Для авторов
Найти
Результаты поиска
Найдено результатов: 7.
-
РАЗРАБОТКА АВТОНОМНОГО РОБОТА ДЛЯ ВЫПОЛНЕНИЯ ФУНКЦИЙ ПРОДАВЦА - КОНСУЛЬТАНТА В СЕТЯХ РОЗНИЧНОЙ ТОРГОВЛИ
М.А. Хапова , К. Ч. Бжихатлов , Л.Б. Кокова262-2722025-10-01Аннотация ▼Активное увеличение доли крупных сетевых магазинов в торговом секторе повышает спрос на сотрудников подобных сетей. При этом, с ростом оборота крупных магазинов растут и требования к своевременной выкладке товара на стеллажах. По оценкам самих ритейлеров, потери от неправильной или несвоевременной выкладки товара могут достигать 5% от общего годового оборота. Учитывая значительный объем оборота крупных сетевых ретейлеров, и заметную текучесть кадров, проблему автоматизации выкладки товара в сетевых магазинах можно считать актуальной. В данной работе представлены результаты разработки автономной робототехнической системы, которая может обеспечить бесперебойный контроль заполнения стеллажей и своевременную выкладку товара.
По результатам опроса представителей крупных торговых сетей определены требования к автономной системе контроля и расстановки товаров в магазине. В частности, определены требования к возможностям интеллектуальной системы управления роботом, особенности конструкции и аппаратной реализации роботов, требования к возможностям системы взаимодействия с сотрудниками и покупателями в магазине и предпочтения к внешнему виду и пользовательскому интерфейсу робота.
На основе выявленных требований ритейлеров разработан прототип автономного робота для работы в торговых залах. Основа робота представляет собой транспортный модуль с двумя мотор-колесами и парой рулевых колес, на котором установлен антропоморфный узел с двумя манипуляторами. Манипуляторы выполнены в виде рук человека и имеют весь набор необходимых степеней свободы. Кроме того, в статье представлена архитектура системы управления автономным роботом.
За управление роботом отвечает интеллектуальная система принятия решений и управления, основанной на базе мультиагентной нейрокогнитивной архитектуры, моделирующей процессы, протекающие в головном мозге человека. Конструкция и мехатронная часть робота были протестированы в реальных условиях: в торговых залах розничного магазина в г. Нальчик в присутствии продавцов-консультантов и покупателей. В дальнейшем планируются работы по доработке и обучению интеллектуальной системы принятия решений -
РАЗРАБОТКА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ИНТЕГРИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ «УМНОЕ ПОЛЕ»
З.В. Нагоев , В. М. Шуганов , А.У. Заммоев , К. Ч. Бжихатлов , З. З. Иванов2022-04-21Аннотация ▼Производство сельскохозяйственной продукции в настоящее время тесно связано с
применением цифровых технологий, элементов точного земледелия, автоматизацией и
роботизацией сельского хозяйства, так как они дают возможность осуществлять посто-
янный мониторинг, своевременно реагировать на производственные риски, повышать эф-
фективность производства и использования ресурсов. Особое внимание уделяется необходимости комплексного использования цифровых технологий и искусственного интеллекта
для создания интеллектуальных интегрированных систем (ИИС) сельскохозяйственного
производства. Как показывают исследования, активнее всего IT-технологии применяются
в полевом земледелии при выращивании зерновых культур. Основной культурой при произ-
водстве селекционного, семеноводческого и товарного зерна в Кабардино-Балкарской Рес-
публике является кукуруза, поэтому предполагается, что ИИС «Умное поле» должна быть
разработана первоначально именно для этой культуры, а затем с некоторыми доработ-
ками использована и для производства любой растениеводческой продукции – других видов
зерна, овощей, фруктов, винограда и бахчевых. Она позволяет снизить на некоторых эта-
пах производства продукции участие человека, путем автоматизации процесса и его кон-
троля посредством различных «умных» устройств. Работа ИИС «Умное поле» основана
на использовании множества сенсоров, в том числе устанавливаемых на мобильной техни-
ке (наземные и воздушные пилотируемые и беспилотные транспортные средства, косми-
ческие спутники) и переносных портативных устройствах для получения оперативных
данных о состоянии полей и посевов, что позволяет: – анализировать готовность сельско-
хозяйственных угодий к посевным работам, отслеживать ход вегетации растений с целью
эффективного и оперативного планирования агротехнических мероприятий (химическая
