Русский | English   поискrss RSS-лента

Главная  → История отечественной вычислительной техники  → Мобильные интеллектуальные роботы

Мобильные интеллектуальные роботы

Зачем нужны  подвижные роботы?

Подвижные роботы применяются преимущественно в экстремальных условиях, когда люди не могут находиться внутри транспортного средства или если их пребывание там сопряжено с риском для жизни. Кроме того, в условиях повышенной опасности человек начинает совершать ошибки, снижается его работоспособность и эффективность действий.

Роботы способны заменить людей при проведении аварийно-спасательных работ в атомной энергетике, в химической, нефтегазовой и горнодобывающей отраслях; во время ликвидации последствий стихийных бедствий, в операциях по борьбе с терроризмом, при охране объектов и патрулировании территорий, а также в космических исследованиях планет Солнечной системы и Луны.

Оправдано использование подвижных роботов и в обычных условиях для выполнения тяжелых или длительных монотонных работ в качестве внутрицехового транспорта, на автоматизированных складах, на земляных работах.

Особый интерес проявляют к робототехнике вооруженные силы промышленно развитых стран, желающие иметь в своем арсенале системы, позволяющие минимизировать, а по возможности и совсем исключить участие личного состава в боевых операциях, выполняемых в условиях огневого воздействия противника. По самым осторожным оценкам, полномасштабное применение средств интеллектуальной робототехники увеличивает боевую эффективность армии в 1,5 - 2 раза, дивизии  -  в 2 - 3 раза, части  -  в 3 - 4 раза, подразделения  -  в 4 раза, отдельного экипажа (комплекса)  -  в 4 - 5 раз. Оптимисты из числа военных считают, что комплексная роботизация вооруженных сил повысит эффективность боевых действий на несколько порядков.

В ряде случаев целесообразно использовать роботы, дистанционно управляемые оператором или группой операторов по теле- и радиоканалам связи. Однако почти всегда необходимо обеспечить кратковременное, но полностью автономное функционирование робота (в первую очередь его системы управления движением) на случай внезапного прекращения радиосвязи при вхождении в зону радиотени. Кроме того, телеуправление транспортным роботом требует от оператора постоянного внимания, что весьма утомительно. В некоторых рабочих средах (в частности, в тумане, в дыму, ночью и т. п.) операторы часто теряют ориентировку.

В отличие от роботов, управляемых по радио- и телевизионным каналам связи, роботы с автоводителем могут устойчиво функционировать даже при сильных радиопомехах, в местности с обширными зонами радиотеней (многоэтажная застройка, горы, шахты, под водой, экранированные помещения), а также на большом удалении от командного пункта, когда время прохождения радиосигнала настолько увеличивается, что оперативное управление становится невозможным.

Основные проблемы

В 70-х годах многочисленные исследователи, научные коллективы и компании, воодушевленные очевидными преимуществами автономных роботов, начали работать в этой области. Однако достаточно быстро выяснилось, что разработка автоводителей роботизированных транспортных средств, в отличие от разработки автомашинистов поездов метро, автопилотов самолетов, систем наведения ракет, автоштурманов подводных лодок и других классических автоматических систем навигации и управления, представляет собой принципиально новую научную и техническую задачу, требующую для своего решения и новых подходов. Эйфория по поводу всеобщей и быстрой роботизации развеялась и уступила место масштабным научным исследованиям.

Сейчас разработки автономных роботов ведутся в США, странах ЕС, Японии и в России. При этом разработчики ясно понимают, что им придется попутно решать множество частных задач.

В научно-методологическом плане основной причиной, не позволившей преуспеть в создании сложных высокопроизводительных кибернетических систем, эффективно заменяющих человека в различных областях его деятельности, явилось отсутствие всеобъемлющей, общепризнанной концепции построения, организации и функционирования подобных систем. Разработка кибернетических систем в основном велась в рамках уже существовавших теорий автоматического управления и регулирования. Сегодняшние робототехнические системы представляют собой узконаправленные системы автоматического управления, слабо приспособленные к эффективной деятельности в изменяющихся условиях реального мира.

