Когнитивная робастная система управления на основе алгоритма квантово-нечеткого вывода в нетрадиционной интеллектуальной робототехнике

Abstract

Описана стратегия интеллектуальных систем когнитивного управления на основе квантовых и мягких вычислений. Продемонстрирован синергетический эффект квантовой самоорганизации базы знаний, извлеченный из несовершенной базы знаний интеллектуального нечеткого регулятора. Данная технология позволяет повысить надежность интеллектуальных когнитивных систем управления в ситуациях управления в условиях опасности, описанных с помощью когнитивного нейроинтерфейса и различных типов взаимодействия с роботами. Примеры продемонстрировали введение схемы квантово-нечеткого логического вывода в качестве готового программируемого алгоритмического решения для встраиваемых систем управления. Показана возможность применения нейроинтерфейса на базе когнитивного шлема с квантово-нечетким контроллером для управления транспортным средством. Strategy of intelligent cognitive control systems based on quantum and soft computing described. Quantum self-organization knowledge base synergetic effect extracted from intelligent fuzzy controller's imperfect knowledge bases demonstrated. That technology improved of robustness of intelligent cognitive control systems in hazard control situations described with the cognitive neuro-interface and different types of robot cooperation. Examples demonstrated the introduction of quantum fuzzy inference gate design as prepared programmable algorithmic solution for board embedded control systems. The possibility of neuro-interface application based on cognitive helmet with quantum fuzzy controller for driving of the vehicle is shown.