Google+


27-09-2011, 18:00   Раздел: Статьи, Новости   » Разработка искусственной нервной системы гуманоидного робота (аватара) Комментариев: 0  

Разработка искусственной нервной системы гуманоидного робота (аватара)

Разработка искусственной нервной системы гуманоидного робота (аватара)

Разработка искусственной нервной системы гуманоидного робота (аватара)1. Введение

Первый этап решения проблем бессмертия человека имеет своей главной целью создание нейроуправляемого аватара – гуманоидного робота с человекоподобным скелетом, набором технических мышц и сенсоров. Предполагается, что аватар будет управляться сигналами нервной системы и мозга человека, снимаемыми разными средствами. При этом возможно непосредственное управление органами манипуляции и педипуляции по биосигналам или управление поведением аватара по мысленнным командам. Обратные связи, фиксирующие выполнение действий или поведений, осуществляются по визуальному каналу, т.е. через зрение управляющего человека. Аватар при таком управлении не автономен, поскольку его действия и поведение целиком зависит от управляющего им человека. Его внутренняя система управления существенно ограничена по функциям и привязана к простым действиям и навыкам, которые могут быть напрямую контролируемы управляющим человеком.

Автономность аватара необходима, если управляющий человек не может визуально контролировать действия и поведение аватара. Но, чтобы аватар мог быть полностью автономным, он должен иметь собственную искусственную нервную систему (ИНС), которая может обеспечить его человекоподобное поведение в любых ситуациях. Человек в этом случае может управлять аватаром супервизорно, т.е. в соответствии с мысленно сформированными задачами, которые должен выполнить аватар. При этом аватар должен подтвердить выполнение задачи телепатически, т.е. мысленным ответом, или дистанционным показом визуальной картины выполненной ситуации.

Заметим, что, если такая ИНС будет создана, решится также основная проблема робототехники – создание полноценного гуманоидного робота, не только по форме, но и по поведению подобного человеку.

В рамках данного предложения будет выполнена архитектурная и алгоритмическая разработка ИНС гуманоидного робота, создан программный прототип системы и проведены его испытания на предмет супервизорного управления. По завершению разработки аватара созданная ИНС будет адаптирована под него, обеспечив его автономность и способность супервизорного управления человеком.

2. Краткий обзор состояния проблемы

В настоящее время за рубежом наблюдается бурное развитие исследований и разработок в области андроидных (антропоморфных) роботов. В современных вариантах такие роботы оснащаются системой управления, включающей: систему технического зрения (СТЗ), систему голосового управления (СГУ) и систему голосовых сообщений (СГС), систему тактильного очувствления (СТО), систему пространственной ориентации (СПО), систему управления походкой и устойчивостью (СУПУ), систему управления поведением (СУП). Наиболее практичные конструкции таких роботов разработаны в Японии. Они названы гуманоидными роботами, поскольку похожи на человека не только по форме, но и, в какой-то степени, по поведению. Разработан ряд таких роботов для коммерческого применения: Asimo (Honda), SDR-4X (Sony), Hoap-2 (Fujitsy). В России антропоморфный робот c 2001 по 2004 год разрабатывался ОАО «Новая ЭРА» (Санкт-Петербург, проект АРНЭ - Антропоморфный робот фирмы Новая ЭРА). В настоящее время в этом направлении проводит коммерческие разработки компания «Андроидные роботы». Эта компания выпустила в продажу простейший робот АР -101 с командным управлением и разработала современный вариант АР-600, имеющий СТЗ относительно простую СУП.

Возможности антропоморфных роботов определяются их конструкцией и системой управления. Все перечисленные роботы представляют собой композитные метало-пластиковые конструкции с электромеханическими приводами степеней подвижности (до 30-ти приводов). Системы управления построены на бортовых многопроцессорных вычислителях, включающих RISC-процессоры верхнего уровня и микроконтроллеры нижнего уровня. Программное обеспечение строится на разных алгоритмах, которые, как правило, представляют «ноу-хау» фирмы. Далее кратко опишем возможности систем управления современных антропоморфных роботов.

