КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ
Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.
ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ
Номер проекта 21-71-10056
НазваниеСоздание моделей и методов интеллектуально-геометрического управления робототехническими системами в недетерминированной среде на основе обработки многомодальной слабоструктурированной информации, представления и автоматического пополнения знаний бортовых решателей
Руководитель Хачумов Михаил Вячеславович, Кандидат физико-математических наук
Организация финансирования, регион Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт программных систем им. А.К. Айламазяна Российской академии наук , Ярославская обл
Конкурс №61 - Конкурс 2021 года «Проведение исследований научными группами под руководством молодых ученых» Президентской программы исследовательских проектов, реализуемых ведущими учеными, в том числе молодыми учеными
Область знания, основной код классификатора 01 - Математика, информатика и науки о системах; 01-519 - Интеллектуальные динамические системы и технологии управления
Ключевые слова интеллектуально-геометрическое управление, робототехническая система, беспилотный автономный летательный аппарат, слабоструктурированные данные, недетерминированная среда, методы и алгоритмы управления, планирование поведения, многоканальное управление, представление и приобретение знаний, строевые и траекторные задачи, оптимизация бортовых вычислений, имитационное и натурное моделирование, интеллектуальные производственные технологии
Код ГРНТИ28.23.27
ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ
Аннотация
Проект направлен на решение фундаментальной научной проблемы совершенствования в рамках единой теории методов интеллектуального и геометрического управления робототехническими системами в недетерминированной окружающей среде на основе глубокой обработки слабоструктурированной информации, доставляемой системами технического зрения, представления и автоматического пополнения знаний, создания альтернативных информационных каналов и каналов управления. Слабоструктурированная информация поступает на борт робототехнической системы в виде снимков в различных форматах от систем технического зрения, датчиков ориентации и телеметрии, речевых и текстовых каналов управления и других подсистем. Наличие альтернативных источников многомодальной слабоструктурированной информации служит средством повышения надежности управления и автономности беспилотных аппаратов. Мультимодальные текстовые, речевые и графические каналы информации дополняют друг друга, расширяют возможности систем управления и принятия решений.
Актуальность темы исследования и ее научная новизна определяются потребностью создания и оснащения робототехнических систем новыми многофункциональными комплексами технического зрения, интеллектуальными решателями, альтернативными каналами и бортовыми системами управления, способными передавать, обрабатывать и использовать поступающую слабоструктурированную информацию для эффективного решения целевых задач (включая задачи траекторного движения в недетерминированной среде, распознавания целевых объектов, позиционирования и определения ориентации, безопасного формирования заданного строя, пополнения знаний и планирования коллективного поведения) в автономном режиме. Важное значение для автономного управления приобретают механизмы автоматического пополнения и обработки знаний на борту, необходимые для принятия оперативных решений в процессе выполнения задания. Планируется разработать новую модель представления и пополнения знаний в виде набора типовых подзадач, заданных безотносительно к конкретной области, которые позволяют конструировать сложные программы целенаправленной деятельности с полиномиальной сложностью в априори недоопределенных условиях. Это позволит интеллектуальному решателю задач эффективно функционировать при ограничениях на бортовые вычислительные ресурсы.
Научная новизна исследования определяется созданием новой теории, методологии и инструментальных средств планирования поведения и интеллектуально-геометрического управления робототехническими системами, опирающихся на методы обработки многомодальной слабоструктурированной информации, автоматического приобретения знаний и выработки управлений в недетерминированных средах, включая
1) постановку и решение новых целевых задач интеллектуально-геометрического управления группами робототехнических систем для формирования коалиций и реализации сложного траекторного движения в недетерминированной окружающей среде с контролем безопасного сближения;
2) постановку и решение задач представления и приобретения знаний на основе фреймовых продукций, моделей растущих нечетких семантических сетей, условно-зависимой логики и выработку на этой основе правил управления БПЛА;
3) постановку и решение задач оптимизации конвейерно-параллельных вычислений измерительных и управляющих функций в условиях ограничений ресурсов бортовых вычислителей;
4) постановку и решение задачи построения универсальных интеллектуальных интерфейсов управления, использующих текстовые, речевые и жестовые команды на основе обобщения формализованных представлений, методов обработки и когнитивного отображения слабоструктурированной многомодальной информации;
5) планирование производственно-технологических работ на основе БПЛА, оснащенных современными СТЗ и манипуляторами, включая механическую обработку, мониторинг и контроль состояний целевых объектов, доставку грузов и обеспечение мобильной связи в труднодоступных и опасных местах.
Научная и практическая значимость решения фундаментальной задачи определяется существенным повышением автономности, надежности и эффективности функционирования робототехнических систем за счет создания теории интеллектуально-геометрического управления и внедрения интегрированных интеллектуальных технологий решения целевых задач в условиях неопределенности и ограничений на бортовые вычислительные ресурсы.
ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