ОНТОЛОГИЧЕСКИЙ ПОДХОД В СОЗДАНИИ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ С ПОВЫШЕННОЙ СТЕПЕНЬЮ АВТОНОМНОСТИ

  • С. М. Соколов KIAM
Ключевые слова: Подвижные робототехнические комплексы, информационно-управляющие системы, повышенная степень автономности, представление знаний, онтологии, интерпретирующая навигация, информационно-двигательные действия

Аннотация

Рассматриваются аспекты, необходимые для воплощения робототехнических ком-
плексов с повышенной степенью автономности (РТК с ПСА) в практическую работу. Указы-
ваются отличительные особенности таких комплексов, потребности соответствующих
интеллектуальных информационно управляющих систем (ИИУС). Выделяется требование
ситуационной осведомлённости и, как следствие, необходимость разнообразной системы
представления знаний, средств восприятия внешней среды и сопоставления оперативной
информации с моделями и априорной информацией об этой среде. Кроме того, указывается
на необходимость автоматизации процессов создания РТК с ПСА, доступности, упрощения
их использования. С целью ответа на поставленные вопросы в работе предлагается использовать концепцию и механизмы онтологий применительно к автономной робототехнике.
Приводятся примеры уже имеющихся решений в этой области. В робототехнике онтологии
используются для определения и концептуализации знаний, принятых сообществом, с исполь-
зованием формального описания, которое является машиночитаемым, доступным для со-
вместного использования и содержит гибкость для обоснования этих знаний, чтобы вывес-
ти дополнительную информацию. Онтологии представляют значительный интерес для
мультиагентных систем для организации взаимодействия между агентами и с другими сис-
темами в гетерогенных средах, возможности повторного использования и поддержки разра-
ботки новых РТК. Описывается предлагаемое автором построение онтологии в такой при-
кладной области как информационное обеспечение целенаправленных перемещений автоном-
ных наземных средств на основе систем технического зрения. Всё рассмотрение ведётся в
конфигурационном пространстве информационно-управляющих систем РТК с ПСА.
Это пространство позволяет агрегировать большое количество разнообразных технологий,
используемых при построении РТК. Воплощению конкретной системы соответствует
«точка сборки». Согласование форм представления знаний в ИИУС обеспечивается последо-
вательным рассмотрением плоскостей в этом пространстве. В качестве связующего звена –
средства для автоматизированного перевода описаний дескриптивных онтологий в описания
функциональных, машиночитаемых онтологий предлагается использование языка информа-
ционно-двигательных действий и команд интерпретирующей навигации. В заключении рас-
сматриваются ближайшие перспективы развития описанного подхода, высказываются по-
желания/предложения к отечественному сообществу робототехников.

