Роботами

ПРИНЦИП ДЕЙСТВИЯ СИСТЕМ МУЛЬТИ-АГЕНТНОГО УПРАВЛЕНИЯ

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ РОБОТ КАК АГЕНТ

Будем рассматривать робототехническую систему как коллектив интеллектуальных агентов, связанных компьютерными каналами связи для достижения общей цели. Каждый агент способен самостоятельно решать некоторые локальные задачи и имеет возможность кооперироваться с другими агентами в процессе совместного решения общей задачи. Робот как агент робототехнической мульти-агентной системы представляет собой автономную интеллектуальную систему, состоящую из следующих компонент:

1.двигательная система ("тело"),

2.сенсорная система ("органы чувств"),

3.системы управления ("мозг"),

4.система коммуникации ("языки и каналы связи”).

Основными особенностями интеллектуального агента являются:

- коллегиальность, т.е. способность к коллективному согласованному поведению в интересах решения общей задачи;

- автономность, т.е. способность самостоятельно решать локальные задачи;

- адаптивность, т.е. способность автоматически приспосабливаться

к неопределённым и изменяющимся условиям в динамической среде;

- активность, т.е. способность к активным действиям ради достижения общих и

локальных целей;

- информационная и двигательная мобильность, т.е. способность активно перемещаться и целенаправленно искать и находить информацию и объекты, необходимые для кооперативного решения общей задачи.

Сочетание описанных способностей позволяет автономным агентам достигать своих целей, разрешать конфликты и согласовывать свои действия при коллективном решении общей задачи в изменяющейся среде с препятствиями.

Интеллектуальное управление МАРС позволяет координировать целенаправленную деятельность автономных агентов, планировать их поведение и взаимодействие, адаптироваться к изменяющейся среде и разрешать конфликты между агентами на стратегическом (супервизорном) уровне управления и обмена информацией по компьютерным каналам связи. Системы управления, реализующие такой принцип интеллектуального управления с диалоговым интерфейсом между агентами, будем называть мульти-агентными.

Для проектирования систем мульти-агентного управления могут использоваться методы коллективного поведения автоматов, теория игр, способы кооперативного решения проблем на базе распределённого искуственного интеллекта, теория расписаний, методы оптимального планирования и адаптивного управления. При мультиагентном управлении робототехническими системами каждый робот можно рассматривать как интеллектуальный автомат с собственной базой данных и знаний, способный адаптироваться к заранее неизвестным или изменяющимся условиям функционирования в среде с препятствиями. Поэтому важное значение в теории мультиагентного управления имеют методы обучения и адаптации как отдельных роботов-агентов на тактическом (локальном) уровне управления, так и МАРС в целом на стратегическом (супервизорном) уровне управления. Некоторые из этих методов подробно описаны в специальной литературе. Сегодня эти методы и их модификации позволяют решить следующие задачи интеллектуального управления робототехническими системами:

- оптимальное или адаптивное планирование маршрута движения роботов-агентов в среде с препятствиями с использованием локальной (сенсорной) или глобальной (супервизорной) информации;

- моделирование в базе знаний агента окружающей среды и поведения других роботов;

- распознавание ситуаций и принятие оптимальных решений;

- программирование (интерполяция) и адаптивная коррекция движений роботов-агентов по спланированным маршрутам;

- адаптивное управление движением роботов-агентов.

Cтолкновение роботов рассматривается как конфликт, который может возникнуть при коллективном решении общей задачи. Для разрешения подобных конфликтов роботы-агенты должны обмениваться между собой информацией посредством “переговоров” по компьютерным каналам связи.

Дата добавления: 2014-01-11