Шаблон_тезисы_Молодежь в науке

Прокопович Григорий Александрович
АДАПТИВНАЯ НЕЙРОСЕТЕВАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ
АВТОНОМНЫМ МОБИЛЬНЫМ РОБОТОМ НА ОСНОВЕ МЕТОДА
ОБУЧЕНИЯ С УЧИТЕЛЕМ В ОN-LINE РЕЖИМЕ
Объединённый институт проблем информатики НАН Беларуси, 220012, г. Минск,
ул. Сурганова 6, Беларусь;
e-mail: rprakapovich@robotics.by
Введение. Одно из лидирующих направлений в области искусственного
интеллекта связано с моделированием искусственных нейронных сетей (ИНС),
способных решать широкий круг задач распознавания образов, идентификации,
прогнозирования, оптимизации и управления сложными объектами [1, 2, 3]. Тем не
менее, ИНС имеют и свои ограничения, связанные с отсутствием единых подходов для
использования в системах управления техническими объектами, а также проблемами
дообучения новой информации.
Целью данной работы была разработка нейросетевой адаптивной системы
управления движением автономным мобильным роботом по двумерной поверхности на
основе анализа сенсорных данных дальномеров. Для этого требовалось решить
следующие задачи: выбрать архитектуру ИНС, обладающую способностью к
дообучению, и соответствующий способ обучения, который может быть реализован в
on-line режиме, а также разработать функциональную схему систему управления
мобильным роботом и алгоритм генерации обучающей выборки для выбранной ИНС.
Система адаптивного управления. На основе аналогии с живыми прототипами
[4] была предложена функциональная схема системы адаптивного управления
автономным робототехническим аппаратом, которая основана на реализации процессов
условных и безусловных рефлексов. Предложенная схема содержит две гетероассоциативные ИНС, одна из которых предназначена для управления исполнительной
системой робота, а вторая – для поиска в потоке сенсорных данных новых образов, и
блок критерия оптимальности. Принцип работы последнего заключается в том, что
если управляющие значения, полученные от первой ИНС (условные рефлексы), не
противоречат управляющим значениям второй (безусловные рефлексы), то блок
критерия оптимальности соединяет выходы блока мотонейронов со входами
исполнительной системы роботов.
Выводы. На основе реализации механизмов безусловных и условных рефлексов
реализована нейросетевая система управления автономным мобильным роботом,
которая предназначена не только для генерации управляющих сигналов (согласно
заранее заложенному алгоритму движения), но и выработки в процессе
функционирования робота индивидуальных реакций на некоторые внешние стимулы.
Причём, объем поступающих из внешней среды сенсорных данных поступает в
соответствующие управляющие блоки дифференцированно: для активизации
безусловных рефлексов требуется значительно меньшее количество информации, чем
для условных. Указанные свойства предложенной системы управления позволяют
роботу эффективно адаптироваться к изменениям внешней среды. Благодаря
использованию архитектур гетеро-ассоциативных ИНС была реализована схема
процесса обучения блока мотонейронов с учителем в on-line режиме.
Литература
1. Новые методы управления сложными системами. М., 2004.
2. Жданов А.А. Автономный искусственный интеллект. М., 2009.
3. Амосов Н.М. Нейрокомпьютеры и интеллектуальные роботы. Киев, 1991.
4. Гаазе-Рапопорт М.Г. От амебы до робота: модели поведения. М., 1987.