Научная статья на тему 'Дуальный подход к формированию внутренних образов при восприятии электрических и магнитных полей искусственными живыми машинами'

Дуальный подход к формированию внутренних образов при восприятии электрических и магнитных полей искусственными живыми машинами Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
115
20
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
ДВОЙСТВЕННАЯ ПАРА / ДЕКОМПОЗИЦИЯ ПО ДВОЙСТВЕННЫМ ПАРАМ / АВТОНОМНЫЕ МАШИНЫ / САМОСОХРАНЕНИЕ / ОБРАЗЫ ПОЛЕЙ ОБЪЕКТОВ / DUAL PAIR / DECOMPOSITION BY DUAL PAIRS / STAND-ALONE MACHINES / SELFPRESERVATION / IMAGES OF FIELDS OBJECTS

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Семенчев Евгений Александрович

Рассматривается один из возможных подходов к формированию внутренних образов внешних полей интеллектуальными беспилотными машинами методом декомпозиции по двойственным парам. Данный подход способен осуществлять анализ и контроль потребностей объекта в процессе функционирования, например, потребности в собственной безопасности. Предложена схема концептуальной модели подсистемы формирования образов внешних объектов.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

DUAL APPROACH TO FORMING THE INTERNAL IMAGE IN THE PERCEPTION OF ELECTRIC AND MAGNETIC FIELDS OF ARTIFICIAL LIVING MACHINES

One of the possible approaches to the formation of internal image of external fields intelligent unmanned machines decomposition methodfor dual pairs. This approach is able to analyze and control the object needs in the operation, for example, in their own security needs. The scheme kontseptulnoy model subsystems forming images of external objects.

Текст научной работы на тему «Дуальный подход к формированию внутренних образов при восприятии электрических и магнитных полей искусственными живыми машинами»

The architecture of the neural network of the Hamming, described learning algorithm, a description of the program, which uses Hamming network to solve the problem of recognition of signatures, demonstrated recognition of signatures.

Key words: the Hamming network, Hamming distance, Hopfield network, neural network, synaptic communication, pattern recognition.

Ezhov Alexander Alexandrovich, master, san4o.lexter2011@yandex.ru, Russia, Tula, Tula State University,

Novikov Alexander Sergeyevich, сandidate of technical sciences, docent, thesis-tsu@yandex.ru, Russia, Tula, Tula State University

УДК 681.3.07

ДУАЛЬНЫЙ ПОДХОД К ФОРМИРОВАНИЮ ВНУТРЕННИХ

ОБРАЗОВ ПРИ ВОСПРИЯТИИ ЭЛЕКТРИЧЕСКИХ И МАГНИТНЫХ ПОЛЕЙ ИСКУССТВЕННЫМИ ЖИВЫМИ

МАШИНАМИ

Е.А. Семенчев

Рассматривается один из возможных подходов к формированию внутренних образов внешних полей интеллектуальными беспилотными машинами методом декомпозиции по двойственным парам. Данный подход способен осуществлять анализ и контроль потребностей объекта в процессе функционирования, например, потребности в собственной безопасности. Предложена схема концептуальной модели подсистемы формирования образов внешних объектов.

Ключевые слова: двойственная пара, декомпозиция по двойственным парам, автономные машины, самосохранение, образы полей объектов.

Наличие подсистемы самосохранения в автономных искусственных живых машинах (ИЖМ) обусловлено естественной необходимостью обеспечивать своевременную и адекватную реакцию на опасные изменения в окружающей среде и во внутреннем состоянии. Особенно, если возникшая ситуация способна нарушить функционирование или привести к полному разрушению машины или окружающих объектов во время выполнения поставленной задачи.

Как показано в [1], метод декомпозиции по двойственным парам является одним из универсальных подходов к изучению и построению внутренней организации ИЖМ. В данной работе предложен возможный подход к формированию ИЖМ внутренних образов внешних объектов, обладающих электрическими и магнитными полями. основанный на методе декомпозиции объектов по двойственным парам (ДП).

64

1. Принцип построения электромагнитной сенсорной системы ИЖМ. Для реализации в ИЖМ функций по оперированию внешними объектами и способности адекватно реагировать на изменения состояний окружающей среды необходимы разнообразные сенсорные системы восприятия информации, способные выделять из окружающей среды полезную информацию и формировать интегральную оценку наблюдаемого процесса или явления в целях обнаружения объекта, обладающего, например, необходимым энергетическим ресурсом, определения его пространственно-временных характеристик и свойств.

Наличие в ИЖМ сенсоров, чувствительных к определенным свойствам энергетического ресурса, позволяет достаточно точно определять пространственно-временные характеристики источника энергетического ресурса и сформировать необходимые действия .

