Preview

Радиопромышленность

Расширенный поиск

Успешное применение миварных экспертных систем для MIPRA - решения задач планирования действий робототехнических комплексов в реальном времени

https://doi.org/10.21778/2413-9599-2019-29-3-15-25

Полный текст:

Аннотация

Впервые в мире для решения задач планирования действий роботов применены миварные экспертные системы. На основе КЭСМИ Wi!Mi «Разуматор» создана миварная система планирования действий роботов и роботизированных средств – МИПРА (Mivar-based intelligent planner of robot actions – MIPRA), которая качественно и на несколько порядков ускоряет время решения задач типа STRIPS (STanford Research Institute Problem Solver) – построения алгоритма планирования действий робота по перестановке кубиков в домене Blocks World. Практические эксперименты, которые любой исследователь может проверить и повторить, показали, что вместо многих часов и мощных многопроцессорных серверов МИПРА на обычном компьютере решает задачи по перестановке следующего количества кубиков: 10 кубиков – 0,98 с; 50 кубиков – 3,44 с; 100 кубиков – 10,57 с; 200 кубиков – 38,32 с и 300 кубиков – 84,07 с. Миварный подход, реализованный в МИПРА, позволяет работать с тремя и более башнями на столе и с переменным количеством кубиков даже в динамических условиях. Это дает возможность перейти в дальнейшем к большему разнообразию планирования действий различных роботов, например к логическому соблюдению правил дорожного движения для автономных автомобилей и т. д.

 

Об авторах

О. О. Варламов
Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана; НИИ «МИВАР»; Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет
Россия

Варламов Олег Олегович, доктор технических наук, профессор, Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана, Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет; директор НИИ «МИВАР»

127521, Москва, ул. Октябрьская, д. 72



Д. В. Аладин
Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана; НИИ «МИВАР»
Россия

Аладин Дмитрий Владимирович, аспирант МГТУ им. Баумана; младший научный сотрудник НИИ «МИВАР»

127521, Москва, ул. Октябрьская, д. 72



Список литературы

1. Fikes R., Nilsson N. STRIPS: A new approach to the application of theorem proving to problem solving. Artificial Intelligence, 1971, no. 2, pp. 189–208.

2. Ernst G.W., Newell A. GPS: a case study in generality and problem solving. Academic Press,1969, 297 p.

3. Simon H. A. The sciences of the artificial. Cambridge, Massachusetts, MIT Press, 1996, 248 p.

4. Bylander T. The Computational Complexity of Propositional STRIPS Planning. Artificial Intelligence, 1994, no. 69 (1-2), pp. 165–204.

5. Gupta N., Nau D. On the Complexity of Blocks-World Planning. Artificial Intelligence, 1992, no. 56 (2-3), pp. 223–254.

6. Ayunts E., Panov A. I. Task Planning in “Block World” with Deep Reinforcement Learning. In: Biologically Inspired Cognitive Architectures (BICA) for Young Scientists. Springer, 2017, pp. 3–9.

7. Svaco M., Jerbic B., Polancec M., Suligoj F. A Reinforcement Learning Based Algorithm for Robot Action Planning. In: Advances in Service and Industrial Robotics, RAAD 2018, Mechanisms and Machine Science, vol 67. Springer, Cham, pp. 493–503.

8. Zhang Yu, Sarath Sreedharan, Anagha Kulkarni, Tathagata Chakraborti, Hankz Hankui Zhuo, Subbarao Kambhampati. Plan explicability and predictability for robot task planning. IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) [Электронный ресурс]. URL: https://arxiv.org/abs/1511.08158 (дата обращения: 15.07.2019).

9. Panov A. I. Behavior planning of intelligent agent with sign world model. Biologically inspired cognitive architectures, 2017, vol. 19, pp. 21–31.

10. Panov A. I., Yakovlev K. Behavior and Path Planning for the Coalition of Cognitive Robots in Smart Relocation Tasks. In: Robot Intelligence Technology and Applications 4. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol. 447. Springer, Cham, 2017, pp. 3–20.

11. Osipov G. S., Panov A. I., Chudova, N. V. Behavior control as a function of consciousness. II. Synthesis of a behavior plan. Journal of Computer and Systems Sciences International, 2015, vol. 54, iss. 6, pp. 882–896.

12. Nilsson N. J. Principles of Artificial Intelligence. Tioga, Palo Alto, CA, 1982, 476 p.

13. Estlin T. A. Integrating Explanation-Based and Inductive Learning Techniques to Acquire Search-Control for Planning. Technical Report AI96-250, Department of Computer Sciences, University of Texas, Austin, TX, 1996 [Электронный ресурс]. URL: http://www.cs.utexas.edu/~ai-lab/pub-view.php?PubID=51442 (дата обращения: 17.07.2019).

14. Sussman G. J. A Computer Model of Skill Acquisition Elsevier Science. New York, Elsevier Science Inc., 1975, 133 p.

15. Варламов О. О., Аладин Д. В. О применении миварных сетей для интеллектуального планирования поведения роботов в пространстве состояний // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2018. № 6-2 (86). С. 75–82.

16. Варламов О. О. Эволюционные базы данных и знаний для адаптивного синтеза интеллектуальных систем. Миварное информационное пространство. М.: Радио и связь, 2002. 288 c.

