GOS for Iphone / mobile / Управление роботами и РТС

21

На пульте управления в блоке гидрораспределителей установлены четыре рукоятки управления подъемом и опусканием идеальной точки ("гидравлической точки"), отражающей центр силового воздейст-

вия группы. Рис. 2.3. Система горизонтирования фирмы Шаурле

1 - масляный бак; 2 - блок гидрораспределителей с механическим управлением; 3 - масляный фильтр; 4 - насос; 5 - манометр; 6 - ДВС; 7 - управление поворотом ПКП.

Каждая рукоятка управляется одним из четырех возможных гидравлических контуров и в зависимости от положения рукоятки может осуществлять подъем или опускание гидравлической точки. Клапаны гидрораспределителей работают бесступенчато, то есть расход масла через них пропорционален углу поворота рукоятки управления и не зависит от давления и вязкости жидкости. Действуя одновременно всеми четырьмя рукоятками (при трехточечном опирании - тремя), можно обеспечить подъем платформы без существенного перекоса. Если одна из гидравлических точек выдвигается быстрее других, то можно соответственно уменьшить угол поворота нужной рукоятки и корректировать таким образом работу любой гидравлической точки. Опускание и горизонтирование происходят аналогично. При этом для нормальной работы на систему управления наложено жесткое условие - центр тяжести груза должен находиться в геометрическом центре платформы ПКП. Автоматическое горизонтирующее устройство использует фирма "Трабоза" (рис. 2.4.). Применение его позволяет исключить нарушение горизонтальности платформы при движении по дороге с поперечным уклоном. Устройство включает в себя гидравлический уравнительный цилиндр двойного действия, корпус которого связан с гайкой ходового винта, причем привод последнего осуществляется гидромотором, системой клапанов, а также датчиком положения платформы. При нарушении горизонтального положения платформы в поперечном направлении срабатывает датчик положения, при этом начинается вращение гидромотора и ходового винта в направлении, при котором перемещение корпуса гидроуравнительного цилиндра обеспечивает подачу дополнительного количества рабочей жидкости в тот бортовой контур, в сторону которого произошло опускание платформы. При этом одновременно забирается равное количество рабочей жидкости из противоположного бортового контура. Это продолжается до тех пор, пока платформа вновь не займет горизонтальное положение. Применение автоматического горизонтирующего устройства позволяет:

-наиболее быстро произвести подъем одного борта ПКП при одновременном_опускании_другого;

-снизить величину мощности, необходимой для горизонтирования;

-сохранить неизменной первоначально установленную высоту и горизонтальность платформы при различных условиях эксплуатации.

22

Рис. 2.4. Автоматическое горизонтирующее устройство фирмы Трабоса 1 - насос; 2 - датчик положения; 3 - гидрораспределитель; 4 - гидродвигатель; 5 - ходовой винт; 6 - гидравлический уравнительный цилиндр.

При продольном уклоне, при перераспределении нагрузок, вызываемом силами инерции и центробежными силами необходимо вводить поправки на максимальную величину перевозимого груза. Система управления активными подвесками многоосного автотранспортного средства (рис. 2.5.) включает в себя датчики 1 и 3 продольного и поперечного крена маятникового типа, датчик 2 изменения G статического веса подрессоренного корпуса автотранспортного средства тензометрического типа, датчик 4 скорости V движения автотранспортного средства тахеометрического типа, измеряющий скорость по числу

23

оборотов вращающихся деталей двигателя или силовой передачи, датчик 5 угла поворота рулевого колеса

потенциометрического типа. Рис. 2.5. Электронная система управления активными подвесками многоосного автомобиля

Выходы датчиков 1-5 через низкочастотные фильтры 6 соединены с входами блока 7 аналого-цифровых преобразователей.

Для получения сигналов, пропорциональных продольным ускорениям V транспортного средства и угловой

