Роль робототехники в современном мире

Автор: Пользователь скрыл имя, 08 Апреля 2014 в 21:50, курсовая работа

Краткое описание

Цель: определить роль робототехники в современном мире.
Объект: искусственный интеллект.
Предмет: развитие робототехники в современном мире.
Для достижения поставленной в курсовой работе цели решались следующие задачи:
определить роль искусственного интеллекта в научно-техническом прогрессе;
рассмотреть использование интеллектуальных информационных систем в различных прикладных областях;
рассмотреть историю развития роботов;
определить современное состояние роботизации;

Файлы: 1 файл

Курсовая проверенная22.doc

— 289.50 Кб (Скачать)

По мнению ведущих специалистов, в недалекой перспективе ЭС найдут следующее применение:

  • ЭС будут играть ведущую роль во всех фазах проектирования, разработки, производства, распределения, продажи, поддержки и оказания услуг;
  • технология ЭС, получившая коммерческое распространение, обеспечит революционный прорыв в интеграции приложений из готовых интеллектуально-взаимодействующих модулей.

ЭС предназначены для так называемых неформализованных задач, т.е. ЭС не отвергают и не заменяют традиционного подхода к разработке программ, ориентированного на решение формализованных задач.

Неформализованные задачи обычно обладают следующими особенностями:

  • ошибочностью, неоднозначностью, неполнотой и противоречивостью исходных данных;
  • ошибочностью, неоднозначностью, неполнотой и противоречивостью знаний о проблемной области и решаемой задаче;
  • большой размерностью пространства решения, т.е. перебор при поиске решения весьма велик;
  • динамически изменяющимися данными и знаниями.

Следует подчеркнуть, что неформализованные задачи представляют большой и очень важный класс задач. Многие специалисты считают, что эти задачи являются наиболее массовым классом задач, решаемых ЭВМ.

Экспертные системы и системы искусственного интеллекта отличаются от систем обработки данных тем, что в них в основном используются символьный (а не числовой) способ представления, символьный вывод и эвристический поиск решения (а не исполнение известного алгоритма).

Экспертные системы применяются для решения только трудных практических (не игрушечных) задач. По качеству и эффективности решения экспертные системы не уступают решениям эксперта-человека. Решения экспертных систем обладают "прозрачностью", т.е. могут быть объяснены пользователю на качественном уровне. Это качество экспертных систем обеспечивается их способностью рассуждать о своих знаниях и умозаключениях. Экспертные системы способны пополнять свои знания в ходе взаимодействия с экспертом. Необходимо отметить, что в настоящее время технология экспертных систем используется для решения различных типов задач (интерпретация, предсказание, диагностика, планирование, конструирование, контроль, отладка, инструктаж, управление ) в самых разнообразных проблемных областях, таких, как финансы, нефтяная и газовая промышленность, энергетика, транспорт, фармацевтическое производство, космос, металлургия, горное дело, химия, образование, целлюлозно-бумажная промышленность, телекоммуникации и связь и др. [6].

Структура экспертных систем

Типичная статическая ЭС состоит из следующих основных компонентов:

  • решателя (интерпретатора);
  • рабочей памяти (РП), называемой также базой данных (БД);
  • базы знаний (БЗ);
  • компонентов приобретения знаний;
  • объяснительного компонента;
  • диалогового компонента.

База данных (рабочая память) предназначена для хранения исходных и промежуточных данных решаемой в текущий момент задачи. Этот термин совпадает по названию, но не по смыслу с термином, используемым в информационно-поисковых системах (ИПС) и системах управления базами данных (СУБД) для обозначения всех данных (в первую очередь долгосрочных), хранимых в системе.

База знаний (БЗ) в ЭС предназначена для хранения долгосрочных данных, описывающих рассматриваемую область (а не текущих данных), и правил, описывающих целесообразные преобразования данных этой области.

Решатель, используя исходные данные из рабочей памяти и знания из БЗ, формирует такую последовательность правил, которые, будучи примененными к исходным данным, приводят к решению задачи.

Компонент приобретения знаний автоматизирует процесс наполнения ЭС знаниями, осуществляемый пользователем-экспертом.

Объяснительный компонент объясняет, как система получила решение задачи (или почему она не получила решение) и какие знания она при этом использовала, что облегчает эксперту тестирование системы и повышает доверие пользователя к полученному результату.

