CC BY
4
Key words: spherical triangle, coordinates of vertices of areas of reach of complexes.
Minakov Evgenii Petrovich, doctor of technical sciences, professor, vka@ mil.ru, Russia, St. Petersburg, Military Space Academy named after A.F. Mozhaisky,
Aleksandrov Maksim Andreevich, candidate of technical sciences, senior lecturer, vka@mil.ru, Russia, St. Petersburg, Military Space Academy named after A.F. Mozhaisky,
Abramov Ivan Sergeevich, deputy head of service - head of department, vka@mil.ru, Russia, St. Petersburg, Military Space Academy named after A.F. Mozhaisky
УДК 004.8
DOI: 10.24412/2071-6168-2022-6-10-19
СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД К ПЛАНИРОВАНИЮ ДЕЙСТВИЙ ПРИ ОРГАНИЗАЦИИ ЦЕЛЕНАПРАВЛЕННОГО ПОВЕДЕНИЯ БЕСПИЛОТНЫХ ТРАНСПОРТНЫХ ПЛАТФОРМ
А.В. Демидова, Е.А. Семенчев
Рассмотрен обзор некоторых подходов к решению задачи планирования действий беспилотных автономных транспортных платформ. На основе системных представлений предложен метод декомпозиции действий по двойственным отношениям к построению универсального алгоритма планирования при организации целенаправленного поведения беспилотных транспортных платформ. Приведен пример построения универсальной плана действий при реализации потребностей автономного объекта в энергоресурсе.
Ключевые слова: автономная беспилотная платформа, планирование целенаправленного поведения, метод декомпозиции действий по двойственным отношениям, универсальная схема действий.
Проектирование и разработка организации целенаправленного поведения у беспилотных автономных транспортных средств различного типа и назначения является одной из наиболее активно развивающихся областей в современной науке и технике. Основной целью, преследуемой исследователями в этой области, является повышение степени автономности разрабатываемых транспортных средств. Очевидно, что для достижения указанной цели необходимо создание эффективных алгоритмов планирования действий в пространстве (окружающей среде).
В задаче организации целенаправленного поведения можно выделить две фундаментальные составляющие - среда и агент:
1) Среда. Для построения плана и управления его выполнением необходимо построить формальное описание (модель) среды. Основные способы, используемые для описания среды, базируются на таких методах представления знаний, как продукционные системы, логические методы, семантические сети, фреймовые структуры, сценарии.
2) Агент - аппаратная или программная система, обладающая следующими свойствами:
автономность - способность работать без внешнего управляющего воздействия;
реактивность - возможность воспринимать среду, реагировать на ее изменения;
активность - способность ставить цели и инициативно действовать для достижения поставленной цели;
коммуникативность — способность взаимодействовать с другими агентами (или людьми).
План - последовательность действий, формируемая агентом, исходя из общих целей, информации о текущем состоянии среды и динамике её изменения.
Сложность задачи синтеза плана зависит от множества свойств среды и агента, в том числе:
1. изменяется ли среда только в результате действий агента или вне зависимости от них;
2. является ли состояние среды полностью или частично известным;
3. достаточно ли датчиков агента для того, чтобы получить состояние
среды;
4. оказывают ли действия агента детерминированное или же стохастическое воздействие на состояние среды.
Первый случай планирования возникает, когда среда статична (изменения в ней возникают лишь в результате действий агента) и состояние полностью известно, а действия агента производят детерминированное воздействие на состояние среды.
Трудность разработки эффективного алгоритма планирования объясняется вычислительной сложностью задачи планирования, которая относится к классу PSPACE-полных задач. Тем не менее, можно отметить некоторые успешные разработки в области моделирования целенаправленного поведения:
- DARPA URBAN CHALLENGE (соревнования беспилотных автомобилей в городских условиях, 2008г., США)
- NASA ARP (создание системы управления малым беспилотным вертолетом Yamaha RMAX II, предназначенным для разведки и мониторинга, 1998-2003 гг. США)
- MARS (разработка программного обеспечения для автономных наземных роботов, США, 1999-2004 гг.)
