О семинаре
Уважаемые коллеги!
22-24 мая 2019 года, в Санкт-Петербургском институте информатики и автоматизации Российской академии наук (СПИИРАН), состоялся пятый Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2019). Целью семинара являлось представление новых результатов и обмен опытом между специалистами в области искусственного интеллекта, робототехники, беспилотных транспортных средств. Семинар был организован Российской ассоциацией искусственного интеллекта совместно с СПИИРАН.
Программный комитет:
В.Е. Павловский (сопредседатель), доктор физико-математических наук, профессор, главный научный сотрудник Федерального исследовательского центра "Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша" Российской академии наук, член научного совета Российской ассоциации искусственного интеллекта.
А.Л. Ронжин (сопредседатель), доктор технический наук, профессор, директор Санкт-Петербургского института информатики и автоматизации Российской академии наук.
К.С. Яковлев (сопредседатель), кандидат физико-математических наук, ведущий научный сотрудник Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, член научного совета Российской ассоциации искусственного интеллекта.
И.М. Афанасьев, кандидат технических наук, доцент Института Робототехники, Университет Иннополис.
Д.А. Добрынин, кандидат технических наук, старший научный сотрудник Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, член Российской ассоциации искусственного интеллекта.
В.Э. Карпов, кандидат технических наук, доцент, руководитель Отделения нейрокогнитивных наук и интеллектуальных систем Национального исследовательского центра "Курчатовский институт", вице-президент Российской ассоциации искусственного интеллекта.
Н.В. Ким, кандидат технических наук, профессор, лауреат премии правительства РФ в области образования, профессор кафедры 704 факультета №7 "Робототехнические и интеллектуальные системы" Московского авиационного института.
Е.А. Магид, PhD, профессор, заведующий кафедрой "Интеллектуальная Робототехника" Высшей школы информационных технологий и информационных систем, Казанский Федеральный Университет.
Организационный комитет:
А.И. Савельев (сопредседатель), кандидат технических наук, заведующий лабораторией автономных робототехнических систем, Санкт-Петербургского института информатики и автоматизации Российской академии наук.
К.С. Яковлев (сопредседатель), кандидат физико-математических наук, ведущий научный сотрудник Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, член научного совета Российской ассоциации искусственного интеллекта.
А.А. Андрейчук, аспирант РУДН
А.В. Боковой, аспирант РУДН, м.н.с. ФИЦ ИУ РАН
И.В. Ватаманюк, м.н.с., аспирант лаборатории автономных робототехнических систем СПИИРАН
Д.А. Малов, м.н.с., аспирант лаборатории автономных робототехнических систем СПИИРАН
П.М. Черноусова, магистр, специалист 2-й категории ОИГ ИШИВ ГУАП
Фотографии семинара
Материалы
Анонс семинара
Сборник трудов на eLibraryДоклады
1. Недоопределённые модели в задаче локализации мобильного робота
А. Д. Московский
НИЦ «Курчатовский институт»
В работе исследуется возможность применения метода недоопределённых вычислений для задачи определения мобильным роботом своего положения. Рассматривается классическая проблема локализации по данным одометрии и наблюдаемым при помощи камеры ориентирам. Особенностью рассматриваемой задачи является наличие зон неопределённости, в которых отсутствуют данные об ориентирах. Определены преимущества разрабатываемого метода на основе недоопределённых вычислений в применении к рассматриваемому классу задач в сравнении с классическими методами локализации. Разработанная система локализации сравнивается с методами на основе расширенного фильтра Калмана и фильтра частиц. Проведенные вычислительные эксперименты показали преимущество разрабатываемой системы на определенном классе задач.
Библиографическая ссылка
Московский А.Д. Недоопределённые модели в задаче локализации мобильного робота // Пятый Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2019): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2019. – 264 с. С. 9-18
2. Получение данных для формирования трехмерной дорожной сцены по радиолокационным данным
А.В. Аверин, И.А. Костин, Н.В. Панокин
Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС»
Данная статья посвящена проблемам проектирования систем технического зрения на базе технологии миллиметровой радиолокации. Рассмотрена архитектура программного обеспечения для моделирования работы миллиметрового радиолокатора с использованием математических моделей, имитирующих различные объекты дорожной сцены. Проведено исследование трехмерных дорожных сцен различных конфигураций с учетом влияния подстилающей поверхности. Показана возможность классификации дорожных препятствий и подвижных агентов дорожной сцены путем анализа радиолокационных данных с автомобильного радара.
