Для авторов
Найти
Результаты поиска
Найдено результатов: 6.
-
ИНТЕГРИРОВАННАЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ БЕСПИЛОТНЫМ ТРАНСПОРТОМ
А.Л. Охотников2025-01-30Аннотация ▼Статья описывает результаты разработки и внедрения интеллектуальной системы управ-
ления беспилотным поездом «Ласточка» на Московском центральном кольце. Особенностью бес-
пилотной системы управления железнодорожным транспортом является: относительно высокая
скорость и большая масса поездов, которые определяют длинный тормозной путь. Необходимо
решение задачи точного определения расстояния до препятствия, его идентификации и определения
точного местоположения поезда на пути. Эту задачу может решать интеллектуальная система
принятия решений на основе интеграции систем технического зрения и высокоточного позициони-
рования. Основным элементом системы управления является специализированный вычислитель,
использующий технологии искусственного интеллекта. Для распознавания и идентификации пре-
пятствий система управления применяет искусственную нейронную сеть, входящую в состав про-
граммного обеспечения вычислителя. Техническое зрение работает в четырех диапазонах электро-
магнитных волн. Систему технического зрения можно рассматривать как информационно – изме-
рительную систему, осуществляющую ввод и обработку информации без участия человека. Пред-
ставлена структура интегрированной системы технического зрения, которая включает бортовую,
инфраструктурную и мобильную системы. Эксперимент показал, что система технического зрения
реагирует быстрее человека в среднем на 14 секунд. Предложен состав оборудования интегриро-
ванной высокоточной системы позиционирования, которая помимо глобальной навигационной спут-
никовой системы, бесплатформенной инерциальной системы и одометров, включает цифровую мо-
дель пути. Цифровая модель пути является источником точного местоположения опорных объек-
тов инфраструктуры, относительно которых определяется позиционирование транспортного объ-
екта с высокой точностью и основой обнуления возрастающей погрешности измерений инерциаль-
ной навигационной системы и одометра. Описаны результаты практического внедрения интеллек-
туальной системы управления на Московском центральном кольце. -
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА ДЛЯ ПРОСТРАНСТВЕННОГО АНАЛИЗА
С.Л. Беляков , А. В. Боженюк , Н. А. Голова , К.С. Яворчук , И.Н. Розенберг14-262025-07-31Аннотация ▼Работа посвящена анализу механизмов формирования рекомендаций и оценки реак-
ции на них в интерактивном режиме работы пользователя с геоинформационной систе-
мой. Одной из важных областей применения рекомендательных систем является поиск и
принятие решений в пространственных ситуациях. Особенностью данного класса задач
является неопределенность постановки задач и неоднозначность оценивания решений.
Пользователи зачастую сталкиваются с проблемами, которые не имеют четкой форму-
лировки. Стремление их разрешить потребует не только выбора направления поиска ре-
шения, но и нахождения адекватной последовательности задач с четко оформленными
входными и выходными данными. Рекомендации в таких случаях призваны в диалоге с поль-
зователем-аналитиком планировать стратегию поиска решений. В настоящей работе
исследуется интеллектуальная рекомендательная система, использующая опыт диалого-
вого взаимодействия в процессе изучения проблемы. Предлагается модель адаптации к
ментальному образу проблемы, который строит пользователь, с учетом уровней его си-
туационной осведомленности и когнитивной нагрузки. Особенность модели в использова-
нии визуальных картографических объектов, являющихся индикаторами состояния мен-
тального образа. Рекомендация представляется набором объектов, которые внедряются в
область картографического анализа. Тем самым неявно индуцируется определенное смы-
словое направление повышения ситуационной осведомленности. Предлагается критерий
удовлетворенности рекомендациями. Приводится диаграмма состояний рекомендатель-
ной системы, описывающая подбор адекватного решаемой проблеме контекста. Под кон-
текстом понимается информационный объект, способный предоставлять программные
функции и данные для решения задач ограниченного класса. Последовательность контек-
стов в сеансе анализа рассматривается как прецедент опыта. Для возможных цепочек
контекстов предложены показатели тренда, тенденции и ритма. Через данные показате-
ли оценивается степень смысловой близости прецедентов текущему ходу поиска решения.
