В настоящее время в области искусственного интеллекта (ИИ) происходят заметные преобразования. Источниками этих преобразований служат распределенный искусственный интеллект (РИИ), центральной идеей которого является кооперативное взаимодействие распределенных интеллектуальных систем, и активный объектно-ориентированный подход (АООП).
Причиной возникновения новых подходов являются большие трудности, с которыми связано создание сложных проблемно-ориентированных систем. Эти подходы основаны на рассмотрении таких систем, как совокупности автономных модулей, более или менее свободно взаимодействующих друг с другом в процессе решения проблемы, направляемого системными ограничениями. Эти системные ограничения определяют поведение автономных модулей, которое может быть охарактеризовано как кооперативное, направленное на решение поставленной задачи. Подобластью РИИ являются мультиагентные системы (MAC). Агент представляет собой дальнейшее развитие понятия объект. Объект - это абстракция множества сущностей реального мира (экземпляров) или виртуальных сущностей, имеющих одни и те же свойства и правила поведения. Агент - объект, возникающий в среде, где он может выполнять определенные действия; он способен к восприятию части своей среды, может общаться с другими агентами и обладает автономным поведением, являющимся следствием его наблюдений, знаний и взаимодействий с другими агентами.
Естественными приложением теории МАС является управление группами робототехнических или, более широко, мехатронных объектов для реализации преимуществ распределённой обработки информации.
На практике обычно роботы интегрируются в робототехнические системы, а МУ (мехатронные устройства) - в МС (мехатронные системы) для совместного достижения общих целей и решения сложных задач. При этом возникают новые проблемы группового управления и коммуникации, связанные с организацией "коллективного" поведения роботов и МУ. Традиционно эти проблемы решались на основе проектирования централизованных или децентрализованных СУ ( систем управления) для PC или МС.
Централизованные СУ основаны на программном управлении от центрального компьютера. Это приводит к усложнению и перегрузке каналов связи, большому запаздыванию в управлении и уменьшению надежности МС или PC. Для увеличения надежности, быстродействия, эффективности и адаптивности МС и PC используются децентрализованные СУ, основанные на локальной обработке информации и управлении каждым МУ или роботом. Однако при этом могут возникать локальные отказы и конфликтные ситуации, требующие координации работы локальных СУ. Компромиссный подход к управлению МС и PC заключается в мультиагентном управлении. В этом случае МУ и роботы рассматриваются как агенты МС и PC, локальные СУ которых имеют собственные БД и БЗ и могут оперативно обмениваться информацией через КС (канал связи). Принцип действия мультиагентных СУ основывается на декомпозиции общей задачи на ряд локальных задач, возлагаемых на агентов МС или PC, распределении этих задач между СУ агентов, планировании коллективного поведения агентов, координации взаимодействия агентов на основе кооперации, реконфигурации, коммуникации и разрешения конфликтных ситуаций. Мультиагентные СУ имеют иерархическую архитектуру и включают в себя следующие компоненты:
• систему планирования и организации коллективного поведения агентов PC или МС (стратегический уровень координации группового поведения);
• локальные СУ роботов и МУ как агентов (тактический уровень локального управления).
Задачи стратегического уровня обычно возлагаются на специального агента координатора, а задачи тактического уровня параллельно решаются СУ роботов или МУ как агентов. В результате мультиагентного управления значительно увеличивается надежность, адаптивность и быстродействие PC и МС в изменяющейся среде. Мультиагентные системы по сравнению с централизованными имеют следующие преимущества:
• сокращение сроков решения проблем за счет параллелизма;
• уменьшение объема передаваемых данных за счет передачи другим агентам высокоуровневых частичных решений;
• гибкость за счет использования агентов различной мощности, обеспечивающих совместное динамическое решение проблемы;
• надежность за счет передачи решающих функций от одних агентов, которые не в состоянии решить поставленной задачи, - другим.
Развитие и исследование мультиагентных робототехнических систем (МАРС) является перспективным научным направлением.
На кафедре “Робототехника и Мехатроника” ДГТУ осуществляется проект по исследованию МАРС. Его составная часть - программно аппаратный комплекс, позволяющий проводить эксперименты по одновременному управлению несколькими мобильными объектами. В качестве объектов используются мобильные роботы. Мобильный робот представляет собой тележку выполненную по классической компоновке с двумя ведущими колесами и одним направляющим поддерживающим колесом.
Научным руководителем была поставлена задача в рамках исследования мультиагентных систем разработать мобильного робота который обладал следующим рядом параметров:
· Малая стоимость деталей,
· Имел легко заменяемые элементы,
· Имел малое энергопотребление,
· Обладал высокой маневренностью,
· Легкость повторения (в создание такого же робота),
· Экологически безопасен для окружающей среды.
Читайте также
Моделирование мобильных систем связи
При организации сети сотовой связи для определения оптимального места
установки и числа базовых станций, а также для решения других задач необходимо
уметь рассчитывать характеристики сиг ...
Проектирование цифрового устройства для реализации типовых микроопераций
Разработать функциональную и принципиальную схему операционного
устройства исходя из основных параметров по вариантам.
Также требуется предоставить блок схемы алгоритмов выполнения опе ...
Проектирование САУ приводом наведения реактивной бомбометной установки РБУ-6000
Реактивные бомбометные установки РБУ-1000
"Смерч-2" и РБУ-6000 "Смерч-3" предназначенные для залповой
и одиночной стрельбы реактивными глубинными бомбами РГБ-60 ...