227-15, от 5.05.97 г. №525-20, от 9.07.98 г. №726-25, от 17.04.99 г. №440-30, а именно - №К-139 "Поисковые исследования и разработка интеллектуальных систем управления сложными динамическими объектами, включая роботы и робототехнические системы произвольных кинематических структур в целях повышения степени их автономности, 9 адаптивности и надежности" (Шифр "Клон-МН"), №К-161 "Разработка концепции роботизации ВВТ, базовых технологий и экспериментальных образцов многофункционального наземного робота в интересах видов ВС РФ" (Шифр "Клавир"), №К-177 "Комплексный прогноз развития военной робототехники до 2005 г." (Шифр "Клин-МИРЭА-П"), №К-179 "Поисковые исследования и разработка интеллектуальных самообучающихся систем для управления сложными динамическими объектами" (Шифр "Клон-2-МИРЭА"), №К-186 "Разработка интеллектуальной технологии управления оружием на основе распределенных экспертных и нейроподобных систем" (Шифр "Латилус"), №К-194 "Поисковые исследования и разработка интеллектуальных бортовых систем управления межвидового применения" (Шифр "Клон-3"), №К-197 "Поисковые исследования новых принципов построения систем управления микролетательных аппаратов военного назначения на основе отечественных достижений в области мехатроники" (Шифр "Малышка-бФ"). В ходе данных исследований разработаны основные положения концепции развития боевой робототехники, предложены новые принципы построения систем управления образцами вооружений и военной техники, определены подходы к модернизации систем управления образцов вооружений и военной техники на основе использования современных интеллектуальных технологий.

Результаты диссертации использованы при выполнении НИР по межвузовским научно-техническим программам "Робототехника для экстремальных условий" (1994-1996 гг.), "Конверсия и высокие технологии" (1997-2000 гг.), "Вычислительная техника, автоматизация и интеграция сетей" (1998-2000 гг.), "Робототехнические системы" (1998-2000 гг.), "Механика, машиноведение и процессы управления" (1998-2000 гг.).

Результаты диссертации использованы и внедрены в НПО "Химсин-тез" (г. Красноармейск) при разработке системы управления роботизированного технологического оборудования для шнекования, а также в АООТ

10

НИИТМ" (г. Зеленоград) при разработке системы управления роботом для загрузки многокамерных технологических установок производства СБИС.

Результаты диссертации внедрены в учебный процесс кафедры "Проблемы управления" МИРЭА (ТУ) в виде конспектов лекций, программного и методического обеспечения для проведения лабораторных работ по курсам "Автоматизация программирования роботов", "Алгоритмическое и программное обеспечение интеллектуальных систем управления роботами", "Принципы технической имитации интеллекта" для студентов специальностей 210300 "Роботы и робототехнические системы" и 071800 "Мехатроника". Подготовленные по результатам диссертации конспекты лекций и программно-методическое обеспечение лабораторных работ по курсу "Алгоритмическое и программное обеспечение интеллектуальных систем управления роботами", послужило одним из оснований, позволивших на кафедре "Проблемы управления" МИРЭА (ТУ) открыть специализацию 210309 "Интеллектуальные робототехнические системы".

Основные положения и результаты диссертации докладывались и обсуждались на Всемирном конгрессе ITS-93 "Информационные коммуникации, сети, системы и технологии" (Москва, 1993 г.), III международном научно-техническом семинаре "Теоретические и прикладные проблемы моделирования предметных областей в системах баз данных и знаний" (Рыбачье, 1994 г.), Международном научно-техническом семинаре "Искусственный интеллект в системах автоматического управления" (Рыбачье, 1995 г.), Международном семинаре "International Workshop on Advanced Electronics Technology '95" (Москва, 1995 г.), Международных научно-технических семинарах "Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации" (Алушта, 1996, 1997, 1998, 1999 гг.), VI, VII, VIII, IX и X научно-технических конференциях "Экстремальная робототехника" (Санкт-Петербург, 1995 - 1999 гг.), Международном семи

11 наре "International Workshop on Micro Robots, Micro Machines and Systems" (Москва, 1999 г.).

Основные результаты диссертации опубликованы в 40 печатных работах, включая 1 монографию.

Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы, включающего 200 наименований, и приложения.

Основные результаты проведенных исследований обобщены в НИР №К-177 "Комплексный прогноз развития военной робототехники до 2005 г. по результатам компьютерного интеллектуального моделирования и экспертных оценок" (Шифр "Клин-МИРЭА-П").

263

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе решена актуальная научно-техническая проблема, связанная с разработкой принципов построения, методологии проектирования, настройки и обучения интеллектуальных систем управления для принципиально нового поколения многофункциональных роботов, предназначенных для автономного выполнения широкого круга прикладных задач в неопределенных и экстремальных условиях в интересах различных отраслей народного хозяйства страны. Полученные теоретические результаты являются шагом в развитии нового направления в проектировании и исследовании систем управления сложными динамическими объектами различного прикладного назначения на основе современных методов и технологий обработки знаний.

В диссертации получены следующие основные научные и практические результаты:

1. Проведена систематизация современных технологий обработки знаний в приложении к задачам ситуационного управления сложными динамическими объектами в условиях неопределенности на основе оперативной классификации текущих состояний.

2. Предложена и обоснована концепция иерархического построения интеллектуальных самообучающихся систем управления сложными динамическими объектами на основе современных методов и технологий обработки знаний.

3. Предложены принципы формирования знаний, алгоритмического и программного обеспечения для управления движением манипуляционных роботов в среде с препятствиями на основе комплексного применения технологий экспертных систем и нейросетевых структур.

259

4. Разработаны архитектура, принципы функционирования, послойной организации и обучения нейросетевых структур для планирования перемещений и управления движением манипуляционных роботов в среде с препятствиями.