Библиографическая ссылка
Аверин А.В., Костин И.А., Панокин Н.В. Получение данных для формирования трехмерной дорожной сцены по радиолокационным данным // Пятый Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2019): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2019. – 264 с. С. 19-28
3. Восстановление карт глубин изображений, полученных с единственной видеокамеры в реальном времени на платформе NVIDIA Jetson TX
К.Ф. Муравьевa,b, А.В. Боковойb,c
a Московский физико-технический институт
b Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАН
c Российский университет дружбы народов
В статье рассматривается практическое применение искусственных нейронных сетей для восстановления карт глубин изображений, полученных с единственной камеры малой робототехнической системы, в контексте задачи одновременного картирования и локализации по видеопотоку (vision-based Simultaneous Localization and Mapping – vSLAM) в режиме реального времени. Нейронные сети обучены на актуальных коллекциях данных и протестированы на встраиваемом компьютере NVidia Jetson TX2, который благодаря низкому энергопотреблению, малым размерам и особенностям архитектуры позволяет ускорить параллельные вычисления на борту робототехнической системы. Приводятся результаты экспериментов с разными архитектурами нейронных сетей, а также дается описание программных оптимизаций, позволяющих добиться работы алгоритмов восстановления глубины изображений в реальном времени.
Библиографическая ссылка
Муравьев К.Ф., Боковой А.В. Восстановление карт глубин изображений, полученных с единственной видеокамеры в реальном времени на платформе NVIDIA Jetson TX // Пятый Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2019): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2019. – 264 с. С. 29-38
4. Локализация и навигация мультиагентной робототехнической системы на основе ARUCO-маркеров
И. М. Толстойa, К. С. Захаровa, И. А. Канb
a Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации РАН
b Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения
Авторами работы рассмотрена проблема перемещения мобильных роботов в закрытом помещении. Представлена реализация системы навигации мультиагентной робототехнической системы на основе ArUco-маркеров с применением классических алгоритмов планирования пути. Описан метод оценки положения и ориентации роботов по изображению, получаемому с камеры, расположенной под потолком помещения, а также процесс передачи данных между управляющим сервером и агентами по Wi-Fi. Представлена модель симуляции перемещения роботов в среде V- REP. Рассмотрены такие вопросы, как планирование пути, локализация и навигация мобильных роботов.
Библиографическая ссылка
Толстой И.М., Захаров К.С., Кан И.А. Локализация и навигация мультиагентной робототехнической системы на основе ARUCO-маркеров // Пятый Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2019): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2019. – 264 с. С. 39-47
5. Задача локализации беспилотного транспортного средства с использованием ДСМ-метода
Д.А. Добрынин
Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАН Российский государственный гуманитарный университет
В статье описывается задача определения локального положения мобильного робота с использованием ДСМ-метода. Для получения входной информации могут использоваться различные датчики расстояния, видеокамеры и стереокамеры. Эта входная информация преобразуется в набор признаков, который характеризует положение робота в окружающей его среде. ДСМ- система используется как классификатор, позволяющий по набору признаков определить положение робота в пространстве с точностью до некоторой области. Приведены качественные результаты процесса обучения и параметры локализации.
Библиографическая ссылка
Добрынин Д.А. Задача локализации беспилотного транспортного средства с использованием ДСМ-метода // Пятый Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2019): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2019. – 264 с. С. 48-55
6. LPLIAN: алгоритм планирования траектории с учетом геометрических ограничений в динамической среде
Н.А. Соболеваa, К.С. Яковлевa,b
a Национальный исследовательский университет «Высшая Школа Экономики» b Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАН
Рассматривается задача планирования траектории, удовлетворяющей ограничениям на угол поворота в динамической среде, которая моделируется графом специального вида. Наивным решением этой задачи является повторный запуск алгоритма после каждого возникающего изменения (добавление, удаление препятствий и т.д.). Очевидно, что при незначительных изменениях среды такой подход характеризуется большим объемом повторяющихся вычислений. Для повышения эффективности перепланирования и сокращения числа повторяющихся вычислений предлагается использовать подход Lifelong Planning. В работе предложена модификация алгоритма планирования LIAN, основанная на этом подходе. Приведены результаты модельных экспериментальных исследований.