скорости вращения рулевого колеса, система снабжена дифференцирующими звеньями 8 и 9, входы которых через низкочастотные фильтры соединены с выходами датчиков скорости ТС и угла поворота рулевого колеса, а выходы - с блоком 7 АЦП. Каждый из АЦП в блоке 7 совместно с низкочастотными фильтрами 6 и датчиками 1-5, а также дифференцирующими звеньями 8 и 9, образуют каналы измерения перечисленных величин. В блоке 7 непрерывные сигналы датчиков 1-5 и сигналы, поступающие с выхода дифференцирующих звеньев 8 и 9, преобразуются в дискретный цифровой код, что повышает точность системы и ее быстродействие. Выходы АЦП соединены соответственно с блоками 10 и 11 определения продольной и поперечной устойчивости. Эти блоки предназначены для вычисления составляющих усилий, действующих на подрессоренный корпус АТС в функции изменения измеряемых параметров по определенным зависимостям, заложенным в их память, и для последующего суммирования величин указанных составляющих усилий. Кроме того, эти блоки предназначены для формирования управляющих сигналов в системе управления при превышении измеряемыми параметрами заданных допустимых значений. Для этого оно снабжены соответствующими логическими устройствами или встроенными в память таблицами ситуаций. Так достигается продольная и поперечная устойчивость АТС. При движении АТС по неровной дороге в случаях, когда измеряемые датчиками 1-5 параметры не превышают заданных допустимых значений, записанных в память блоков 10 и 11, последние выдают управляющие сигналы, пропорциональные рассчитанным поверхностным силам. Эти управляющие сигналы поступают в блоки 14-22, где сравниваются с сигналами реальных поверхностных сил, поступающими из датчиков 28. Поэтому на выходе из блоков сравнения сил формируются управляющие сигналы Uiл и Uiп, пропорциональные лишь динамической нагрузке, зависящей только от микропрофиля дороги, и поступающие затем в силовой привод активных подвесок. Этим обеспечивается плавность хода АТС.

24

6. Системы адаптивного и интеллектуального управления роботами: Понятие о корректируемых и самогенерируемых программах управления; принципы и методы адаптивного управления, эталонные модели, самонастройка, идентификация, обучение, распознавание образов.

Адаптация (аккомодация) является основной реакцией живого организма, обеспечивающей ему возможность выживания. Она означает приспособление организма к изменяющимся внешним и внутренним условиям. Реализация этого принципа в технических системах, а именно в робототехнике, по-видимому, имеет много достоинств, а иногда и просто необходима. Понятие адаптации или адаптивности в технике носит очень широкий характер и имеет поэтому много толкований. К сожалению, до сих пор нет точного общепринятого определения адаптивной системы, поэтому попытаемся пояснить смысл этого термина следующими рассуждениями.

Как известно, с помощью разомкнутого управления без обратной связи можно исключить влияние на выходные параметры объекта некоторых предсказуемых внешних возмущений при условии, что характеристики отдельных компонент и элементов системы управления достаточно просты и их свойства не изменяются.

Ликвидировать влияние непредсказуемых внешних возмущений на поведение объекта возможно в рамках традиционной теории управления. Для этого необходимо использовать принцип обратной связи, т.е. организовать замкнутую систему управления, свойства всех элементов которой полагаются известными и не изменяющимися во времени. Иногда может допускаться дрейф некоторых характеристик, но в очень незначительных пределах. Однако на практике часто встречаются такие объекты управления, амплитудные и частотные параметры которых варьируются в широких пределах под действием внешних причин с течением времени и в силу свойств самого объекта. В несколько раз может изменяться момент инерции манипулятора в сложенном состоянии по отношению к полностью вытянутому; вязкость рабочей жидкости в полостях гидроцилиндров подводного робота, работающего на разных глубинах моря при различных глубинах и температуре воды; трение в опорах двигателей в процессе загрязнения и старения смазки и многие другие характеристики. В то же время при управлении сложными объектами – гибкими производственными модулями, линиями или участками, состоящими из многих единиц оборудования, количество внешних и внутренних факторов, оказывающих возмущающее действие на их работу, резко возрастает. Среди них могут быть ошибки позиционирования заготовок или даже их отсутствие в нужный момент, износ обрабатывающего инструмента, отклонение стыка свариваемых деталей от заданной траектории движения электрода сварочного автомата, раскачивание деталей на подвесном конвейере в процессе захвата их роботом и другие подобные факторы, требующие адаптации управляющей системы, т.е. самонастройки и приспособления к реальным условиям эксплуатации. Реакция системы управления проявляется в изменении структуры, параметров, а иногда и алгоритма действий так, чтобы гарантировать достижения поставленной цели.

Существуют общие свойства, характеризующие процесс адаптации:

-выходные параметры объекта регулирования и характеристики возмущающих факторов находятся под постоянным контролем и управлением с помощью устройств, дополнительно включаемых в состав управляющей системы;

-наблюдаемое поведение объекта описывается некоторым показателем качества, оценивающим в количественной форме характер протекания процесса управления;

-отклонение показателя качества за пределы допуска влечет за собой автоматическую настройку параметров регулятора или замену алгоритма управления, результатом которых является достижение желаемого показателя качества или реализации поставленной цели.