Применим метод декомпозиции по двойственным парам для построения организации информационно-сенсорной системы обнаружения энергетического ресурса и измерения его пространственно-временных характеристик (относительного расположения, расстояния, скорости перемещения и т.п.).

В соответствии с методом декомпозиции мультидвойственных пар (ДМП) принимается, что ИЖМ обладает своей плоскостью симметрии. Совместим плоскость ZOY трехмерной системы координат с плоскостью симметрии ИЖМ. Таким образом, плоскость ZOY данной системы координат ИЖМ делит окружающий мир на правую и левую половины (рис. 1).

Левый мир

- +

/

180-а

В&>1

Правый мир

180-а

X

Рис. 1. Двойственная пара сенсоров электростатического поля

Целесообразно соответственно расположить сенсоры, воспринимающие, например, электростатические сигналы, на каждой такой половине (правый и левый). Таким образом, орган восприятия информации будет

дуалистичен по построению и представлен в общем случае двумя группами (правой и левой) чувствительных элементов (анализаторами), которые в совокупности входят в сложную информационную систему. Для работы в «стереорежиме» ИЖМ использует два электростатических анализатора с левым и правым чувствительными элементами (антеннами).

Оси системы координат образуют крест, каждая перекладина которого содержит двойственную пару чисел: (<-Х, 0>, <0,Х>) и (<-Y,0>, <0,Y >). Каждая пара этих чисел характеризует отношение типа «X - У» и может быть ассоциирована с местоположением источника электростатического поля (ИЭП): «впереди - слева», «впереди - справа, «сзади - слева» », «сзади - справа».

Разместим сенсоры электростатического поля (ЭП) Su и Su по оси «-Х, X» симметрично относительно начала координат, (см. рис. 1).

Очевидно, что эти сенсоры образуют внешнюю двойственную пару, связанную общей «перекладиной». Эти сенсоры вместе с «перекладиной» можно условно рассматривать в качестве весов, взвешивающих потенциал ЭП, действующий на каждый сенсор. Другую перекладину разместим в другом измерении, т.е. по оси YY. Эта перекладина, связанная с серединой первой, будет играть роль стрелки, указывающей направление на объект, создающий ЭП. Точку опоры ассоциируем с началом координат.

Всякий раз, когда нарушается баланс весов левого и правого сенсоров из-за смещения источника ЭП в правом или в левом мирах, возникает сила, направленная на восстановление балансных отношений. При фиксированном расстоянии между сенсорами Sji и Su балансные отношения восстановятся либо путем поворота сенсорной пары на угол, при котором «стрелка весов» совпадет с направлением на источник ЭП, либо изменением соотношения плеч весов. В последнем случае образ объекта будет фиксироваться либо ближе к правому сенсору, либо ближе к левому сенсору.

Таким образом, будем иметь крест отношений, отражающий эволюцию двух асимметричных двойственных пар, взаимодействующих и

Рис. 2. Эволюция отношений свойств двойственных пар

по правилу креста

66

В этой эволюции можно выделить четыре типа основных событий: «ИЭП впереди - справа», «ИЭП впереди - слева», «ИЭП сзади - справа», «ИЭП сзади - слева». На каждом этапе эволюции присутствует двойственность, т.е. имеет место группировка всех элементов в две взаимодополнительные группы. При переходе от квадранта «++» к квадранту «-+» происходит зеркальное отражение вокруг вертикальной оси (С - инвариантность). Выполняется закон сохранения «заряда». Здесь эволюционный поток двойственного отношения знака не меняет. При переходе от квадранта «-+» к квадранту «+-» начинает действовать другой закон - закон сохранения «четности» (Р - инвариантность). Этот закон изменяет знак (или спин) эволюционного потока на противоположный. Восприятие ЭП происходит в другой ортогональной зоне. Вследствие изменения действующего на сенсоры знака потенциала ЭП (силы) происходит инверсия восприятия. Источник ЭП воспринимается как находящийся сзади. Далее процесс повторяется в обратном порядке.

Разумеется, аналогичные построения будут справедливы и для вертикальной плоскости, проходящей через сенсоры 8л и 8п. В этом случае будем иметь уже не крест, а куб закона изменения свойств двойственного отношения. Сенсорная система будет уже работать в «3Б - режиме».

2. Функционально-структурная организация подсистемы восприятия электростатических образов ИЖМ. Предположим, что источником энергии для ИЖМ является электричество. Каждый электрический источник энергии формирует в окружающем пространстве электростатическое поле, обладающее определенными физическими свойствами. ЭП в данной точке характеризуется физической величиной -напряженностью Е, которая обратно пропорциональна квадрату расстояния от источника энергии до данной точки и потенциалом ф, который обратно пропорционален расстоянию до источника энергии. Для этих величин можно записать соотношения

Е = к-А^, Ф = к • -

г

г

где к - коэффициент преобразования; г - расстояние от ИЭП до данной точки.