Библиографическая ссылка
Соболева Н.А., Яковлев К.С. LPLIAN: алгоритм планирования траектории с учетом геометрических ограничений в динамической среде // Пятый Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2019): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2019. – 264 с. С. 56-65
7. Об одном вопросе реализации алгоритма планирования траектории A*
С.А. Дергачевa, К.С. Яковлевa,b,c
a Национальный исследовательский университет «Высшая Школа Экономики»
b Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАН
c Московский физико-технический институт
В работе рассматривается задача планирования траектории агента (мобильного робота, беспилотного транспортного средства и др.) в статической среде. В мобильной робототехнике требуется получать решение этой задачи за ограниченное время, что может быть затруднительным в условиях использования малопроизводительного аппаратного обеспечения. В работе исследуется вопрос организации хранения результатов промежуточных вычислений при планировании траектории с помощью алгоритма A* для повышения его быстродействия. Предлагаются различные варианты реализации алгоритма, приводятся результаты экспериментального исследования.
Библиографическая ссылка
Дергачев С.А., Яковлев К.С. Об одном вопросе реализации алгоритма планирования траектории A* // Пятый Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2019): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2019. – 264 с. С. 66-76
8. Разработка нейроэволюционного контроля машины с рулевым управлением аккермана в симуляторе V-REP
Д. Ю. Ларионова, М. A. Иванов, И. М. Афанасьев
Университет Иннополис
Разработка интеллектуального контроля для транспортных систем является перспективной задачей современной мобильной робототехники. В этой статье разработан нейроэволюционный контроль машины с рулевым управлением по схеме Аккермана, работа которого продемонстрирована в симуляторе V-REP . Для моделирования эксперимента были разработаны 3D сцена, сценарий, модель машины, учитывающая кинематические особенности движения аккермановской машины. Для автоматического тестирования были созданы модули управления машины в среде Python Remote-API и контроля схода машины с трассы. Сперва в симуляции был исследован ПИД- контроль движения машины вдоль линии на основе показаний видеосенсоров, затем для контроля и стабилизации машины на трассе был разработан нейроэволюционный алгоритм NEAT с входными данными, как от видеосенсоров, так и от сенсоров расстояния. Работа алгоритма была проверена на разных трассах, показав, что нейроэволюционный контроль успешно справляется с управлением аккермановской машины, формируя оптимальные параметры контроля (углы рулевого управления и скорости) и оптимальную структуру нейросети для управления машиной.
Библиографическая ссылка
Ларионова Д.Ю., Иванов М.A., Афанасьев И.М. Разработка нейроэволюционного контроля машины с рулевым управлением аккермана в симуляторе V-REP // Пятый Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2019): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2019. – 264 с. С. 77-87
9. Система управления движениями антропоморфного робота-водителя на основе формальной грамматики
П.С. Сорокоумов
НИЦ «Курчатовский институт»
Разработка роботов, способных действовать совместно с людьми в одной среде, является весьма важной и актуальной задачей. Помимо прочего такие роботы должны работать с созданными для человека средствами ручного управления: кнопками, рукоятками, рулевыми колёсами и т.п. Сейчас манипуляции с ними для роботов весьма сложны, потому что контроль движений конечностей и органы захвата устроены у них иначе, чем у людей, поэтому большую важность приобретают средства, которые позволяют адекватно описать такие задачи и применять полученные описания для разработки эффективных систем управления движениями. В данной работе предлагается подход к описанию таких манипуляций с помощью формальной грамматики. Её нетерминальными символами являются двигательные задачи для конечностей робота, а терминальными - их геометрически примитивные участки. Таким образом, грамматика описывает специфику работы со средством управления без привязки к конкретной модели робота. Составленное описание позволяет разделить задачу на последовательные компоненты, которые позволяют воспроизвести нужную траекторию. Движение при этом не сводится к копированию заложенных образцов, а корректируется на каждом этапе для эффективного достижения поставленной цели. Благодаря тому, что количество разных типов требуемых для манипулирования движений невелико, описание носит достаточно универсальный характер. Предложенный метод была использован для моделирования движений антропоморфного робота-водителя, потенциально способного работать со средствами управления обычного, не подготавливаемого специально автомобиля.