Большие сложности возникли в связи с отсутствием необходимой технической базы для создания систем восприятия, управления и контроля. Первоначально предполагалось, что все технические средства уже существуют, но вскоре выяснилось, что многие из них непригодны для робототехнических приложений. Например, производительность и объем памяти бортовых компьютеров оказались недостаточными для решения сложных задач в реальном масштабе времени. Телевизионные камеры в большинстве своем предназначались для получения изображений, удобных для восприятия человеком. Органы управления и исполнительные механизмы также были разработаны с учетом “человеческого фактора”. Инерциальные системы навигации для наземных транспортных средств практически отсутствовали, несмотря на их широкое распространение в авиации и ракетостроении. Отсутствовали также встроенные датчики углов и перемещений высокой точности, тактильные сенсоры, датчики силомоментного очувствления и т. д. Разрыв между теорией и практикой робототехники сохраняется до сих пор.

Помимо сложностей научного и технического порядка возникали сложности, связанные с организацией работ в данной области. Даже в промышленно развитых странах государство мало внимания уделяло вопросам финансирования и координации работ по созданию сложных универсальных робототехнических систем, способных эффективно заменять человека. В последнее время ситуация быстро меняется в лучшую сторону. Увеличиваются вложения в уже существующие программы: в США, странах ЕС и Японии на развитие робототехники и новых информационных технологий тратится несколько миллиардов долларов ежегодно. Улучшается координация работ, для чего создаются национальные робототехнические центры и разрабатываются новые комплексные программы развития, объединяющие усилия специалистов различных областей и стран.

Если говорить о России, то здесь положение дел с развитием робототехники оставляет желать лучшего. Особенно в плане финансирования и принятия комплексной программы развития сложных робототехнических систем как для различных отраслей народного хозяйства, так и для чисто военного применения. Тем не менее работы в этой области ведутся и их эффективность достаточна высока и признаваема во всем мире.

Направления развития

Можно выделить два основных направления развития автономных подвижных роботов.

Первое направление  -  это последовательное создание все более сложных полностью автономных систем для условий с различной степенью определенности и более трудных прикладных задач. Усложнение условий в основном определяется степенью неорганизованности внешней среды и наличием априорной информации о ней. Применительно к среде это может быть работа в помещениях, движение по дорогам, движение по неподготовленной местности. Степень неопределенности нарастает в такой последовательности: наличие подробного плана (карты) с обозначением всех проходимых и запрещенных зон (препятствий), наличие карты с указанием сети дорог и крупных запрещенных для движения зон (район плотной городской застройки, гора, лес, река, болото) без указания локальных стационарных или подвижных препятствий и, наконец, отсутствие какой-либо достоверной карты или плана. Последняя ситуация возможна не только при высадке на незнакомой планете, но и на Земле в районах крупномасштабных техногенных или природных катастроф.

Еще более широко может варьироваться сложность решаемых задач  -  от простого движения в заданный район до активного преобразования среды по трассе движения (проделывание проходов в завалах, прокладка линий связи и трубопроводов, рытье траншей, наведение переправ, создание земляных защитных сооружений и т. д. Первое направление в основном используется при разработке промышленных роботов, функционирующих в средах с высокой степенью определенности.

Второе направление  -  это создание интегрированных человеко-машинных систем с последовательным увеличением числа функций, выполняемых машиной. Освобождение оператора от рутинных операций и исключение его из непосредственного управления резко сокращает объем передаваемой через эфир информации, а возможность вмешательства оператора в сложных ситуациях расширяет круг решаемых задач. Интеллектуальные возможности комбинированной системы определяются интеллектом и профессиональной подготовкой оператора, а ее неутомимость, надежность и безошибочность при выполнении простых операций  -  автоматом. Как считают зарубежные специалисты, второе направление особенно привлекательно для военных в связи с тем, что на сегодняшний день уже создано достаточное число приемлемо работающих образцов дистанционно управляемых комплексов на базе штатного вооружения.