Эти величины можно, например, принять за свойства, на которые способны реагировать сенсоры ИЖМ.

Эквипотенциальные линии вокруг двух точечных зарядов, представленные на рис. 3, являются кривыми четвертого порядка и представляют собой софокусные овалы Кассини [2]:

(х2 + у2)2 - 2с2(х2 - у2) = а - с4,

где с - полуфокусное расстояние ( с = 03\ ); а - параметр, который связан с соотношением ЮхШ2 = а2 (здесь точка N принадлежит овалу Касси-ни).

С точки зрения инженерной практики важно по одной заданной точке N и установленному положению зарядов и 22=32) определить

прохождение эквипотенциальной линии как линии равного потенциала из всего семейства овалов Кассини. В связи с этим геометрическая задача сводится к определению параметра а.

Рис. 3. Линии электростатического поля двух разноименных зарядов

Так как параметр а определяет одну эквипотенциальную поверхность, то значение напряженности пропорционально параметру а:

Е = крг ■ а, где крг - коэффициент преобразования.

Сформированные линии электростатического поля служат шаблоном для дальнейшего распознавания ИЭП.

Электростатические характеристики, получаемые в разные моменты времени от левого и правого сенсоров ИЖМ, используются для формирования некоторой «картинки» (образа) силовых линий ЭП в тот или иной момент времени, полученной посредством возможностей автономной информационно-измерительной системы анализаторов (АИСО) ИЖМ.

Если предположить, что сенсоры ИЖМ могут быть подвижны относительно системы координат ИЖМ, то на каждый момент времени эти образы будут представлены значениями в точках, в которых анализаторы способны их измерить. Совокупность таких точек и значение характеристик ЭП в них и будут составлять образы, представленные на рис. 4.

Диапазон восприятия сенсоров отождествляется с двойственной парой, играющей роль шкалы измеряемого свойства ЭП, например, потенциала ИЭП. Ее можно представить как шкалу некоторого чувства анализаторов активного объекта, которое дает «ощущение» интенсивности воспринятого сигнала - является ли сигнал слабым или, наоборот, достаточно мощным.

На данной шкале минимуму соответствует точка фтщ - порог чувствительности анализаторов ИЖМ, а максимуму - точка фтах (рис. 5).

Образ ЭП образ ЭП

в левом анализаторе в правом анализаторе

Левый сенсор

Правый сенсор

Рис. 4. Формирование образов электростатического поля

анализаторами ИЖМ

Левый анализатор ЭП

Правый анализатор ЭП

Ф

МП

<р*

-I-

Потеря Слабый Сигнал Сильный

чувствитель- сигнал ности

среднего уровня

Перегрузка сенсора

<Рт

+

(рп

-I-

Потеря Слабый Сигнал Сильный

чувствитель- сигнал ности

среднего уровня

Перегрузка сенсора

Рис. 5. Шкала чувствительности ИЖМ к электрическому полю

В большинстве случаев полученные образы отличаются друг от друга. Это происходит из-за того, что сенсоры ИЖМ расположены на некотором расстоянии друг от друга. А так как потенциал ЭП обратно пропорционален расстоянию, то и измерения правого и левого анализатора различны. Эти различия используются для определения направления на источник энергии. Они будут эквивалентны только в том случае, если источник электростатического поля находится в плоскости симметрии ИЖМ, т.е. Д(р = 0. В противном случае для определения местоположения ИЭ необходимо активизировать связанные с эффекторами ИЖМ процедуры ликвидации несимметрии электростатических образов.

В момент наибольшего баланса левого и правого образов ИЭ (ось У направлена на ИЭП) образы подвергаются преобразованию и из двух образов с внешней двойственностью формируется единый образ ИЭП с внутренней двойственностью. Для этого момента времени вычисляются про-странственно-временные характеристики ИЭ.

69

В дальнейшем единый образ ИЭП масштабируется и сравнивается со среднестатистическим образом (шаблоном), хранящемся в памяти ИЖМ. Если подходящего образа в памяти не находится, накапливается информация о вновь поступивших образах, выделяется новый шаблон, который и запоминается в памяти вместе с дополнительной информацией, ассоциированной с данным образом.

На изложенной принципиальной основе для решения задач формирования, распознавания и обработки электростатических образов и сигналов автономным объектом была разработана функциональная структура, укрупненная схема которой представлена на рис. 6.