5. Разработаны теоретические основы и алгоритмы пополнения знаний для организации механизмов самообучения в составе интеллектуальных систем управления роботами, функционирующими в априорно неизвестных условиях.

6. Впервые выявлены специфические особенности нелинейных преобразований в односвязных системах управления, построенных на основе технологии нечеткой логики; показано влияние числа и формы функций принадлежности на характер нечеткого логического вывода и качество процессов управления.

7. Разработаны принципы построения и методика настройки нечетких регуляторов для управления движением манипуляционных роботов.

8. Разработаны принципы построения и программное обеспечение специализированной экспертной системой с нечеткой базой знаний для управления движением манипуляционных роботов в условиях динамически изменяемой сцены.

9. Обоснована возможность и целесообразность применения фреймообразных структур для организации интеллектуального человеко-машинного интерфейса, разработаны принципы построения задачно-ориентированного интерфейса для интеллектуальных систем управления роботами промышленного и специального назначения.

10. Разработаны принципы построения и программное обеспечение комплекса инструментальных средств автоматизации проектирования, моделирования и программирования роботов с интеллектуальной системой управления.

260

11. Разработана экспертная система для обоснованного выбора необходимого робототехнического оборудования, его интсрументального и сенсорного оснащения.

12. Проведен полный комплекс экспериментальных исследований на компьютерных моделях, лабораторных стендах и промышленном оборудовании, который показал высокую эффективность интеллектуальных систем управления роботами, автономно функционирующими в условия неопределенности.

13. На основе результатов диссертации разработан комплекс инструментальных средств автоматизации проектирования, моделирования и программирования роботов, внедренный в учебный процесс кафедры "Проблемы управления" МИРЭА (ТУ) для проведения лабораторных работ по курсам "Автоматизация программирования роботов", "Алгоритмическое и программное обеспечение интеллектуальных систем управления роботами", "Принципы технической имитации интеллекта" для студентов специальностей 210300 "Роботы и робототехнические системы" и 071800 "Мехатроника".

14. Результаты диссертации использованы и внедрены в НПО "Химсинтез" (г.Красноармейск) при разработке системы управления роботизированного технологического оборудования для шнекования, а также в АООТ "НИИТМ" (г.Зеленоград) при разработке системы управления роботом-переукладчиком для многокамерных технологических установок производства СБИС.

15. Результаты диссертации использованы при выполнении НИР, проводимых по заказу Секции прикладных проблем при Президиуме РАН в рамках Государственного оборонного заказа на 1993-1999 гг. (утвержденного Постановлениями Правительства Российской федерации от 15.09.92 г. №716-54, от 21.12.93 г. № 1314-68, от 6.07.95 г. № 683-33, от 2.03.96 г. №227-15, от 5.05.97 г. №525-20, от 9.07.98 г. №726-25, от

261

17.04.99 г. №440-30) в целях создания новых и модернизации существующих образцов вооружений и военной техники в интересах различных видов и родов ВС РФ, а именно:

- в НИР №К-139 "Поисковые исследования и разработка интеллектуальных систем управления сложными динамическими объектами, включая роботы и робототехнические системы произвольных кинематических структур, в целях повышения степени их автономности, адаптивности и надежности" (Шифр "Клон-МН") предложена и обоснована концепция иерархического построения интеллектуальных систем управления сложными динамическими объектами ВВТ на основе современных методов и технологий обработки знаний; разработаны принципы формирования знаний, алгоритмического и программного обеспечения для управления движением манипуляционных роботов в среде с препятствиями на основе комплексного применения технологий экспертных систем и нейросетевых структур;

- в НИР №К-161 "Разработка концепции роботизации ВВТ, базовых технологий и экспериментальных образцов многофункционального наземного робота в интересах видов ВС РФ" (Шифр "Клавир") разработана экспертная система для обоснованного выбора робототехнического оборудования, его инструментального и сенсорного оснащения;

- в НИР №К-179 "Поисковые исследования и разработка интеллектуальных самообучающихся систем для управления сложными динамическими объектами" (Шифр "Клон-2-МИРЭА") разработаны теоретические основы и алгоритмы пополнения знаний для организации механизмов самообучения в составе интеллектуальных систем управления роботами специального назначения, функционирующими в априорно неизвестных условиях;

- в НИР №К-186 "Разработка интеллектуальной технологии управления оружием на основе распределенных экспертных и

262 нейроподобных систем" (Шифр "Латилус") проведена систематизация современных технологий обработки знаний в приложении к задачам ситуационного управления сложными динамическими объектами ВВТ; обоснованы области эффективного применения технологий экспертных систем, нейросетевых структур, нечеткой логики и ассоциативной памяти для разработки перспективных средств управления оружием;

- в НИР №К-194 "Поисковые исследования и разработка интеллектуальных бортовых систем управления межвидового применения" (Шифр "Клон-3") исследованы специфические особенности нелинейных преобразований в односвязных системах управления, построенных на основе технологии нечеткой логики; обоснована эффективность применения нечетких систем управления в интеллектуальных роботах специального назначения; разработаны принципы построения, методики настройки и программное обеспечение экспертной системы с нечеткой базой знаний для управления целесообразным поведением манипуляционных роботов специального назначения в условиях динамически изменяемой сцены.

1. Роботизированные производственные комплексы. / Под ред. Козырева Ю.Г., Кудинова A.A. М.: Машиностроение, 1987.

2. Справочник по промышленной робототехнике в 2 кн. Кн. 2. / Под ред. Нофа Ш. М.: Машиностроение, 1990.

3. Асаи К., Китами С., Кодзима Т и др. Промышленные роботы: внедрение и эффективность.

4. Юревич Е.И. Основы робототехники. Л.: Машиностроение, 1985.

5. Тимофеев A.B. Роботы и искусственный интеллект. М.: Наука, 1978.

