Автоматическое управление роботом и распознавание образов

Робот (robot) — автоматическое или дистанционно управляемое устройство, которое частично или полностью заменяет человека при выполнении некоторых видов работ.

Слово «робот» было придумано чешским писателем Карелом Чапеком и его братом Йозефом и впервые использовано в пьесе Чапека «Р.У.Р.» («Россумские универсальные роботы», 1920 г.).

Роботы чаще всего используются при выполнении работ в опасных для жизни условиях или при относительной недоступности объекта. Все наслышаны об успехах беспилотных лунои марсоходов, военных роботов, обеспечивающих разведку и обезвреживание взрывоопасных предметов. Не так давно (в 2015 г.) в Японии прошла очередная международная выставка роботов, на которой в том числе были представлены бытовые и медицинские роботы. Вниманию публики был представлен очередной «робот-пациент» для обучения дантистов, который реагирует на боль. Другой образец — «робот-курьер», способный доставлять грузы (такие как медицинские принадлежности в больнице), перемещаясь по зданию, пропуская людей и даже вежливо отвечая на вопросы. Компания Panasonic представила робота-сборщика томатов, который умеет различать цвет и форму плода, аккуратно сорвать его, положить в корзину и переместиться к следующему кусту. Все большую популярность приобретают роботы, созданные для развлечения. Это могут быть пушистые зверьки, узнающие хозяина по голосу и прикосновению, или, например, «робот-партнерша по танцам». Это «женщина» в человеческий рост, которая с помощью специальных датчиков чутко улавливает, в какую сторону движется танцор, и перемещается в такт с ним. Начинает казаться, что мечты о будущем роботов, описанные фантастами XX в., начинают сбываться.

Управление роботом {robot planning) — задача чрезвычайно сложная.

Рассмотрим, как развиваются те или иные способности у роботов и людей (рис. 1.5). Развитие любого человеческого существа начинается со способности видеть и ходить. При изучении временной шкалы появляется мысль, что эти навыки вроде бы и не требуют значительных интеллектуальных усилий. На первый взгляд может показаться, что говорить, рассуждать и программировать значительно сложнее. Однако если взглянуть на развитие роботов и робототехники, можно легко убедиться в обратном. Роботы сначала научились программировать и рассуждать, потом говорить, затем ходить, но до сих пор не научились нормально видеть.

Рис. 1.5. Сравнение истории развития возможностей робота и человека.

Успешное хождение двуногого робота — довольно сложная задача даже для современного уровня развития науки и техники. Дело в том, что, когда мы ходим, центр тяжести нашего тела почти никогда не находится над площадью опоры. С точки зрения механики мы не ходим, а непрерывно падаем, но не совсем, а удачно подставляем ногу в нужное место и продолжаем движение. Лобовой подход в стиле XIX в. — составить механическую модель с нужным количеством степеней свободы и на каждом шаге решать соответствующую систему дифференциальных уравнений — не работает. Даже самый быстродействующий современный компьютер не успевает проводить нужные вычисления в реальном времени. Совершенно ясно, что мы, когда ходим, не решаем в уме систему уравнений. Также и для реализации хождения роботов применяются совсем другие приемы. Каждое новое достижение в этой области рассматривается как значительный успех, что очевидно из перечисленного выше состава экспонатов международной выставки. Что касается быстрого бега и прыжков (на уровне профессиональных спортсменов), то двуногий быстро бегающий и прыгающий робот — все еще почти нереальная задача на сегодняшний день¹. Создание робота-термипатора, который может двигаться и стрелять так же ловко, как это делает знаменитый персонаж А. Шварценеггера в известном фильме, пока что, к счастью, невозможно. Но двуногий шагающий робот, который может двигаться по сравнительно пересеченной местности и выполнять необходимые работы, — реальность, хотя и не массовая пока.

До сих пор не создано адекватного аппарата, позволяющего роботу «видеть» окружающий мир и реагировать на «визуальные» изменения в нем так же хорошо, как это делает человек. То, как видим мир мы, — результат длительного обучения, основанного на интеллектуальной активности. Известно, что уже на третьей неделе развития ребенок обладает цветным стереоскопическим зрением. В результате взаимодействия с предметами и накопления опыта наблюдений у ребенка на основе цветного стереоскопического зрения формируется новая способность — предметное восприятие. Важно подчеркнуть, что эта способность объясняется не физиологическими, а интеллектуальными причинами^[1][2]. В то же время исследователи установили, что если поместить человека в совершенно непривычную искусственную среду (в которой ненормально устроено освещение, привычные предметы имеют непривычные размеры, процессы имеют ненормальный темп и т. д.), го способность к адекватному восприятию трехмерной действительности человеком утрачивается. Таким образом, предметное восприятие — это способность психики, а не глаза. Более того, способность к восприятию меняется по ходу развития индивида: известно, что обучение и тренировка позволяют опытным наблюдателям видеть и воспринимать намного больше, чем нетренированным людям, хотя глаза у наблюдателей устроены так же, как у других людей^[3]. На самом деле, мы видим модель, которую очень быстро, за десятые доли секунды, строит мозг по информации, полученной из глаза. Иногда эта модель может несколько расходиться с реальностью (см., например, рис. 1.6).

Проблема технического зрения заключается не в разрешающей способности камер и не в их количестве, а в сложности алгоритмов, адекватно восстанавливающих трехмерную модель, но совокупности плоских изображений, полученных от камер. Для конкретных условий и специальных задач есть неплохие технические решения, например роботы, распознающие человеческие лица в охранных системах, или роботы, распознающие положение и ориентацию мелких деталей на конвейере часового производства, однако эти системы не взаимозаменяемы и не совместимы. Универсальной системы технического зрения, сопоставимой по широте возможностей со способностями тренированного человека, пока еще не сконструировано. Но прогресс в этом направлении очень значительный.

Машинное зрение — это один из примеров широкой области применения методов ИИ, которая называется распознавание образов.

Распознавание образов (pattern recognition) — раздел кибернетики, развивающий методы классификации и идентификации предметов, процессов и сигналов, которые характеризуются конечным набором свойств и признаков.

• [1] Впрочем, далеко не все представители человечества могут бегать и прыгать на уровнепрофессиональных спортсменов.
• [2] Способность видеть мир объемным объясняется не только тем, что у нас два глава. В этом нетрудно убедиться: прикройте один глаз — способность видеть не плоский, а трехмерный мир, и определять расстояния до предметов сохранится!
• [3] Заметим, что еще Конан Дойль в рассказах о Шерлоке Холмсе справедливо акцентировал внимание на том, что способности замечать и распознавать детали (наблюдательность) у людей сильно варьируются. Часто бывает, что люди смотрят на одно и то же, а видятсовсем разные вещи.