СТЗ базируется на цветных видеокамерах (одной или двух), сигналы от которых передаются по цифровому каналу в бортовой компьютер, осуществляющий захват кадров, запись их в память и обработку с целью распознавания цветных объектов, а также вычисления их координат в системе координат камеры. К настоящему времени СТЗ могут распознавать трехцветные объекты относительно простой формы при специальном освещении и вычислять их координаты. В продвинутых системах реализуется дополнительно распознавание ограниченного числа лиц людей (до 10-ти).

СГУ использует микрофоны (один или несколько), сигналы от которых передаются по цифровому каналу в бортовой компьютер, записывающий их в память и обрабатывающий с целью распознавания голосовых команд управления роботом. СГУ могут распознавать несколько десятков команд, состоящих из трех-четырех слов, воспринимаемых через микрофон гарнитуры оператора. Представляет проблему узнавание знакомого голоса и распознавание голосовых команд и сообщений, вводимых через микрофоны робота, вследствие необходимости селекции источника удаленной речи при наличии шумов среды.

СГС использует динамики с усилителем и памятью фразовых сообщений, которые могут выбираться из нее по внешней команде оператора и произноситься голосом. В продвинутых вариантах системы реализуются простые диалоги с пользователем. При этом СГУ распознает ключевые слова в вопросах пользователя, по которым средствами СГС выбирается тема диалога и подбираются ответы. Более сложные системы диалога с обучением, семантическим анализом вопросов и синтезом ответов пока находятся на этапе исследований.

СТО использует набор тактильных датчиков, расположенных на ступнях и схватах робота. Датчики на ступнях используются для определения вектора сил, действующих на ступни при контакте с поверхностью. Они нужны для организации устойчивой походки робота. Датчики на схватах используются для определения вектора сил в схватах при взятии предметов. Обычной проблемой является компенсация нестабильностей показаний тактильных датчиков, возникающих при изменении нагрузки.

СПО использует набор акселерометров, а также гиродатчиков угловых скоростей и положений. Как правило, гиродатчики концентрируются в измерительном блоке в верхней части туловища робота, а акселерометры могут располагаться в разных частях тела, рук и ног робота, создавая распределенную инерциальную систему. Вырабатываемые сигналы используются для определения вертикали тела и динамической коррекции движений при управлении устойчивой походкой в условиях внешних возмущений. Вследствие необходимости частого изменения поз робота при движении и манипулировании, существуют значительные вычислительные трудности при расчете коррекций в динамике.

СУПУ использует СТО и СПО для управления устойчивой походкой на двух ногах. Параметры походки задаются программно для стоп и пересчитываются в задания на степени подвижности ног путем решения обратной задачи кинематики. В продвинутых системах используется обучение походке, организованное на нейросетевых принципах. В некоторых исследовательских вариантах делаются попытки управлять походкой не по положению, а по силам и моментам, получаемым от виртуальной модели робота. В продвинутых системах (например, в роботе Asimo) реализована достаточно красивая походка с пятки на носок, однако ее скорость пока не превышает 0.3 – 0.5 м\сек. Нерешенной проблемой является быстрая ходьба, бег и прыжки с отрывом опорной ноги от поверхности.

СУП использует все перечисленные системы для селекции и исполнения поведений, соответствующих целевому заданию и текущим ситуациям в окружающей среде. Степень интеллектуальности поведения напрямую зависит от возможностей СУП. На данный момент роботы могут решать задачи навигации в простой среде с препятствиями с прокладыванием маршрута к выбранной точке, манипуляций жесткими объектами одной или двумя руками, целенаправленных действий ногами, например, удар мячом по воротам, и пр. Сложные целенаправленные действия, например, быстрая ходьба и бег по криволинейной траектории, прыжки, акробатические трюки и пр. пока не реализуются. В продвинутых вариантах СУП демонстрируется возможность обучения роботов показом набора движений с последующим воспроизводством движений (например, при игре в мяч руками или ногами).

