ИТМиВТ - Институт точной механики и вычислительной техники С. А. Лебедева РАН
Институт точной механики и вычислительной техники им. С. А. Лебедева РАН - научно-исследовательский институт в области информационных технологий, вычислительной техники и микроэлектроники
English
Главная страница Контактная информация Карта сайта и поиск
Об институте Решения Проекты Образование

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 анализа данных
  • Методы распознавания образов
  • Искусственные нейронные сети и специальные нейроноподобные сети
  • Генетические алгоритмы
  • Нечеткие системы (системы на основе нечеткой логики)
  • Детерминированные хаотические процессоры
  • Методы принятия решений
  • Программные инструменты для разработки систем управления

Используемые в проектах компетенции смежных лабораторий института

  • Беспроводные сенсорные сети
  • Многопроцессорные комплексы
  • Сетевые технологии
  • Разработка итестирование операционного иприкладного ПО
  • Разработка ПЛИС иИМС
  • 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.

  1. Жданов А.А., «Автономный искусственный интеллект» (монография). М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008. 358 с.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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.
  6. 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.
  7. А.А. Жданов. Когда вещи научатся думать. // «За науку» (зима 2007), ежемесячное приложение к газете МФТИ «За науку», стр. 23—27.
  8. 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.
  9. 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.
  10. 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.
  11. 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.
  12. 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.
  13. 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.
  14. 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



© 1948—2016 «ИТМиВТ»
Версия для печати Контактная информация