17. Варламов О. О. О метрике автономности и интеллектуальности робототехнических комплексов и киберфизических систем // Радиопромышленность. 2018. № 1. С. 74–86.

18. Varlamov O. O. Wi!Mi Expert System Shell as the Novel Tool for Building Knowledge-Based Systems with Linear Computational Complexity. International Review of Automatic Control, 2018, vol. 11, no. 6, pp. 314–325. DOI: https://doi.org/10.15866/ireaco.v11i6.15855.

19. Максимова А. Ю., Варламов О. О. Миварная экспертная система для распознавания образов на основе нечеткой классификации и моделирования различных предметных областей с автоматизированным расширением контекста // Известия ЮФУ. Технические науки. 2011. № 12(125). С. 77–87.

20. Варламов О. О., Аладин Д. В. О создании миварных систем контроля за соблюдением правил дорожного движения на основе «РАЗУМАТОРОВ» и экспертных систем // Радиопромышленность. 2018. № 2. С. 25–35.

21. О практической реализации миварного виртуального русскоязычного текстового консультанта в банковской сфере / Л. Е. Адамова, О. О. Варламов, В. Г. Осипов, Д. А. Чувиков // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2018. № 6-2 (86). С. 10–17.

22. Чувиков Д. А., Петерсон А. О. Сравнительный анализ инструментальных сред для разработки экспертных систем в различных предметных областях // Промышленные АСУ и контроллеры. 2016. № 8. С. 20–27.

23. Chuvikov D. A., Nazarov K. V. Designing algorithms for solving physics problems on the basis of mivar approach. International Journal of Advanced Studies, 2016, vol. 6, no. 3, pp. 31–50.

24. Чувиков Д. А. Применение экспертного моделирования в получении новых знаний человеком // Радиопромышленность. 2017. № 2. С. 72–80.

25. Чувиков Д. А. Методика объединения экспертной системы и системы имитационного моделирования // Промышленные АСУ и контроллеры. 2017. № 3. С. 11–18.

26. Чувиков Д. А. Универсальные алгоритмы взаимодействия экспертной системы и системы имитационного моделирования // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2017. Т. 11, № 4. С. 34–40.

27. Чувиков Д. А. Использование экспертной системы «Анализ ДТП» и системы имитационного моделирования VIRTUAL CRASH 3.0 для решения задач, поставленных перед экспертно-криминалистическим центром // Промышленные АСУ и контроллеры. 2017. № 5. С. 23–34.

28. Чувиков Д. А. Об экспертной системе «Анализ ДТП», основанной на концепции миварного подхода // Проблемы искусственного интеллекта. 2017. № 2(5). С. 78–88.

29. Черненький В. М., Терехов В. И., Гапанюк Ю. Е. Структура гибридной интеллектуальной информационной системы на основе метаграфов // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2016. № 9. С. 3–13.

30. Самохвалов Э. Н., Ревунков Г. И., Гапанюк Ю. Е. Генерация исходного кода программного обеспечения на основе многоуровневого набора правил // Вестник Московского государственного технического университета им. Н. Э. Баумана. Серия: Приборостроение. 2014. № 5 (98). С. 77–87.

31. Гапанюк Ю. Е., Ревунков Г. И., Федоренко Ю. С. Предикатное описание метаграфовой модели данных // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2016. Т. 14, № 12. С. 122–131.

32. Терехов В. И., Черненький И. М. Разработка варианта принятия решения с помощью метода анаморфирования // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2016. Т. 14, № 12. С. 132–139.

33. Терехов В. И. Применение когнитивной компьютерной графики для визуализации актуальной информации лицам, принимающим решение // Инженерный журнал: наука и инновации. 2012. № 3 (3). С. 25.

34. Терехов В. И. О реализации нейросетевого алгоритма распознавания лиц на графических процессорах // Наука и образование: научное издание МГТУ им. Н. Э. Баумана. 2013. № 12. С. 367–374.

35. Балдин А. В., Тоноян С. А., Елисеев Д. В. Язык запросов к миварному представлению реляционных баз данных, содержащих архив информации из предыдущих кадровых систем // Инженерный журнал: наука и инновации. 2013. № 11 (23). С. 20.

36. Тоноян С. А., Сараев Д. В. Темпоральные модели базы данных и их свойства // Инженерный журнал: наука и инновации. 2014. № 12 (36). С. 15.

37. Балдин А. В., Тоноян С. А., Елисеев Д. В. Многомерное описание сложных темпоральных данных // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2016. Т. 14, № 12. С. 105–110.


Для цитирования:


Варламов О.О., Аладин Д.В. Успешное применение миварных экспертных систем для MIPRA - решения задач планирования действий робототехнических комплексов в реальном времени. Радиопромышленность. 2019;29(3):15-25. https://doi.org/10.21778/2413-9599-2019-29-3-15-25

For citation:


Varlamov O.O., Aladin D.V. Successful application of mivar expert systems for MIPRA – solving action planning problems for robotic systems in real time. Radio industry (Russia). 2019;29(3):15-25. (In Russ.) https://doi.org/10.21778/2413-9599-2019-29-3-15-25

Просмотров: 212


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2413-9599 (Print)
ISSN 2541-870X (Online)