3. Обоснование выполнимости работы

Анализ существующих антропоморфных роботов показывает, что электромеханические приводы не позволяют обеспечить достаточную гибкость и реактивность движений рук и, особенно, ног робота, которые сильно нагружены. Применяемые системы управления не могут обеспечить полноценные человекоподобные движения и поведение роботов, вследствие ограниченности вычислительных ресурсов и слабого алгоритмического обеспечения. Требуются серьезные многолетние исследования, чтобы создать конкурентные по отношению к человеку роботы. При разработке прототипов гуманоидных роботов (ГР) особое внимание следует уделить разработке системы управления, которая определяет двигательные и поведенческие возможности роботов. В перспективных роботах целесообразно использовать специально разработанные мехатронные приводные модули (технические мышцы) уровней управления движениями и аппаратно реализованные обучаемые средства уровней управления поведением робота.

Сложность поведения ГР приводит к необходимости поиска нетрадиционных путей построения их систем управления. Один из таких путей состоит в использовании принципов организации нервной системы человека, раскрытых современной психологией и нейрофизиологией. Основополагающим принципом является клеточное строение нервной системы. Техническая реализация этого принципа может быть сведена к аппаратному или программному вариантам многоуровневых сетевых систем управления на однородных клеточных вычислителях (на неформальных нейронах или других обучаемых компонентах). Такие системы можно отнести к чисто коннективистским системам, поскольку в них не используются средства, основанные на обработке символьных знаний. По существу, такой подход связан с созданием так называемого компьютерного мозга робота.

Современные коннективистские системы управления интеллектуальных роботов, реализованные на базе компьютерного мозга, пока по возможностям значительно уступает человеческому мозгу. Так, японская корпорация Фудзицу еще в 1997 году объявила о создании нейрокомпьютерного мозга робота, эквивалентного по интеллекту системе из 100 биологических нейронов. Такой мозг успешно решает задачи распознавания образов и синергетического управления приводами робота, но его мощности недостаточно для организации сложного человекоподобного поведения робота при взаимодействии с людьми или другими роботами.

Значительное усиление интеллекта роботов может дать использование при создании систем управления роботов рассмотренных здесь когнитивных принципов и нейрологических компонент. Предполагается, что именно на базе нейрологических средств могут быть созданы когнитивные системы и агенты, которые позволят обеспечить сложное, близкое к человеческому, поведение современных роботов гуманоидного класса.

Бурное развитие ГР идет по пути улучшения их конструкции и усложнения поведения. Последнее особенно важно при использовании ГР в среде людей или подобных же роботов. Для таких ГР принципиально иметь поведение, подобное человеческому. Один их путей достижения этого – создание искусственной нервной системы (ИНС), подобной по функциям и поведению нервной системе человека.

Рассмотрим основные моменты, связанные с возможностью построения ИНС для ГР. Структурно в ИНС можно выделить несколько связанных систем, названных по аналогии системами биологического прототипа. Предполагается, что ИНС может быть реализована на бортовой компьютерной сети ГР. Часть аппаратных и программных средств может быть выделена на Центральные и Периферийные сенсо-моторные системы со своими наборами когнитивных и актуаторных структур соответственно. Бортовая компьютерная сеть ГР может иметь выход во внешние сети, в том числе и Интернет. Поскольку возможно проникновение компьютерных вирусов, имеет смысл говорить и об Иммунной системе, защищающей бортовую сеть от вирусов и следящей за нормальным функционированием компонент. ГР является автономной машиной с собственным источником энергии, которым тоже надо управлять. Поэтому дополнительно требуется Энергетическая система, управляющая энергетикой робота. ИНС предполагается создавать на базе некоторого универсального набора аппаратных и программных средств, моделирующих клеточные структуры нервной системы. Для специализации и обучения этих средств функциям восприятия, действия и защиты нужна Генетическая система, использующая определенным образом сформированную и обновляемую генетическую информацию и процедуры самоорганизации ИНС.