защита от вредителей и болезней, подкормка, орошение и т.д.); – прогнозировать показа-
тели эффективности производства (общий валовой сбор, урожайность с га), а также
своевременно выявлять производственные риски (появление вредителей, болезней расте-
ний, засоленности почв и т.д.); – принимать эффективные решения по управлению исполь-
зования ресурсов сельскохозяйственных предприятий. С применением «умных» устройств
стало возможным внедрение т.н. «точного земледелия» для управления продуктивностью
посевов c учётом изменений в среде обитания растений. В конечном итоге, это дает воз-
можность решить две главные задачи сельхозпроизводителей – повышение урожайности
и сокращение издержек. Авторами разработана концепция ИИС «Умного поля» для произ-
водства зерна кукурузы при использовании перспективных робототехнических систем и
комплексов. Представлена архитектура ИИС «Умного поля» для производства семенной и
товарной кукурузы, которую можно с незначительными доработками адаптировать и для
производства другой растениеводческой продукции. -
МУЛЬТИАГЕНТНАЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА КОНТРОЛЯ ПАРКОВОЧНЫХ МЕСТ В ИНФРАСТРУКТУРЕ ГОРОДА
И. А. Пшенокова, К.Ч. Бжихатлов , М.А. Канокова2025-04-27Аннотация ▼В условиях растущего числа автомобилей и ограниченного пространства многие города
осознают важность внедрения интеллектуальных парковочных систем для улучшения городской
мобильности и удобства для водителей. Уровень внедрения интеллектуальных парковок на основе
различных технологический решений растет, однако для достижения максимальной эффективности необходимо продолжать развивать технологии, интегрировать их с другими системами и
учитывать потребности пользователей. Цель исследования – разработать мультиагентную ин-
теллектуальную систему контроля и управления бронированием парковочных мест в сети парко-
вок города. Разработана архитектура мультиагентной интеллектуальной системы управления
парковочными местами, которая обеспечивает автоматическое управление доступа к парковоч-
ным местам с учетом пожеланий владельцев парковок, заказов водителей, дорожной ситуации в
городе и требований безопасности. Основным элементов разрабатываемой системы является
парковка, которая представлена набором парковочных мест, оборудованных автоматизирован-
ными системами управления парковочным местом (парковщики), системой связи и средствами
сбора данных (камера наблюдения и метеостанции). Управление парковочными местами и пар-
ковщиками осуществляется интеллектуальной системой управления на основе мультиагентных
нейрокогнитивных архитектур. Разработан прототип программно-аппаратного комплекса
мультиагентной интеллектуальной системы управления парковочными местами в виде клиент-
серверной архитектуры. Сервер отвечает за сбор, обработку, хранение данных и управление ав-
томатизированными парковщиками. К серверу подключается два вида клиентов – мобильное при-
ложение администратора и водителя. Администратор имеет возможность управления парков-
кой (установка фиксированных цен или использование рекомендаций сервера, бронирование парко-
вочных мест для сотрудников) и просмотра статистики (текущая загрузка, статистика по пар-
ковке, данные о принятых оплатах, прогноз работы парковки, рекомендации). У водителя реали-
зована возможность просмотра состояния парковок в интересующей области (количество сво-
бодных мест, время ожидания свободного места, стоимость, рекомендации по наиболее удобной
парковке) и бронирования парковочного места с возможностью онлайн оплаты -
КОНЦЕПЦИЯ СОЗДАНИЯ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ МУЛЬТИАГЕНТНОЙ РОБОТОТЕХНИЧЕСКОЙ СИСТЕМОЙ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОГО НАЗНАЧЕНИЯ НА БАЗЕ НЕЙРОКОГНИТИВНЫХ АЛГОРИТМОВ
К.Ч. Бжихатлов , И.А. Пшенокова , А.Р. Макоев2024-08-12Аннотация ▼Основными целями внедрения роботов в сельское хозяйство являются повышение эффек-
тивности и производительности, выполнение трудоемких и опасных задач и решение вопроса не-
хватки рабочей силы. Технологические достижения в области обнаружения и управления, а так-
же машинного обучения позволили автономным роботам выполнять больше сельскохозяйствен-
ных задач. Такие задачи варьируются на всех этапах выращивания: от подготовки земли и посева
до мониторинга и сбора урожая. Некоторые сельскохозяйственные роботы уже доступны, и
ожидается, что в ближайшие годы их станет еще больше, поскольку технологии обработки