6. Энциклопедия "Космонавтика". / Под ред. Глушко В.П. М.: Советская энциклопедия, 1985.

7. Ястребов B.C. Элементная база подводных роботов. // Научные проблемы робототехники. М.: Наука, 1980.

8. Мозговой Э.И. Основные направления и перспективы создания РТК для атомной энергетики. // Материалы IV конференции "Робототехника для экстремальных условий". С.-Петербург: МЦЭНТ, 1993.

9. Игнатьев М.Б. Комплексная робототехническая система для ликвидации последствий аварий типа Чернобыльской. // Материалы IV конференции "Робототехника для экстремальных условий". С.-Петербург: МЦЭНТ, 1993.

10. Войнов И.В. Транспортные и манипуляционные системы мобильных робототехнических комплексов для экстремальных условий. Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук. Челябинск: ЮУГУ, 1998.

11. П.Лакота H.A. Робототехника для экстремальных сред. В кн.: Робототехника: новый этап развития. М.: Наука, 1993.264

12. Пукияма Т. Текущее состояние исследований и разработок по японскому национальному проекту "Технология перспективных роботов". Перевод ВЦП Н-55010, 07.12.87, ICAR-87, Versailles, France.

13. Catalogue 9-th International Exibition of Police, Civil, Military and Companies Security Equipment "MILIPOL PARIS 1995".

14. Кочетков K.E., Кононыхин Б.Д. Кулешов В.И. Концептуальные вопросы становления инженерной робототехники робототехники инженерных войск. // Материалы VI конференции "Робототехника для экстремальных условий". - С.-Петербург: СПбГТУ, 1996.

15. Юревич Е.Ю. Анализ потребностей Вооруженных сил России в средствах робототехники. // Материалы VII конференции "Экстремальная робототехника". С.-Петербург: СПбГТУ, 1996.

16. Эйрис Р., Миллер С. Перспективы развития робототехники. М.: Мир, 1986.

17. Скотт П. Промышленные роботы переворот в производстве. - М.: Экономика, 1987.

18. Градецкий В.Г., Рачков М.Ю. Роботы вертикального перемещения. М.: Тип. Мин. Образования РФ, 1997.

19. Weisel W.K. Personal Robots, Returninq People to Work. Proc. of the 20-th Int. Symp. on Industrial Robots, Tokyo, Japan, 1989.

20. Hashino S., Iwaki Т., Wang C.T., Nakano E. Control of Patient Care Robot "Melkong". Proc. of the 20-th Int. Symp. on Industrial Robots, Tokyo, Japan, 1989.265

21. Nillson N.J. Mobil Automation: An Application of Artificial Intelligence Techniques. Proc. of the 1st Intern. Joint Conf. on Artificial Intelligence, Washington, 1969.

22. Feldman J.A., Feldman G.M., Falk G., Grape G., Pearlman J., Sobel I., Tenenbaum J.M. The Standford Hand-Eye Project. Proc. of the 1st Intern. Joi-nt Conf. on Artificial Intelligence, Washington, 1969.

23. Feldman J., Pingle K., Binford Т., Falk G., Kay A., Paul R., Sproull R., Tenenbaum J.M. The Use of Vision and Manipulation to Solve the "Instant Insanity" Puzzle. Proc. of the 2nd Intern. Joint Conf. on Artificial Intelligence, London, 1971.

24. Nasakazu Ejiri, Takeshi Uno, Haruo Yoda, Tatsuo Goto, Kiyoo Takeyasu. An Intelligent Robot with Cognition and Decision-Making Ability. Proc. of the 2nd Intern. Joint Conf. on Artificial Intelligence, London, 1971.

25. Охоцимский Д.Е., Зуева Е.Ю., Комаров M.M., Мирер С.А., Садов Ю.А., Сарычев В. А. Моделирование на ЭВМ интегрального робота, производящего укладку по чертежу. Известия АН СССР. Техническая кибернетика, 1980, N 4.

26. Рыбак В.И., Болдырев А.И. и др. Разработка модели автономного робота типа "глаз-рука". Всесоюзное совещание по робототехническим системам. Тез. докл. М.: Наука, 1978.

27. Lozano-Perez Т. Robot programming. Proc. of IEEE, vol. 71 (no. 7), 1983.

28. Wu Chuansong, Xu Jian, Wu Li. An Expert System for Robotic Arc Welding Aluminium Alloys. Proc. of the Symp. on Robot Control "Syroco'91", Vienna, Austria, 1991.

29. Berhard R., Landvogt W., Schreck G. ADP an Arc Welding Diagnosis and Planning Aid. Proc. of the Symp. on Robot Control "Syroco'91", Vienna, Austria, 1991.266

30. Toshio Fukuda, Hidemi Hosakai, Masashi Otsuka. Planning Control of Pipeline Inspection Robot Based on Plant Knoledge. Proc. of the 20-th Int. Symp. on Industrial Robots, Tokyo, Japan, 1989.

31. Zixing Cai, Zhiming Jiang. A Multirobotic Pathfmding Based on Expert System. Proc. of the Symp. on Robot Control "Syroco'91", Vienna, Austria, 1991.

32. Rennell I.J., Kodabandehloo K. Development of Skilled Robots: a New Approach in Robotics. Proc. of the 20-th Int. Symp. on Industrial Robots, Tokyo, Japan, 1989.

33. X.G.Yan. Using Expert Control in Robot Compliance. Proc. of the Symp. on Robot Control "Syroco'91", Vienna, Austria, 1991.

34. Искусственный интеллект. В 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы: Справочник / Под ред. Поспелова Д.А. - М.: Радио и связь, 1990.

35. Кандрашина Е.Ю., Литвинцева JI.B., Поспелов Д.А. Представление знаний о времени и пространстве в интеллектуальных системах / Под ред. Поспелова Д.А. М.: Наука, 1989.

36. Осуга С. Обработка знаний. М.: Мир, 1989.

37. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта. М.: Мир, 1991.

38. Советский энциклопедический словарь / Гл. ред. A.M. Прохоров. 3-е изд. -М.: Сов.энциклопедия, 1984.

39. Ожегов С.И., Шведова Н.Ю. Толковый словарь русского языка: 80000 слов и фразеологических выражений /Российская академия наук. Институт русского языка им. В.В.Виноградова. 4-е изд.,дополненное. - М.: Азбуковник, 1997.

40. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. М.: Наука, 1986.267

41. Юсупова Н.И. Основы ситуационного подхода к управлению техническими объектами в условиях помех и критических ситуаций. / Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук. Уфа: УГАТУ, 1998.

42. Медведев B.C., Лесков А.Г., Ющенко А.С. Системы управления манипуляционных роботов. М.: Наука, 1978.

43. Козлов В.В., Макарычев В.П., Тимофеев А.В., Юревич Е.И. Динамика управления роботами. М.: Наука, 1984.

44. Вукобратович М., Стокич Д. Управление манипуляционными роботами. М.: Наука, 1985.

45. Голицин Г.А., Фоминых И.Б. Интеграция нейросетевой технологии с экспертными системами. // Труды 5-ой национальной конференции по искусственному интеллекту (КИИ-96). Казань, 1996.

46. Hassoun М. Н., ed. Associative Neural Memories: Theory and Implementation. Oxford University Press, New York, 1993.

47. Watta P., Wang C. and Hassoun M. Recurrent Neural Nets as Dynamical Boolean Systems with Application to Associative Memory. IEEE Transactions on Neural Networks, 8(6), 1997.

48. Прикладные нечеткие системы. / Под ред. Тэрано Т., Асаи К., Сугэно М.-М.:Мир, 1993.

49. Zhang L., Wang L., Zang Y., Seki H. and Itoh H. () On rule checking and learning in an acupuncture diagnosis fuzzy expert system by genetic algorithm. In Proc. Fourth IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE'95). Yokohama, 1995.

50. Perneel C., Themlin J. M., Renders J. M., and Acheroy M. Optimization of fuzzy expert systems using genetic algorithms and neural networks. IEEE Transactions on Fuzzy Systems 3(3), 1995.268

51. Buckley J. J., Reilly K. D., and Penmetcha К. V. Backpropagation and genetic algorithms for training fuzzy neural nets. In Herrera F. and Verdegay J. (eds) Genetic Algorithms and Soft Computing. Physica Verlag, 1996.

52. Caponetto R., Lavorgna M., and Presti M. L. Genetic algorithm and neuro-fuzzy systems for automatic controller design. In Proc. Fifth International Workshop on Current Issues in Fuzzy Technologies (CIFT'95). Trento, 1995.

53. Krishnakumar K., Goldberg D.E. Control System Optimisation using Genetic Algorithms. Journal of Guidance, Control and Dynamics, vol. 15, №3, 1992.

54. Kahlert J. Programmsystem WinFACT. VDE-Workshop "Regelungstechnische Programmpakete fur IBM PC", Dusseldorf, 1993.

55. Макаров И.М., Лохин B.M., Мадыгулов P.У., Тюрин К.В. Применение экспертного регулятора для систем управления динамическими объектами. Известия РАН. Теория и системы управления, 1995, № 1.

56. Арбузов А.В. Исследование динамики адаптивного электропривода. Известия РАН. Проблемы машиностроения и надежности машин, 1998, №3.

57. Арбузов А.В. Разработка и исследование адаптивных регуляторов, построенных на базе технологий экспертных систем и нейросетевых структур. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. М.: МИРЭА, 1988.

58. Робототехника и гибкие автоматизированные производства. Серия учебных пособий в 9-ти книгах под ред. Макарова И.М. Кн.5. Моделирование робототехнических систем и гибких автоматизированных производств. М.: Высшая школа, 1986.

59. Кобринский А.А., Кобринский А.Е. Манипуляционные системы роботов: основы устройства, элементы теории. М.: Наука, 1985.

60. Фу К., Гонсалес Р., Ли К. Робототехника. М.: Мир, 1989.269

61. Кулаков Ф.М. Супервизорное управление манипуляционными роботами. М.: Наука, 1980.

62. Тимофеев A.B., Экало Ю.В. Системы цифрового и адаптивного управления роботов. С.-Петербург: Изд-во СПбГУ, 1999.

63. Манько C.B. Модели, алгоритмы и программное обеспечение систем управления роботизированными сборочными комплексами. / Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. М.: МИРЭА, 1990.

64. Величенко В.В. Матрично-геометрические методы в механике с приложениями к задачам робототехники. М.: Наука, 1988.

65. Narenda К., ParthasathyK. Idtntification and control of dynamical systems using neural networks, IEEE Trans.on Neural Networks, vol. 1, No. 1, March 1990.

66. Psaltis D., Sideris A., Yamamura A. A multilaered neural networks controller, IEEE Control System magazine, April 1987.

67. Johnson M.A., Leahy M.B. Adaptive model-based neural network control. IEEE Int. Conf. on Automation and Robotic. 1990.

68. Макаров И.М. Искусственный интеллект близкая реальность. Вестник РАН, т. 66, N 2, 1996.

69. Кибиткин В.А. Управление роботом в среде с препятствиями на базе нейронной сети. / Автоматическое управление и интеллектуальные системы: Межвузовский сборник научных трудов. М.: МИРЭА 1996.

70. Еремин Д.М., Мадыгулов Р.У. Нейросетевые алгоритмы управления движением манипуляционного робота. / Управление и моделирование в сложных технических системах: Межвузовский сборник научных трудов. М.: МИРЭА 1995.270

71. Еремин Д.М., Кибиткин В.А. Управление движением манипуляционного робота на основе нейронных сетей. / Управление и моделирование в сложных технических системах: Межвузовский сборник научных трудов. М.: МИРЭА 1995.

72. Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей. М.: СП Параграф, 1990.

73. Уссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника. М.: Мир, 1992.

74. Терехов В.А., Ефимов Д.В., Тюкин И.Ю., Антонов В.Н. Нейросетевые системы управления. С.-Петербург: Издательство СПбГТУ, 1999.

75. Еремин Д.М., Лохин В.М. Многослойная нейронная сеть прямого распространения в системах управления. // Научная сессия МИФИ-2000. 2-ая всероссийской научно-технической конференции "Нейроинформатика-2000". Сборник трудов в 2-х частях. 4.1. М.: МИФИ, 2000.

76. Арбузов A.B., Лохин В.М. Экспертно-нейросетевая система автоматического управления. // Научная сессия МИФИ-2000. 2-ая всероссийской научно-технической конференции "Нейро-информатика-2000". Сборник трудов в 2-х частях. 4.1. М.: МИФИ, 2000.

77. Еремин Д.М. Идентификация динамических объектов управления с применением нейронных сетей. / Автоматическое управление и интеллектуальные системы: Межвузовский сборник научных трудов. -М.: МИРЭА 1996.

78. Lozano-Perez Т. Automatic Planning of Manipulator Transfer Movements. IEEE Trans, on Systems, Man and Cybernetics, Vol. SMC-II, Oct. 1981.

79. Логинов А.И. Система автоматизации программирования промышленных роботов. — В сб.: Методы расчета гибких автоматизированных производств. М.: МИФИ, 1984.

80. Орел E.H. Основы теории интеллектуальных систем. Поиск пути на графе (классические алгоритмы). М.: МИРЭА 1998.271

81. Орел Е.Н. Основы теории интеллектуальных систем. Поиск пути на графе (эвристические методы). М.: МИРЭА 1998.

82. Козлов Ю.М. Адаптация и обучение в робототехнике. М.: Наука, 1990.

83. Берштейн JI.C. Мелехин В.Б. Планирование поведения интеллектуального робота. М.: Наука, 1994.

84. Алиев Р.А. Интеллектуальные роботы с нечеткими базами знаний. М.: Радио и связь, 1994.

85. Мелехин В.Б. Об алгоритме самообучения интеллектуального робота с активной логикой поведения. // Известия Северо-Кавказского научного центра высшей школы, N1, 1983.

86. Мелехин В.Б. Об алгоритме самообучения интегрального робота с активно-пассивной логикой поведения. // Кибернетика, N4, 1984.

87. Мелехин В.Б. Алгоритмы самообучения интегрального робота в сложных средах. // Кибернетика, N1, 1986.

88. Tecuci G. Learning Hierarchical Descriptions from Examples. // Computers and Artif. Intell. 1984, v. 3, No. 3.

89. Горелик A.Jl., Гуревич И.Б., Скрипкин B.A. Современное состояние проблемы распознавания: некоторые аспекты. М.: Радио и связь, 1985.

90. Фор А. Восприятие и распознавание образов. М.: Машиностроение, 1989.

91. Арлазаров В.Л., Журавлев Ю.И., Ларичев О.И., Лохин В.М., Макаров И.М., Рахманкулов В.З., Финн В.К. Теория и методы создания интеллектуальных систем. Информационные технологии и вычислительные системы, N1, 1998.

92. Ефимов Е.И. Решатели интеллектуальных задач. М.: Наука, 1982.

93. Хант Э. Искусственный интеллект. М.: Мир, 1978.

94. Невзорова О.А. Машинное обучение и задачи обработки естественного языка. // Новости искусственного интеллекта, N1, 1998.272

95. Rumelhart D.E., Hinton G.E., Williams R.J. Learning internal representations by error propagation. // Parallel Distributed Processing, 1986, Vol. 1, № 8.

96. Аведьян Э.Д. Алгоритмы настройки многослойных нейронных сетей. // Автоматика и телемеханика, № 4, 1995.

97. Терехов В.А. Динамические алгоритмы обучения многослойных нейронных сетей в системах управления. // Изв. РАН. Теория и системы управления, № 3, 1996.

98. Fang Y.,Sejnowski T.J. Faster learning for dynamic recurrent back propagation. // Neural Computation, № 2, 1990.

99. Sato M. Real time learning algorithm for recurrent analog neural networks. // Biological Cybernetics, № 62, 1990.

100. Williams R.J., Zipser D. A learning algorithm for continually running fully recurrent neural networks. // Neural Computation, № 1, 1989.

101. Скурихин A.H. Генетические алгоритмы. // Новости искусственного интеллекта, N4, 1995.

102. Обухов Л.И. Эволюционирующие алгоритмы. // Компьютеры + программы, N5(13), 1994.

103. Xue Н. Applications of Genetic Algorithms in Optimization of Fuzzy-Associative Memory Based Controllers. Ph. D. thesis, University of New Mexico, CAD Laboratory for Intelligent and Robotic Systems, Department of EECEy, 1994.

104. Perneel C., Themlin J. M., Renders J. M., Acheroy M. Optimization of fuzzy expert systems using genetic algorithms and neural networks. IEEE Transactions on Fuzzy Systems 3(3), 1995.

105. Айзерман M.A., Браверман Э.М., Розоноэр Л.И. Метод потенциальных функций в теории обучения машин. М.: Наука, 1970.

106. Айвавзян С.А., Бежаева З.И., Староверов О.В. Классификация многомерных наблюдений. М.: Статистика, 1974.273

107. Журавлев Ю.И., Никифоров В.В. Алгоритмы распознавания, основанные на вычислении оценок. // Кибернетика, N3, 1971.

108. Журавлев Ю.И. Об алгебраическом подходе к решению задач расползнавания и классификации. // Проблемы кибернетики. Вып. 33. -М.: Наука, 1978.

