ОБЗОРЫ
Окончание. Начало см. PC Week/RE, N 43/ 2001, c. 40; N 44/2001, c. 31.
Управление группами роботов: теоретические аспекты
В реально работающих системах управление группами роботов, занимающихся сбором информации или поиском объектов, реализовано не самым лучшим образом. Это связано прежде всего с разнообразием факторов, влияющих на эффективность решения поставленной задачи.
Сегодня такие группы применяются в основном для обнаружения и ликвидации предметов (мин), контроля за проникновением на определенную территорию и фиксации отклонения параметров окружающей среды (температуры, радиации и т. п.) от заданных значений.
Пока оптимальных с математической точки зрения способов управления не найдено, и разработчики, как правило, основываются на качественных оценках. Так, способ решения простой на первый взгляд задачи обнаружения мин в немалой степени зависит от времени, отпущенного на поиск, денежных затрат, связанных с качеством применяемых датчиков, уровня синхронизации действий роботов и т. д.
Практические исследования показали высокую эффективность скоординированных действий автономных устройств, но реализовывать их весьма сложно. В частности, крайне затруднителен процесс отладки системы согласованно работающих машин. Поэтому ученые пока рекомендуют не стремиться к универсальному решению, а настраивать группы роботов на конкретную задачу. Но для этого необходимо сформировать архитектуру дешевой автономной платформы, функциональные возможности которой можно будет легко наращивать подключением датчиков разного качества.
Способы решения стоящих перед роботами задач можно поделить на два класса. Первым предусмотрено использование множества автономных устройств, запрограммированных на простое поведение (например, случайный поиск). К другому классу относятся методы эксплуатации небольшого числа “умных” роботов, оборудованных качественными и дорогими сенсорными элементами и способных целенаправленно искать объекты, эффективно взаимодействуя друг с другом (этот вариант предпочтителен в том случае, если велика вероятность наличия искомого объекта). Однако эффективность каждого решения зависит от многих факторов - стоимости поиска (например, сколько роботов можно потерять в процессе обнаружения мин), главной задачи (требуется ли обнаружить один, несколько объектов или все), качества детекторов, площади, на которой ведутся работы, функции распределения объектов, наличия глобальной стратегии управления всей группой автономных устройств, качества линий связи для общения роботов, способов их взаимодействия и т. д.
Как показали эксперименты, наиболее ресурсозатратны при достижении цели системы, состоящие из множества дешевых устройств, снабженных простыми датчиками. Роботы, использующие средние по качеству датчики, также далеко не всегда добивались успеха даже при скоординированных действиях, хотя они использовали аккумуляторы значительно экономнее. Наибольший эффект дают роботы с дорогими, высококачественными датчиками, особенно при поиске одной цели. Если же в задачу входит выявление множества целей, то оптимальным будет сочетание разных стратегий, настроенных на конкретные условия задачи.
Интересным техническим решением оказался метод повышения качества глобального управления группой роботов, основанный на способности Лисп-интерпретатора динамически выполнять Лисп-инструкции, поступающие в программу в виде данных. Роботы, бортовое ПО которых написано на Лиспе, получали из центра управления не простые команды и рекомендации, а языковые конструкции, обладавшие сложной функциональностью и интерпретировавшиеся на лету, что фактически позволило изменять внутренние стратегии поведения устройств произвольным способом.
Роботы и насекомые
Не снижается интерес военных к созданию миниатюрных автономных устройств, действующих наподобие насекомых, - однако и в этой области проблем гораздо больше, чем реальных достижений. Например, бесполезно пытаться применять для микросамолетов-разведчиков классические законы аэродинамики, рассчитанные на обычные самолеты. Крошечным беспилотным аппаратам для полета нужны крылья типа мушиных, способные делать взмахи со скоростью от 60 до 200 раз в секунду. При этом каждое крыло во время взмаха необходимо очень точно ориентировать, что весьма сложно технологически.
В начале 80-х годов ученые разработали новую модель полета, основанную на принципе неустойчивого равновесия, а в 1992-м немецкий институт биологической кибернетики выполнил детальный анализ процессов, приводящих к возникновению подъемной силы у насекомых. Оказалось, что синхронными движениями основных и дополнительных крыльев они создают вихрь, своеобразный микроторнадо, который и поднимает их в воздух. Однако пока так и не удалось научить роботов правильно работать крыльями, чтобы сформировать этот вихрь. Кроме того, остается неясным, как насекомые переносят грузы в несколько раз тяжелее собственной массы и откуда они берут для этого нужную энергию.
Эти исследования решают и другую задачу - понять, каким образом в больших группах простых созданий осуществляются слаженные коллективные действия. Сегодня создаются биологические модели насекомых, позволившие осознать, например, что муравьи для достижения глобальной цели применяют несложные шаблоны поведения и простейшие методы передачи информации. На основе таких моделей ученые пытаются согласовывать действия роботов, передающих элементарные логические команды путем обмена жестами и световыми сигналами.
На связи!
Организация радиосвязи с (и между) роботами, расположенными внутри зданий, также представляет собой серьезную задачу. Наиболее перспективными видятся всевозможные оптические технологии (оптоволоконные, лазерные, инфракрасные) и мобильная ВЧ-связь. Роботы будут оснащаться передатчиками и ретрансляторами разных типов, а в местах, где связь отсутствует или затруднена, они станут самостоятельно планировать маршруты движения.
Правда, когда общий канал связи используется группой единообразных и легкозаменяемых роботов, возникает задача разделения сообщений: из центра идентифицировать отдельного робота в ряде случаев невозможно. Поэтому предполагается, что в таких группах один главный робот, подключенный к основному каналу связи, будет выбирать “по своему усмотрению” подходящих для решения каждой тактической задачи подчиненных роботов, сообщая им приказ с помощью внутригрупповой связи (в практических экспериментах применялся лазерный канал).
Перспективы
По прогнозам специалистов, в ближайшее десятилетие благодаря развитию ИТ, микроэлектроники, связи, робототехники и массового производства создатели автономных устройств смогут эффективно внедрять общедоступные коммерческие технологии. Становится невыгодным увеличивать функциональные возможности роботов и создавать специализированные аппараты - они получаются дорогими, громоздкими и легко уничтожаются.
В идеале надо разрабатывать единую настраиваемую многоцелевую платформу, способную нести различную полезную нагрузку для сбора информации. Подобный подход исповедует, например, научная лаборатория ВМС США: проектируемые ею подводные автономные устройства снабжены сонарами, которые можно использовать как для связи, так и для поиска мин или обнаружения подводных лодок. Эти устройства основаны на легко обновляемых системной плате, бортовом ПО и современных высокопроизводительных процессорах, быстро обрабатывающих собираемую информацию.
Тормозит развитие подобных роботов и психологическая проблема, характерная для искусственного интеллекта в целом. Из-за качественно разных принципов функционирования реального и виртуального мышления крайне усложнено взаимопонимание между людьми и искусственными созданиями. Если полуразрушенный затонувший корабль человек видит на изображении с первого взгляда, то роботу для его корректного распознавания требуется немало вычислительных ресурсов. И наоборот, робот может быстро обнаруживать в глубинах океанов объекты определенных типов, в то время как оператор нередко ожидает обобщенной картины, подсознательно пропуская важное конкретное сообщение или предупреждение. Выход из такой ситуации - совершенствование ПО, обучение людей и разработка человеко-машинных интерфейсов нового поколения.