Генетическая система должна иметь информацию и процедуры, необходимые для самоорганизации ИНС. Она призвана обеспечить эволюцию ИНС при изменяющихся условиях и целевых установках робота. При «рождении» ИНС используется «генетическая» информация о структуре системы, связях компонент и процедурах, определяющих функционирование. Исходно, в начале эволюционного цикла, в ГР формируются Центральные, Периферийные, Энергетическая и Иммунная компонентные системы ИНС и определяется базовый набор внутренних агентов и их функций с фиксированными связями для их взаимодействия. Может быть определен и внутренний мета-агент, улучшающий координацию компонентных систем ИНС, но, в принципе, внутренние агенты должны уметь функционировать и без него. Внутренние агенты строятся на цепочках модулей, способных обучаться в реальном времени. В этих модулях могут быть записаны целевые установки и ограничения, а также некоторые базисные знания. Далее в процессе работы системы эти знания могут пополняться в режиме доучивания. В процессе эволюции системы модули могут клонироваться и обучаться, если требуется решение новых задач или расширяется набор функций.

Представляется возможным создание таким образом построенной ИНС для ГР на базе описанных здесь нейрологических средств, формализованных когнитивных методов и многоагентной технологии. Предполагается, что ИНС для ГР строится, как многоагентная когнитивная система, где каждый внутренний агент, построенный на нейрологических средствах, отвечает за свой набор поведений, получает информацию от своих или общих сенсоров, формирует сигналы управления своими или общими актуаторами и взаимодействует с другими внутренними агентами системы для организации рационального поведения робота в реальной среде. Такая многоагентная когнитивная система, согласно принципам нервно-системной организации, должна иметь иерархическую структуру с перекрывающимися функциональными компонентами, с помощью которых организуется работа внутренних агентов, реализующих индивидуальное или коллективное поведение робота. В случае коллективной работы, ИНС, управляющая ГР, должна функционировать как агент глобальной многоагентной системы, определяющей функционирование группы ГР. Для этого данный агент-ИНС должен иметь средства для коммуникаций с агентами-ИНС, управляющими другими роботами, при выполнении работ в коллективе.

Построенная на нейрологических компонентах многоагентная система может быть настроена на требуемые поведения путем обучения каждого внутреннего агента генетически определенному для него набору когнитивных и актуаторных функций, из которых формируются когнитивно-актуаторные процессы, объединение которых и может рассматриваться как внутренний агент. Обмен информацией и взаимодействие внутренних агентов производится через специальные нейрологические компоненты, которые адаптируются к нужному взаимодействию при пробном решении задач. Мета-агент также адаптируется, меняя приоритеты задач и организуя обработку «внимания».

Такая система может выполнять роль ИНС, поскольку она полнофункциональна и обладает универсальностью, т.е. может быть пригодна для роботов любых применений. На современном этапе развития робототехники такие системы призваны обеспечить рациональное поведение робота в среде себе подобных (без человека в искусственной или реальной жизни) или в человеческой среде (с человеком в реальной жизни).

Предварительные работы по моделированию ИНС проводились в рамках продолжения проекта АРНЭ (Антропоморфный робот организации Новая ЭРА, Санкт-Петербург, 2001-2003 гг.). Проект был завершен в июле 2003 года созданием робота АРНЭ-02 с 28-ю степенями подвижности, высотой 123 см. и весом 53 кг. Базовая (актуаторная) часть системы управления реализована на бортовой сети микроконтроллеров. Дополнительные возможности управления (взаимодействие с оператором и функционирование в реальной среде с людьми) обеспечивались интеллектуальной частью системы, реализованной на удаленном компьютере. Эта удаленная часть системы принимает по радиоканалу сигналы от цветной телекамеры и микрофона, установленных на роботе. Видеосигнал обрабатывается с целью распознавания и локализации цветных реперных знаков, установленных на рабочей сцене, и некоторых объектов простой формы. Эта информация используется для управления перемещениями робота и манипуляциями с объектами. Акустический сигнал обрабатывается с целью распознавания простых голосовых команд оператора. Имеется также возможность синтеза голосовых сообщений, которые «проговаривает» робот.