- VIAC (создание беспилотной модификации гражданского автомобиля и осуществление пробега протяженностью 13 000 км., Европейский Союз, 2010)
- Робокросс (соревнования автомобилей-роботов, Россия, 2010).
Таким образом, представляются достаточно актуальными задачи создания эффективных методов интеллектуального планирования и моделирования целенаправленного поведения, в том числе, в условиях динамической внешней среды.
Одним из решений данной задачи является - иерархическое планирование. Иерархическое планирование возможно как при поиске плана в пространстве состояний, так и при поиске планов в пространстве планов.
В работе «Модель адаптивного поведения мобильного робота, реализованная с использованием идей самоорганизации нейронных структур» [1] модель управления мобильным роботом строится по аналогии с системой управления живым организмом, когда нужно не просто как-то реагировать на те или иные стимулы, а достигать некоторые системные цели (самосохранение, продолжение рода, энергообеспечение и т.д.). Если эти главные цели не будут достигаться, то говорить о каком-то поведении нет смысла.
Все переменные организма робота и среды можно разделить на две группы -существенные и несущественные. К первым переменным относятся те, на которых строится система целей или целевых функций, среди которых целевые функции самосохранения являются доминирующими. Полагается, что все эти функции знакоположительны и достигают минимального значения при попадании существенной переменной в область допустимых значений. Например, температура внешней среды является для
организма такой существенной переменной. Если температура выше или ниже определенных границ, то целевая функция, построенная на этой переменной, будет увеличивать свое значение. Цель же системы - минимизировать значения целевых функций.
Достижение всех целей должно достигаться только за счет перемещения во внешней среде.
Если придерживаться определения интеллекта, как способности системы отображать закономерности внешнего мира и использовать их для достижения своих целей (такое определение наиболее общее и простое), то можно говорить, что робот, который для достижения целей (минимизации целевых функций) начинает в процессе активного взаимодействия с внешней средой использовать ранее незначимую информацию, обладает элементами интеллекта.
Из перемещений формируются обобщенные действия. Условия целенаправленного поведения сводятся к поиску минимума целевой функции, определенной на одной или нескольких существенных переменных с помощью управления.
Все условия самосохранения, энергообеспечения, внешнего предназначения могут быть выражены в виде совокупности целевых функций от существенных переменных. Эти целевые функции могут зависеть только от этих переменных, но могут зависеть и от времени. Если одновременно несколько целевых функций не имеют минимального значения (например, для животного несколько мотиваций - голод и жажда), а достижение этих целей возможно только с помощью одних и тех же исполнительных органов, то может возникать противоречивость целей. Снятие противоречий при многоцелевом функционировании робота, как и в живой природе возможно путем использования принципа доминанты. Доминирующая цель - та, значение которой в данный момент выше, или которая выше в иерархии целей, - блокирует или трансформирует остальные целевые функции и робот функционирует как одноцелевая система. Различия этих двух вариантов изменения подчиненной или менее актуальной целевой функции поясняются рис. 1.
При блокировке целей (рис. 1, б) область допустимых значений блокируемой целевой функции расширяется и на время доминирования другой цели мотивация достижения.
Л 1 О =1ШП 1 и. 1 Vе! 1 V / Л и/
а б в
Рис. 1. Два варианта (б, в) модификации целевой функции Qi (а) при условии доминирования &
Как видно из рис. 1, в, при трансформации целевых функций на время противоречивости целей условия минимума подчиненной цели Qi меняются. Видимо, такой тип доминирования с трансформацией целевых функций для системы более выгоден, так как не позволяет ей, при выходе из тупиковой ситуации, сразу же в нее вернуться. В общем случае, когда априори нельзя выстроить иерархию целей и неизвестно с помощью каких управлений достигается минимум той или иной целевой функции, можно сначала ввести полную взаимообусловленность целевых функций.