109. Цыпкин Я.З. Адаптация и обучение в автоматических системах. М.: Наука, 1968.

110. Цыпкин Я.З. Основы теории обучающихся систем. М.: Наука, 1970.

111. Браверман Э.М., Мучник И.Б. Структурные методы обработки эмпирических данных. М.: Наука, 1983.

112. Заде JI.А. Основа нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений. // Математика сегодня. Под ред. Моисеева Н.Н. М.: Знание, 1974.

113. Беллман Р., Заде JI. Принятие решений в расплывчатых условиях. // Вопросы анализа и процедуры принятия решений. М.: Мир, 1976.

114. Заде JI. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976.

115. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь, 1982.

116. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. М.: Наука, 1981.

117. Рыжов А.П. Элементы теории нечетких множеств и измерения нечеткости. М.: Диалог - МГУ, 1998.

118. Прикладные нечеткие системы. / Под ред. Тэрано Т., Асаи К., Сугэно М.-М.:Мир, 1993.

119. Tong R.M. The Construction and Evaluation of Fuzzy Models // Advances in Fuzzy Set Theory and Applications. / Ed. by Gupta M.M., Ragade R.K., Yager R.R. Amsterdam: North-Holland, 1979.

120. Mamdani E. H. Applications of Fuzzy Algorithms for Control of Simple Dynamic Plant. // Proc. IEEE, 1974, v. 121, N 12.

121. Kickert W. J. M., Van Nauta Lemke H. R. Application of a Fuzzy Controller in a Warm Water Plant. // Automatica, v. 12, 1976.

122. Заде JI.А. Размытые множества и их применение в распознавании образов и кластер-анализе. // Классификация и кластер. Под ред. Райзина Дж. В. М.: Мир, 1980.

123. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения. / Под ред. Ягера P.P. М.: Радио и связь, 1986.

124. Романов М.П. Нечеткое управление приводом постоянного тока. // Материалы IX конференции "Экстремальная робототехника". С.-Петербург: СПбГТУ, 1998.

125. Макаров И.М., Лохин В.М., Романов М.П. Аналитическое конструирование нечетких регуляторов сложных динамических объектов. // Материалы IX конференции "Экстремальная робототехника". С.-Петербург: СПбГТУ, 1998.

126. Бурдаков С.Ф., Первозванский А.А., Смольников Б.А., Стельмаков Р.Э. и др. Проблемы создания мобильных роботов с элементами искусственного интеллекта. // Материалы VIII конференции "Экстремальная робототехника". С.-Петербург: СПбГТУ, 1997.

127. Бурдаков С.Ф., Стельмаков Р.Э. Логико-лингвистическое управление движением автономного мобильного робота в условиях проскальзывания. // Материалы IX конференции "Экстремальная робототехника". С.-Петербург: СПбГТУ, 1998.

128. Hoffman F., Pfister G. Automatic Design of Hierarchical Fuzzy Controllers Using Genetic Algorithms. // Proc. Europian Congress on Fuzzy and Intelligent Technologies (EUFIT'94), Aachen, Germany, 20 23.09.1994.275

129. Huser J, Surmann H., Peters L. A Fuzzy System for Realtime Navigation of Mobile Robots. // Proc. 19-th Annual German Conf. on AI, KI 95, Bielefeld, 11 - 13.09.1995.

130. Surmann H., Huser J, Peters L. A Fuzzy System for Indoor Mobile Robot Navigation // Proc. 4-th IEEE Int. Conf. on Fuzzy Systems, 20 -24.03.1995, Yokohama, Japan.

131. Surmann H., Huser J, Wehking J. Path Planning for a Fuzzy Controlled Autonomous Mobile Robot. // Proc. 5-th IEEE Int. Conf. on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE'96), New Orleans, 8 11.09.1996.

132. Ющенко A.C., Сакарян Г.Н. Система поддержки принятия решений оператора интеллектуального робота. // Материалы VIII конференции "Экстремальная робототехника". С.-Петербург: СПбГТУ, 1997.

133. Ющенко А.С., Турзин П.С. Эргономические принципы организации интеллектуальных систем. // Материалы VIII конференции "Экстремальная робототехника". С.-Петербург: СПбГТУ, 1997.

134. Петров Б.Н., Крутько П.Д. Обратные задачи динамики управляемых систем. Линейные модели. Известия АН СССР. Техническая кибернетика, N4, 1980.

135. Zadeh L.A. Fuzzy sets. // Information and Control, 1965, v. 8.

136. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта. / Под ред. Поспелова Д.А. М.: Наука, 1986.

137. Мелихов А.Н., Берштейн JI.C., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука, 1990.

138. Fuzzystudio. WARP-SDT. Software Development Tool. User Manual. / SGS-THOMSON Microelectronics, Italy, 1994.

139. Аверкин A.H. Фирма SGS-THOMSON Microelectronics партнер Ассоциации нечетких систем. // Новости искусственного интеллекта, №3, 1993.276

140. Рыбкин A.A., Рыбкин А.З., Хренов A.C. Справочник по математике.- М.: Высшая школа, 1975.

141. Попов Е.П., Верещагин А.Ф., Зенкевич C.J1. Манипуляционные роботы. Динамика и алгоритмы. М.: Наука, 1978.

142. Шахинпур М. Курс робототехники. М.: Мир, 1990.

143. Манипуляционные системы роботов. / Под ред. Корендясева А.И.- М.: Машиностроение, 1989.

144. Черноусько Ф.Л., Болотник H.H., Градецкий В.Г. Манипуляционные роботы: динамика, управление, оптимизация. М.: Наука, 1989.

145. Проектирование манипуляторов промышленных роботов и роботизированных комплексов / Бурдаков С.Ф., Дьяченко В.А., Тимофеев А.Н. М.: Высшая школа, 1986.