Как инициативное продолжение проекта в настоящее время разрабатывается более совершенный вариант интеллектуальной системы управления, названный ИНС, на базе когнитивного подхода и комбинированной технологии, включающей применение нейрологических средств, техники слияния сенсорной информации, техники интеллектуального управления поведением и исполнением действий. Разработана архитектура ИНС на базе многоагентной технологии с когнитивными виртуальными агентами, определяющими поведение робота. Проведено моделирование трехмерной системы зрения, решающей задачи локализации робота в среде и картирование этой среды. Разработаны перспективные варианты нейрологических и нейроморфных средств для реализации самообучаемых компонентов ИНС.

Таким образом, накоплен существенный задел, который может обеспечить создание прототипа ИНС ГР в относительно короткие сроки. Далее приведен список некоторых публикаций авторов в рамках поставленной проблемы.

1. Станкевич Л.А., Тихомиров В.В. Управление устойчивой походкой антропоморфного робота. Механика, автоматизация и управление, №3, 2004.

2. Мордовченко Д.Д., Станкевич Л.А., Яковлев А.В. Опыт разработки антропоморфных роботов и симуляционных программ в ОАО «Новая ЭРА». Материалы семинара по Робототехнике (Москва, ВВЦ, 4-6 февраля, 2004).

3. Л.А. Станкевич. Интеллектуальные роботы и системы управления. Кн. 20. Сборник статей под ред. А.А. Харламова. – М.: Радиотехника, 2006, 144 с., с. 44-66.

4. Lev Stankevich, Denis Trotsky. On-line Teamwork Training Using Immunological network model. Second International Workshop “Autonomous Intelligent Systems: Agents and Data Mining”, AIS-ADM 2007 St. Petersburg, Russia, June 2007. Proceedings. Eds. V. Gorodetsky,C. Zhang, V. Skormin, L. Cao. LNAI 4476, Springer, 2007. pp. 243-255.

5. Станкевич Л.А. Когнитивные агенты в RoboCup приложениях. Международная научно-техническая конференция «Распределенные интеллектуальные системы управления» (15-17.06 2008, С-Петербург, СПбГПУ-ИМОП), Труды конференции, СПб, Изд-во СПбГПУ, 2008. 6 стр.

6. Станкевич Л.А. Когнитивные агенты в RoboCup приложениях. Международная научно-техническая конференция «Распределенные интеллектуальные системы управления» (15-17.06 2008, С-Петербург, СПбГПУ-ИМОП), Труды конференции, СПб, Изд-во СПбГПУ, 2008, с. 91-96.

7. Л.А. Станкевич. Искусственные когнитивные системы. Научная сессия НИЯУ МИФИ-2010. XII Всесоюзная НТК «Нейроинформатика-2010». Лекции по нейроинформатике. - М. НИЯУ МИФИ. 2010, с. 106-161.

4. Основные этапы выполнения работы

В рамках совместной работы с группами А.А. Фролова и В.Г. Яхно предлагается провести комплекс работ в рамках проекта по созданию искусственной нервной системы робота, которая позволит существенно повысить интеллектуальные возможности аватара, разрабатываемого Центром, обеспечения динамической устойчивости, гибких манипуляций двумя руками, общения и совместных работ с человеком или другими роботами этого класса. Вследствие универсальности, такая система могла бы быть использована для управления другими автономными мобильными аппаратами, которые должны иметь сложное поведение при работе в разных средах (на земле, в воде, в воздухе и в космосе). Далее кратко рассмотрим предложение по этому проекту, который предполагает разработку системы искусственной нервной системы аватара в рамках трех самостоятельных разделов.