Таким образом, при синтезе автономного робота, исходя из условий его самосохранения и предназначения, необходимо разработать некоторую систему целевых функций, определить начальную иерархию целей, сформировать некоторые безуслов-
12
ные управления по типу реакций отдергивания при уколе, независимо от доминирующей цели. Безусловное управление не позволяет существенным переменным выйти за критические значения.
К этим безусловным реакциям добавляется поисковое экстремальное управление, приводящее к минимизации целевых функций (поисковому достижению целей). На фоне этого поискового управления и должно формироваться управление по информационным признакам, когда, образно говоря, робот сам обучается пользоваться глазами для выбора не загроможденного пути, используя ранее не значимую зрительную информацию. Описанная схема целенаправленного поведения робота может быть представлена блок-схемой, приведенной на рис. 2.
Здесь показано, что целенаправленное поведение должно обеспечиваться, по крайней мере, тремя контурами управления: безусловное, поисковое и информационное, причем максимальный интерес представляет информационное управление, становление которого в процессе поведения и позволяет рассматривать вопросы формирования интеллекта робота. На моделях роботов такие построения проверяемы, но они в полной мере относятся и к живым системам.
Естественно, что в качестве базовой структуры информационного управления должны использоваться нейросетевые структуры, полнота и универсальность базиса которых рассматривалась во многих работах [2]. Попытки нейросетевой реализации алгоритмов управления роботом в настоящее время не имеют таких впечатляющих решений. Так как в этом случае классические алгоритмы обучения типа обратного распространения ошибки уже не работают, то приходится применять алгоритмы адаптации, которые при огромном числе регулируемых параметров практически мало эффективны.
В данной работе рассмотрен подход к построению универсального алгоритма планирования действий при целесообразном поведении безлюдного автономного объекта, основанный на методе декомпозиции объектов по двойственным парам (ДП).
Как показано в [3], метод декомпозиции (композиции) сложных образований по двойственным парам является одним из возможных подходов к изучению и построению целесообразного поведения интеллектуальных машин. Предполагается, что любая система существует как целое (отвечает сформулированному в системном подходе принципу целостности), пока в ней на данном уровне иерархии существует хотя бы одна двойственная пара (ДП). ДП определяется как конструкция, состоящая из двух взаимодополняющих и взаимоотрицающих друг друга, взаимообусловливающих и взаимо-превращающихся друг в друга полюсов.
Отношения между полюсами ДП являются неустойчивыми, вследствие чего они могут сближаться друг с другом и отдаляться друг от друга. При нарушении общего равновесия возникают силы саморегуляции, которые расталкивают, либо сближают
13
полюса ДП, восстанавливая отношения гармонии. Однако может возникнуть необходимость зафиксировать отношения между полюсами на определенном уровне или реализовать изменение этих отношений желаемым образом (например, как у ножниц). Как рассмотрено ранее, для фиксации отношений между полюсами ДП и управления ими вводится третий элемент, который в общем случае играет роль интеллектуального регулятора отношений (рис. 3). Регулятор будем называть интеллектуальным, если он изменяет информационное содержание входных образов, строит альтернативные варианты нового образа, отбирает альтернативный вариант и реализует его в новых отношениях ДП или новых ДП.
Рис. 3. Структура управляемой двойственной пары
Предполагается, что в структуре автономного беспилотного объекта присутствуют по меньшей мере подсистемы самообеспечения энергией и информацией, самосохранения и самоуправления. Система самоуправления способствует их взаимодействию, определению внутренних потребностей активного объекта в энергии и информации с помощью системы соответствующих сенсоров, поддержанию их на достаточном уровне и сохранению от «вредных» внешних воздействий.
В дальнейшем для организации целесообразного поведения объекта будем использовать двойственное понятие «потребность-цель».
Потребность ДП в некотором ресурсе П(г) в любой момент времени I рассматривается как величина отклонения текущего состояния Х(() (соотношения между полюсами) от состояния динамического равновесия (СДР), для которого соотношение между полюсами определяется «золотым сечением» соответствующей шкалы «чувства»
П (г )=-(X (г)- 0,618).
