|
|
Интеллектуальная система безопасности и самосохранения робота AR-600
|
Полноразмерный робот AR-600 ростом 140 см и весом 50 кг. разработан в ЗАО «Андроидыне роботы» (Москва). Интеллект робота позволяет ему вести диалоги на заданные темы, например, познакомиться с посетителем, выполнить функции гида или сросить впечатление об увиденном и т.д. Робот способен двигаться по заданному маршруту. Программное обеспечение робота позволяет создавать новые сценарии диалогов и двигательных реакций. Шасси и система управления двигательными функциями позволяет роботу исполнять танцы и другие сложные перемещения.
Во время движения робота в режиме on-line решается задача обеспечения безопасности окружающих людей и задача самосохранения. В настоящей статье рассматриваются принципы, заложенные в подсистему, обеспечивающую безопасность и самосохранение, реализованные в AR-600.
Структура программного обеспечения AR-600
ПО робота AR-600 состоит из двух систем: решателя задач искусственного интеллекта и системы управления движением. Система искусственного интеллекта находится на удаленном компьютере, а система управления движением — на бортовом компьютере. Эти системы тесно взаимодействуют друг с другом по каналу Wi-Fi. Функциональные возможности этих систем определяют интеллектуальные и двигательные способности робота.
Система, ответственная за решение задач искусственного интеллекта (ИИ), состоит из: подсистемы распознавания лиц посетителей, интерпретатора простых голосовых команд, распознавания и классификации объектов на основании сенсорной информации. Задачи безопасности и самосхранения решаются также и в системе искусственного интеллекта. В систему входит редактор, позволяющий создавать новые сценарии диалогов.
Система управления движением робота отвечает за решение задачи поддержания равновесия, движения по заданному маршруту, а также обеспечивает сложные движения рук, туловища и головы. В систему входит редактор сценариев двигательных реакций.
Системы разработаны с использованием технологии Microsoft Robotics Studio и языков программирования C++ и C#.
Датчики AR-600
Робот снабжен следующими датчиками: ультразвуковым дальномером, датчиками наклона, датчиком скорости, инфракрасным термометром и техническим бинокулярным зрением. Около сотни тактильных датчиков покрывают поверхность корпуса робота. Тактильные датчики делятся на две группы: датчики, реагирующие на предметы при расстоянии меньше 15 см., и датчики, реагирующие на непосредственное прикосновение. Помимо этого у робота есть датчики специального назначения. Подсистема обеспечения безопасности и самосохранения может получать информацию от любого из датчиков. Для работы с датчиками разработаны специальные контроллеры МК-65, МК-66.
Классификация объектов по степени опасности
Любой обнаруженный роботом объект классифицируется по следующей шкале: опасный, менее опасный, безопасный. При классификации объекта учитывается, прежде всего, его расположение относительно робота. Окружающее пространство поделено на три зоны: опасная, менее опасная и безопасная. Для определения степени опасности объекта в режиме on-line решается задача встречи робота с объектом. Также учитывается класс, к которому отностится объект (живое существо или неодушевленный предмет). В зависимости от степени опасности объекта включается тот или иной сценарий реакции. Сценарии подготовлены заранее.
Сенсорная система может выдать сигнал «очень опасно». Этот сигнал поступает только в процессе движения робота от тактильных датчиков, расположенных на передней части туловища робота. Приняв сигнал «очень опасно» робот останавливает движение с сохранением равновесия корпуса и затем отключает все сервоприводы.
Комплексирование информации и принципы выделения объекта
Кратко рассмотрим принципы комплексирования разносортной сенсорной информации в задаче классификации объекта, реализованной в AR-600.
В работе реализованно комплексирование двух видов информации: визуальной и полученной от датчиков измерения физических величин и датчиков касания. Визуальная информация поступает от системы технического зрения и определяет геометрические свойства объекта. Эта информация совмещается с данными, полученными от лазерного сканера. Система комплексирования визуальной информации выделена в отдельную подсистему, которая не рассматривается в данной статье.
Датчики измерения физических величин определяют свойства (характеристики), которые мы поделим на два класса: измеряемые свойства, которые определяются вещественным числом, и качественное свойство, которое либо присуще объекту, либо не присуще. Примером измеримого свойства может быть температура: качественное свойство выдает датчик касания (есть/нет).
Для решения задачи классификации объекта интеллектуальная система робота имеет в своем распоряжении древовидную конструкцию, в которой представлены описания всех известных роботу объектов. Иерархия устроена по принципу от общего к частному, то есть описание объекта производится на разных уровнях абстракции. «Листья» дают максимально уточненное описание объекта. Описание объекта назовем псевдоконцептом, который задается кодом объекта и именем. Код объекта — это множество свойств v = {p1 (a1) ...pn(an)}, где p(a), aI — переменная или число. При описании объекта часто бывает удобно указать на факт наличия свойства и диапазон его изменения, а при идентификации свойства конкретного объекта определить точное значение. Напомним, что каждому свойству соответствует датчик.
Из псевдоконцептов строится дерево, в котором псевдоконцепты являются узлами. В корне дерева находится наиболее общий псевдоконцепт, то есть описание объекта вообще, листьями этого дерева — наиболее точные описания объектов. Эта древовидная конструкция получила название Е-каркас. Классифицировать код объекта означает дать ему имя. Алгоритм классификации осуществляет просмотр Е-каркаса, который формируется заранее и может пополняться либо автоматически самим роботом, либо оператором.
Работа алгоритма идентификации объекта заключается в следующем. Вначале проверяются коды объектов для псевдоконцептов, лежащих ниже корня. Если полученные данные от соответствующих сенсоров подтверждаются хотя бы для одного из них, то считается, что объект обнаружен и ему назначено имя соответствующего псевдоконцепта (например, имя объекта А). Это будет общее описание объекта. Псевдоконцепты из Е-каркаса, лежащие под именем А, назовем гипотезами, и они определят план дальнейшего обследования: то есть только свойства этих псевдоконцептов будут проверяться на обнаруженном объекте. Далее процесс повторяется для выбранных псевдоконцептов. Таким образом, происходит пошаговое уточнение имени объекта.
В результате работы алгоритма объект получит либо имя, которое невозможно уточнить ввиду того, что оно соответствует листу, в этом случае назовем его полностью распознанным кодом; или имя, которое соответствует некоторой промежуточной вершине, в этом случае объект считается частично распознанным. Если в результате работы алгоритма у объекта получится несколько имен, то выбирается имя с самой большой глубиной уточнения.В случае частично распознанного объекта формируется новый псеводконцепт и добавляется в Е-каркас. Он будет уточнять тот псевдоконцепт, на котором произошла остановка процесса уточнения. В его описание включается новое свойство, не позволившее его уточнить. Таким образом, происходит комплексирование информации от многих датчиков при исследовании объекта с элементами самообучения.
Таким образом, решить задачу безопасности движения робота в динамически меняющейся обстановке невозможно без использования методов искусственного интеллекта, а также классических методов и теории динамических систем. Отработка принятых решений в настоящее время проводится на роботе AR-600.
Автор: С.С.Магазов — зам. генерального директора по науке и инновациям ЗАО «Андроидные роботы» (16.05.2008 - 13:17)
|
|
| |
|
|