Раздел 1. Разработка сенсорных систем

1.1. Для определения кинематического и динамического состояний робота (взаимного положения и скоростей перемещения частей тела робота) необходимо использовать систему датчиков актуаторов (датчиков абсолютного положения актуаторов и датчиков электроприводов степеней подвижности робота) со следующими функциями:

(1) определение положений терминальных точек частей робота (рук, ног, туловища, шеи и головы);

(2) определение статического центра масс робота;

(3) определение динамических параметров терминальных точек робота (скоростей и ускорений);

(4) определение динамического центра масс робота;

(5) распознавание поз робота (положение кинематически связанных частей робота).

1.2. Для определения диагностической информации о состоянии систем робота должна быть система диагностики (строится на датчиках энергетики, отказов приводов, отказов электроники) со следующими функциями:

(1) определение уровня запаса энергии;

(2) определение отказов и диагностика актуаторов с электроприводами;

(3) определение отказов и диагностика модулей электроники;

(4) определение перегрузки робота при выполнении силовых действий.

1.3. Для восприятия зрительной информации о среде необходима система технического зрения со следующим набором функций:

(1) выделение и сегментация полутоновых объектов;

(2) формирование эталонов и распознавание полутоновых объектов произвольной формы (роботов, машин, людей и пр.);

(3) вычисление координат в трехмерном пространстве сцены методом триангуляции;

(4) распознавание сцены (набора объектов и локализации их на сцене);

1.4. Для восприятия акустической информации о среде необходима система многоканального слуха со следующим набором функций:

(1) распознавание командных предложений с распознаванием содержания команд;

(2) распознавание слитно произносимых предложений;

(3) синтаксический и семантический анализ предложений;

(4) формирование семантической базы знаний при обработке речевых сообщений;

(5) устранение влияний акустических помех с выделением источника полезного

сигнала;

(6) распознавание голосов (более 10-ти в условиях бытовых помех);

(7) ориентация на источник знакомой речи.

1.5. Для восприятия внешних силовых воздействий нужна система тактильного и силового очувствления со следующими функциями: (1) определение формы объекта при ощупывании вслепую; (2) определение места и величины силового воздействия.

1.6. Для пространственного восприятия необходима система контроля пространственного положения со следующими предполагаемыми функциями:

(1) получение вертикали в поле сил тяжести;

(2) определение динамических возмущений;

(3) определение курса;

(4) определение динамических возмущений при заданном курсе;

(5) определение ориентации в заданном трехмерном пространстве (курса, наклона вперед и наклона вбок);

(6) определение динамических возмущений при заданной ориентации.



Раздел 2. Разработка системы интерфейса «человек-робот»

2.1. Для речевого общения робота с людьми и роботами необходима система генерации речевых и артикуляторных сообщений со следующими предполагаемыми функциями:

(1) генерация сообщений из памяти в ответ на команды (ответчик);

(2) проговаривание текстовой информации (диктор);

(3) синтез сообщений в диалоге (собеседник).

2.2. Для визуальных контактов робота с человеком необходима система распознавания и слежения со следующими функциями:

(1) распознавание лиц (более 10-ти);

(2) распознавание артикуляции губ и лица;

(3) распознавание жестов-команд;

(4) распознавание примитивных движений для их дальнейшего воспроизводства системой управления;

(5) слежение за выделенными объектами;

(6) слежение за изменениями на сцене (движение объектов, появление и исчезновение их и т.д.).

2.3. Для супервизорного управления роботом необходима система дистанционного управления со следующими предполагаемыми функциями:

(1) прием и расшифровка текстовых заданий на целевое действие или поведение по цифровому радиоканалу;

(2) шифрование и передача текстового отчета о выполнении задания;

(3) прием и расшифровка мысленных заданий на целевое действие или поведение по цифровому радиоканалу;

(2) шифрование и передача мысленного отчета о выполнении задания.