Описанные свойства присущи в более или менее ярко выраженной форме всем адаптивным системам управления, всегда являющимися системами с обратной связью.

Уровни адаптации В зависимости от цели управления адаптивные системы в робототехнике можно условно разделить на следующие уровни.

Первый уровень характеризуется способностью самонастройки параметров регулятора на основе информации о состоянии объекта, находящегося под возмущающим действием внешней среды. Оценка состояния объекта может осуществляться либо прямым измерением требуемых параметров, либо путем их идентификации. В последнем случае на объект подаются определенные пробные управляющие воздействия, фиксируется его реакция и на основании анализа поведения объекта дается оценка априорно неизвестным или изменившимся его параметрам. Характерным примером этого уровня адаптации робототехнической системы может служить регулятор, управляющий замкнутым по положению электрогидравлическим приводом манипулятора подводного аппарата. Особенность эксплуатации подводных роботов заключается в необходимости поддержания на заданном уровне статических и динамических параметров гидроприводов в широком диапазоне температур и давлений окружающей среды. Температура слоев воды может значительно отличаться, что может привести к изменению вязкости рабочей жидкости и, как следствие, к непредсказуемому дрейфу характеристик привода. Устранить это неприятное явление способна адаптивная система управле-

25

ния, идентифицирующая изменение характеристик и обеспечивающая соответствующую самонастройку параметров регулятора.

Для второго уровня адаптации робототехнических систем характерно включение в состав управляющего устройства дополнительных информационных средств, обеспечивающих сбор и обработку данных о состоянии внешней среды. На основании анализа изменений внешней среды осуществляется коррекция управляющей программы робота, позволяющая в новых условиях достичь поставленной цели. Хотя на этом уровне адаптации коррекция программных действий допускается лишь в небольших пределах, эффект от применения таких адаптивных систем управления на практике значителен. Примером может служить электродуговая роботизированная сварка крупногабаритных изделий. В этом технологическом процессе трудно обеспечить постоянство пространственного расположения линии стыка свариваемых частей от изделия к изделию. Поэтому сварочный робот должен уметь корректировать программную траекторию движения электрода в соответствии с реальным положением линии стыка, измеряемым специальными датчиками. Понятие цели управления для адаптивных робототехнических систем третьего уровня вытекает из требования реализации максимальной производительности при обеспечении отсутствия брака. Характерны для этого уровня адаптации развитые средства для сбора информации о внешней среде, самодиагностирования, а, возможно, и саморемонта компонент управляемой производственной системы. Поясним сказанное примерами.

Одной из сложных с точки зрения автоматизации является операция абразивной зачистки литья, особенности которой заключаются в криволинейности формы отливок, отсутствии на них базовых поверхностей, которые можно было бы принять за начало отсчета для последующих точных перемещений и износ абразивного инструмента, поэтому выполнить абразивную зачистку или шлифование изделий, используя робот с программным управлением, практически невозможно. Решение этой задачи можно найти только в классе адаптивных систем, дополнив управляющее устройство робота средствами для контроля качества обработки поверхности отливки, датчиками сил резания и износа абразивного инструмента.

Система управления адаптивного модуля абразивной зачистки, анализируя степень шероховатости поверхности, может принять решение о повторном цикле обработки текущего участка детали или дать команду роботу переместить в зону шлифования следующий ее участок. Одновременно, используя информацию о силах резания и оценивая износ абразивного инструмента, адаптивная система управления может организовывать оптимальные с точки зрения производительности режимы обработки.

Другим примером адаптации робототехнической системы, при которой происходит изменение алгоритма управления, служит гибкая производственная система, например, механообработки, включающая в себя несколько единиц или десятков металлорежущих станков, объединенных автоматической транспортной складской системой. Такая система функционирует по заданной программе до тех пор, пока не произойдет какой-либо сбой. Если, например, выйдет из строя один из обрабатывающих центров, то система управления ГПС должна, оперативно оценив обстановку, принять решение о последующих действиях, разработать, возможно ценой снижения производительности, новую технологическую схему последовательной обработки изделий, выпускаемых данной гибкой производственной системой, и обеспечить функционирование станков и транспорта по новой маршрутной схеме до тех пор, пока ремонтная бригада не вернет в строй аварийный станок.