больших данных, машинного зрения и легкого захвата и становятся все более точными. В на-
стоящее время все большую актуальность приобретает внедрение нескольких взаимодействую-
щих роботов в полевых условиях, так как оно имеет хорошие перспективы в снижении производ-
ственных затрат и повышении операционной эффективности. Целью данного исследования явля-
ется разработка интеллектуальной системы управления группой мобильных роботов на основе
мультиагентных нейрокогнитивных архитектур. Задача исследования состоит в разработке
нейрокогнитивных алгоритмов управления мультиагентной робототехнической системой сель-
скохозяйственного назначения. В работе описан мультиагентный робототехнический комплекс
для активной защиты растений в рамках системы «умного» поля. Представлена концепция сис-
темы управления группой мобильных роботов на основе моделирования мультиагентных нейро-
когнитивных архитектур. Для обеспечения работы многоагентной гетерогенной группы авто-
номных роботов предлагается использование нейрокогнитивной модели управления с реализацией
отдельных интеллектуальных агентов как на каждом отдельном роботе, так и на базовых стан-
циях обслуживания или серверах. При этом, учитывая реализацию рекурсивности в самой архи-
тектуре, задача масштабирования подобной системы управления заметно упрощается. Исполь-
зование агентов сенсоров и эффекторов для обеспечения обмена знаниями между роботами и
центрами принятия решений позволяет минимизировать нагрузку на систему связи и обеспечить
запас отказоустойчивости системы управления. Полученные результаты могут быть применены
для разработки универсальных систем управления и упрощения масштабирования для различных
групп автономных роботов. -
НЕЙРОКОГНИТИВНЫЕ МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ФЕДЕРАТИВНОГО ОБУЧЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ИНТЕГРИРОВАННЫХ ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩИХ СИСТЕМ В РЕАЛЬНОЙ КОММУНИКАТИВНОЙ СРЕДЕ
З. В. Нагоев , К.Ч. Бжихатлов , О. З. Загазежева2024-04-15Аннотация ▼В отличие от существующих методов обучения систем искусственного интеллекта,
подходы, основанные на федеративном обучении, не потребуют длительной и дорогостоящей
процедуры подготовки обучающей выборки при создании и массовом практическом применении
«умных» сельскохозяйственных систем, автономных беспилотных сельскохозяйственных ма-
шин и роботов, а полученные системой принятия решений знания будут актуализироваться на
постоянной основе. Целью исследования является разработка и внедрение сквозной технологии
федеративного обучения для искусственного интеллекта, отсутствие которой сегодня пре-
пятствует созданию интегрированных информационно-управляющих систем для растениевод-
ства и животноводства («умные» сельскохозяйственные системы), основанных на групповом
применении беспилотных наземных и воздушных сельскохозяйственных машин и роботов. Вне-
дрение подобных интеллектуальных систем необходимо для сохранения и повышения произво-
димой продукции и обеспечения устойчивого развития сельского хозяйства. В статье описаны
нейрокогнитивные методы и алгоритмы федеративного обучения интеллектуальных систем
управления сельскохозяйственными процессами в реальной среде. Также предлагается струк-
тура обмена данными и знаниями в системе «умного» поля на основе распределенной сети ин-
теллектуальных агентов, управляющих системами «умного» поля на различных сельскохозяй-
ственных угодьях, на основе федеративного обучения. Каждый интеллектуальный агент пред-
ставляет собой программную модель нейрокогнитивных процессов рассуждения и принятия
решений в рамках решения определенной задачи. Предложенная структура будет способство-
вать совместному накоплению базы знаний в области сельского хозяйства и сможет стать
основой множества различных интеллектуальных агентов, эффективно выполняющих кон-
кретные задачи в рамках распределенной сети систем управления «умными» полями. Также
приводится описание интеллектуальных агентов, выполняющих различные задачи в реальной
среде. Приведены примеры разрабатываемых на автономных робототехнических и программ-
ных комплексов, на основе которых планируется апробация предложенной концепции федера-
тивного обучения систем «умного» поля. Вместе с тем в статье описаны ожидаемые эффек-
ты внедрения технологий, основанных на разрабатываемых методах и алгоритмах федера-
тивного обучения интеллектуальных агентов, управляющих системами умного поля. -
АВТОНОМНЫЙ РОБОТ ДЛЯ МОНИТОРИНГА НАЗЕМНЫХ АРХЕОЛОГИЧЕСКИХ РАСКОПОК