Рис. 6. Общая схема построения образа источника электростатического поля в ИЖМ

На входе такой системы располагаются блоки фильтров, которые пропускают сигналы рабочего диапазона на соответствующие анализаторы. Нижней границей рабочего диапазона является порог чувствительно-

70

сти сенсоров, а верхней - максимально возможное значение воспринимаемого сигнала. Фильтры выделяют из общего фона и фиксируют те сигналы, характеристики которых укладываются в определенный диапазон и изменяются за определенный промежуток времени (например, «скачком») по отношению к фону, реализуя тем самым функцию направленности «внимания». Если значение напряженности (потенциала) ниже порога чувствительности, то ИЖМ не анализирует ее.

После того, как сигнал пройдет сквозь систему фильтров, происходит его преобразование и накопление. Затем, по полученному сигналу формируется зеркально симметричная пара кадров электростатических образов предполагаемого источника энергоресурса ИЖМ.

В дальнейшем формируется единый образ объекта, который рассматривается как «отпечаток» структуры реального объекта в памяти ЭВМ. В данном случае реальным объектом является электростатическое поле. Таким образом, полученная картина является «чувственным» образом (отпечатком) этого ЭП.

После того, как местоположение предполагаемого ИЭП найдено, определяются его параметры. В дальнейшем полученный образ ИЭП распознается и запоминается в памяти, которая является частью базы знаний ИЖМ, где хранятся все интегральные образы объектов окружающей среды, а также их свойства и модели поведения.

Таким образом, в работе предложен единообразный подход к разработке сенсорных подсистем ИЖМ, основанный на использовании взаимодополнительных внешних двойственных элементов, ориенти- рованных на восприятие двух и трехмерной информации. Разработанные алгоритмы восприятия и фиксации пространственно-временной информации (звуковой, видео и электростатической) и распознавания образов, внешних для ИЖМ объектов, основаны на «взвешивании» взаимодополнительных (двойственных) информационных образов по принципу рычажных весов.

Список литературы

1. Семенчев Е.А. Системный анализ и синтез искусственных живых машин: двойственный аспект. Тула: Изд-во ТулГУ, 2013. 252 с.

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

2. Графский О. А. Анализ построения и моделирования электростатических полей. Хабаровск: Изд-во ДВГУПС, 2004. 264 с.

Семенчев Евгений Александрович, канд. техн. наук, доц., s1e2m3@mail.ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет

DUAL APPROACH TO FORMING THE INTERNAL IMAGE IN THE PERCEPTION OF ELECTRIC AND MAGNETIC FIELDS OF ARTIFICIAL LIVING MACHINES

E.A. Semenchev 71

One of the possible approaches to the formation of internal image of external fields intelligent unmanned machines decomposition method for dual pairs. This approach is able to analyze and control the object needs in the operation, for example, in their own security needs. The scheme kontseptulnoy model subsystems forming images of external objects.

Key words: dual pair, decomposition by dual pairs, stand-alone machines, self-preservation, images of fields objects.

Semenchev Evgeniy Aleksandrovich, candidate of technical sciences, docent, s1e2m3@mail.ru, Russia, Tula, Tula State University

УДК 004.932

АЛГОРИТМЫ ВИДЕОАНАЛИТИКИ ДЛЯ ОБНАРУЖЕНИЯ И КЛАССИФИКАЦИИ НЕШТАТНЫХ СИТУАЦИЙ

В. Л. Токарев, Д. А. Абрамов

Рассматривается задача математического обеспечения систем автоматического обнаружения и классификации нештатных ситуаций. Предложен вариант алгоритмического обеспечения системы, основным измерителем которой является видеокамера.

Ключевые слова: видеоаналитика, классификация нештатных ситуаций.

В настоящее время существенно возрос интерес к построению информационно-измерительных систем, использующих видеокамеры в качестве источника измерительной информации. Широкое распространение подобных систем обусловлено резким падением цен на видеокамеры, ростом производительности вычислительных систем, а также развитием методов и алгоритмов обработки изображений, позволяющих обеспечить необходимую разрешающую способность.

Одной из наиболее социально значимых задач обработки видеоизображения является задача принятия решения в режиме реального времени о классе и виде нештатной ситуации (НС), появляющейся в контролируемой зоне. Решение этой задачи, основанное на автоматизации всех этапов принятия решения о классификации НС, позволит уменьшить влияние «человеческого» фактора на время выдачи соответствующего сообщения, а также повысить оперативность принятия мер по ликвидации последствий, причинённых НС.

Однако сложность ее решения, связанная с необходимостью использования методов распознавания образов, накопления и обработки больших объемов экспериментальных данных, а также учета большого числа различных факторов [1], заставляет искать другие подходы, отличающиеся меньшей вычислительной сложностью, и позволяющие оперативно получать оценку ситуации, складывающейся в контролируемой зоне.

72

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.