|
|
|
сделать стартовой | добавить в избранное |
 |
|
Программное обеспечение системы принятия решений адаптивного робота |
Мыло металлическое "Ликвидатор". 
Пакеты с замком "Extra зиплок" (гриппер), комплект 100 штук (150x200 мм). Введение Роботы – это физические агенты, которые выполняют поставленные перед ними задачи, проводя манипуляции в физическом мире. Для этой цели роботов оснащают исполнительными механизмами, такими как ноги, колеса, шарниры и захваты. Исполнительные механизмы имеют единственное назначение – прилагать физические усилия к среде. Кроме того, роботов оснащают датчиками, которые позволяют им воспринимать данные об окружающей их среде. В современных роботах применяются различные виды датчиков, включая те, что предназначены для измерения характеристик среды (например, видеокамеры и ультразвуковые дальномеры), и те, которые измеряют характеристики движения самого робота (например, гироскопы и акселерометры). Большинство современных роботов можно отнести к одной из трех основных категорий. Роботы-манипуляторы, или роботы-руки, физически привязаны к своему рабочему месту, например на заводском сборочном конвейере или на борту Международной космической станции. В движении манипулятора обычно участвует вся цепочка управляемых шарниров, что позволяет таким роботам устанавливать свои исполнительные механизмы в любую позицию в пределах своего рабочего пространства. Манипуляторы относятся к типу наиболее распространенных промышленных роботов, поскольку во всем мире установлено свыше миллиона таких устройств. Некоторые мобильные манипуляторы используются в больницах в качестве ассистентов хирургов. Без робототехнических манипуляторов в наши дни не смогут продолжать свою производственную деятельность большинство автомобильных заводов, а некоторые манипуляторы использовались даже для создания оригинальных художественных произведений. Ко второй категории относятся мобильные роботы. Роботы такого типа передвигаются в пределах своей среды с использованием колес, ног или аналогичных механизмов. Они нашли свое применение при доставке обедов в больницах, при перемещении контейнеров в грузовых доках, а также при выполнении аналогичных задач. Одним из примеров мобильного робота является автоматическое наземное транспортное средство (U ma ed La d Vehicle – ULV) avLab, способное автономно передвигаться по автомагистралям в режиме самовождения. К другим типам мобильных роботов можно отнести автоматическое воздушное транспортное средство (U ma ed Air Vehicle – UAV), обычно используемое для воздушного наблюдения, химической обработки земельных участков и военных операций, автономное подводное транспортное средство (Au o omous U derwa er Vehicle – AUV) для глубоководных морских исследованиях, и планетоход, такой как робот Sojour er, приведенный на рис. 1.1, а. а)б) Рисунок. 1.1 – Фотографии широко известных роботов: движущийся робот Sojour er агентства ASA, который исследовал поверхность Марса в июле 1997 года (а); роботы-гуманоиды РЗ и Asimo компании Ho da (б) К третьему типу относятся гибридные устройства – мобильные роботы, оборудованные манипуляторами. В их число входят роботы-гуманоиды, которые по своей физической конструкции напоминают человеческое тело. Два таких робота-гуманоида показаны на рис. 1.1, б; оба они изготовлены в японской корпорации Ho da.
Гибридные роботы способны распространить действие своих исполнительных элементов на более обширную рабочую область по сравнению с прикрепленными к одному месту манипуляторами, но вынуждены выполнять стоящие перед ними задачи с большими усилиями, поскольку не имеют такой жесткой опоры, которую предоставляет узел крепления манипулятора. Реальным роботам обычно приходится действовать в условиях среды, которая является частично наблюдаемой, стохастической, динамической и непрерывной. Некоторые варианты среды обитания роботов (но не все) являются также последовательными и мультиагентными. Частичная наблюдаемость и стохастичность обусловлены тем, что роботу приходится сталкиваться с большим, сложным миром. Робот не может заглянуть за каждый угол, а команды на выполнение движений осуществляются не с полной определенностью из-за проскальзывания приводных механизмов, трения и т.д. Кроме того, реальный мир упорно отказывается действовать быстрее, чем в реальном времени. В моделируемой среде предоставляется возможность использовать простые алгоритмы (такие как алгоритм Q-обучения), чтобы определить с помощью обучения необходимые параметры, осуществляя миллионы попыток в течение всего лишь нескольких часов процессорного времени, а в реальной среде для выполнения всех этих попыток могут потребоваться годы. Кроме того, реальные аварии, в отличие от моделируемых, действительно наносят ущерб. В применяемые на практике робототехнические системы необходимо вносить априорные знания о роботе, о его физической среде и задачах, которые он должен выполнять для того, чтобы быстро пройти обучение и действовать безопасно. 1. Анализ технического задания 1.1 Область применения и цель построения подсистемы Разрабатываемая подсистема, называемая «Подсистемой планирования действий интеллектуального робота» предназначена для планирования целенаправленных действий интеллектуального мобильного робота в противодействующей, априорно неопределенной среде функционирования. Цель разработки – информационное моделирование функционирования интеллектуального робота на информационном уровне организации тактико-технического планирования информационно-двигательных действий (ИДД) мобильного робота. На этапе разработки подобная модель подсистемы отсутствовала и планирование не производилось, основываясь лишь на жестком алгоритме отработки заданной траектории перемещения исполнительных подсистем робота. Отсутствие обратной связи с выполняемыми операциями указывает на малую гибкость системы в целом, что значительно сокращает возможности применения ПР в реальных условиях автоматизированного производства. Непосредственная эксплуатация такой системы сталкивается со следующими проблемами: необходимость создания гибкой распределенной структуры гибких производственных модулей; решение задач временного согласования работы нескольких роботов при выполнении единой задачи; необходимость изменения управляющей программы при переходе в новые не структурированные производственные участки, где сказывается сложность ввода траектории отработки технологической операции роботом. Основным недостатком является жёсткое требование к точности задания эталонной траектории, нарушение которой в процессе работы ведёт к нарушению исполнения всего ТП, при этом такую ситуацию сложно автоматически скорректировать, – необходимо интеллектуальное планирование действий.