Библиографическая ссылка
Сорокоумов П.С. Система управления движениями антропоморфного робота-водителя на основе формальной грамматики // Пятый Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2019): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2019. – 264 с. С. 88-97
10. Мобильный социальный робот
Н.В. Кимa, В.Н. Жидковa, В.Н. Пименовb
a Московский авиационный институт
b Арзамасский приборостроительный завод
В статье обсуждаются вопросы разработки социального мобильного робота, обеспечивающего поддержку больным, людям с ограниченными возможностями, одиноким пожилым людям. Робот предназначен для передачи лекарств, напитков, небольших предметов ограниченным в перемещении пользователям. Поведение робота основано на выполнении ряда базовых сценариев и механизме адаптации к конкретному пользователю. Приведены примеры реализации отдельных этапов выполнения сценариев.
Библиографическая ссылка
Ким Н.В., Жидков В.Н., Пименов В.Н. Мобильный социальный робот // Пятый Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2019): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2019. – 264 с. С. 98-103
11. Алгоритм динамического формирования стаи
В.В. Воробьев
НИЦ «Курчатовский институт»
В работе рассматривается решение задачи выбора лидера в группе роботов. Особенностью предлагаемого решения является возможность определять лидера таким образом, чтобы он располагался близко к топологическому центру динамически формируемой группы роботов. При решении последующих задач, которые требуют интенсивного обмена данными между лидером и периферийными роботами, такая конфигурация обеспечивает минимизацию времени, которое для этого необходимо. В основе предлагаемого механизма лежит обмен сообщениями между каждым отдельным роботом и его локальными соседями.
Библиографическая ссылка
Воробьев В.В. Алгоритм динамического формирования стаи // Пятый Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2019): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2019. – 264 с. С. 104-113.
12. Решение задачи формирования строя БПЛА c применением нейронной сети и системы правил
М.В. Хачумов
Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАН
Дана постановка задачи безопасного формирования заданного строя для группы беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) типа квадрокоптеров, в возмущенной воздушной среде. Для построения опорного плана решения предлагается применить вычислительную схему на основе искусственной нейронной сети Кохонена. Безопасность группового полета обеспечивается путем применения специальных правил управления. Выполнены экспериментальные исследования по моделированию решения задачи формирования строя с учетом ветровых возмущений в среде MATLAB Simulink.
Библиографическая ссылка
Хачумов М.В. Решение задачи формирования строя БПЛА c применением нейронной сети и системы правил // Пятый Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2019): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2019. – 264 с. С. 114-120.
13. Анализ связности карты стаей роботов с коммуникацией
В.Е. Павловскийa, В.В. Павловскийb, М.В. Андрееваc
a Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН
b Российский Экономический Университет им. Г.В. Плеханова
c Московский автомобильно-дорожный институт (технический университет) МАДИ
Описывается алгоритм, решающий задачу анализа связности карты, которая строится распределенной информационной системой роботов. Такая задача может быть реализована стаей летающих роботов-разведчиков, например, для контроля возможности прохода между препятствиями группой наземных роботов, которым сообщается разведанная информация. Анализ связности карты выполняется на основе специальной перенумерации областей связности, которая реализуется в обмене данными между роботами-разведчиками. Работа является переработанной версией статьи, представленной в журнале "Мехатроника. Автоматизация. Управление".
Библиографическая ссылка
Павловский В.Е., Павловский В.В., Андреева М.В. Анализ связности карты стаей роботов с коммуникацией // Пятый Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2019): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2019. – 264 с. С. 121-128.
14. Социальные модели командного поведения реактивных роботов
А.А. Кулинич
Институт проблем управления РАН
Исследуются вопросы формирования и функционирования команд роботов с реактивной архитектурой. Предложены принципы поведения каждого робота команды, основанные на анализе ими состояния среды функционирования роботов, оценки состояния среды с помощью эвристик и не предполагают информационного обмена между роботами.
