интеллектуальные роботы

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ РОБОТЫ
Успехи в развитии средств вычислительной техники обусловили
преимущественное внимание к исследованиям в области машинного
интеллекта. Результаты этих исследований широко освещены в научных и
научно-популярных изданиях. Рассмотрим значение их для решения
проблем, связанных с созданием и использованием интеллектуальных
роботов.
Планирование. Практически одновременно с появлением ЭВМ первого
поколения в ИИ начали разрабатывать программы, решающие головоломки,
играющие в различные игры и доказывающие теоремы. Для робототехники
особую роль сыграло развитие теории и техники автоматического
доказательства теорем, в частности разработка машинно-ориентированной
предикативной логики.
Наиболее известной системой планирования, использующей технику
доказательств, является система STRIPS, разработанная для управления
действиями самоходного аппарата-робота. Этот робот мог передвигаться в
комнатах, подходить к имеющимся объектам, толкать их, проходить через
двери и т.п. Составляемые системой планы состоят из шести действий.
Созданная в 1971 г. система оказала значительное влияние на дальнейшее
развитие работ в данной области.
Машинное зрение. Особое внимание в исследованиях по машинному
интеллекту уделяется проблеме распознавания образов. Наиболее развитыми
в робототехнике являются методы распознавания зрительных образов.
Алгоритмы, реализующие эти методы, являются основной частью систем
машинного, или технического, зрения (СТЗ). Источником информации для
них являются различные оптические системы, видеокамеры и т. п.
Основные задачи, решаемые СТЗ, можно разделить на два класса:
инспекцию и идентификацию. Задачи инспекции заключаются в проверке
наличия объектов, обнаружении дефектов и т. п. Типичными задачами
идентификации являются определение позиций известных объектов,
выделение отдельных объектов в случаях, когда они соприкасаются,
перекрываются или лежат «навалом», определение похожести объектов и т.
п.
В промышленности стоимость операций технического контроля в среднем
составляет 10% от общей стоимости продукции, поэтому созданию
инспекционных СТЗ уделяется значительное внимание. Примерно 30% всех
СТЗ применяются для идентификации объектов. В тех случаях, когда СТЗ
входят в состав роботов высокой степени интеграции, они используются как
источник информации при управлении позиционированием деталей,
сборкой, сваркой и т. п.
В последние годы в области машинного зрения активно развиваются
исследования по распознаванию и «пониманию» сложных сцен,
включающих множество произвольно расположенных в пространстве
трехмерных объектов. При распознавании используется информация о
расположении и конфигурации теней, полутонов, о текстурных особенностях
объекта и т.п.
Кроме зрительной информации в робототехнических системах
используют и другие ее виды: тактильную (о соприкосновении),
проксимитную (о расстоянии), позиционную (о положении), силовую и
моментную. Источниками информации являются специально разрабатываемые датчики: дальномеры, тензомеры, ультразвуковые локаторы.
Обрабатывается она системами, которые строят модели внешних ситуаций
робота или его внутренних состояний. Некоторые из таких систем имеют
чисто измерительную природу, другие используют развитые средства
распознавания образов.
Системы распознавания могут быть использованы для построения
роботов первой степени интеграции (например, инспекционных), но
наиболее широко применяются они при создании роботов класса ВМ. К
последним относятся активно разрабатываемые в настоящее время
комплексы типа «глаз — рука», которые составляют основную массу
роботов второго поколения. Известны также разработки устройств классов
ВТ, ВМП и ВТП.
Речевое общение. В ИИ существует устойчивый интерес к изучению и
воспроизведению различных аспектов речевого поведения. Работы в этой
области группируются вокруг задач автоматического перевода,
реферирования текстов, построения справочных и информационнопоисковых устройств и, наконец, удобных языков общения человека с
машиной. Последняя задача в настоящее время привлекает наибольшее
внимание, ибо ее решение позволило бы кардинальным образом изменить
характер использования ЭВМ специалистами, работающими в предметных
областях и не владеющими языками и навыками программирования.
Необходимость в таком изменении остро назрела в связи с процессами
компьютеризации науки, образования и народного хозяйства в целом.
Системы речевого общения используются при создании роботов класса Р,
получивших название роботов связи. Такие роботы могут входить также в
состав интегральных роботов, выполняя функции блока 3.
Функциональные возможности современных анализаторов и синтезаторов
речи проиллюстрируем на примере разработанной в ФРГ диалоговой
системы, предназначенной для приема по телефону номеров различных
служб (погоды, медпомощи). По названному телефонному номеру
обеспечиваются услуги выдачи адресов, маршрутов проезда и т. п.
Используемый в системе анализатор выдает до трех гипотез каждого
воспринятого слова и система просит утвердить одну из гипотез при помощи
слов «да» и «нет». Если все три гипотезы отвергаются абонентом, диалог
заканчивается сообщением «распознавание невозможно».
Для робототехники наибольший интерес представляют анализаторы речи,
которые используются в составе диалогового процессора для ввода в систему
управления робота устных команд и сообщений.
Программирование роботов. Параллельно с работами по созданию
систем речевого общения разрабатываются языки управления роботами.
Строятся они по тем же принципам, что и обычные алгоритмические языки
высокого уровня, и отличаются лишь возможностью полнее учитывать
специфику задач управления роботами, особенности их структуры и т. п. При
использовании таких языков диалоговый процессор (блок 3) может быть
представлен ЭВМ, осуществляющей интерпретацию поступающих на нее
команд. Языки программирования роботов разделяют на три основных
уровня.
Языки первого уровня содержат команды, явно задающие необходимые
движения робота. Интерпретируя эти команды, диалоговый процессор
адресует их непосредственно «жесткому» уровню управления (блок 6). При
программировании робота на языках второго уровня пользователь
определяет взаимосвязь того, что робот должен будет делать, с тем, что он в
это время будет воспринимать. В данном случае диалоговый процессор
передает команды некоему решателю (блок 4), который реализуется, как
правило, в виде программной системы. Ко второму уровню относятся языки
VAL-11 и AML.
Языки третьего уровня дают возможность пользователю программировать действия робота путем указания желаемого эффекта их
воздействия на объект. При этом оказывается необходимым наличие в
системе управления планировщика (блок 5), работа которого может быть
основана, например, на технике доказательства теорем. Одним из ранних
языков
программирования
этого
уровня
является
AUTOPASS,
обеспечивающий нахождение безопасного пути среди многоугольных
объектов. Язык RAPT, разработанный Р. Дж. Попплстоном, ориентирован на
учет пространственных отношений объектов в рабочем пространстве.
Предложены и другие языки третьего уровня.