Полученное значение потребности инвертируется интеллектуальным элементом и сохраняется в памяти интеллектуального элемента ДП подсистемы самоуправления (СС).
В соответствии с законом сохранения двойственности СС рассматривает инвертированную потребность как полюс «виртуальной ДП» (ВДП), сформированной из первичной (измеренной) и инвертированной потребности П (г). При этом каждый имеющийся у ДП интеллектуальный элемент наделяется первичным знанием о двойственной природе объектов и процессов (имеет внутреннюю двойственность) и способен создавать ВДП с помощью всего лишь одной операции инвертирования возникающих потребностей. Одной из задач системы самоуправления в дальнейшем является поиск реальных объектов или действий с ними по их частичным образам, сформированным из ВДП. Информационное содержание построенного виртуального полюса может быть расширено за счет имеющейся в памяти информации от сенсорных элементов о свойствах реальных объектов (например, координат (х, у)), ассоциированных с их поисковыми образами. Сформированное информационное содержание ВДП рассматривается системой самоуправления как целевой поисковый образ:
Ц =(П1 > (хг, уi
где i= 1,2,3,... - индекс целевого поискового образа. Знак потребности предопределит характер последующих действий автономного объекта.
При функционировании самоорганизующегося объекта в памяти системы самоуправления может сформироваться множество целевых поисковых образов от всех подсистем и ДП, которое рассматривается как «пространство желаний» Целевые поисковые образы в «пространстве желаний» всегда упорядочены по приоритетам. Ве-
14
личина приоритета определяется близостью текущего состояния ДП к тому или иному полюсу (граничному значению) своей шкалы «чувства». Чем ближе к полюсу, тем сильнее «мотив» для реализации соответствующего целевого поискового образа. В противном случае переход через граничные значения шкалы «чувства» вызовет разрушение ДП, если нет специальной программы трансформации «излишков». Этим фактом может обусловливаться «нелогичность» поведения автономного беспилотного объекта при большом отклонении его состояния от состояния внутренней гармонии потребностей.
Потребности объекта - это одно пространство желаний, которое можно декомпозировать на внешние и внутренние. Существуют внешние потребности, навязанные создателем, и внутренние потребности самообеспечения объекта. При создании настраиваются различные отношения между декомпозируемыми частями. Внешние потребности могут иметь приоритет нам внутренними и наоборот. Для обеспечения целесообразного поведения необходимо анализировать все потребности на каждый момент времени. Из полученных результатов выбираются наибольшие внутренняя и внешняя потребности. Они рассматриваются как одно множество желаний объекта. В зависимости от настройки отношений двойственной пары «внешняя - внутренняя потребность», производится планирование действий, и таким образом проявляются все поведенческие особенности объекта.
Сформирован следующий универсальный алгоритм реализации потребностей в системе самоуправления.
1. Вычисление потребности П каждой 1-ой из N двойственных пар:
П(0 = - (Х(0 - 0,618), (тт П1 < П<0 < тах ПО, 0=1,2..^).
2. Инвертирование потребности и сохранение результата в памяти системы самоуправления
\\П, ()|| П, ()|| = П, ().
3. Построение виртуальной ДП (ВДП) в памяти СС на основе закона двойственных отношений
(Пi(t))-(П i(t)).
4. Поиск в памяти активного объекта дополнительной информации о внешнем ресурсе, способном удовлетворить потребность, для расширения информационного содержания инвертированного полюса ВДП за счет найденных в памяти и инвертированных (пространственно-временных {хо,уо}^-{х?,у?}) измеряемых характеристик активного объекта.
5. Формирование информационного содержания целевого поискового образа, как конъюнкции необходимых для поиска параметров.
Ц, = (П,) л (х,, У,) л ...