Библиографическая ссылка
Кулинич А.А. Социальные модели командного поведения реактивных роботов // Пятый Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2019): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2019. – 264 с. С. 129-138.
15. Качественные и количественные характеристики биоинспирированных моделей групповой робототехники
Е.В. Бургов, А.А. Малышев
НИЦ «Курчатовский институт»
В рамках работы рассматривается решение задачи автономного сбора ресурсов группой роботов. В качестве модельного объекта для создания искусственной системы фуражировки выбраны муравьи. Показаны важные для моделирования добычи ресурсов характеристики их рабочих особей и семей. Выделенные особенности переложены на техническую систему – коллектив роботов. Построен полигон, разработана модель кормового поведения агентов и их система связи.
Библиографическая ссылка
Бургов Е.В., Малышев А.А. Качественные и количественные характеристики биоинспирированных моделей групповой робототехники // Пятый Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2019): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2019. – 264 с. С.139-148.
16. Архитектура программно-аппаратного комплекса беспилотного автомобиля для конкурса «зимний город»
А.К. Буйвал, А.Р. Габдуллин, Р.В. Федоренко, М. С. Любимов
Университет Иннополис
В данной статье рассматривается архитектура программно-аппаратного комплекса используемого командой Университета Иннополис для конкурса "Зимний город". Также в статье приводятся основные технические решения и их обоснования для каждой из ключевых подсистем программного комплекса: локализация, планирование маршрута и управление, распознавание объектов и прогнозирование их поведения. В статье приведены результаты тестирования разработанного программного комплекса в различных ситуациях на электромобиле КИА.
Библиографическая ссылка
Буйвал А.К., Габдуллин А.Р., Федоренко Р.В., Любимов М. С. Архитектура программно-аппаратного комплекса беспилотного автомобиля для конкурса «зимний город» // Пятый Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2019): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2019. – 264 с. С.149-158.
17. Модель наблюдаемости объектов для авиационного мониторинга пожаров
Н.В. Ким, М.М. Мокрова
Московский авиационный институт
В статье предложен подход к выбору оптимальной высоты полета беспилотного летательного аппарата (БЛА) при мониторинге пожарной обстановки на основе использования эвристической модели наблюдаемости искомых объектов. Разработанная модель наблюдаемости основана на учете изменяемой контрастности наблюдаемой сцены от параметров пожара и высоты полета БЛА. Показано, что уменьшение контрастности увеличивает ошибки правильного обнаружения объектов поиска и, соответственно ухудшает эффективность мониторинга.
Библиографическая ссылка
Ким Н.В., Мокрова М.М. Модель наблюдаемости объектов для авиационного мониторинга пожаров // Пятый Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2019): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2019. – 264 с. С.159-166.
18. Поиск наземных объектов группой беспилотных летательных аппаратов с ипользованием энтропийного подхода
Н.А. Михайлов
Московский авиационный институт
В статье представлен алгоритм согласованного поиска группой беспилотных летательных аппаратов. В основе алгоритма лежит вычисления энтропийной карты местности для множества целей. Критерием выбора траектории следования является максимум суммарной пропускной способности. В работе представлены результаты компьютерного моделирования предложенного алгоритма. Показано повышение производительности решения задачи в сравнении с решением аналогичной задачи алгоритмом поиска по максимальной априорной вероятности присутствия объектов.
Библиографическая ссылка
Михайлов Н.А. Поиск наземных объектов группой беспилотных летательных аппаратов с ипользованием энтропийного подхода // Пятый Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2019): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2019. – 264 с. С.167-172.
19. Разработка бпла мультикоптерного типа для поиска людей в лесных массивах
П.М. Трефилов, Р.В. Мещеряков, А.В. Чехов
Институт Проблем Управления РАН
В статье рассмотрена возможность применения БПЛА для поиска человека в лесных массивах. Приведен анализ существующих решений, предложена своя концепция. Описаны преимущества предложенной концепции и алгоритм действий.
Библиографическая ссылка
Трефилов П.М., Мещеряков Р.В., Чехов А.В. Разработка бпла мультикоптерного типа для поиска людей в лесных массивах // Пятый Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2019): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2019. – 264 с. С.173-180.
