Группа методов адаптивного управления AAC-Lab
Общая информация
Несмотря
на большие успехи, достигнутые теорией управляющих систем, существуют такие
объекты, для которых очень трудно, а иногда и невозможно построить систему
управления, используя только традиционные подходы. Это такие объекты, для
которых заранее сложно построить математическую модель — отсутствуют необходимые
для этого точные предварительные данные, либо объект непредсказуемым образом
изменяется в процессе своей жизни. Число такого рода объектов управления
сегодня быстро увеличивается в связи с развитием техники — механики, сенсорных
устройств, микропроцессоров, быстро наполняющих среду вокруг нас новыми
машинами, требующими автономного управления.
Выход из данной проблемы видится в применении самообучаемых
(адаптивных) систем управления. Однако методов построения систем управления,
которые относят к классу «адаптивных», существует немного. При этом в
большинстве случаев такие методы требуют предварительного обучения на обучающих
выборках, т. е. они не являются действительно самообучаемыми и поэтому мало
могут помочь, когда обучающие выборки отсутствуют.
Специалисты AAC-Lab специально для указанных случаев разработали метод «Автономного
адаптивного управления» (ААУ), который позволяет строить самообучаемые (адаптивные)
системы управления, способные приспосабливаться к объектам управления непосредственно
в процессе работы с ним. Метод ААУ относится к классу
биологически-инспирированных методов и характеризуется следующими свойствами:
- управляющая
система ААУ представляет собой единый самообучаемый распознающе-управляющий
комплекс;
- в
управляющей системе ААУ взаимосогласованно решается комплекс таких задач, как
автоматическая классификация, формирование знаний, принятие решений и некоторые
другие;
- программируется
не алгоритм управления, а алгоритм обучения, что значительно повышает
универсальность системы управления, сравнительно легко приспосабливающейся к
разным объектам;
- не
требуется предварительная разработка математической модели объекта управления;
- простота
реализации;
- высокое
быстродействие;
- высокое
качество управления достигается за счет автоматического приспособления к
текущим свойствам предъявленного объекта управления.
Разработано несколько прототипов прикладных систем на основе
метода ААУ, среди которых:
- адаптивная
система управления угловым движением космического аппарата (Заказчик НПО им.
С.А.Лавочкина и ЦНИИМаш);
- система
адаптивного управления активной подвеской автомобиля (Заказчик ATS Soft);
- система
поддержки принятия решений при управлении социальным объектом (Заказчик Центр
Президентских программ).
Направления работ
В
настоящее время в ИТМиВТ выполняются исследовательские проекты, связанные с
разработкой:
-
адаптивной
системы управления для мобильного робота (проекты РФФИ);
-
адаптивной
системы управления для протеза верхней конечности (проект Президиума РАН
«Фундаментальные науки — медицине»),
-
адаптивной
системы управления для зондового сканирующего микроскопа и др.
Таким образом, основным направлением научной деятельности
является развитие теории, разработка и внедрение самообучаемых (адаптивных) систем управления для машин и
приборов.
Компетенции группы
Собственные компетенции группы
-
Метод
автономного адаптивного управления (ААУ)
-
Адаптивные
системы управления для различных объектов и систем
-
Методы
распознавания образов
-
Искусственные
нейронные сети и специальные нейроноподобные сети
-
Нечеткие
системы (системы на основе нечеткой логики)
-
Детерминированные
хаотические процессоры
-
Программные
инструменты для разработки систем управления
Используемые в проектах компетенции
смежных лабораторий института
-
Беспроводные
сенсорные сети
-
Многопроцессорные
комплексы
-
Разработка
итестирование операционного иприкладного ПО
-
Разработка
аппаратно-программных комплексов
-
Информационные
технологии
Используемые в проектах компетенции
субподрядчиков
- Технологии роботостроения
- Технологии разработки систем управления
космическими аппаратами
- Технологии разработки протезов
- Нейрофизиология
Публикации группы
2007 — 2008 гг.
- Жданов А.А., «Автономный искусственный интеллект» (монография). М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008. 358 с.
- Д.Ю. Пономарев, А.А. Жданов, А.Н. Чернодуб. Нейросетевая реализация формальной модели нейрона, используемого в методе «Автономного адаптивного управления». // «Нейрокомпьютеры: разработка, применение», № 1, 2007 г., стр. 64—75.
