Актуальность исследования обусловлена необходимостью создания эффективных систем управления автономными роботами, способных функционировать в условиях неопределенности и динамически изменяющейся среды. Система репрезентации внешней среды должна решать задачи локализации, картографирования, обнаружения и классификации объектов, прогнозирования динамики и семантическую интерпретацию. Для того чтобы автономный робот мог передвигаться и выполнять целенаправленные действия в окружающей среде, ему необходимо понимать, в какой среде он находится – без этого он не сможет эффективно планировать движения, избегать препятствий и достигать пунктов назначения. Существующие методы репрезентации внешней среды имеют ограничения при адаптации к незнакомым неструктурированным средам. Целью работы является разработка концепции и архитектуры системы репрезентации внешней среды на основе мультиагентной нейрокогнитивной архитектуры для управления автономными роботами в рамках гетерогенного человеко-машинного коллектива. Научная новизна работы заключается в разработке мультиагентной нейрокогнитивной архитектуры системы репрезентации состояния внешней среды. Предложенный подход позволяет создавать гибкие модели мира, способные к самоорганизации и масштабированию при увеличении объема знаний. Методика исследования основана на применении мультиагентных технологий и нейрокогнитивных моделей. Разработана мультиагентная нейрокогнитивная архитектура, включающая механизмы сбора данных с сенсоров, представления об объектах и субъектах среды, формирование механизма построения причинно-следственных связей, обмен знаниями между участниками гетерогенного человеко-машинного коллектива. Разработанная архитектура обеспечивает возможность масштабирования систем принятия решений и упрощает обмен знаниями между участниками коллектива. Перспективным направлением дальнейших исследований является совершенствование механизмов безопасности системы. Результаты исследования могут быть использованы при разработке автономных робототехнических комплексов нового поколения
