Адаптивное управление роботами с произвольно заданной модульной конструкцией

Разработка систем управления модульными роботами сталкивается с серьезными трудностями, связанными с возможностью изменения конструкции у роботов данного типа и наличием большого количества степеней свободы. Целью данной работы является разработка универсальной системы управления модульными гиперизбыточными системами, способной самостоятельно находить способы управления роботами с произвольной конструкцией из некоторого заданного класса. Для решения задачи была предложена модель системы управления, использующая логико-вероятностные методы извлечения знаний из данных, адаптированные для задач управления. В соответствии с предложенным подходом задача обучения системы управления была сведена к задаче поиска закономерностей в массиве статистических данных о взаимодействии системы с окружающей средой. Для решения проблемы независимости системы управления от выбранной конструкции робота было предложено включить в обучающую информацию данные о конструкции, заданные в виде дерева элементов, описывающего пространственное соединение модулей друг с другом. Использование данной информации в процессе обучения позволяет системе управления самостоятельно настраиваться на управление роботом независимо от его конструкции. Для проверки работоспособности и эффективности предложенной модели были проведены эксперименты по обучению класса роботов с различными конструкциями способам передвижения вперед. Проведенные эксперименты подтвердили высокую скорость обучения и качество управления.