Устройство робота. 
Частные механизмы лидерства и самосознания в групповой робототехнике

Начнем с устройства робота. Робот — это колесная платформа небольших габаритов, оснащенная контроллером, датчиками и маяками.

Робот снабжен четырьмя датчиками, направленными вперед (F), налево (L), направо ® и назад (B).

Рис. 1. Модель робота и ее реализация

Этими датчиками робот способен определять тип объектов (других игроков), находящихся рядом с ним. Такими типами являются «жертва», «охотник» и «нейтрал». Итак, роботы способны идентифицировать своих соседей. С технической точки зрения, каждый робот постоянно излучает сигнал, соответствующий его типу. Излучатель работает в ИК-диапазоне, а датчики представляют собой приемники типа TSOP.

Действия, совершаемые роботом, ограничиваются поворотами на 90, движением вперед, назад и остановом. Робот прост и достаточно дешев для того, чтобы можно было создать группу из десятка подобного рода устройств.

Самосознание

Пусть эффективность решения задач организмом (роботом, животным) зависит от степени его — животного — организации. Тезис этот весьма спорный, требующий определения и уровня организации (интеллектуальности), и класса решаемых задач. Тем не менее, если его принять (т.е. не скатываться в радикальную BEAM-робототехнику), то получим следующую цепочку рассуждений.

Уже давно общепринято, что интеллектуальная система (интеллектуальный робот в особенности) должна содержать модель мира, как внутреннего, так и внешнего. И анализ, и принятие решений, и формирование управляющих воздействий — все это определяется в соответствии с этой моделью. Кроме того, именно эта модель отвечает за процедуру прогнозирования развития ситуации. Не в последнюю очередь наличие модели мира позволяет интеллектуальной системе работать в условиях неполноты информации о среде обитания.

С понятием модели мира теснейшим образом связано то, что называется самосознанием или субъективным Я (С.Я.). Без наличия С.Я. модель мира теряет смысл.

Итак, модель мира, включающая С.Я., — это прерогатива сложной, интеллектуальной системы. Тем не менее, рассмотрим возможность реализации этих механизмов простыми средствами, допускающими их воплощение на скромном программно-аппаратном уровне (а это и есть основная парадигма групповой робототехники).

Для робота С.Я. может рассматриваться в двух аспектах:

• — «Я» с точки зрения сенсорной системы;
• — «Я» как компонента модели, описывающей отношения между объектами окружающего мира.

С.Я. с точки зрения сенсорной системы. Большинство сенсоров определяют сигнал относительно робота. Препятствие слева/справа, освещенность, расстояние до объекта и т. п. — все это определяется относительно робота, его местоположения, ориентации и проч. В этом смысле сенсорная система неявным, но естественным образом оперирует понятием «Я». К этому относятся и внутренние параметры системы. Причем таким же неявным образом задается управление.

Смысл же С.Я. с точки зрения робота заключается в том, что «Я», как элемент модели мира, должно использоваться для прогнозирования ситуации. Это прогнозирование рассматривается в самом общем смысле и сводится к моделированию развития ситуации.

Видимо, наличие такой модели должно помочь «жертве» более успешно избегать опасностей, что и будет продемонстрировано далее.

Описание модели мира. Модель мира, согласно [Аверкин и др., 1992], — это способ отображения в памяти интеллектуальной системы знаний о внешней среде. Сведем эти знания к описанию отношений между объектами мира, в котором живет робот.

Всякое действие робота должно быть отображено в модели мира. При этом, совершая некое действие, происходит изменение отношений между объектами. Причем одним из объектов является сам робот. Это и есть С.Я.

Обозначим типы распознаваемых (идентифицируемых) роботом объектов как w, l, h и f.

На рис. 2, а изображена ситуация, когда спереди робот видит объект типа l, справа — объекты типа w и f, слева — объекты типа w и h, а сзади — объекты типа h и f. Эти типы — l, w, f, h — могут соответствовать опознаванию участников игры, типов препятствий и т. п.

Рис. 2. а) начальное положение, б) поворот направо, в) шаг вперед

Будем считать, что для робота все происходящее в окружающем мире описывается отношениями между его датчиками и наблюдаемыми объектами. Тогда ситуация на рис. 2, а может быть описана следующим отношением R:

Элемент матрицы rij трактуется так: датчик i определяет объект типа j на расстоянии rij. Это — наблюдаемая роботом картина мира.