6.Формирование в памяти СС из целевых поисковых образов «пространства желаний» G. В нем цели упорядочены по приоритетам, определяемым близостью текущего состояния к тому или иному полюсу соответствующей шкалы чувства. Чем ближе к граничному значению того или другого полюса ДП, тем сильнее «мотив» М для реализации цели:
м(1) = X ^), если X ^) <01,
М(Г) = 1 - X У), если X ^) > 0 2,
где 01, 02 - нижний и верхний пороги, отделяющие зону жизненно необходимых потребностей от рабочего диапазона ДП.
(уМ, е М,(1))(цкщ(М) е О),(уМ, е М,(2))(ЦП,(М,) е О),к = 1К,
где К- общее количество целей в области G.
Первой начинает обрабатываться цель, для которой выполняется условие
15
Ц
П (м) М = шт(М(1),М(2))
П' (М) ¿£1, МУ 1 ' 1 ^
Для выделенного поискового образа осуществляется динамическое планирование действий в рамках имеющихся ресурсов. Подготавливается первичный план, выделяются необходимые сенсорно-эффекторные ресурсы. В оперативную память загружается первичный сценарий образа действий, который может корректироваться в реальном времени в зависимости от результатов реализации цели и текщей ситуации.
Осуществляется реализация плана и оценка результата достижения цели. При наличии существенной разницы
П1 (г)-Пл\ <з,
где ПR - реальный найденный ресурс, 5 - приемлемая ошибка в достижении цели (степень удовлетворения), весь цикл управления достижением цели повторяется, если к этому времени не активизируются более насущные потребности.
Следуя правилу декомпозиции двойственного отношения, разобьем систему как целостную единицу на информационную двойственную единицу (ИДЕ) (например, проектирование - интеллектуальный цикл операций) и материальную двойственную единицу (МДЕ) (реализация - физический цикл операций).
Физический цикл (МДЕ) работает с объектами материального мира, которые подбираются по своим свойствам для реализации проектного замысла. Интеллектуальный цикл (ИДЕ) работает с образами объектов, создавая из них задуманную проектную композицию с использованием соответствующих знаний. Готовая композиция в виде чертежей и описаний передается на физический цикл, реализующий проектный замысел от модели до проектного образца. Результаты испытаний реализованного объекта трансформируются в соответствующие образы и передаются снова на интеллектуальный цикл, который на втором периоде порождает более совершенный проект, который затем снова реализуется и т.д. пока не будет достигнут баланс между задуманным и достигнутым. Таким образом, порождается замкнутый саморегулируемый процесс с перекрестной передачей конечных результатов
Попробуем теперь детализировать циклы МДЕ и ИДЕ, придавая им смысл управляющих действий. По своей сути они должны реализовывать некоторый универсальный алгоритм управления. Подобные алгоритмы изучались ранее многими исследователями и описаны в общей теории управления [4]. В соответствии с ней любая управленческая деятельность реализуется как циклический процесс, в основе которого находится единый, универсальный инвариантный алгоритм управления, насчитывающий от 4 до 16 этапов в зависимости от степени детализации. В самом общем виде их содержание сводится к следующим этапам.
1. Сбор информации, отражающей состояние системы управления в целом, о имеющихся и возможных механизмах управленческих воздействий, а также недопустимых состояниях системы и ее элементов.
2. Всесторонний анализ собранной информации. Построение общей картины состояния системы в настоящем (диагностика), а также на определенные моменты времени в будущем (прогнозирование), как при сохранении существующих механизмов функционирования, так и реализации нестандартных управленческих решений.
3. Формирование и обоснование целей развития на отдаленную перспективу (проектирование) и на ряд промежуточных этапов (программирование и планирование). Разработка критериев оценки развития, оптимальности и эффективности принимаемых решений.
4. Организация постоянного текущего и выборочного (ситуационного) контроля выполнения управленческих решений, т.е. сбор информации о новом текущем состоянии системы.
Как мы видим, первый и четвертый этапы по своему содержанию практически совпадают. Управление возвращается на первый этап, но уже на новом цикле. Благодаря этому управление приобретает циклический характер.