- Анохин К.В., Жданов А.А., Зарайская И.Ю., Кондуков А.М. Исследование формирования поведенческих стратегий в биолого-кибернетических экспериментах // Сборник научных трудов Всероссийской научно-технической конференции «Нейроинформатика-2007», ч. 3, стр. 61—67.
- А.А. Жданов, Т.С. Наумкина, Моделирование языковых явлений в нейроноподобных системах управления // Сборник научных трудов Всероссийской научно-технической конференции «Нейроинформатика-2007», ч. 3, стр. 76—84.
- А.А. Жданов. О методе автономного адаптивного управления. Нейрокомпьютеры и их применение // Материалы Международной научной молодежной школы. Таганрог: Издательство ТТИ ЮФУ, 2007. Стр. 20—67.
- Буров Г.Н., Жданов А.А., Королёв В.В., Полян Е.Л., Устюжанин А.Е. Автоматическое управление сгибанием кисти биоэлектрического протеза предплечья. // Современные технологии в задачах управления автоматики и обработки информации: Труды XVI Международного научно-технического семинара. Сентябрь 2007 г. Алушта. — Тула: издательство ТулГУ. 2007.
- А.А. Жданов. Когда вещи научатся думать. // «За науку» (зима 2007), ежемесячное приложение к газете МФТИ «За науку», стр. 23—27.
- Кондуков А.М., «Подход к организации многоуровневых систем автономного адаптивного управления»: Сборник научных трудов Всероссийской научно-технической конференции «Нейроинформатика-2007», ч. 3, стр. 68—76.
- Устюжанин А.Е., Метод построения системы памяти для хранения и поиска многомерных пространственно-временных последовательностей // Вестник Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана, серия «Приборостроение», № 2, 2007, стр. 104—112.
- А.А. Жданов, Е.Л. Полян, Г.Н. Буров, К.К. Щербина. Адаптивная управляющая система для биоэлектрического протеза верхней конечности на основе нового интеллектуального бионического метода автономного адаптивного управления. Фундаментальные науки — медицине. Материалы конференции. Москва, 3—4 декабря 2007 г. — М.: Фирма «Слово», 2007. стр. 115—116.
- Буров Г.Н., Жданов А.А., Щербина К.К., Полян Е.Л. Разработка комплекса высокофункционального протеза верхней конечности на основе системы автономного адаптивного управления. // Научная конференция «Фундаментальная наука и клиническая медицина». Сборник научных докладов. Санкт-Петербург, 15—16 ноября 2007 г. — СПб.: тип. ПИЯФ РАН, 2007, стр. 26—27.
- Кривцов Е.В. «Метод неоднородного распределения данных для теста HPL». Труды 50-й научной конференции МФТИ. Современные проблемы фундаментальных наук. Часть VI. Управление и прикладная математика. 2007. — М.: МФТИ, 2007.
- Сударкин Н.А. — «Вероятностное прогнозирование в системах автономного адаптивного управление», Труды 50-й научной конференции МФТИ «Современные проблемы фундаментальных и прикладных наук»: Часть VII. Управление и прикладная математика. Том 2. — М.: МФТИ, 2007. — 164 с., стр. 113—115.
- А.А. Жданов. О методе автономного адаптивного управления // Научная сессия МИФИ-2004. Нейроинформатика-2004. VI Всероссийская научно-техническая конференция. Лекции по нейроинформатике. Часть 2. По материалам Школы-семинара «Современные проблемы нейроинформатики».
|
 |
Все живое в Природе обладает свойством адаптивности. Люди, животные и растения адаптируются друг к другу и к среде. Это помогает им лучше выполнять свои функции и выживать. И только создаваемые людьми вещи и приборы демонстрируют блестящее отсутствие адаптивных свойств. Но почему?!
Потому что многие разработчики никогда даже не думали о том, что приборы и программы могут быть адаптивными. А если и думали, то до сих пор не было подходящих методов и средств адаптивного управления.
Мы уверены, что каждый прибор и каждую машину можно научить адаптироваться к пользователю! Покажите нам Ваш объект — и мы скажем, к чему и зачем он может адаптироваться, и как этого добиться.
Александр Жданов
д.ф.-м.н., профессор, главный научный сотрудник
Видеоролик «Работа группы методов адаптивного управления», 2 части в архиве, 82 МБ
|