1.2 Задачи, решаемые подсистемой Задачи, решаемые подсистемой, заключаются в моделировании процесса синтеза информации о допустимых ИДД в зависимости от текущего состояния робота и конфигурации противодействующих объектов в среде функционирования, а также объектов, подлежащих обработке, – планирование выполняемых информационно-двигательных действий мобильного робота. Из всех задач, которые должны решаться подобной подсистемой следует выделить следующие: представление комплексной информации о рабочем пространстве робота, включая операции картографирования и нанесения условных планов передвижений робота; автоматическое согласование конфигурации робота и объектов среды; контроль плана действий в зависимости от динамических изменений в конфигурации объектов среды; процедурное построение условных информационно-двигательных траекторий передвижения робота; обеспечение постоянной обратной связи плана действий с потоком сенсорных данных; синтез карты исследуемой среды. 1.3 Функциональные требования к подсистеме Подсистема должна обеспечивать следующие функциональные возможности: планирование траекторий передвижения интеллектуального робота в априорно неопределенной динамической среде функционирования: 1) репрезентация противодействующих объектов среды и функционально-исполнительных узлов мобильного робота с использованием нечеткого конфигурационного пространства; 2) формирование траектории передвижения с фиксированным уровнем доверия; 3) обновление карты среды при исследовании новых участков среды функционирования. режим работы планировщика в реальном времени; модульность и наращиваемость подсистемы. При наполнении базы знаний выбор общих характеристик (наименование, код, и т.п.) известных объектов возлагается на оператора. Параметры обхода объектов вводятся непосредственно из СУ ПР и записываются как дополнительные параметры объектов. Изменение траектории в базе знаний объектов производится только при помощи самой подсистемы, оператор не имеет возможности менять эти параметры вручную. Подсистема обеспечивает обновление методов принятия решений за счёт объектно-ориентированной структуры информационно-моделирующего комплекса, т.е. перекомпоновки без изменения базовых связей между объектами моделирования. 2. Информационное моделирование функционирования интеллектуального робота 2.1 Обобщенная архитектура интеллектуального робота С точки зрения построения обобщенной архитектуры интеллектуального робота, актуально воспользоваться понятием интеллектуального агента. В этом случае конструкция компонентов архитектуры агентов (датчиков, исполнительных механизмов и процессоров) уже определена и требуется лишь разрабатывать программы агента. Но успехи в создании реальных роботов не в меньшей степени зависят от того, насколько удачно будут спроектированы датчики и исполнительные механизмы, подходящие для выполнения поставленной задачи. Датчики – это не что иное, как интерфейс между роботами и той средой, в которой они действуют, обеспечивающий передачу результатов восприятия. Пассивные датчики, такие как видеокамеры, в полном смысле этого слова выполняют функции наблюдателя за средой – они перехватывают сигналы, создаваемые другими источниками сигналов в среде.
В это время план срывается постоянно, независимо от качества планирования. Обычные проблемы, связанные с процессом внедрения новой системы: q теряются данные; q программа не устанавливается и не работает; q она работает, но оказывается, что ее применение несколько иное, чем ожидалось; q она не нравится пользователям; q небольшие недостатки в структуре программы не были очевидны, пока не начался реальный процесс работы и не возникли проблемы с обработкой реальной информации; q пользователи продолжают работать со старой системой; q уволился или временно ушел кто-то из ключевых специалистов, и весь процесс внедрения надо начинать сначала. ? Существует множество причин, почему внедрение новых компьютерных систем проходит так болезненно, но наиболее распространенная заключается в том, что большинство усилий затрачивается впустую. Каждая седьмая система, установленная на реальном производстве, оказывается непригодной - они не выдерживают проверки реальной работой, появляется новое поколение программ и так далее. Как вы можете бороться с этой тактикой? Просто начинайте задавать вопросы: "Сколько это "будет стоить и какова будет финансовая отдача?" Также спросите: "Была ли уже внедрена данная система на производстве и сколько времени потребовалось на ее отладку?" Еще один вопрос, который заставит Мастера корпоративной политики крутиться: "Какова точность обработки данных в существующей сегодня системе и насколько она может улучшиться при использовании нового программного обеспечения?" Системы редко поддаются анализу с точки финансовой отдачи, которую можно было бы рассчитать еще до их внедрения
1. Системы принятия решений, оптимизация в Excel и базы данных Access
2. Разработка программного обеспечения решения нелинейных уравнений
3. Системы поддержки и принятия решений
4. Система принятия верных решений
5. Структура программного обеспечения региональной экоинформационной системы
9. Виды программного обеспечения. Общие требования к программным системам
10. Операционная система, программное обеспечение ПК
11. Программное обеспечение. Операционная система
12. Разработка прикладного программного обеспечения деятельности предприятия в системе клиент-сервер
Набор для раскрашивания рюкзака "Disney. Тачки". 