Будем рассматривать существование инвариантного универсального алгоритма планирования действий при самоуправлении как проявление более общей закономерности процесса эволюционной трансформации двойственных пар, посредством которого реализуется любой алгоритм достижения любой цели. Рассматривая пару состояний «нужда-цель» как ДП с внутренней двойственностью, построим схему эволюции двойственного отношения. В соответствии с законом сохранения двойственности, на каждом этапе эволюции действий каждая вершина двойственной пары с непроявленной двойственностью разделится на две вершины с внешней двойственностью (рис. 4).
Рис. 4. Схема эволюции двойственного отношени
Как видно из рисунка, первичная бесструктурная ДП (целое) разворачивается в многомерное собственное пространство двойственного отношения. При этом структура ДП усложняется «по образу и подобию».
Попробуем далее представить двойственные отношения в ИДЕ и МДЕ на новом иерархическом уровне в виде универсальной последовательности смыслов, отражающих эволюцию двойственной пары, реализующей целевую функцию двойственной единицы. Очевидно, что такая последовательность будет отражаться в кубе, состоящем из следующих двойственных пар (применительно к замыслу управления) (табл.1).
Как видно из этой структуры двойственных элементов, исходный замысел будет реализовываться посредством определенной циклической смены состояний процесса, пока конечный результат не совпадет с исходным замыслом. Только в этом случае достигается гармония исходного состояния и конечного результата. Это можно представить девятой вершиной куба, находящейся в его центре (рис. 5,а). На следующем уровне иерархии каждая вершина куба может быть представлена своей совокупностью двойственных пар, которые в еще большей степени детализируют процесс реализации целевой функции (исходного замысла) (рис. 5, б).
Таблица 1
Универсальная последовательность взаимодополнительных смыслов _при реализации целей_
Р+ (фазы внутреннего процесса - диагностики и проектирования) Г- (фазы внешнего процесса - динамического планирования и реализации)
1. Самодиагностика. Оценка нужды. Формирование цели (нового замысла). 8. Оценка полученного результата (достигнутой цели)
2. Оценка потребностей и способов их удовлетворения. Сбор исходных данных о состоянии окружающей среды. 7. Текущий контроль текущего состояния (действий) и степени удовлетворения потребности.
3. Анализ альтернатив достижения цели. Выбор альтернативы. 6. Решение о начале реализации плана. Реализация плана действий .
4. Формирование стратегического плана достижения цели. Планирование действий 5. Динамическое планирование (последовательность действий или сценариев). Увязка плана с ресурсами.
9. Удовлетворение при полном совпадении замысла в реализации потребности и конечных результатов (иначе - повтор цикла)
а б
Рис. 5. Эволюция двойственных пар в процессе достижения гармонии исходного замысла двойственной единицы и конечного результата
Например, универсальный алгоритм плана при пополнении энергетического ресурса можно представить в виде куба периодического взаимопревращения полюсов двойственных пар - полюса обработки информации (п.1-4) и полюса реализации (п. 5-8) (табл.2).
Таблица 2
Периодичность состояний при поиске энергетического ресурса_
Р- Р+
1. Нужда в энергии. Оценка потребности в энергоресурсе. Формирование поискового образа. 8.Оценка загруженного энергоресурса. Удовлетворение в энергии.
2. Оценка источников энергоресурса в окружающей среде 7.. Фиксация окончания загрузки. Возврат ресурсов в исходное состояние.
3. Формирование планов действий на пополнение ресурса 6. Поиск и обнаружение ресурса. Активизация имеющихся ресурсов. Загрузка необходимого внешнего энергоресурса.
4. Анализ альтернативных вариантов. План действий. 5. Формирование последовательности действий (сценариев) для поиска и загрузки ресурса. Принятие реше-ния.Активизация алгоритма действий (сценариев) по поиску энергоресурса.
9. Контроль совпадения полученной энергии с потребностью. Конец или повтор цикла.