Литература

1. Christensen H.I., Sloman A., Kruijff G-J. & J. Wyatt (Eds.) Cognitive Systems. Reports on the
European Union project on Cognitive Systems. Available at: https://cordis.europa.eu/project/.
2. RSS novosti. Novosti iskusstvennogo intellekta [RSS news. Artificial Intelligence News].
Available at: https://ai-news.ru/2021/01/bespilotnye_karernye_samosvaly.html.
3. OOO «MosTransArenda» [MosTransArenda LLC]. Available at: https://mtarenda.ru/articles/
trend-na-bespilotnye-samosvaly-nabiraet-oboroty/#.
4. KOMEK MASHINERI. Doydut li bespilotnye samosvaly Komatsu do Rossii? Ischeznet li
professiya voditelya? [KOMEK MACHINERY. Will Komatsu unmanned dump trucks reach
Russia? Will the driver's profession disappear?]. Available at: https://www.komek.ru/
staty/doydut-li-bespilotnye-samosvaly-komatsu-do-rossii-ischeznet-li-professiya-voditelya/.
5. Tadviser. Produkt:BelAZ-7513R_(bespilotnyy_samosval) [Advisor. Product: BelAZ-7513 R_
(unmanned dump truck). Available at: https://www.tadviser.ru/index.php|/Produkt:BelAZ-
7513R_(bespilotnyy_samosval).
6. Andrey Kozhemyakin. Samosval na million [Dump truck for a million]. Available at:
https://dev.by/news/samosval-na-million.
7. Petrichkovich Ya., Solokhina T., i dr. RoboDeus – 50-yadernaya geterogennaya SnK dlya
vstraivaemykh sistem i robototekhniki [RoboDeus - 50-nuclear heterogeneous SnC for embedded
systems and robotics], Elektronika [Electronics], 2020, No. 7 (00198), pp. 52-63.
8. NVidia Jetson AGX Xavier. Available at: https://www.nvidia.com/ru-ru/autonomousmachines/
embedded-systems/jetson-agx-xavier/.
9. Accelerate Automotive with Intel. Available at: https://intel.ru/content/www/ru/ru/ automotive/
products/programmable/overview.html.
10. Stephen Shankland. Tesla self-driving car computer. Available at: https://www.cnet.com/news/
meet-tesla-self-driving-car-computer-and-its-two-ai-brains.
11. Genesereth M. and Fikes R. Knowledge Interchange Format, Stanford Logic Report Logic-92-
1. Stanford University, 1992.
12. CommonKADS General Information. Available at: http://www.commonkads.uva.nl/framesetcommonkads.
html, 2003.
13. Kiril'chenko A.A., Platonov A.K., Sokolov S.M. Teoreticheskie aspekty organizatsii
interpretiruyushchey navigatsii mobil'nogo robota. Preprint IPM № 19 [Theoretical aspects of the
organization of interpretive navigation of a mobile robot. IPM Preprint No. 19]. Moscow, 2008.
14. Laird J.E., Newell A. and Rosenbloom P.S. Soar: An Architectue for General Intelligence,
Artificial Intelligence, 1987, Vol. 33, pp. 1-64.
15. Newell A. and Simon H. GPS; A Program that Simulates Human Thought, McGraw-Hill, 1963.
16. Pearson J.D., Huffman S.B., Willis M.B., Laird J.E. and Jones R.M. A Symbolic Solution to
Intelligent Real-Time Control, Robotics and Autonomous Systems, 1993, No. 11, pp. 279-291.
17. Etherington D. What Does Knowledge Representation Have to Say to Artificial Intelligence?
Proceesings ate the AAAI, 1997.
18. Siegwart R., Nourbakhsh I. Introduction to Autonomous Mobile Robots. MIT Press 1997.
19. Volpe R., Estlin T., Laubach S., Olson C. and Balaram J. Enhanced Mars Rover Navigation
Techniques, Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation,
San Francisco, CA, 2000.
20. Wasson G., Kortenkamp D. and Huber E. Integrating Active Perception with an Autonomous
Robot Architecture, Robotics and Automation Journal, 1999, Vol. 29, pp. 175-186.
21. Brooks R.A. A Robust Layered Control System for a Mobile Robot, MIT AI Lab, A.I. Memo
864, Sept. 1985.
22. Maes P. and Brooks R. Learning to Coordinate Behaviors, Proceedings AAAI, 1990, pp. 796-802
23. Albus J., Lumia R., Fiala J. and Wavering A. NASREM: The NASA/NBS Standard Reference
Model for Telerobot Control System Architecture, Proceedings of the 20th International Symposium
on Industrial Robots, Tokyo, Japan, 1989.
24. Arkin R. Navigational Path Planning for a Vision-Based Mobile Robot, Robotica, 2003, No. 7,
pp. 49-63.
25. Thorpe C. Vision and Navigation for the Carnegie Mellow NavLab, IEEE PAMI, 1988, No. 10 (3).
26. Kuipers B. The Spatial Semantic Hierarchy, Artificial Intelligence, 2000, Vol. 119 (1–2), pp.