Раздел 3. Разработка системы управления поведением робота

3.1. Для управления роботом, функционирующим при отсутствии контактов с другими роботами, необходима система управления индивидуальным поведением со следующими функциями:

(1) генерация плана действий в соответствии с заданием;

(2) создание в режиме обучения собственной модели по интегрированной

информации от датчиков и систем очувствления;

(3) обучение работе в соответствии со сформированной моделью;

(4) создание в режиме обучения модели среды (сцены) по интегрированной

информации от системы бинокулярного зрения и тактильного очувствления;

(5) навигация с использованием построенной модели среды;

(6) управление поведением при исполнении плана целенаправленных действий

робота;

(7) обучение действиям, основанное на наблюдении за подобными действиями;

(8) обучение навыкам выполнения специальных действий (например, игре с

мячом).

3.2. Для управления роботом, функционирующим в коллективе роботов или людей, должна быть разработана система управления коллективным поведением со следующими функциями:

(1) координация действий при выполнении работ в группе роботов;

(2) координация действий при контактах с людьми;

(3) обучение взаимодействию при работе в группе роботов;

(4) обучение взаимодействию с человеком;

(5) обучение взаимодействию с другими роботами, например, в игре.



Перечисленные разделы проекта предполагают, что все сенсорные и вычислительные средства сосредоточены в роботе. Однако на первом этапе возможно использование внешних систем технического зрения, интерфейса с человеком и управления поведением робота. Поэтому предлагается следующее разделение работ по этапам:

Этап 1. Разработка внешней интеллектуальной системы управления с простыми функциями распознавания и локализации робота на сцене и управления его перемещениями и манипуляциями на этой сцене (с использованием системы технического зрения с внешними камерами и удаленных вычислителей).

Этап 2. Разработка бортовой интеллектуальной системы управления с минимумом функций распознавания и управления поведением робота (по согласованию с заказчиком).

Этап 3. Разработка бортовой полнофункциональной системы интеллектуального управления роботом (в соответствии с предлагаемыми разделами).

Сроки выполнения этапов определяются при согласовании проекта.



На наш взгляд, при выполнении проекта следует разделить работы по созданию интеллектуальной системы управления поведением робота (условное название «Умная Голова») и интеллектуальной системой управления телом робота (условное название «Динамическое Тело»). Первая система является универсальной и может быть использована для управления поведением не только роботов, но и другими автономными аппаратами (беспилотными летательными аппаратами, наземными и подводными аппаратами и пр.). Вторая система должна быть специализированной для использования в роботах конкретной конструкции. Эти системы могут создаваться разными коллективами с объединением на финальном этапе отладки на роботе.

Предполагается проведение работ с последовательно наращиваемой аппаратной и программной мощностью системы, поскольку она является открытой для добавления новых процессоров и функций. Потребуется подключение к работам специалистов разных профилей. В частности, предполагается организовать лабораторию по данной тематике в СПбГПУ, СПИИРАН, ЦНИИ РТК с привлечением специалистов разного профиля, которых можно эффективно использовать в данном проекте. Не исключены контакты с зарубежными университетами для получения информации и проведения некоторых совместных работ по данной тематике.



Руководитель – проф. СПбГПУ Л.А. Станкевич


Также смотрите: 
  • Необходимость создания аватара назрела
  • «Неочеловечество 2045». Глобальная стратегия дальнейшей эволюции человечества в третьем тысячелетии




  • Другие статьи и новости по теме:
    Вам понравился материал? Поблагодарить легко!
    Будем весьма признательны, если поделитесь этой статьей в социальных сетях:

    Обнаружили ошибку или мёртвую ссылку?
    Выделите проблемный фрагмент мышкой и нажмите CTRL+ENTER.
    В появившемся окне опишите проблему и отправьте уведомление Администрации ресурса.
      Оставлено комментариев: 0
    Распечатать
    Информация
    Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.





    Наши партнёры
    Мы Вконтакте
    Популярные новости за нелелю
    Спонсоры проекта
    «    Август 2017    »
    ПнВтСрЧтПтСбВс
     123456
    78910111213
    14151617181920
    21222324252627
    28293031