Папка для тетрадей "Калейдоскоп", А3. 
Фоторамка "Poster gold" (40х60 см). 17. Авторское право на программное обеспечение
18. Программное обеспечение в фазе модернизации
20. Системное и программное обеспечение
25. Программное обеспечение компьютеров. Архиваторы
26. Обзор современного программного обеспечения управления проектами
27. Теория игр и принятие решений
28. Профессионализм политолога: анализ, принятие решений, управление событиями
29. Продуктовая политика организации (на примере продвижения услуг программного обеспечения)
30. Проблемы и методы принятия решений
31. Методология принятия решений в организации
32. Обзор современного программного обеспечения управления проектами
Экспресс-скульптор "Эврика", средний. 
Велосипед Jetem "Lexus Trike Next Generation" (цвет: красный). 
Стул детский "Ника" складной, моющийся (цвет: розовый, рисунок: горошек). 35. Методология и методы принятия решения
36. Программное обеспечение сетей ЭВМ
37. Принятие решений в условиях неопределенности
41. Экономико-математическое моделирование процесса принятия решения в менеджменте
42. Информационное и техническое обеспечение системы управления персоналом
43. Охрана программного обеспечения
44. Искусство принятия решений
45. Системный подход к принятию решений
46. Анализ программного обеспеченния обучения и воспитания глубоко умственно отсталых детей
47. Практическая методика принятия решений в пяти шагах
48. Решение проблем и принятие решений
Магниты "Standart", желтые, 10 штук. 
Пакеты для хранения и заморозки грудного молока, 15 штук. 
Магнит для досок Hebel Maul 6166099, сферический, 10 штук. 49. Принятие решений в менеджменте
50. Экологическая оценка и принятие решений
51. Модель процесса принятия решения покупателем и ее составляющие
52. Проблемы прикладного выбора при принятии решения типа "сделать или купить"
57. Программное обеспечение почтового обмена
58. Развитие программного обеспечения
59. Документирование программного обеспечения
60. Классификация программного обеспечения ЭВМ
61. Постановка, настройка и исследование абонентского программного обеспечения сети Internet
62. Разновидности общесистемного программного обеспечения персональных ЭВМ
63. Биллинговые системы в решении актуальных потребностей операторов
64. Программное обеспечение персонального компьютера
Светильник LED "Снеговик" (цвет: серебристый, 15 см). Экспресс-скульптор "Эврика", средний. Велосипед Jetem "Lexus Trike Next Generation" (цвет: красный). 66. Системное программное обеспечение
67. Технологии тестирования программного обеспечения
68. Свободное программное обеспечение: к чему приведет "свобода"?
69. Принятие решений в условиях неопределенности
73. Механизмы процесса принятия решения у животных
74. Бухгалтерский и налоговый учет покупаемого программного обеспечения
75. Нормативно-методическое и правовое обеспечение системы управления персоналом
77. Аппаратное и программное обеспечение простых микропроцессорных систем
78. Базовое (системное) программное обеспечение ПК
79. Методика работы с модулем "Реализация и склад" программного обеспечения "ПАРУС"
80. Моделирование надежности программного обеспечения
Белый картон, А3, 100 листов. 
Точилка электрическая Attache, 4хАА. 
Настольная игра 48 "Морской бой". 81. Общее понятие программного обеспечения. Гибкий экран
82. Основные понятия и программное обеспечение систем реального времени
83. Прикладное программное обеспечение
84. Прикладное программное обеспечение
85. Принятие решений методом анализа иерархий
89. Программное обеспечение ЭВМ и языки программирования
90. Программные средства. Системы безопасности информации
91. Проектирование процесса тестирования программного обеспечения
92. Разработка базы данных и прикладного программного обеспечения для автобусного парка
93. Разработка прикладного программного обеспечения деятельности отдела аренды ЗАО "Сириус"
94. Разработка программного обеспечения для нахождения корней биквадратного уравнения
Антимоскитная сетка "Лето" для дверного проема, 2.1x1.0 м. 
Доска пробковая, с алюминиевой рамой, 60x45 см. 
Глобус Зоогеографический с подсветкой, диаметр 250 мм. 98. Создание программного обеспечения электронного учебника
99. Технологический процесс разработки программного обеспечения
Совок большой. 