Диалоговый компонент ориентирован на организацию дружественного общения с пользователем как в ходе решения задач, так и в процессе приобретения знаний и объяснения результатов работы.

В разработке ЭС участвуют представители следующих специальностей:

эксперт в проблемной области, задачи которой будет решать ЭС;

инженер по знаниям - специалист по разработке ЭС (используемые им технологию, методы называют технологией (методами) инженерии знаний);

программист по разработке инструментальных средств (ИС), предназначенных для ускорения разработки ЭС.

Необходимо отметить, что отсутствие среди участников разработки инженеров по знаниям (т. е. их замена программистами) либо приводит к неудаче процесс создания ЭС, либо значительно удлиняет его.

Эксперт определяет знания (данные и правила), характеризующие проблемную область, обеспечивает полноту и правильность введенных в ЭС знаний.

Инженер по знаниям помогает эксперту выявить и структурировать знания, необходимые для работы ЭС; осуществляет выбор того ИС, которое наиболее подходит для данной проблемной области, и определяет способ представления знаний в этом ИС; выделяет и программирует (традиционными средствами) стандартные функции (типичные для данной проблемной области), которые будут использоваться в правилах, вводимых экспертом.

Программист разрабатывает ИС (если ИС разрабатывается заново), содержащее в пределе все основные компоненты ЭС, и осуществляет его сопряжение с той средой, в которой оно будет использовано.

Экспертная система работает в двух режимах: режиме приобретения знаний и в режиме решения задачи (называемом также режимом консультации или режимом использования ЭС).

В режиме приобретения знаний общение с ЭС осуществляет (через посредничество инженера по знаниям) эксперт. В этом режиме эксперт, используя компонент приобретения знаний, наполняет систему знаниями, которые позволяют ЭС в режиме решения самостоятельно (без эксперта) решать задачи из проблемной области. Эксперт описывает проблемную область в виде совокупности данных и правил. Данные определяют объекты, их характеристики и значения, существующие в области экспертизы. Правила определяют способы манипулирования с данными, характерные для рассматриваемой области.

Отметим, что режиму приобретения знаний в традиционном подходе к разработке программ соответствуют этапы алгоритмизации, программирования и отладки, выполняемые программистом. Таким образом, в отличие от традиционного подхода в случае ЭС разработку программ осуществляет не программист, а эксперт (с помощью ЭС), не владеющий программированием [6].

В режиме консультации общение с ЭС осуществляет конечный пользователь, которого интересует результат и (или) способ его получения. Необходимо отметить, что в зависимости от назначения ЭС пользователь может не быть специалистом в данной проблемной области (в этом случае он обращается к ЭС за результатом, не умея получить его сам), или быть специалистом (в этом случае пользователь может сам получить результат, но он обращается к ЭС с целью либо ускорить процесс получения результата, либо возложить на ЭС рутинную работу). В режиме консультации данные о задаче пользователя после обработки их диалоговым компонентом поступают в рабочую память. Решатель на основе входных данных из рабочей памяти, общих данных о проблемной области и правил из БЗ формирует решение задачи. ЭС при решении задачи не только исполняет предписанную последовательность операции, но и предварительно формирует ее. Если реакция системы не понятна пользователю, то он может потребовать объяснения.

1.3. История развития робототехники

Робототехника наука о процессе разработки автоматизированных технических систем на базе электроники, механики и программирования. Роботостроение развитая отрасль промышленности: несколько тысяч роботов работают на различных предприятиях, робототехнические манипуляторы превратились в неотъемлемую часть подводных исследовательских аппаратов, изучение космического пространства уже не обходиться без использования роботов с высоким уровнем интеллекта.

Первый чертёж человекоподобного робота был сделан Леонардо да Винчи около 1495 года. Записи Леонардо, найденные в 1950-х, содержали детальные чертежи механического рыцаря, способного сидеть, раздвигать руки, двигать головой и открывать забрало. Дизайн скорее всего основан на анатомических исследованиях, записанных в Витрувианском человеке. Неизвестно, пытался ли Леонардо построить робота [12].

Первого работающего робота андроида, играющего на флейте, создал в 1738 году французский механик и изобретатель Жак де Вокансон. Он также изготовил механических уток, которые, как говорят, умели клевать корм и испражняться [12].