191-233.
27. Maimone M. A Martian Vision. JPL, 2016.
28. Delaune J. Vision-Based Navigation for Mars Helicopters. JPL, 2021.
29. Dickmanns E.D. A General Dynamic Vision Architecture for UGV and UAV, Journal of Applied
Intelligence, 1992, No. 2, pp. 251.
30. Lauria S., Kyriacou T., Bugmann G., Bos J., Klein E. Converting natural language route instructions
into robot executable procedures, Proc. IEEE Int. Workshop Roman, Berlin, Germany,
2002, pp. 223-228.
31. Parker L.E. ALLIANCE: An architecture for fault tolerant multirobot cooperation, Robotics
and Automation, IEEE Transactions on, 1998, Vol. 14, No. 2, pp. 220240.
32. Sellami Z., Camps V., Aussenac-Gilles N., and Rougemaille S. Ontology Co-construction with
an Adaptive Multi-Agent System: Principles and Case-Study, Knowledge Discovery,
Knowlege Engineering and Knowledge Management, 2011, pp. 237248-
33. Schlenoff C. and Messina E. A robot ontology for urban search and rescue, in Proceedings of
the 2005 ACM workshop on Research in knowledge representation for autonomous systems,
2005, pp. 2734.
34. Tran Q. and Low G. MOBMAS: A methodology for ontology based multi-agent systems development,
Information and Software Technology, Jun. 2008, Vol. 50, No. 7-8, pp. 697-722.
35. Gennari J.H., Musen M.A., Fergerson R.W., Grosso W.E., CrubEzy M., Eriksson H., Noy N.F.,
and ` Tu S.W. The evolution of prot`eg`e: an environment for knowledge-based systems development,
International Journal of Human-Computer Studies, 2003, Vol. 58 (1), pp. 89-123,
36. Matthews B. Semantic web technologies, E-learning, 2005, No. 6(6):8.
37. Pearson J.D., Huffman S.B., Willis M.B., Laird J.E. and Jones R.M. A Symbolic Solution to
Intelligent Real-Time Control, Robotics and Autonomous Systems, 1993, No. 11, pp. 279-291.
38. Schlenoff C. Linking Sensed Images to an Ontology of Obstacles to Aid in Autonomous Driving,
Proceedings of the 18th National Conference on Artificial Intelligence: Workshop on Ontologies
for the Semantic Web, 2002.
39. Wasson G., Kortenkamp D. and Huber E. Integrating Active Perception with an Autonomous
Robot Architecture, Robotics and Automation Journal, 1999, Vol. 29, pp. 175-186.
40. Chella A., Cossentino M., Pirrone R., and Ruisi A. Modeling ontologies for robotic environments,
In pr oceedings of the 14th international conference on Software engineering and
knowledge engineering. ACM, 2002, P. 80.
41. Mendoza R., Johnston B., Yang F., Huang Z., Chen X., and Williams M. OBOC: Ontology
Based Object Categorisation for Robots, In Proceedings of the 4th International Conference
on Computational Intelligence, Robotics and Automation (CIRAS 2007), Palmerston North,
New Zealand. Citeseer, 2007.
42. Molich R. and Nielsen J. Improving a human-computer dialogue, Communications of the
ACM, 1990, Vol. 33 (3), pp. 348.
43. Yanco H. and Drury J. Classifying human-robot interaction: an updated taxonomy, In Systems,
Man and Cybernetics, 2004 IEEE International Conference on, 2004, Vol. 3, pp. 2841-2846.
44. Juarez A., Bartneck C., & Feijs L. Using Sematic Web Technologies to Desribe Robotic Embodiments,
Proceedings of the 6th ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction,
Lausanne, 2011, pp. 425-432.
45. Boguslavskiy A.A. i dr. Modeli i algoritmy dlya intellektual'nykh sistem upravleniya [Models
and algorithms for intelligent control systems]. Moscow: IPM im. M.V. Keldysha RAN, 2019,
232 p.
46. Akhterov A.V. Nekotorye aspekty interpretiruyushchey navigatsii mobil'nogo robota. Preprint
IPM № 97 [Some aspects of the mobile robot's interpretive navigation. IPM preprint No. 97].
Moscow: 2005, 16 p.
47. Boguslavsky A.A., Sokolov S.M. Component Approach to the Applied Visual System Software
Development, 7th World Multiconference on Systemics, Cybernetics and Informatics (SCI
2003), July 27-30, Orlando, Florida, USA, 2003.
48. Newman W. A Systematic Approach to Learning Robot Programming with ROS. CRC Press,
2018.
Опубликован
2022-04-20
Выпуск
Раздел
РАЗДЕЛ I. ПЕРСПЕКТИВЫ ПРИМЕНЕНИЯ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