Рассмотренные уровни адаптации робототехнических систем различаются не столько количеством дополнительных устройств, обеспечивающих сбор и обработку информации об изменении параметров оборудования, внешней среды и характере их взаимодействия, сколько возможностью организовывать системы, способные функционировать во все более сложных, непредсказуемых изменениях условий эксплуатации.

Особенности адаптивных систем управления Общие принципы организации адаптивной системы управления можно проследить на примере промышлен-

ного робота, осуществляющего съем деталей с подвесного конвейера и укладку их в тару.

Если момент прохождения деталью заданного положения известен, то задание может быть выполнено роботом, управляемым по жесткой программе. Для этого достаточно задать координаты точек позиционирования в исходном положении, положении захвата и положении тары, в которую ориентированно укладываются детали. Алгоритм, лежащий в основе программы действий робота, можно представить в следующем виде:

1 – задать координаты точек позиционирования; 2 – перенести захватное устройство в положение захвата детали; 3 – перейти в положение захвата детали;

4– включить пневматическое захватное устройство;

5– перейти в исходное положение;

6– перенести захватное устройство с деталью к таре;

7– выключить пневматическое захватное устройство;

8– повторить с метки 2.

Однако успешная перегрузка деталей с конвейера в тару будет продолжаться, пока не возникнет пусть даже незначительное отклонение положения детали от заданного в программе. Причиной отклонения

26

может быть неравномерность скорости движения конвейера или раскачивание детали. В этом случае деталь будет захвачена роботом неверно или не будет захвачена вовсе. Естественно, робот не заметит подобного сбоя и будет продолжать совершать ошибочные действия, пока не вмешается человек-оператор и не выключит его.

Сбои из-за неравномерности движения конвейера можно исключить, сохранив программный режим работы. Для этого достаточно оснастить конвейер датчиком, срабатывающим в момент прохождения крюком конвейера заданного положения захвата, установив в управляющей программе между метками 2 и 3 условный оператор, разрешающий переход на метку 3 только после получения сигнала датчика.

Однако введение в систему управления датчика положения крюка конвейера не исключает сбоев от раскачивания деталей. Кроме того, программное управление оказывается бессильным, если детали неверно подвешены на конвейере. Очевидно, что решить данную задачу под силу только адаптивной системе управления. Для этого существующий робототехнический модуль необходимо оснастить не только датчиком положения крюка, а еще и средствами для распознавания деталей и измерения координат точки для их захвата. В этом случае рассмотренный выше алгоритм действий робота модифицируется в такую последовательность:

1 – задать координаты точек позиционирования: исходной и тары; 2 – перенести захватное устройство в исходное положение;

3 – по сигналу датчика положения крюка произвести распознавание детали, измерить координаты точки захвата и ориентацию детали; 4 – перейти в положение захвата, ориентировать захватное устройство по отношению к оси детали;

5– включить пневматическое захватное устройство;

6– перейти в исходное положение;

7– перенести захватное устройство с деталью к таре;

8– выключить пневматическое захватное устройство;

9– повторить с метки 2.

Таким образом, дополнительные устройства, введенные в систему управления, и модификация исходной программы позволяют обслуживать конвейер, перемещающийся с априори неизвестной скоростью и произвольным, в определенных пределах, расположением деталей.

7. Интеллектуальное управление роботами. Принципы и технологии построения интеллектуальных систем. Методы искусственного интеллекта.

ИИ – научное направление, которое занимается проблемами имитации человеческого интеллекта в рамках которого строятся теории и модели, призванные объяснить и использовать в технических системах принципы и механизмы интеллектуальной деятельности человека. ИИ – это одно из направлений информатики, целью которого является разработка программно-аппаратных средств, позволяющих пользователюнепрограммисту ставить и решать свои, традиционно считающиеся интеллектуальными задачи, общаясь с ЭВМ на ограниченном подмножестве естественного языка. Иначе и короче – ИИ это техническая (информационная и программно-аппаратная) реализация некоторых интеллектуальных способностей человека.

ИИ – область компьютерных наук, занимающаяся исследованием и автоматизацией разумного поведения. Под ИС понимают адаптивную систему, позволяющую строить программы целесообразной деятельности по решению поставленных перед ними задач на основании конкретной ситуации, складывающейся на данный момент времени в окружающей среде.

