RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Искусственный интеллект и принятие решений // Архив

Искусственный интеллект и принятие решений, 2021, выпуск 1, страницы 50–61 (Mi iipr91)

Эта публикация цитируется в 1 статье

Интеллектуальное планирование и управление

Планирование поведения автономного летающего робота в пространстве подзадач. Модель представления знаний

В. Б. Мелехинa, М. В. Хачумовbc

a Дагестанский государственный технический университет, г. Махачкала, Россия
b Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» Российской академии наук, г.Москва, Россия
c Российский университет дружбы народов, г.Москва, Россия

Аннотация: В статье показано, что у автономных летающих роботов, формируемых на основе беспилотных летательных аппаратов, как правило, система автоматического управления обладает ограниченными вычислительными ресурсами, не позволяющими для планирования целенаправленного поведения использовать известные трудоемкие логические модели представления и обработки знаний. В этой связи возникает необходимость в разработке такой модели представления и обработки знаний, которая позволяет с полиномиальной сложностью формировать планы целенаправленного поведения в различных по сложности априори недоопределенных условиях проблемной среды. Для решения данной проблемы построена модель представления знаний в виде набора типовых базовых, промежуточных и тупиковых элементов роста, на основе которых автоматически формируется план целенаправленного поведения в пространстве подзадач в виде растущей редукционной сетевой модели решения сложных задач в недоопределенных условиях функционирования. Разработаны процедуры автоматического целеполагания, позволяющие автономному летающему роботу обезопасить свою деятельность в различных условиях нестабильной априори недоопределенной проблемной среды.

Ключевые слова: автономный летающий робот, целенаправленное поведение, проблемная среда, модель представления знаний, редуцирование задач на подзадачи, пространство подзадач.

DOI: 10.14357/20718594210105


 Англоязычная версия: , 2022, 49:5, 333–340

Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024