В перспективе человеко-машинные системы могут достигнуть такого уровня развития, когда роль человека сведется лишь к постановке задач, а это означает, что оба направления приведут к одинаковому результату, поскольку любой “автономный” робот должен получить задание, а затем доложить о его выполнении или сообщить о невозможности выполнения. Трехуровневая структура системы управления автономного робота в случае необходимости позволяет органично использовать и различные режимы дистанционного управления. Оператору предоставляется возможность на стратегическом уровне управлять “макродействиями”, реализуя супервизорное управление, или взять на себя дополнительно функции тактического уровня, задавая направление и скорость движения по так называемой схеме “конь  -  всадник”. В случаях когда используется режим дистанционного управления, на автоматическую систему целесообразно возложить решение вспомогательных задач. Например таких, как прокладка маршрута по электронно-цифровой карте: отображение на фоне этой карты на экране оператора местонахождения робота (автоштурман); отображение на экране трехмерной модели наблюдаемой сцены и совмещение ее с монотелевизионным изображением; предупреждение о возможном возникновении нештатных ситуаций при ошибочных действиях оператора; фиксация всех его действий в электронном протоколе и т. д.

Принципы построения автоводителей

Опыт разработки систем управления движением для подвижных роботов позволяет сформулировать основные принципы построения таких систем.

Разработка системы должна вестись с использованием искусственного интеллекта. Комплекс строится на основе унифицированных базовых модулей, позволяющих создать “ядро” систем автоматического управления роботов самого различного назначения. Необходимо обеспечить функционирование робота в полностью автоматическом режиме, не исключая возможность работы в комбинированном режиме управления.

Средства целеуказания должны обеспечивать достижение цели, одновременно предоставляя роботу возможность принимать решения исходя из конкретной обстановки и с учетом мер безопасности движения.

Система строится по иерархическому принципу и содержит несколько уровней управления (стратегический, тактический и исполнительный), но их ранг в зависимости от ситуации может изменяться в соответствии с принципом гетерархии.

Информационное обеспечение процесса принятия решений требует наличия как априорной информации о районе действий и возможностях самого робота, так и постоянно возобновляемых данных, оперативно поступающих от бортовых систем. Базы данных целесообразно связать с соответствующими уровнями управления, не исключая, однако, возможности использовать их в случае необходимости и на других уровнях управления. Исходная информация о местности должна быть представлена в виде картографической базы данных, удобной для работы с ней во время предстартовой подготовки маршрутного задания как для элементов верхнего уровня системы принятия решений, так и для оператора. Модель внешней среды стратегического уровня целесообразно представлять в виде плоского неориентированного графа возможных маршрутов, наложенного на цифровую карту.

Возможности робота отражаются в математических моделях различного уровня, соответствующих разделению функций между уровнями управления: для модели стратегических возможностей робота лучше подходит продукционная форма представления, для модели возможностей робота тактического уровня  -  многомерная интегральная функция оценки проходимости, учитывающая возможности робота по преодолению локальных препятствий различного вида (ямы, канавы, эскарпы и контрэскарпы, склоны) и его геометрические, кинематические и динамические характеристики.

Алгоритмы стратегического уровня системы управления движением должны обеспечивать организацию диалога командира-оператора с бортовым компьютером на этапе предстартовой информационной подготовки, постановки и интерпретации целевых заданий. Необходимо проводить построение моделей стратегических возможностей робота, планирование маршрута движения, выбор режима и скоростей движения на отдельных участках маршрута, управление выполнением плана (макродействия), коррекцию маршрута при невозможности выполнения ранее принятого плана.

Бортовая система, обеспечивающая поступление оперативной информации, должна иметь комплексный характер и включать в себя следующие системы: машинного зрения, тактильную, навигации и определения углового положения робота в пространстве, а также внутреннего контроля состояния агрегатов и узлов самого робота.

Желательно, чтобы система технического зрения состояла из нескольких подсистем, работающих на разных физических принципах и позволяющих строить модели видимой зоны как в раздельном, так и в совместном режиме работы (моно- и стереотелевизионные камеры, лазерный сканирующий дальномер).

