- •Технические нервные системы Обучаемые системы управления со зрением для промышленных роботов
- •Оглавление
- •Введение
- •1. Аналитический обзор информационно-управляющих систем промышленных роботов
- •1.1. Современное состояние систем управления роботами, использующих процедуру обучения
- •1.2. Принципы функционирования обучаемых систем управления (технических нервных систем)
- •Павлов Иван Петрович (1849-1936)
- •Пуанкаре (Poincare) Жюль Анри (1854-1912)
- •1.3. Сравнительный анализ адаптивных управляющих систем управления с распознаванием образов и обучаемых систем управления
- •1.4. Анализ вопросов аппаратной реализации систем управления роботами
- •2. Моделирование обучаемых систем управления
- •2.1. Математическое моделирование процесса обучения обучаемой системы управления
- •2.1.1. Алгоритм обучения обучаемой системы управления
- •2.1.2 Алгоритм расчета рецепторных долей сигнала управления
- •2.1.3. Условие сходимости процесса обучения
- •2.2. Закономерности процесса обучения, выявленные с помощью его математической модели
- •2.2.1. Закономерности процесса обучения системы управления для двух ситуаций обучаемой выборки
- •2.2.2. Закономерности процесса обучения системы управления при последовательном предъявлении ситуаций
- •2.2.3. Обучение с масштабированием подобных ситуаций
- •2.2.4. Влияние заданной точности выходных сигналов на продолжительность обучения
- •2.2.5. Влияние отличительности образов ситуаций обучаемой выборки на продолжительность обучения
- •2.2.6. Влияние порядка предъявления ситуаций обучаемой выборки на продолжительность обучения
- •Первый вариант обучения:
- •Второй вариант обучения:
- •2.2.7. Влияние способа дробления входной информации на продолжительность обучения
- •1 Вариант.
- •2 Вариант.
- •2.3. Имитационное моделирование обучения системы управления решению некоторых задач
- •2.3.1. Имитационное моделирование процесса обучения поиску заданного предмета
- •2.3.2. Имитационное моделирование процесса обучения воспроизведению образов
- •2.3.3. Имитационное моделирование процесса обучения распознаванию образов (ситуаций)
- •3. Схемные решения обучаемых систем управления
- •3.1. Командные рецепторы обучаемой системы управления
- •3.2. Обучаемая система управления с внутренними обратными связями
- •3.3. Деление рецепторов обучаемой системы управления на группы
- •3.4. Обучаемая система управления с парными рецепторами
- •3.5. Распределитель выходных сигналов обучаемой системы управления
- •4. Исследование обучаемой системы управления, установленной на робот тур-10к
- •4.1. Выбор параметров обучаемой системы управления для промышленного робота тур-10к
- •4.2. Методика обучения робота тур-10к с обучаемойсистемой управления со зрением поиску заданного предмета среди прочих
- •4.2.1. Разработка методики выбора ситуаций обучаемой выборки для решения задачи поиска заданного предмета
- •4.2.2. Настройка резисторной матрицы обучаемой системы управления и результат обучения
- •4.3. Свойства и особенности обучаемых систем управления, выявленные в результате исследований
- •5. Реализация обучаемых систем управления
- •5.1. Варианты физической реализации обучаемых систем управления
- •5.2. Варианты электрической реализации обучаемых систем управления
- •5.2.1. Обучаемая система управления с резисторной матрицей из подстроечных резисторов
- •5.2.2. Обучаемая система управления с резисторной матрицей, элементы которой выполнены в виде графитовых соединений
- •5.2.3. Обучаемая система управления с резисторной матрицей, элементы которой выполнены из халькогенидных полупроводников
- •5.3. Обучаемая система управления со зрением для промышленного робота pm-01 (puma)
- •6. Технический подход к проявлениям сложной нервной деятельности
- •6.1. Обучение и самообучение объекта с технической нервной системой
- •6.2. Чувства и эмоции объекта с технической нервной системой
- •6.3. Мышление объекта с технической нервной системой
6. Технический подход к проявлениям сложной нервной деятельности
6.1. Обучение и самообучение объекта с технической нервной системой
При рассмотрении “технической” стороны самообучения возникает вопрос: каков механизм возникновения упреждения событий в нервных системах? Известно, что поправка проводимостей каналов разгона и торможения нервной системой увязывается с текущей ситуацией, воспринимаемой системой очувствления. Если, играя, котенок наткнулся на горячий предмет и получил болевое ощущение, то, казалось бы, будут увеличены проводимости каналов торможения только тех рецепторов, которые фиксировали сам момент натыкания; и при повторе движений котенок сможет удержать себя от неприятности лишь в самый последний момент, когда коснется горячего предмета. Но на практике, мы знаем, котенок будет избегать столкновения с горячим предметом намного раньше этого момента, упреждая нежелательное развитие событий. Техническое решение упреждения основывается на следующих свойствах рецепторов, системы очувствления в целом, нервной системы и самого объекта управления (котенка).