146. Сиаки М. Использование модульных роботов. // Справочник по промышленной робототехнике: в 2-х кн. Кн.1. / Под ред. Нофа Ш.; Пер. с англ. -М.: Машиностроение, 1989.

147. Промышленные роботы агрегатно-модульного типа / Воробьев Е.И., Козырев Ю.Г., Царенко В.И. М.: Машиностроение, 1988.

148. Левин Р., Дранг Д., Эделсон Б. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрациями на Бейсике. М.: Финансы и статистика, 1990.

149. Евгенев Г.Б. Модели вместо алгоритмов. Смена парадигмы разработки прикладных систем. // Информационные технологии, № 3, 1999.

150. Искусственный интеллект: Применение в интегрированных производственных системах. / Под ред. Кьюсиака Э. М.: Машиностроение, 1991.

151. Таунсенд К., Фохт Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ. М.: Финансы и статистика, 1990.277

152. Гаврилова Т.А. Состояние и перспективы разработки баз знаний интеллектуальных систем. // Новости искусственного интеллекта, №1, 1996.

153. Петрина A.M. Экспертные системы в робототехнике. // Итоги науки и техники. Сер. Промышленные роботы и манипуляторы. М.: ВИНИТИ, 1991.

154. Хорошевский В.Ф. PIES-технология и инструментарий PIES Workbench для разработки систем, основанных на знаниях. // Новости искусственного интеллекта, №2, 1995.

155. Exsys User Manual / EXSYS Inc., 1985.

156. Guru User Manual / MDBS Inc., 1986.

157. Harmon P. Review in Expert Systems. // Expert Systems Strategies, 1987, Vol. 3, N6.

158. ART User's Manual / Inference Systems Inc., Ca., 1984.

159. Gillmore J.F., Pulaski K. A survey of expert system tools. // Proc. Second IEEE Conf. on AI Applications, 1985.

160. Florentin J.J. Software Review: KEE. // Expert Systems, 1987, Vol. 4, N2.

161. Лоцано-Перес Т., Брукс P.А. Программирование робота на уровне задания // Справочник по промышленной робототехнике: В 2-х кн. Кн.1 / Под ред. Ш.Нофа. М.: Машиностроение, 1989.

162. Lozano-Perez Т., Wesley М.А. An algorithm for planning collision-free path among polyhedral obstacles. Communications of the ACM, Vol. 22, N 10, October 1979.

163. Тимофеев A.B. Управление роботами. Л.: Изд-во Ленингр. ун-та, 1986.

164. Пол Р. Моделирование, планирование траекторий и управление движением робота-манипулятора. -М.: Наука, 1976.278

165. Каляев А.В., Чернухин Ю.В., Носков В.Н., Каляев И.А. Однородные управляющие структуры. / Под ред. Каляева А.В., Чернухина Ю.В. -М.: Наука, 1990.167. 3D Studio для начинающих: Пер. с англ. / Ламмерс Дж., Петерсон М.Т. Киев: НИПФ "ДиаСофт Лтд.", 1996.

166. Литвинцева Л.В., Налитов С.Д. Виртуальная реальность: анализ состояния и подходы к решению // Новости искусственного интеллекта, №3, 1995.

167. Комплекс технических средств для построения перепрограммируемых манипуляционных систем с пневмоприводом: Каталог // НПО "Техноприбор", Смоленск, 1989.

168. Мысловский Э.В. Промышленные роботы в производстве радиоэлектронной аппаратуры. М.: Радио и связь, 1988

169. Козырев Ю.Г. Промышленные роботы: Справочник. -М.: Машиностроение, 1983.

170. Sjolund P., Donath М. Robot Task Planning: Programming Using Interactive Computer Graphics. Proceedings of the 13th International Symposium on Industrial Robots. Chicago, April, 1983.

171. Dillman R., Hornung В., Huck M. Interactive Programming of Robots Using Textual Programming and Simulation Tecnique. Proceedings of the 16th International Symposium on Industrial Robots. Brussel, September 30 -October 2, 1986.

172. Hoofman R.M. Application of High-Performance Graphics Worcstation in Robotic Simulation. Proceedings of the 16th International Symposium on Industrial Robots. Brussel, September 30 October 2, 1986.

173. Hornick L., Ravani B. Computer-Aided Off-line Programming of Robot Motion. The Inernational Journal of Robotics Research. Vol. 4, N 4, Winter 1986.279

174. Liegeois A., Borrel P., Dombre E. Programming, Simulating and Evaluating Robot Action. Proceedings of the 2nd International Symposium of Robotics Research. Kyoto, Japan, August, 1986.

175. Fukuda H., Kojima Т., Murakami T. Off-line Programming System for Industrial Robots. Proceedings of the 20th International Symposium on Industrial Robots. Tokyo, Japan, October 4-6, 1989.

176. Matsumoto A. Activities for the Standartization of Robot Languages in Japan. Proceedings of the 20th International Symposium on Industrial Robots. Tokyo, Japan, October 4- 6, 1989.

177. Dinsmoor C.A., Yanagita A. KAREL: Evoluation of a Programming Language for the Factory Floor. Proceedings of the 20th International Symposium on Industrial Robots. Tokyo, Japan, October 4-6, 1989.

178. Camarinhe-Matos L.M., Steiger-Garcao A. Knowledge Architecture for Flexible Programming of Robotic Cells. Proceedings of the 20th International Symposium on Industrial Robots. Tokyo, Japan, October 4 -6, 1989.

179. Stahre J., Martensson N., Alngren R. Robot Task Planning Using Autocad. Proceedings of the 20th International Symposium on Industrial Robots. Tokyo, Japan, October 4 6, 1989.

180. Горбачев B.C. Общие принципы построения автономных средств программирования робототехнических систем. // Программирование прикладных систем. -М.: Наука, 1992.