При определении угловых и линейных координат робота также следует использовать информацию от нескольких независимых источников  -  одометрической и инерциальной систем навигации в сочетании с системами определения абсолютного местоположения с помощью спутника или специальных маяков (ориентиров).

Алгоритмы восприятия и анализа трехмерных сцен по данным системы технического зрения должны обеспечить построение геометрических моделей рельефа в пределах локальной (видимой) зоны, “привязку” геометрической модели рельефа к местной вертикали и текущим координатам робота, выявление препятствий путем сопоставления элементов локальной модели рельефа между собой и с моделью возможностей робота по проходимости, построение модели проблемной среды. Желательно, чтобы модель учитывала размеры робота в плане для того, чтобы в дальнейшем робот можно было рассматривать в виде точки.

Модель проблемной среды для локальной зоны, построенную по данным систем технического зрения и с учетом возможностей робота по проходимости, целесообразно представить в виде матрицы, каждый элемент которой содержит код проходимости (элемент не определен, элемент запрещен для движения, элемент разрешен для движения с указанием допустимой скорости).

Алгоритм планирования траектории при движении по неподготовленной местности должен удовлетворять следующим требованиям: обеспечивать возможность завершения траектории не в одной точке, а в целом подмножестве точек (терминальном множестве); осуществлять выбор конечной точки в локальной зоне с учетом приоритетов, определенных для каждой точки терминального множества. Траектории должны строиться разумным с точки зрения обычного “здравого смысла” образом  -  число поворотов не должно быть слишком большим, но в то же время огибать препятствия надо достаточно экономно. Траектория движения строится с помощью итерационного процесса, основанного на динамическом программировании.

Модель проблемной среды при движении по дороге может быть построена по данным монотелевизионной системы технического зрения с помощью выделения однородных областей, бинаризации изображения и последующей его интерпретации взвешенным двудольным графом. Надежность распознавания повышается сопоставлением с идеальной моделью дороги и анализа серии изображений, полученных в последовательные моменты времени.

При формировании на тактическом уровне законов управления движением по дороге целесообразно использовать методы управления, основанные на нечетком описании ситуации и нечеткой логике (правила вывода). Прохождение перекрестков и развилок должно обеспечиваться координацией стратегического и тактического уровней управления. Дополнительная и весьма важная информация о внешней среде по трассе движения может быть получена на основе анализа результатов активного взаимодействия робота со средой (сравнения планов и их фактической реализации).

В системе управления должен быть предусмотрен механизм оперативной коррекции правил вывода, моделей внешней среды и моделей возможностей робота во время выполнения задания (самообучение и адаптация), включая и механизм неспецифической адаптации для случаев, когда причину расхождения плана и реальности нельзя однозначно идентифицировать.

В заключение отметим, что научный уровень отечественных разработок в области создания интеллектуальных подвижных роботов достаточно высок. Некоторые опытные образцы интегральных подвижных роботов, появившиеся в конце 80-х годов, по ряду основных характеристик превосходили зарубежные аналоги того времени, несмотря на то, что в последних использовались более мощные компьютеры и более совершенная элементная база. Экспериментальные исследования этих образцов в реальных условиях принесли уникальный опыт и дали результаты, которые не потеряли своего значения и до настоящего времени. Однако в последние годы возможности для воплощения новых идей в реальные системы существенно снизились и разрыв между теорией и практикой робототехники в нашей стране катастрофически увеличился.

Этот разрыв может быть преодолен только при кардинальном изменении политики государства в вопросах финансирования и координации всего комплекса работ по созданию сложных робототехнических систем.

Основными стимулами для развития робототехники сегодня могут стать растущая стоимость труда и ценность человеческой жизни. Кроме того, интенсивному развитию работ в области создания интеллектуальных подвижных роботов должно способствовать осуществление международных проектов, связанных с исследованием, а в дальнейшем и освоением, наших ближайших космических соседей  -  Луны и Марса.

Статья опубликована в PC Week/RE № (097) 23 от 17.06.1997.
Публикуется в музее 30.11.2012, с разрешения автора.

Проект Эдуарда Пройдакова
© Совет Виртуального компьютерного музея, 1997 — 2017