Когда робот совершает какое-нибудь действие, наблюдаемая картина мира, естественно, меняется, т. е. изменяются отношения между датчиками робота и объектами.

Попробуем, однако, описать эти изменения не с точки зрения «объект-датчик», а с точки зрения лишь датчиков, т. е. с точки зрения робота.

Пусть робот умеет поворачиваться налево, направо и двигаться вперед. Тогда, например, поворот направо (на 90) может быть описан следующим оператором:

Смысл элемента матрицы m_ij таков: то, что наблюдалось датчиком i, при повороте направо будет наблюдаться датчиком j. Например, то, что было впереди (строка F), окажется при повороте слева (столбец L).

Поворот налево будет описываться оператором M_l, причем, очевидно,. А такое действие, как шаг вперед, может быть представлено так:

Трактуется это так, что расстояние до объектов, находящихся впереди, будет уменьшаться (M[F, F] = 1.5), а до тех, что были сзади — увеличиваться (M[B, B] = 0.5). При этом полагается, что расстояние до объектов слева/справа не изменятся.

Строго говоря, оператор M_f определен не совсем корректно, т.к. уменьшение (увеличение) расстояния до объекта должно быть аддитивным, а не мультипликативным (здесь надо заниматься матричным сложением, используя некий аналог вектора переноса при преобразованиях координат в машинной графике). При имеющемся преобразовании мы никогда не сможем дойти до объекта и тем более — оставить его позади себя. В этом смысле трактовка оператора M_f должна быть несколько иной. Тем не менее, простоты ради будем считать M_f как некий «зеноновский» шаг вперед.

Итак, если в момент времени t наблюдаемая картина мира описывается отношением R (t), то, совершая действие M_i, наблюдаемая картина изменится следующим образом:

(1).

Результаты поворота налево, направо и шага вперед приведены ниже:

,.

Последовательность действий «поворот направо» и «шаг вперед» опишется, естественно, так:

Итак, используя последовательность преобразований начальной ситуации, эти операции позволяют определить состояние робота, совершающего соответствующие действия. Все это внешне похоже на последовательности преобразования координат при геометрических построениях, однако здесь мы имеем дело с некоторой точкой отсчета, связанной с самим роботом — с тем самым субъективным Я.

Работа с моделью. Итак, модель мира задана. В ней С.Я. фигурирует неявно. Далее все рассуждения основываются на процедуре оценки текущей ситуации.

(2).

Здесь C (t) — некий текущий контекст, в рамках которого и происходит оценка ситуации. Например, для «жертвы» оценка зависит от того, сколько вокруг нее «охотников», а «охотнику» хорошо тогда, когда рядом находится «жертва», собратья по стае и нет «нейтралов» .

С практической точки зрения, наиболее приемлемыми вариантами прогнозирования развития ситуации являются следующие:

• 1. Построение дерева возможных вариантов действий. Здесь речь идет о генерации возможных путей на некоторую глубину. Далее происходит оценка и выбор оптимального пути (последовательности действий). Вычислительная (переборная) сложность очевидна.
• 2. Использование «жадных» (локально-оптимальных) алгоритмов. Здесь осуществляется выбор следующего наилучшего шага.

Таким образом, применяя подобную схему к поведению «жертвы», мы получим следующую последовательность: робот-жертва, получая информацию от своих сенсоров, формирует описание текущей ситуации в виде отношения R (t). Далее, согласно (1), перебираются все возможные действия на 1−2 шага в глубину. Результирующее (прогнозируемое) отношение R (t+1) оценивается. Исходя из результатов (2) окончательно выбирается действие, приводящее к наиболее благоприятному исходу.

Далее следует сделать два замечания.

• 1. Сама схема формирования модели мира детерминирована. Случайность (неопределенность) возникает естественным образом, как следствие поведения других игроков, ошибок управления, восприятия и проч. Для этого и нужен постоянный пересчет плана/прогноза. Кроме того, модель мира вовсе не обязана быть стохастической. Обычно при планировании и/или прогнозировании в нашей повседневной жизни мы можем не оперировать понятием вероятности.
• 2. Очевидно, что описанную выше схему поведения можно реализовывать совершенно различными способами. Та же простейшая система продукций является не худшим вариантом. Дело здесь заключается в том, что предложенная схема — это просто некий вариант, одна из возможных точек зрения на то, как могла бы выглядеть система управления. Речь идет лишь о некой системе координат, начало которой связано именно с роботом. Отсюда и появляется возможность рассуждений и описания поведения именно с позиций С.Я. самого робота.