К.Ч. Бжихатлов , А.У. Заммоев , Л.Б. Кокова , И.А. Пшенокова2023-04-10Аннотация ▼Огромный интерес к культурному наследию отражает желание человека знать и пони-
мать свое происхождение и достижения. Однако, археологические памятники, как и природная
среда, являются конечными не возобновляемыми ресурсами. Среди всех видов наследия, находя-
щихся под угрозой, археологические памятники и их богатство информации и артефактов
находятся под наибольшей угрозой. В современной практике варианты сохранения археологиче-
ских памятников включают реконструкцию, повторную сборку (анастилез), сохранение и за-
щиту in situ, включая укрытия и/или консолидацию тканей, сохранение ex situ путем перемеще-
ния, а также перезахоронение с интерпретацией участка или без нее. Однако, очень важно при
проведении археологических раскопок не перемещать и не терять артефакты. При утрате или
перемещении теряется их информационный потенциал. С целью обеспечения постоянного кон-
троля процесса археологических изысканий, фиксации найденных артефактов, построения
трехмерной модели изучаемого объекта и обеспечения безопасности на участке разработана
система мониторинга раскопок, развернутая на автономном роботе. Задача данного исследо-
вания – разработка аппаратного и программного обеспечения робота. Робот представляет
собой подвесную платформу сбора данных, перемещение которой обеспечивается несколькими
тросами, закрепленными на неподвижных опорах. Перемещение платформы (как в плоскости,
так и по высоте) обеспечивается за счет изменения длинны тросов. Подобная схема переме-
щения позволяет обеспечить возможность перемещения платформы во всей плоскости тре-
угольника, образуемого неподвижными опорами, а также спускаться или подниматься до вы-
соты, ограниченной высотой самих опор. Платформа сбора данных, представляет собой пло-
скую платформу с установленной на ней модулем связи, микроконтроллером и аккумулятором.
Снизу прикреплен гиростабилизатор, с закрепленными на нем видеокамерой и дальномером,
который позволяет погасить колебания при движении платформы и внешних возмущениях.
Представлен мультиагентный алгоритм работы системы мониторинга робота в процессе
раскопок. Разработана программа для управления и сбора данных с системы мониторинга ар-
хеологических объектов. Для апробации системы мониторинга изготовлен прототип робота,
который был протестирован во время раскопок комплекса археологических памятников в Бак-
санском районе Кабардино-Балкарской республики. -
МУЛЬТИАГЕНТНЫЙ АЛГОРИТМ СБОРА ДАННЫХ С МЕТЕОСТАНЦИИ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ УРОЖАЙНОСТИ И СОСТОЯНИЯ ПОСЕВОВ
И.А. Пшенокова , К.Ч. Бжихатлов , А. А. Унагасов , М.А. Абазоков91-1012022-04-21Аннотация ▼Погода оказывает сильное влияние на урожайность и состояние посевов, на требо-
вания к количеству и качеству удобрений, а также на профилактические меры по предот-
вращению заболеваний. Плохие погодные условия могут повлиять на качество продукции во
время транспортировки и хранения, а значит и на жизнеспособность семян и посадочного
материала. В настоящее время в сельском хозяйстве широко применяются различные сис-
темы интеллектуального мониторинга, к которым можно отнести спутниковый мони-
торинг и метеостанции. При этом основополагающую роль играет выбор метода анализа
полученных данных и интеллектуальных систем их обработки для превентивного прогно-
зирования. Целью исследования является разработка интеллектуальной системы прогно-
зирования урожайности и состояния посевов на основе данных с метеостанции. В рамках
данного исследования разработан мультиагентный алгоритм прогнозирования состояния
посевов по данным с метеостанции на основе самоорганизации нейрокогнитивной архи-
тектуры. Приведено описание структурной схемы метеостанции и ее датчиков. Разрабо-
тан алгоритм программы для сбора и обработки данных с датчиков метеостанции.
В результате обработки в интеллектуальную систему принятия решений отправляются
данные о температуре воздуха и почвы, влажности воздуха и почвы, скорости и направле-
ние ветра, количестве осадков и о сумме активных температур. Описана система по-
строения причинно-следственных связей, на основе которой строится система прогнозирования, которая позволяет в превентивном порядке делать рекомендации или прогнозы по
урожайности и состоянию посевов, а также по вероятности заболеваний и распростра-
нения вредителей на контролируемых посевах.
1 - 7 из 7 результатов
