Искусственный разум в среде машин
Множество задач, для решения которых целесообразно использование мобильных робототехнических комплексов, оснащенных автономной системой управления движением, предполагают использование нескольких изделий единовременно. Именно поэтому в автономной системе управления разработанной «СМП Роботикс» заложены дополнительные вычислительные ресурсы и средства, позволяющие трансформировать группу роботов в мультиагентную систему.
Поставка роботов для разработки алгоритмов взаимодействий мультиагентной системы
Для целей исследования и отработки мультиагентных алгоритмов искусственного интеллекта в реальных условиях естественной окружающей среды, например в условиях городского парка, компания разработала и предлагает к поставке в любом количестве, колесных роботов, оснащенных дополнительным оборудованием.
В мультиагентной системе, каждый из роботов обладает достаточными данными об окружающей обстановке и соответствующим программным обеспечением для того, чтобы принимать самостоятельные решения о своих действиях. Поскольку, речь идет о мобильных РТК, объектом управления интеллектуального агента является управление движением. В дальнейшем, под термином агент или, что более полно, интелектуальный агент, будем подразумевать мобильного робота способного самостоятельно принимать решение о своих дальнейших перемещениях, руководствуясь всей доступной ему информацией и антологией заданной разработчиком.
В многоагентной системе единичному интелектуальному агенту доступна вся информация циркулирующая в системе, то что знает любой из агентов - доступно и всем остальным. Собственно это свойство и наличие групповых задач позволяет называть много агентную группировку роботов системой.
Рассмотрим минимальный набор технических средств, которые необходимы каждому из роботов в условиях функционирования много агентной системы. Совокупность ниже описанных компонентов и решений обозначим, как мультиагентную технологию управления перемещением мобильных роботов, которая дает возможность разрабатывать алгоритмы с элементами искусственного интеллекта.
Прежде всего - это канал связи для обмена данными каждого с каждым, при этом, для мобильных решений канал связи, опирающийся на стационарную инфраструктуру передачи данных (например, сотовая сеть или WiFi) - не самое лучшее решение. При использовании фиксированной инфраструктуры беспроводной сети, качество функционирования мультиагентной системы целиком и полностью зависит от равномерности радио покрытия зоны действия мобильных РТК. Именно поэтому более целесообразно использование радиосети с произвольной, децентрализованной топологией, в которой каждый из абонентов может выполнять функции не только передатчика и приемника информации, но и его ретранслятора. В этом случае, поддержать информационную доступность удаленного от группы робота, могут другие роботы, меняя траекторию своего движения, с целью поддержания канала связи с удаленным агентом мультиагентной сети. Широкополосная радиосеть, предназначенная для связи между мобильными абонентами, носит название MANET (Mobile Ad hoc NETworks). В текущий момент времени, радио модулей, по доступной цене поддерживающих это широкополосное решение на рынке найти не удалось, поэтому в системе управления мобильными РТК разрабатываемых компанией «СМП Роботикс» установлен узкополосный радио модуль на основе ZigBee протокола.
Второй составляющей мультиагентной системы мобильных роботов является сенсорной. Каждому из роботов необходим набор датчиков, позволяющих ему получать информацию об окружающей среде. Обрабатывая считанную сенсорами информацию, система управления движением решает задачу построения пути перемещения. Основным источником данных, для успешного ее решения, служат системы технического зрения. Именно они позволяют создать карту возможных путей проездов. Система технического зрения корректирует, и уточнять эту карту с каждым повторным проездом, в случае возникновения препятствий совершать их объезд и тем самым изучает прилегающие области.
Создание карты невозможно без однозначного определения местоположения мобильного робота. Точность привязки, при одиночном движении робота, может допускать ошибку, сопоставимую со скоростью движения и маневренными возможностями робота. Эта точность достигается корректной работой системы визуального определения местоположения входящей в состав автономной системы управления движением. При совместном движении, двух и более РТК важно знать их взаимное расположение с более высокой точностью. Поэтому, для полноценной работы мобильного РТК в мультиагентной системе, роботы оснащены радиочастотными датчиками определения взаимного местоположения.
Третьей компонентой, включенной в состав каждого интеллектуального агента (мобильного робота), является решающее устройство. Это вычислитель, получающий обработанные данные от систем технического зрения носителя и данные от других устройств, получаемые по беспроводным каналам. Производя их обработку, с целью решения задач поставленных для одиночного робота и много агентной системы в целом, устройство формирует команды автопилоту.
Особенность программирования этого решающего устройства в том, что алгоритмы в нем реализованные, не приводят к набору детерминированных решений. Пространство решений определяется исключительно переговорами с другими агентами системы и критерием качества этих переговоров является их внутренняя «эмоциональная» самооценка.
Новые решения, которые не были заранее предусмотрены алгоритмом, в тоже время стали результатом его работы и, в конечном счете, привели мультиагентную систему, к успешному достижению цели позволяют говорить об элементах искусственного интеллекта в системе управления.
Искусственный интеллект в мультиагентной среде или роевой интеллект.
Какие перспективы открывает развитие мультиагентных технологий в контексте задач управления движением мобильными роботами?
Развитые функции передачи информации позволяют каждому из агентов иметь наиболее актуальные данные о доступных путях проездов, при этом эта информация хранится в децентрализованном виде, по частям у каждого робота проходившим соответствующий участок маршрута.
При невозможности движения любого из роботов это становится известно всем и в зависимости от причин позволяет им адекватно корректировать свои маршруты.
Использование мультиагентных технологий делает целесообразным выделение особых задач и применения для их решения специализированых роботов. Дополнение группировки роботов специализироваными (например, роботами исследователями новых маршрутов) повышает эффективность системы в целом. Особые свойства одиночного интеллектуального агента позволяют отрабатывать алгоритмы постановок задач с элементами искусственного интеллекта. Исследовать, как изменение возможностей одиночного агента может воздействовать на эффективность всей системы, дать оценку ее интеллектуальным свойствам. Подробнее...
Искусственный разум в среде машин
Мультиагентная система, основанная на не детерминированных алгоритмах, а использующая Complexiti технологии устойчива к внешнем воздействиям, в том числе и преднамеренным.
Самообучение - неотъемлемое свойство динамической системы основанной на выработке решений посредством волн переговоров среди интеллектуальных агентов. Элемент искусственного интеллекта в машинной среде или искусственный разум.
Выше описанные мультиагентные системы имеют свойство приспосабливаться к меняющейся внешней среде, именно поэтому это направление развитие обещают принести наиболее значимые плоды в развитие робототехнике и появлению искусственного разума у машин.