Системы ИИ отличаются от других искусственных систем, включая традиционные компьютерные программы тем, что они используют знания, а также рядом других признаков:

-способностью достигать целей, меняющихся во времени;

-способностью сопоставлять, использовать и преобразовывать знания;

-способностью ориентироваться в многообразии специальных подсистем, варьируя их методы;

-способностью самостоятельно планировать ресурсы и концентрировать их в нужном направлении;

-возможностью обеспечения интеллектуального интерфейса с пользователем и другими системами.

ИС должна в наборе фактов распознать существенные, ИС способны из имеющихся знаний и фактов сделать выводы не только с использованием дедукции, но и с помощью аналогии, индукции и т.п. Кроме того, ИС должны быть способны к самооценке - обладать рефлексией, т.е. средствами для оценки результатов собственной работы. ИС также должны улавливать сходство между имеющимися фактами.

Потенциальные возможности ИС безграничны, однако пока общей теории интеллектуальности не существует и не найдено общих методов решения проблем.

Проблемы ИИ в робототехнике и мехатронике 1 – Представление знаний. Направление связано с формализацией и представлением знаний различ-

ными моделями, языками и делением знаний по типам, а также создание программных средств для их преобразования (пополнения, обработки и т.п.). Здесь рассматриваются вопросы приобретения знаний – их ис-

27

точники, процедуры и приемы. Базой служат знания о проблемной области, хранящиеся в памяти интеллектуальной системы (ИС).

2 – Оперирование, манипулирование знаниями. Направление включает: построение способов пополнения знаний на основе их неполных описаний, системы классификации знаний, хранящихся в памяти ИС; обобщение знаний и формулирование на их основе абстрактных понятий; методы достоверного и правдоподобного вывода на основе имеющихся знаний, модели рассуждений. (1и 2 объединяет теория баз знаний (БЗ)).

3 – Общение. Проблема охватывает: понимание связных текстов на естественном языке, синтез связных текстов, понимание речи и ее синтез; модели коммуникаций между пользователями и ИС; формирование объяснений действий ИС; формирование методов построения лингвистических процессоров, осуществляющих перевод текстовой информации во внутреннее машинное представление, диалоговых систем и пр.

4 – Восприятие. В проблему входят: анализ зрительной, слуховой и др. видов информации, методы ее обработки и внутреннего машинного представления, распознавание образов и формирование ответных реакций на воздействие внешней среды и способов адаптации искусственных систем к среде путем обучения

5 – Обучение (воспитание)– до решения ИС новых задач, с которыми ранее не встречались. Проблема включает: методы формирования условий задачи по информации о проблемной ситуации; обучение переходу от известных решений частных задач – к решению общей; формирование модели процесса обучения. Мало пока сделано. В этом плане интересен подход к имитации мышления, предложенный А. Тьюрингом. "Пытаясь имитировать интеллект взрослого человека, — пишет Тьюринг, — мы вынуждены много размышлять о том процессе, в результате которого человеческий мозг достиг своего настоящего состояния. Почему бы нам вместо того, чтобы пытаться создать программу, имитирующую интеллект взрослого человека, не попытаться создать программу, которая имитировала бы интеллект ребенка? Ведь если интеллект ребенка получает соответствующее воспитание, он становится интеллектом взрослого человека… Наш расчет состоит в том, что устройство, ему подобное, может быть легко запрограммировано… Таким образом, мы расчленим нашу проблему на две части: на задачу построения "программы-ребенка" и задачу "воспитания" этой программы".

6 – Поведение – поведенческие процедуры адекватного взаимодействия со средой, человеком, другими ИС; функции управления действиями, в т.ч. модели целесообразного поведения, нормативного поведения; методы многоуровневого планирования и коррекции планов в динамических ситуациях при решении конкретных задач автоматического устройства, функционирующего в сложной внешней среде.

Принципы построения интеллектуальных систем управления сложными динамическими объектами. Необходимы по следующим причинам:

Сложность формализованного описания объектов и задач управления. Не стационарность параметров объекта и системы управления. Неопределённость среды и условий функционирования.

Наличие случайных возмущений внешней среды, например, порывы ветра. Быстротечность изменений рабочей обстановки.

Неполнота, неточность поступающей информации. Неточность цели управления и задач.

Основные требования к составу функциональных возможностей систем управления.

Обеспечение автоматической подстройки к изменениям параметров системы и объекта управления. Обеспечение высокой адаптивности к внешним возмущающим воздействиям.

Поддержание высокой надёжности и качества управления при работе в неопределённых условиях. Способность к выполнению прогнозов и предсказаний.