Большим достижением в деле строительства машин и механизмов стало открытие основных законов динамики. Еще в 1743 году Жан Лерон Д´Аламбер сформулировал принцип, позволивший распространить на динамику идею равновесия сил, с успехом используемую в статике. Чтобы привести систему в статическое равновесие (допустим, установить бутылку на горлышко так, чтобы она не падала), необходимо найти правильные положения всех объектов. Для динамического равновесия (когда некоторые части системы могут, к примеру, крутиться, создавая движение, уравновешивающее приложенные силы) нужно найти уже не просто 2-3 положения или скорости, а сразу целую функцию всех положений от времени. Для этого к активным силам Д´Аламбер добавил силы инерции и поставил следующую задачу вариационного исчисления:

Ее решением будет вектор функций xi(t).

А в 1829 году Карл Фридрих Гаусс предложил еще один принцип механики, более общий и удобный в использовании, который он назвал принципом наименьшего принуждения[8]:

Здесь dwi – вектор возможных ускорений.

Принцип, указанный Гауссом, позволяет нам отличить действительные движения системы ото всех других движений, возможных в определенной ситуации. В словесном изложении он звучит примерно так:

«Движение системы связанных точек в действительности происходит в направлении наименьшего принуждения, т.е. как можно меньше отклоняясь от свободного движения, как если бы не существовало наложенных связей».

А под принуждением понимается величина:

Где sv – вектор между двумя разными точками, в которых система окажется через время dt в случае свободного и связанного движений соответственно [9].

Направления сил инерции каждой из частей механизма как раз и отражают те направления, в которых свободно продолжали бы двигаться части, если их внезапно отцепить друг от друга.

Указанный принцип наименьшего принуждения очень широко используется при создании систем управления манипуляторами. Это – основа. Без него невозможно оценить, какой кинематический эффект вызовет то или иное действие. [10].

Первые программируемые механизмы с манипуляторами появляются в 1930х годах в США. Толчком к их созданию послужили работы Генри Форда (1863-1947) по созданию автоматизированной производственной линии или конвейера (1913). Разбив весь процесс производства изделия на большое количество маленьких этапов, Форд добился снижения требований к квалификации рядового работника. До него автомобиль могла собрать только команда высоких профессионалов. Теперь же профессионалы требовались только для выработки четкого плана производственного процесса. Однако у конвейера была и обратная сторона – длительная однообразная работа быстро утомляет человека, снижает производительность и является причиной профессиональных болезней, не известных ранее. Кроме того, имеющаяся теперь свобода в выборе места за конвейером вынуждает платить больше за самую наименее квалифицированную и вредную работу. И первая из них – покраска, ведь слой должен ложиться очень ровно, заданной толщиной, чтобы успеть быстро высохнуть, быть прочным, и не израсходовать на себя много краски.

В огромном количестве источников, например в Business Week's Robot Milestones [11], указывается, что первый в мире индустриальный робот был построен в 1938 году, двумя американцами Уиллардом Поллардом и Гарольдом Роузландом для компании DeVilbiss Company, Великобритания, – на тот момент крупнейшего производителя компрессоров и распылителей для промышленного производства. В действительности, история выглядит иначе.


 

 

 

 

 

 

 

 

Рис. 1. Манипулятор Уилларда Л.В. Полларда

 Манипулятор Уилларда Л.В. Полларда от 1938 года, ошибочно принимаемый за первый в истории управляемый манипулятор Уилларда Л.Г. Полларда от 1934 года (патент США №2286571, 1942)

В 1938 году американец Уиллар Л.В. Поллард (Willard L.V. Pollard) действительно изобретает управляемый манипулятор. И не просто, а параллельный манипулятор(12). Три проксимальных (13) звена управлялись двумя приводами на базе (на рисунке это электрический привод 11 и пневматический привод 36). Три дистальных (14) звена (13, 14 и 15) крепились к проксимальным звеньям карданной передачей (16). Два из них (13 и 15) крепились к третьему на шарнире (18). Головка распылителя (1) крепится к третьему дистальному звену опять карданной передачей (17), обеспечивающей ей горизонтальный ход. Вертикальный и горизонтальный углы поворота головки управляются еще двумя приводами (10 и 12) при помощи троса (35). Итого 5 степеней свободы.

Информация о работе Роль робототехники в современном мире