Автоматическое построение элементов представления процедурных знаний подводным интеллектуальным роботом в условиях недоопределенности

Abstract

В статье рассматриваются и решаются проблемы, связанные с развитием одного из подходов к построению модели представления процедурных знаний интеллектуального робота в виде заданного набора фрейм-микропрограмм поведения. В общем случае фрейм-микропрограммы представляют собой навыки поведения, связанные с решением соответствующих им подзадач безотносительно к конкретной предметной области, обеспечивающие роботу возможность автоматического формирования планов целенаправленной деятельности, связанных с решением сложных задач в различных условиях проблемной среды. Иначе говоря, фрейм-микропрограммы поведения являются “кирпичиками”, на основе которых интеллектуальный робот может конструировать сложные планы целенаправленной деятельности в различных условиях функционирования. В развитие данной модели представления процедурных знаний робота предложена структура фрейм-микропрограммы поведения, в результате декомпозиции которой можно получить модули, определяющие относительно простые навыки поведения. Такой подход позволяет роботу организовать либо более гибкий процесс планирования целенаправленной деятельности в недоопределенных проблемных средах, либо обеспечить интеллектуального робота возможностью автоматического построения недостающих для достижения заданной цели типовых элементов представления процедурных знаний. Выбор конкретного из данных двух способов использования полученных в результате разбиения фрейм-микропрограмм поведения модулей зависит от сложности решаемой интеллектуальным роботом задачи и размерности семантической сети, описывающей текущую ситуацию проблемной среды. Определены условия, обеспечивающие выбор результативных модулей представления знаний в процессе планирования целенаправленной деятельности и автоматического построения недостающих для вывода решений фрейм-микропрограмм поведения. Показано, что предложенный подход к построению модели представления процедурных знаний и инструментальных средств их обработки в процессе планирования целенаправленной деятельности позволяет повысить когнитивные возможности интеллектуальных роботов и на этой основе обеспечить решение сложных задач в недоопределенных проблемных средах. The article discusses and solves problems associated with the development of one of the approaches to constructing a model for representing the procedural knowledge of an intelligent robot in the form of a given set of behavioral frame-microprograms. In general, frame microprograms represent behavioral skills associated with solving the corresponding subtasks, without reference to a specific subject area, providing the robot with the ability to automatically generate plans for goal-directed activities related to solving complex problems in various environmental conditions. In other words, frame-microprograms of behavior are the “building blocks” on the basis of which an intelligent robot can construct complex plans for purposeful activity in various operating conditions. In development of this model for representing a robot's procedural knowledge, a structure of a frame-microprogram is proposed, as a result of the decomposition of which it is possible to obtain modules that define relatively simple behavioral skills. This approach allows the robot to organize either a more flexible process of planning purposeful activities in underdetermined problem environments, or to provide the intelligent robot with the ability to automatically construct typical elements of procedural knowledge representation that are missing to achieve a given goal. The choice of a particular one of these two methods of using the modules obtained as a result of splitting the behavioral frame-microprograms depends on the complexity of the task being solved by the intelligent robot and the dimension of the semantic network describing the current situation of the problem environment. The conditions have been determined to ensure the identification and selection of effective knowledge representation modules in the process of planning targeted activities and the automatic construction of behavioral frame-microprograms that are missing for the conclusion of decisions. It is shown that the proposed approach to constructing a model for representing procedural knowledge and tools for processing it in the process of planning purposeful activities makes it possible to increase the cognitive capabilities of intelligent robots and, on this basis, provide solutions to complex problems in underdetermined problem environments.