Известно, что рецепторы обладают временным последействием, величина которого у различных рецепторов колеблется в широких пределах. Благодаря этому в момент натыкания котенка на горячий предмет некоторые рецепторы будут возбуждены теми внешними ситуациями, которые предшествовали данной и которые оказались как бы смещенными во времени назад. Кроме того внешние ситуации изменяются плавно, они похожи одна на другую; и та из них, которая была в момент натыкания, окажется во многом сходной с предшествующими. Одних только этих особенностей достаточно для того, чтобы возникло упреждение развития событий.
Кроме того, следует учесть, что импульс коррекции проводимостей каналов торможения при натыкании мог оказаться настолько сильным (сильное болевое ощущение), что вызвал так называемое перерегулирование проводимостей, в результате чего сигналы управления мышцами, прежде положительные, стали отрицательными, т.е. перескочили нулевую отметку. Следовательно, при повторе движений нулевые значения сигналов управления возникнут раньше момента натыкания. Но, если принять во внимание инерционность объекта управления (котенка), то даже при нулевых значениях сигналов управления движение в сторону горячего предмета будет продолжаться и не исключено, что котенок снова наткнется на него, а это еще дальше сдвинет во времени нулевые позиции.
В ходе своего развития технические нервные системы должны приобрести способность к самообучению наподобие того, как животные вырабатывают навыки с помощью игры и подражания. Это значительно расширит их функциональные возможности.
6.2. Чувства и эмоции объекта с технической нервной системой
Часть столбцов матрицы технического мозга может быть обучена регулировать мощность источника питания рецепторов. Их выходы соединены с управляющими входами регулятора мощности питания рецепторов, изменяющего мощность питания в зависимости от сигналов управления, поступающих от выходов технического мозга и от внешних систем. Повышение питающего напряжения групп рецепторов приводит к увеличению управляющих сигналов и, следовательно, к ускорению движений робота. Его поведение становится возбужденным. Если напряжение питания рецепторов снижается, движения робота становятся замедленными, поведение – подавленным, угнетенным, хотя он продолжает выполнять поставленные задачи. Повышение напряжения питания групп рецепторов имеет смысл использовать при обучении в ситуациях, которые надо особо выделить, например в целевых или опасных ситуациях, т.к. при этом изменения проводимостей резисторных элементов мозга будет более значительным, что следует из формулы (2.5). Изменение уровня питания рецепторов может происходить во время работы объекта управления, что определяет наличие эмоций у объекта управления, которые проявляются в изменении его поведения. Повышение питания рецепторов в сочетании с приятными ощущениями можно назвать положительными эмоциями объекта с технической нервной системой, а в сочетании с неприятными ощущениями – отрицательными эмоциями.
Приятные ощущения отдельного исполнительного органа возникают тогда, когда внешнее воздействие на него совпадает с тем движением, которое определяется его сигналом управления, при этом значение сигнала управления стремится к нулю, и, наоборот, неприятными ощущениями являются такие, когда внешнее воздействие противоположно тому, которое определяется сигналом управления исполнительного органа, и переходит в боль, когда движение его в результате внешнего воздействия противоположно сигналу управления, т.к. при этом сигнал управления резко возрастает до максимального значения, что приводит к падению мощности питания рецепторов.
Для повышения мобильности и автономности объекта с технической нервной системой источник питания рецепторов и источник питания активного устройства обучения могут быть выполнены в виде аккумуляторов. Тогда их разрядка в процессе управления будет означать усталость объекта с технической нервной системой, а их подзарядка при том, что элементы коммутации распределителя выходных сигналов технического мозга находятся в состоянии “выключены”, аналогична процессу сна. При этом элементы коммутации распределителя питания рецепторов также находятся в состоянии “выключен” или проводимость их значительно снижена для избежания потерь электроэнергии. Неполное отключение питания рецепторов может быть необходимо для того, чтобы при возникновении некоторой внешней ситуации, например при определенном звуковом сигнале, объект с технической нервной системой мог самостоятельно выйти из состояния сна в состояние бодрствования, т.е. отключить аккумуляторы от заряжающего устройства и переключиться на нормальное питание рецепторов. Следует заметить, что, пока объект с технической нервной системой находится в состоянии сна, через рецепторы идет некоторый ток, который приводит к формированию выходных сигналов технического мозга, идущих на управляющие входы рецепторов мозга, что дает объекту ощущение наличия внешнего воздействия и движений его исполнительных органов. Такие ощущения являются аналогом сновидений.
