Найти

Результаты поиска

• МЕТОД УПРАВЛЕНИЯ МОБИЛЬНЫМ РОБОТОМ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СЕМАНТИКИ ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА

  Д.С. Кобзарь, В.Д. Матвеев , Я.Д. Лапкин , Р.Р. Богданов , А. С. Изюмов

  2026-04-29

  Аннотация ▼

  Реализовать управление роботами можно большим количеством различных интерфейсов – от традиционных пультов до технологий дополненной реальности. Однако у всех подобных интерфейсов существует ряд ограничений, особенно остро возникающих в сервисной робототехнике. Они связаны с длительным обучением человека-оператора, не интуитивным для человека управлением и необходимостью полного вовлечения человека. С другой стороны, сегодня появилась новое направление, связанное с большими языковыми моделями, которые способны обрабатывать естественный язык с последующим его переводом в команды управления роботом. Существует ряд работ, демонстрирующих возможность использования языковых моделей в задачах планирования действий робота. На основе анализа существующих работ предложен новый метод управления мобильным роботом, объединяющий преимущества других методов. Метод позволяет планировать сценарии для робота, получая на вход миссию от человека на естественном языке, ТОП робота и информацию с его датчиков. В статье также описана последовательность настройки системы с использованием большой языковой модели для решения данной задачи – представлено три варианта инструкции для нейронной сети, поэтапно улучшающих достижимость формируемых сценариев. После этого описаны различные миссии, которые задаются в рамках экспериментальных исследований настоящей работы – всего проверялось 100 миссий, разделенных на 4 уровня сложности в равном соотношении. Сложность миссий варьировалась от описания объектов в поле зрения робота до взаимодействия со сложно заданными миссиями, включающими синонимы объектов и неявно заданные цели. В завершении работы представлены результаты оценки алгоритма и трех вариантов инструкции. Выводом можно считать, что использование языковых моделей для задания сценариев роботам возможно, в том числе с достаточно высокой достижимостью. Модель с наиболее продвинутой инструкцией достигла 91 % правильно сформированных сценариев, что позволяет говорить о применимости разработанного метода для управления мобильным роботом на естественном язык

• ОРГАНИЗАЦИЯ НАВИГАЦИИ МОБИЛЬНЫХ РОБОТОВ НА ОСНОВЕ КОГНИТИВНОГО КАРТИРОВАНИЯ

  А.М. Корсаков , В. В. Иванова

  2026-04-29

  Аннотация ▼

  КОГНИТИВНОГО КАРТИРОВАНИЯ

  Рассматривается актуальная задача обеспечения автономности мобильных роботов в сложных условиях, когда использование традиционных навигационных методов, основанных на глобальных системах координат и спутниковых данных, невозможно или неэффективно. Для решения данной проблемы предлагается подход, основанный на когнитивной (интерпретирующей) навигации, где основную роль играет семантическое понимание среды. Ключевой особенностью метода является построение когнитивной карты – семантически ориентированного графа, вершины которого соответствуют объектам-ориентирам (либо группам однородных ориентиров), а рёбра – фиксированным наборам информационно-двигательных действий (элементарным обусловленным паттернам поведения). Таким образом маршрут робота при его движении по когнитивной карте сводится к фиксированному набору информационно-двигательных действий. Процесс построения карты осуществляется автоматически на основе предварительно полученного семантически сегментированного изображения местности, что позволяет мобильному роботу априори получить информацию о взаимном расположении и форме ориентиров. Для формализации процесса навигации и управления поведением робота на основе когнитивной карты авторами предложен специально разработанный формальный язык LRNB (Language of Robot Navigation Behavior). Этот язык позволяет декомпозировать сложные миссии на элементарные информационно-двигательные действия, задавать условия их завершения и описывать сценарии взаимодействия с динамическими и статическими объектами. В работе описаны принципы построения когнитивной карты, синтаксис языка LRNB, а также механизм формирования маршрута как последовательности команд. Практическая часть включает результаты верификации подхода в условиях симуляции с использованием специально разработанного эмулятора, а также предварительные натурные испытания на лабораторном гусеничном мобильном роботе, подтвердившие принципиальную работоспособность предложенного подхода. Полученные результаты свидетельствуют о потенциале метода для применения в критически важных сценариях, таких как зоны стихийных бедствий, области радиоэлектронного подавления и другие среды с высокой степенью неопределённости. Предложены дальнейшие планы работ, связанные с приближением условий экспериментов к реальным условиям возможной эксплуатации

• АЛГОРИТМ РАСПОЗНАВАНИЯ ЯЗЫКА ЖЕСТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СВЕРТОЧНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ

  В.Е. Бондарева , Т.С. Черноморова , А.В. Кривцун , Абдулкарем Абейр

  2026-02-27

  Аннотация ▼

  Рассматривается задача автоматического распознавания русского жестового языка (РЖЯ) на основе методов компьютерного зрения и глубокого обучения. Актуальность исследования обусловлена устойчивым ростом численности лиц с нарушениями слуха: по данным Всемирной организации здравоохранения, в настоящее время их количество составляет около 70 млн человек, и, согласно прогнозам, может увеличиться до 630 млн к 2035 году. Разработка эффективных алгоритмов распознавания жестов является важным направлением создания систем бесконтактного человеко-машинного взаимодействия, направленных на повышение доступности информационных технологий и улучшение качества жизни людей с ограниченными возможностями слуха. Целью работы является разработка и экспериментальная апробация алгоритма распознавания букв русского жестового языка в видеопотоке в реальном времени с использованием сверточной нейронной сети. В ходе исследования сформирован специализированный датасет, включающий 430 изображений жестов, соответствующих буквам алфавита РЖЯ, представленных с различных ракурсов и при изменяющихся условиях освещения. Для реализации модели использованы библиотеки TensorFlow и Keras, а интеграция с видеопотоком выполнена с применением средств OpenCV и системы отслеживания положения руки на основе маркеров. В результате проведенного обучения и тестирования предложенная модель продемонстрировала точность распознавания на уровне 99 % на тестовой выборке. Проведён сравнительный анализ с классическими методами машинного обучения, показавший преимущество сверточной нейронной сети по точности классификации и устойчивости к внешним помехам. Полученные результаты подтверждают эффективность предложенного подхода и его применимость для создания систем реального времени, предназначенных для коммуникационных, образовательных и реабилитационных приложений, а также для разработки интерфейсов человеко-машинного взаимодействия

• ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ГРАФОВ С АССОЦИАТИВНЫМИ ОПЕРАЦИЯМИ НА ЯЗЫКЕ ПРОГРАММИРОВАНИЯ SET@L

  И.И. Левин , И. В. Писаренко, Д.В. Михайлов , А. И. Дордопуло

  2020-10-11

  Аннотация ▼

  Как правило, информационный граф с ассоциативными операциями реализуется в
  виде последовательной («голова/хвост») или параллельной («разбиение пополам») топ о-
  логии, причем обе структуры содержат одинаковое число операционных вершин. Реду к-
  ционные преобразования графов с представленными топологиями при недостатке в ы-
  числительного ресурса не обеспечивают создание эффективной ресурсонезависимой пр о-
  граммы: вариант «разбиение пополам» характеризуется нерегулярной межитерацион-
  ной коммутацией, а структура «голова/хвост» – увеличенной скважностью данных при
  редукции. В данной статье предлагается преобразовать топологию графа с ассоци а-
  тивными операциями в один из комбинированных вариантов с последовательными и па-
  раллельными фрагментами вычислений, синтезированный в соответствии с заданным
  вычислительным ресурсом. Это позволяет повысить удельную производительность в ы-
  числений при редукции. Модифицированная топология включает изоморфные подграфы с
  топологией «разбиение пополам», содержащие максимальное число аппаратно реализу е-
  мых операционных вершин, а обработка промежуточных данных осуществляется по
  принципу «голова/хвост». Вычислительная структура для рассмотренной топологии
  имеет минимальную латентность и состоит из одного базового подграфа и одной вер-
  шины, в которую редуцируется блок обработки промежуточных данных с топологией
  «голова/хвост». Разработан алгоритм, позволяющий в зависимости от доступного а п-
  паратного ресурса перейти от базового последовательного варианта реализации к раз-
  личным комбинированным топологиям вплоть до предельного случая топологии «разби е-
  ние пополам». Поскольку традиционные методы параллельного программирования могут
  описать множество топологий только в виде набора отдельных подпрограмм, для соз-
  дания ресурсонезависимого описания графов с ассоциативными операциями предлагае т-
  ся использовать язык архитектурно-независимого программирования Set@l. Принципы
  построения топологий «голова/хвост» и «разбиение пополам» описаны в виде признаковметода обработки множеств на языке Set@l, а ресурсонезависимая программа оперирует
  этими типами и типами параллелизма для модификации топологии графа и последующей
  редукции производительности в соответствующих аспектах программы.