Их использование позволит повысить скорость адаптации -
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ РЕКОМЕНДАТЕЛЬНАЯ СИСТЕМА ДЛЯ ПРОСТРАНСТВЕННОГО АНАЛИЗА
С.Л. Беляков , А.В. Боженюк , Н.А. Голова , К.С. Яворчук , И.Н. Розенберг14-262025-07-30Аннотация ▼Работа посвящена анализу механизмов формирования рекомендаций и оценки реак-
ции на них в интерактивном режиме работы пользователя с геоинформационной систе-
мой. Одной из важных областей применения рекомендательных систем является поиск и
принятие решений в пространственных ситуациях. Особенностью данного класса задач
является неопределенность постановки задач и неоднозначность оценивания решений.
Пользователи зачастую сталкиваются с проблемами, которые не имеют четкой форму-
лировки. Стремление их разрешить потребует не только выбора направления поиска ре-
шения, но и нахождения адекватной последовательности задач с четко оформленными
входными и выходными данными. Рекомендации в таких случаях призваны в диалоге с поль-
зователем-аналитиком планировать стратегию поиска решений. В настоящей работе
исследуется интеллектуальная рекомендательная система, использующая опыт диалого-
вого взаимодействия в процессе изучения проблемы. Предлагается модель адаптации к
ментальному образу проблемы, который строит пользователь, с учетом уровней его си-
туационной осведомленности и когнитивной нагрузки. Особенность модели в использова-
нии визуальных картографических объектов, являющихся индикаторами состояния мен-
тального образа. Рекомендация представляется набором объектов, которые внедряются в
область картографического анализа. Тем самым неявно индуцируется определенное смы-
словое направление повышения ситуационной осведомленности. Предлагается критерий
удовлетворенности рекомендациями. Приводится диаграмма состояний рекомендатель-
ной системы, описывающая подбор адекватного решаемой проблеме контекста. Под кон-
текстом понимается информационный объект, способный предоставлять программные
функции и данные для решения задач ограниченного класса. Последовательность контек-
стов в сеансе анализа рассматривается как прецедент опыта. Для возможных цепочек
контекстов предложены показатели тренда, тенденции и ритма. Через данные показате-
ли оценивается степень смысловой близости прецедентов текущему ходу поиска решения.
Их использование позволит повысить скорость адаптации -
МЕТОДИКА И ПРАКТИКА ПОВЫШЕНИЯ АВТОНОМНОСТИ НАЗЕМНЫХ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ
С.М. Соколов , A.A. Богуславский2025-04-27Аннотация ▼Тенденции развития современной робототехники и потребности практики требуют повы-
шения степени автономности робототехнических комплексов. Повышение степени автономно-
сти, в свою очередь, требует увеличения ситуационной осведомлённости и, как следствие, увели-
чение объёма данных и эффективности их обработки в масштабе реального времени на бортовых
ресурсах. При этом сохраняется требование экономической целесообразности предлагаемых ре-
шений. С учётом того, что в отечественной практике в большинстве случаев используются те-
леуправляемые роботы, возникает необходимость наращивания их автономности, с использова-
нием уже имеющихся технических решений. Такое направление развития робототехнических ком-
плексов называется переходом от телеуправления к супервизорному управлению. На этом пути
осуществляется передача всё большего количества информационно- управляющих функций от
оператора к бортовой информационно-управляющей системе. На основе анализа мирового и соб-
ственного опыта разработок робототехнических комплексов, авторской методики создания ро-
ботов с повышенной степенью автономности, нами выделен ключевой элемент обеспечения ин-
теллектуальной автономности мобильных средств. Предложен унифицированный программно-
аппаратный модуль информационного обеспечения мобильных роботов. Основу модуля образует
система технического зрения с открытой программно-аппаратной архитектурой. Этот модуль
позволяет наращивать степень автономности наземных робототехнических комплексов в части
интеллектуальной автономности постепенно, оставаясь в рамках экономической целесообразно-
сти. Открытая программная архитектура модуля учитывает имеющееся де-факто разнообразие
аппаратных решений в существующих телеуправляемых подвижных средствах и позволяет про-
изводить увеличение степени автономности – переходить от режима телеуправления к суперви-
зорному управлению пошагово, сообразно решаемым задачам и доступным средствам. Предлага-
ется методика создания новых или реинжиниринга уже существующих образцов РТК. Методика
включает анализ общей компоновки РТК с акцентом на программно-алгоритмическую часть бор-
товой информационно-управляющей системы. При этом учитываются условия согласования тре-
бований к сенсорной и вычислительной частям. В работе рассмотрены примеры применения этой
методики к усовершенствованию уже существующих образцов наземных РТК. Приводятся по-
становки практических задач и примеры их решения с помощью предлагаемого модуля -
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. -
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.
1 - 6 из 6 результатов