20. Имитационное моделирование и интеллектуальная оптимизация локализации станций обслуживания БПЛА
И.Ю. Даниловa, И.М. Афанасьевb
a Казанский государственный энергетический университет
b Университет Иннополис
Увеличение длительности полёта беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) является важной задачей мобильной робототехники. Для достижения этой цели может использоваться автоматизация перезарядки БПЛА с помощью наземных станций обслуживания. Подобный робототехнический комплекс (станция и БПЛА) востребован для охраны и мониторинга объектов различной инфраструктуры. Однако, эффективность системы зависит от оптимального количества станций и их расположения для мониторинга заданной площади. Статья предлагает интеллектуальный алгоритм расчета искомых параметров, основанный на комбинировании имитационного моделирования и генетического алгоритма поиска. Входами алгоритма являются координаты зоны мониторинга и областей, запретных для полетов БПЛА, вероятности проникновения нарушителей на охраняемую территорию через внешний периметр, информация о скорости движения и зарядки БПЛА, количестве дронов, хранимых и обслуживаемых на одной станции, скорость движения нарушителя и частота инцидентов. В ходе многократного имитационного моделирования процесса вторжения в рассматриваемую область и перехвата цели с помощью БПЛА, происходит оптимизация расположения станций обслуживания. Данный подход следует парадигме обучения с подкреплением. В качестве функции оптимизации используется соотношение эффективного полетного времени для сопровождения цели к общему времени, проведенному всеми БПЛА в воздухе. На основе заданного значения критерия оптимизации происходит подбор минимального числа станций, способных решать требуемую задачу охраны и мониторинга.
Библиографическая ссылка
Данилов И.Ю., Афанасьев И.М. Имитационное моделирование и интеллектуальная оптимизация локализации станций обслуживания бпла // Пятый Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2019): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2019. – 264 с. С.181-190.
21. Распознавание робота в 3d облаке точек от очков смешанной реальности
В.А. Скворцова, М.A. Останин, И.М. Афанасьев
Университет Иннополис
Разработка систем интерактивного программирования для промышленных роботов на основе смешанной реальности является сложной задачей робототехники, требующей комплексного подхода. Эта система имеет интуитивно понятный интерфейс и работает на основе очков смешанной реальности Microsoft HoloLens. Поскольку корректная инициализация положения робота в среде влияет на правильную работу интерфейса, важным этапом работы является калибровка системы. При запуске интерфейса Microsoft HoloLens собирает информацию об окружающей среде, создает трехмерное облако точек и получает текущую конфигурацию робота. На основе этого набора данных система инициализирует начальные координаты базы манипулятора. В данной статье описан разработанный алгоритм для инициализации пространственных координат робота путем распознавания и локализации манипулятора в трехмерном пространстве.
Библиографическая ссылка
Скворцова В.А., Останин М.A., Афанасьев И.М. Распознавание робота в 3d облаке точек от очков смешанной реальности // Пятый Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2019): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2019. – 264 с. С.191-200.
22. Перенос подхода машинного обучения с подкреплением с симуляционной модели на мобильного робота
А.Г. Сагитовa,b,c, Tetsuto Takanod, Shohei Mutod, Р.О. Лавреновa,b,c
a Казанский Федеральный Университет
b Институт Информационных технологий и интеллектуальных систем
c Лаборатория интеллектуальных робототехнических систем
d Университет Канадзавы
Обучение с подкреплением, как один из способов машинного обучения, показывает многообещающие результаты при его интеграции в различные робототехнические алгоритмы. Но для того, чтобы добиться оптимального поведения робота, требуется значительное количество времени и ресурсов. Используя виртуальные эксперименты, возможно значительно ускорить и улучшить производительность алгоритмов. Мы внедрили подход обучения с подкреплением для алгоритма локализации и картографирования, применяемого на мобильном роботе. Алгоритм был обучен в симуляционной среде Gazebo и перенесен на реального робота. В публикации показана целесообразность использования симуляции для обучения алгоритмов, применяемых мобильными роботами.