• КОМПЛЕКС СРЕДСТВ ТРАНСЛЯЦИИ ПРОГРАММ НА ЯЗЫКЕ C В ПРОГРАММЫ НА ЯЗЫКЕ ПОТОКА ДАННЫХ COLAMO

  А. И. Дордопуло, A.A. Гуленок, А.В. Бовкун, И.И. Левин, В. А. Гудков, С.А. Дудко

  2021-02-25

  Аннотация ▼

  Рассматриваются программные средства трансляции последовательных программ
  на языке C в масштабируемые параллельно-конвейерные программы на языке программи-
  рования реконфигурируемых вычислительных систем COLAMO. В отличие от существую-
  щих средств высокоуровневого синтеза, результатом трансляции является не IP-ядро
  фрагмента задачи, а комплексное решение задачи для многокристальных реконфигурируе-
  мых вычислительных систем с автоматической синхронизацией информационных и управ-
  ляющих сигналов. Рассмотрены основные этапы трансляции последовательной программы
  на языке C: преобразование в информационный граф, анализ информационных зависимо-
  стей и выделение функциональных подграфов, преобразование в масштабируемую ресурсо-
  независимую параллельно-конвейерную форму и масштабирование программы на языке
  COLAMO для заданной многокристальной реконфигурируемой вычислительной системы.
  Масштабирование программы осуществляется с помощью методов редукции производи-
  тельности абсолютно-параллельной формы задачи – информационного графа, который
  адаптируется под архитектуру реконфигурируемой вычислительной системы. Разрабо-
  тан ряд правил, позволяющих существенно сократить число шагов преобразований при
  масштабировании задачи и обеспечить плотный поток обработки данных в функциональ-
  ных подграфах задачи. Созданный комплекс средств трансляции программ на языке C в
  конфигурационные файлы ПЛИС позволяет существенно сократить время синтеза вычис-
  лительной структуры задачи для многокристальных РВС и обеспечить сокращение общего
  времени решения задачи.

• ОЦЕНКА ВОЗМОЖНОСТЕЙ ПЕРСПЕКТИВНЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ РАСЧЕТА ТОЧНЫХ ПРИБЛИЖЕНИЙ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ ВЕРОЯТНОСТЕЙ ЗНАЧЕНИЙ СТАТИСТИК

  А.К. Мельников , И.И. Левин , А.И. Дордопуло , Л.М. Сластен

  2022-11-01

  Аннотация ▼

  Статья посвящена оценке аппаратного ресурса вычислительных систем для решения
  вычислительно-трудоемкой задачи – расчета распределений вероятностей значений ста-
  тистик методом второй кратности на основе Δ-точных приближений для выборок объе-
  мом от 320 до 1280 знаков при мощности алфавита от 128 до 256 символов с точностью
  =10-5. Общее время решения не должно превышать 30 дней или 2,592·106 секунд при круг-
  лосуточном режиме вычислений. Использование свойств метода второй кратности позво-
  ляет привести вычислительную сложность расчета к диапазону 9,68·1022–1,60·1052 опера-
  ций с числом проверяемых векторов – от 6,50·1023 до 1,39·1050. Решение этой задачи для
  указанных параметров выборок в заданное время с помощью современных вычислительных
  средств (процессоров, графических ускорителей, программируемых логических интеграль-
  ных схем) требует недостижимого на практике аппаратного ресурса. Поэтому в статье
  анализируются возможности перспективных квантовых и фотонных технологий для ре-
  шения задачи с заданными параметрами. Основным преимуществом квантовых вычисли-
  тельных систем является высокая скорость вычислений для всех возможных значений па-
  раметров. Однако, для расчета распределений вероятностей значений статистик кванто-
  вое ускорение не будет достигнуто из-за необходимости проверки всех полученных реше-
  ний, число которых соответствует размерности задачи. Кроме того, текущий уровень
  развития элементной базы не позволяет создавать и использовать квантовые вычислите-
  ли с разрядностью 120 кубитов, необходимой для решения рассматриваемой задачи. Фо-
  тонные вычислители могут обеспечить высокую скорость вычислений при низком энерго-
  потреблении и для решения рассматриваемой задачи требуют наименьшее число узлов.
  Однако, нерешенные проблемы с физической реализацией элементов оперативного хране-
  ния данных и отсутствием доступной элементной базы не позволяют в обозримой пер-
  спективе (5–7 лет) использовать фотонные вычислительные технологии для расчета рас-
  пределений вероятностей значений статистик, поэтому наиболее целесообразно примене-
  ние гибридных вычислительных систем, содержащих узлы различных архитектур.
  Для реализации задачи на различных аппаратных платформах (универсальные процессоры,
  графические ускорители, программируемые логические интегральные схемы) и конфигура-
  циях гибридных вычислительных систем предложено использование архитектурно-
  независимого языка программирования высокого уровня SET@L, объединяющего представ-
  ление вычислений в виде множеств и совокупностей с помощью альтернативной теории
  множеств П. Вопенка с абсолютным параллелизмом информационного графа и парадиг-
  мами аспектно-ориентированного программирования.