Мы рассмотрели эволюцию вершин двойственных пар по кубической схеме применительно к универсальному алгоритму планирования при самоуправлении. Но, очевидно в силу закона сохранения двойственности, такая последовательность взаимопревращений полюсов двойственных пар является универсальной для эволюционного развертывания любого изначального замысла. При этом, конечно, полюса двойственных пар будут наполняться разным содержанием, соответствующим исходному замыслу (глобальной цели), а чередование полюсов (действий, сценариев) будет происходить в строго определенной последовательности.
Таким образом, в режиме самоуправления по единой схеме формируется иерархический план действий, с типовыми обобщенными операциями на верхнем уровне и динамически меняющейся последовательностью действий (сценариев) в зависимости от ситуации и имеющихся ресурсах на нижних уровнях .
Список литературы
1. Самарин А.И. Лекции по нейроинформатике. Нейронные сети - НИИ нейро-кибернетики им. А.Б. Когана Ростовского госуниверситета. Ростов-на-Дону, 2012. 102 с.
2. Шепелев И.Е. Функциональная полнота и универсальность нейронных сетей в приложении к задачам управления роботом // В кн.: Проблемы нейрокибернетики. Том 2. Ростов-на-Дону, Изд-во ООО «ЦВВР», 2002. С. 173- 176.
3. Семенчев Е.А. Системный анализ и синтез искусственных живых машин: двойственный аспект. Тула: Изд-во ТулГУ, 2013. 252 с.
4. Садовский В.Н. Основания общей теории систем. М.: Знание, 1974. 194 с.
Демидова Анастасия Владимирована, магистр, demidova-a-v@yandex. ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет,
Семенчев Евгений Александрович, канд. техн. наук, доцент, s1e2m3@mail.ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет
SYSTEMIC APPROACH TO PLANNING ACTIONS IN ORGANIZING GOAL-DIRECTED BEHAVIOR OF UNMANNED TRANSPORT PLATFORMS
A.V. Demidova, E.A. Semenchev
A review of some approaches to solving the problem of planning the actions of unmanned autonomous transport platforms is considered. On the basis of system representations, a method is proposed for decomposing actions according to dual relations to the construction of a universal planning algorithm for organizing the purposeful behavior of unmanned transport platforms. An example of building a universal action plan for meeting the needs of an autonomous object in an energy resource is given.
Key words: autonomous unmanned platform, planning of purposeful behavior, method of decomposition of actions by dual relations, universal scheme of actions.
Demidova Anastasia Vladimirovna, master, demidova-a-v@yandex.ru, Russia, Tula, Tula State University,
Semenchev Evgeniy Aleksandrovich, candidate of technical science, docent, s1e2m3@mail.ru, Russia, Tula, Tula State University
УДК 621.317
DOI: 10.24412/2071-6168-2022-6-19-25
МОДЕЛЬ МОРАЛЬНОГО СТАРЕНИЯ ОБРАЗЦОВ ТЕХНИЧЕСКИХ СРЕДСТВ
СПЕЦИАЛЬНОГО НАЗНАЧЕНИЯ
В.Е. Писковитин, Н.Н. Зайкин, А.В. Свидло, О.В. Чуприков, Е.В. Фатьянова
В статье рассмотрен один из подходов к оценке морального старения технических средств специального назначения, основанный на взаимосвязи понятий «технический уровень» и «качество» изделия. Кроме того, показана зависимость комплексного показателя технического уровня изделия от комплексных (базовых) показателей качества, определены эти комплексные (базовые) показатели и предложены выражения для их расчета.
Ключевые слова: изделие, технические средства, моральное старение.
Все изделия, используемые для удовлетворения каких-либо потребностей со временем, подвергаются не только физическому, но и моральному старению [6,7,9]. При этом физическое старение (износ) наступает как из-за употребления изделия по назначению, так и вследствие воздействия окружающей среды независимо от того, используется изделие или нет. В обоих случаях наступает изменение материально-вещественных характеристик изделия. Закономерности морального старения изделий принципиально отличаются от закономерностей физического. Моральное старение наступает с течением времени и не зависит от условий использования (и даже от факта физического существования) изделия.