181. Липпинг В.Э., Попов В.Л. Графическая интерактивная система автономного программирования роботов. // Программирование прикладных систем. М.: Наука, 1992.280

182. Тертышный В.Т. Средства аналитического программирования робототехнических комплексов дуговой сварки. // Программирование прикладных систем. М.: Наука, 1992.

183. Зенкевич C.JL, Клевалин A.B. Система программирования адаптивных промышленных роботов САПФИР. // Автоматизация проектирования и программирования роботов и ГПС. - М.: Наука, 1988.

184. Зенкевич C.JL, Клевалин A.B. Программирование сборочных адаптивных. // Управление в гибких производственных системах и робототехнических комплесах: Межвуз. сб. научн. трудов М.: МИРЭА, 1988.

185. Логинов А.И. Построение модели проблемной области в задачноориентированной системе автоматического синтеза программ для роботов. // Управление в гибких производственных системах и робототехнических комплесах: Межвуз. сб. научн. трудов М.: МИРЭА, 1988.

186. Системы очувствления и адаптивные промышленные роботы. / Под общ. ред. Попова Е.П., Клюева В.П. М.: Машиностроение, 1985.

187. Рахманкулов В.З., Переслени С.А. Система графического программирования роботов АПРОГРАФ. // Робот. Компьютер. Гибкое производство. -М.: Наука, 1990.

188. Назарова A.B. Языки программирования роботов: Обзор. М.: МЦНТИ, 1988.

189. Исии Т., Симояма И., Иноуэ X., Хиросэ М., Накодзима Н. Мехатроника. -М.: Мир, 1988.

190. Йонг Й.Ф., Глив Дж.А., Грин Дж.Л. Аналитическое программирование роботов. // Справочник по промышленной робототехнике: в 2-х кн. Кн.1. / Под ред. Ш. Нофа; Пер. с англ. М.: Машиностроение, 1989.

191. Yamada К., Suzuki Т., Okuma S., Uchikawa Y. New Method of High Speed Straight Line Trajectory Planning for Robot Arms. Proceedings of the 20th International Symposium on Industrial Robots. Tokyo, Japan, October 4-6, 1989.

192. Эдзири M., Уно Т., Иода X., Гото Т., Такеясу К. Интеллектуальный робот, способный "понимать" окружающую обстановку и принимать решения. // Интегральные роботы. М.: Мир, 1973.

193. Костюк В.И., Ямпольский J1.C., Иваненко И.Б. Промышленные роботы в сборочном производстве. К.: Техшка, 1983.

194. Охоцимский Д.Е., Платонов А.К., Смольянов Ю.П., Гримайло С.И., Камынин С.С., Кугушев Е.И. Исследование многооперационной сборки с помощью экспериментальной робототехнической системы. // Роботизация сборочных процессов. М.: Наука, 1985.

195. Гримайло С.И. Программное обеспечение сборочного робота. // Роботизация сборочных процессов. М.: Наука, 1985.

196. Охоцимский Д.Е., Камынин С.С., Карташев В.А., Кугушев Е.И. Автоматическая многооперационная сборка с помощью промышленных роботов. // Роботизация сборочных процессов. М.: Наука, 1985.

197. Гибкие сборочные системы. / Под ред. Хегинботама У.Б. Пер. с англ. М.: Машиностроение, 1988.

198. ПРЕЗИДИУМ РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК1. СЕКЦИЯ ПРИКЛАДНЫХ ПРОБЛЕМ117333, Москва, В-333, ул.Дм.Ульянова, 5 Тел.: 135-22-51, 132-02-442000 г.10216/1. АКТоб использовании результатов докторской диссертационной работы Манько Сергея Викторовича

199. Председатель комиссии, начальник сектора, д.т.н., проф.1. Мальцев П.П.1. Члены комиссии:

200. Начальник направления, к.т.н., с.н.с.1. Чистяков В.М.1. Начальник группы1. Хромов А.А.1Г; ИОГР АДСКИЙ^н1. УТВЕРЖДАЮитого типаг. МОСКВА1. Щагин А.В.1. АКТо внедрении результатов докторской диссертационной работы Манько Сергея Викторовича

201. Алгоритмическое и программное обеспечение для управления антропоморфным роботом-переукладчиком в составе транспортно-загрузочной системы многокамерной технологической установки.

202. Комплекс инструментальных средств для моделирования и автоматизации программирования антропоморфного робота-переукладчика в составе транспортно-загрузочной системы многокамерной технологической установки.

203. Scientific-Industrial Corp. pr. Ispyitateley 25/2 Krasnoarmeisk, Moscow region, 141260, Russia Phone: 584-16-15

204. УТВЕРЖДАЮ» Президент ЗАО НПО "ХИМСИНТЕЗ" д.т.н., профессор, академик РАЕН1. В.В.Мака1. Л* "1. АКТо внедрении результатов докторской диссертации Манько Сергея Викторовича

205. Принципы построения, алгоритмическое и программное Зеспечение интеллектуальной системы управления роботизированного 5хнологического оборудования для шнекования.

206. Методы и средства автономного программирования тгеллектуальной системы управления роботизированного ;хнологического оборудования для шнекования.

207. Использование указанных результатов позволило обеспечить автоматизацию процессов программирования роботизированного оборудования, повысить эффективность этапов технологической подготовки процессов шнекования при снижении затрат на их проведение

208. Результаты внедрялись в 1998 году при выполнении НИР К-190 "Разработка интеллектуальной системы управления роботизированного технологического оборудования для шнекования".1. Председатель комиссии

209. Зам. директора по научной работе, к.т.н.1. Члены комиссии1. Начальник отдела, к.т.н.1. Шамонина А.В.

210. Начальник лаборатории, к.т.н.1. Исаева Л.А.о внедрении результатов докторской диссертационной работы Манько C.B. в учебный процесс Московского государственного института радиотехники, электроники и автоматики (технического университета)