Одной из наиболее актуальных задач современной науки и техники является создание автономных мобильных роботов, способных к целенаправленному поведению. Для решения этой задачи разрабатываются программные системы управления, в том числе иерархические [1]. Применение многоуровневых подходов позволяет повысить эффективность решения многих подзадач. Одна из таких подзадач — планирование, которое может рассматриваться на уровне действий (планирование поведения) и уровне перемещений (планирование траектории). Взаимодействию двух уровней планирования и посвящен настоящий доклад. Рассмотрим задачу планирования действий, которыми являются как некоторые перемещения («влево близко», «вправо далеко» и пр.) агента на плоскости (см. рис. 1), так и манипуляции с различными объектами («собрать башню из кубиков» и пр.) В настоящей работе знания агента о цели и возможных действиях представлены в знаковой картине мира — психологически-правдоподобном представлении, развиваемом в работах [2 – 4]. Система знаков и отношений на них формируют семиотическую сеть. Описание среды состоит из формализации описаний объектов и пространственных примитивов. Алгоритм планирования действий использует два уровня описания пространственных примитивов — описание всей карты в целом и описание локального фокуса внимания агента. Описание окружающей среды подразумевает разбиение карты на статичные области с нечетко заданным положением объектов в них. Фокус внимания агента состоит из динамически создаваемых клеток, размеры которых формируются в зависимости от количества и местоположения окружающих объектов (см. рис 1). Фокус внимания может изменяться (уменьшаться или увеличиваться), однако считается, что это весьма затратная процедура, которой по возможности нужно избегать. Для этого может быть вызван не основанный на знаковом представлении алгоритм планирования траектории, результат работы которого может являться эвристикой по выбору того или иного действия-движения (например, алгоритм планирования траектории может «подсказать», что нужно изменить направление движения).
Download the collection of works from the conference, volume 1 (PDF, in Russian) at the Research Institute of Multiprocessor Computing Systems website: https://niimvus.org.ru/images/banners/MCPU-2019/7174--MCPU-2019_Tom1.pdf
eLibrary: https://elibrary.ru/item.asp?id=41445882
Г. А. Киселёв, А. А. Андрейчук, А. И. Панов, К. С. Яковлев. Взаимодействие методов планирования в знаковой Картине Мира и планирования пути // XII мультиконференция по проблемам управления (МКПУ-2019) : Материалы мультиконференции (Дивноморское, Геленджик, 23-28 сентября 2019 г.) в 4 т. Т.1. — Ростов-на-Дону; Таганрог: Издательство Южного федерального университета, 2019. — С. 80–82.