Статьи

Показана актуальность создания интеллектуальных роботов различного назначения, способных эффективным образом решать сложные многоэтапные задачи целенаправленной деятельности в априори неописанных проблемных средах. Предложены оригинальные по содержанию элементы продукционной модели представления знаний безотносительно к конкретной предметной области. Построенная таким образом модель представления знаний позволяет интеллектуальным роботам автоматически планировать целенаправленную деятельность в условиях неопределенности, опираясь на обобщенное описание возможных закономерностей проблемной среды. Разработаны процедуры автоматического синтеза графа “видимости”, определяющего формальным образом воспринимаемый интеллектуальным роботом участок проблемной среды. Это, в свою очередь, позволяет роботу автоматически формировать локально-оптимальный маршрут целенаправленного перемещения в априори неописанных условиях функционирования. Синтезированы процедуры автоматического планирования интеллектуальным роботом целенаправленной деятельности, связанной с преобразованием текущей ситуации проблемной среды в заданную целевую ситуацию в условиях неопределенности.

Рассмотрены основные проблемы, связанные с оперативным выявлением очагов лесных пожаров и сопровождающих их задымлений на основе применения автономных беспилотных летательных аппаратов. Разработан метод поиска лесных пожаров по локально-оптимальному маршруту полета в условиях неопределенности. Сформулирован ряд оригинальных положений математического аппарата нечетких множеств, позволяющих сформировать для автономного беспилотного летательного аппарата эффективную информационно-аналитическую модель ситуационно-командного управления движением по строящемуся в реальном времени маршруту полета. Создана модель представления и обработки знаний, обеспечивающая на ее основе возможность автоматического синтеза логико-трансформационных правил вывода ситуационно-командного управления движением летательного аппарата. Показано, что предложенный принцип построения информационно-аналитической модели позволяет снизить сложность решения задачи выбора эффективных команд за счет существенного сокращения количества сравнений текущей проблемной ситуации на объекте с эталонными проблемными ситуациями в процессе вывода решений.