Автоматическое формирование модели внешней обстановки на основе анализа сенсорных данных. Возможность обобщения накопленного ответа и организации режимов самообучения. Проведение сеансов самодиагностики.

Поддержание диалога на уровне естественного языка. Обобщённая структура системы интеллектуального управления.

Таблица 1. Отличительные свойства интеллектуальных технологий

Рисунок 1. Обобщенная структура интеллектуальной системы

8. Методы независимого моделирования, обучения и программирования интеллектуальных роботов; система геометрического моделирования и программирования роботов; методы моделирования внутреннего и внешнего мира интеллектуального робота.

30

Постоянство. знания экспертной системы сохраняются в течение неопределенно долгого времени.

Возможность получения экспертных знаний из многих источников. С помощью экспертных систем могут быть собраны знания многих экспертов

Повышенная надежность

Объяснение. Экспертная система способна подробно объяснить свои рассуждения, которые привели к определенному заключению.

Быстрый отклик. Для некоторых приложений может потребоваться быстрый отклик или отклик в реальном времени.

Неизменно правильный, лишенный эмоций и полный ответ при любых обстоятельствах. Возможность применения в качестве интеллектуальной обучающей программы.

Возможность применения в качестве интеллектуальной базы данных.

Экспертные системы могут использоваться для доступа к базам данных с помощью интеллектуального способа доступа.

Знания могут быть представлены в экспертной системе многими способами Инженерией знаний называют получение знаний от эксперта-человека или из других источников и

последующее представление знаний в экспертной системе.

Вообще говоря, процесс создания экспертных систем намного отличается от процесса разработки обычных программ, ведь в экспертных системах рассматриваются задачи, не имеющие удовлетворительного алгоритмического решения, поэтому для достижения приемлемого решения используется логический вывод.

В cистеме, основанной на правилах, знания в проблемной области, необходимые для решения задач, закодированы в форме правил и содержатся в базе знаний. Безусловно, для представления знаний наиболее широко применяются правила.

Экспертная система состоит из описанных ниже компонентов.

Пользовательский интерфейс. Механизм, с помощью которого происходит общение пользователя и экспертной системы.

• Средство объяснения. Компонент, позволяющий объяснить пользователю ход рассуждений систе-

мы.

•Рабочая память. Глобальная база фактов, используемых в правилах.

•Машина логического вывода. Программный компонент, который обеспечивает формирование логического вывода (принимая решение о том, какимправилам удовлетворяют факты или объекты), располагает выполняемые правила по приоритетам и выполняет правило с наивысшим приоритетом.

•Рабочий список правил. Созданный машиной логического вывода и расположенный по приоритетам список правил, шаблоны которых удовлетворяютфактам или объектам, находящимся в рабочей памяти.

•Средство приобретения знаний. Автоматизированный способ, позволяющий пользователю вводить знания в систему, а не привлекать к решениюзадачи явного кодирования знаний инженера по знаниям.

для создания деревьев решений лучше всего подходят примеры, представленные в виде простых таблиц.

В экспертной системе, основанной на правилах, базу знаний называют также продукционной памя-

тью.

В системе, основанной на правилах, машина логического вывода определяет, какие антецеденты правил (если таковые вообще имеются) выполняютсясогласно фактам. В качестве стратегий решения задач в экспертных системах обычно используются два общих метода логического вывода: прямой логический вывод и

обратный логический вывод. В число других методов, применяемых для выполнения более конкретных методов, могут входить анализ целей и средств, упрощение задачи, перебор с возвратами, метод "запланировать-выработать-проверить", иерархическое планирование и принцип наименьшего вклада, а также обработка ограничений.

Прямой логический вывод представляет собой метод формирования рассуждений от фактов к заключениям, которые следуют из этих фактов. Например, если перед выходом из дома вы обнаружите, что идет дождь (факт), то должны взять с собой зонтик (заключение).

Обратный логический вывод предусматривает формирование рассуждений в обратном направлении - от гипотезы (потенциального заключения, котороедолжно быть доказано) к фактам, которые подтвержда-

ке PROLOG осуществляется обратный логический вывод, а в версииCLIPS, называемой Eclipse, разработанной Полом Хэйли (Paul Haley), осуществляется и прямой, и обратный логический выводы.

Правило, все шаблоны которого удовлетворены, называется активизированным, или реализованным. В рабочем списке правил может одновременно присутствовать