Библиографическая ссылка
Сагитов А.Г., Takano Tetsuto, Muto Shohei, Лавренов Р.О. Перенос подхода машинного обучения с подкреплением с симуляционной модели на мобильного робота // Пятый Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2019): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2019. – 264 с. С.201-210.
23. Пилотные виртуальные эксперименты по сравнению систем координатных меток aruco и apriltag на устойчивость к вращению
А.А. Закиев, К.С. Шабалина, Т.Г. Цой, Е.А. Магид
Казанский Федеральный Университет
Институт Информационных технологий и интеллектуальных систем
Лаборатория интеллектуальных робототехнических систем, Казань
В настоящее время, ввиду большого количества различных систем координатных меток научное сообщество и промышленность сталкиваются с трудностями при выборе оптимальной системы координатных меток для выполнения определенной задачи. В результате, каждая группа выбирает систему меток и идентификатор метки интуитивно или на основе своего предыдущего опыта. В данной работе представлен дизайн экспериментов и пилотные виртуальные эксперименты, позволяющие сравнить результаты распознавания различных систем координатных меток. Эксперименты были разработаны для оценки устойчивости систем координатных меток к вращению относительно различных осей в трехмерном пространстве. В виртуальных экспериментах исключено влияние внешней среды, включая условия освещения, шумы сенсора, неточности движений метки и другие. Эксперименты проводились в среде ROS/Gazebo с использованием двух систем координатных меток: ArUco и AprilTag. Для сбора статистически значимого количества данных было проведено и проанализировано более 300,000 виртуальных экспериментов.
Библиографическая ссылка
Закиев А.А., Шабалина К.С., Цой Т.Г., Магид Е.А. Пилотные виртуальные эксперименты по сравнению систем координатных меток aruco и apriltag на устойчивость к вращению // Пятый Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2019): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2019. – 264 с. С.211-220.
24. Моделирование мобильного робота аврора юниор в среде ROS/Gazebo
К.С. Шабалина, А.Г. Сагитов, Е.А. Магид
Высшая школа информационных технологий и интеллектуальных систем
Казанский Федеральный Университет
Эксперименты являются важным инструментом для разработки надежных алгоритмов управления робототехническими системами (РТС), однако их проведение, как правило, дорогостоящее и требует большого количества времени. До проведения сложных натурных экспериментов рекомендуется осуществить предваритель- ное моделирование и тестирование РТС в симуляционной среде, что существенно удешевляет разработку и повышает безопасность РТС, экспериментаторов и окружающей среды. Обязательным условием моделирования экспериментов является создание достаточно точной модели РТС, которая сохраняет основные физические свойства реального робота. В данной работе представлен процесс разработки модели российского мобильного робота Аврора «Юниор» в среде ROS/Gazebo с целью дальнейшей апробации алгоритмов автономной навигации.
Библиографическая ссылка
Шабалина К.С., Сагитов А.Г., Магид Е.А. Моделирование мобильного робота аврора юниор в среде ROS/Gazebo // Пятый Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2019): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2019. – 264 с. С.221-230.
Материалы круглого стола «РЭП: робототехника, этика, право»
1. Интеллектуальные и автономные системы – этические аспекты применения
П.М. Готовцев
НИЦ «Курчатовский институт»
Данная работа представляет собой обзор ряда международных инициатив в области этики интеллектуальных и автономных систем (ИИ/АС). Представлена общая постановка вопроса, в том виде, в котором она отражается в большинстве работ, а именно взаимодействие с человеком ИИ/АС в момент принятия этими системами решения и социальные изменения, связанные с внедрением таких систем. Представлена информация об инициативе Института инженеров в области электротехники и электроники (Institute of Electrical and Electronics Engineers – IEEE), направленной на разработку ряда международных стандартов, относящихся к области этики ИИ/АС. Показаны основные задачи, выделенные в рамках данной инициативы IEEE.
Библиографическая ссылка
Готовцев П.М. Интеллектуальные и автономные системы – этические аспекты применения // Пятый Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2019): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2019. – 264 с. С.231-237.
2. От подражательного поведения к эмпатии в социуме роботов
В.Э. Карпов
НИЦ «Курчатовский институт»
Московский физико-технический институт
В работе рассматриваются некоторые конструктивные аспекты явного введения в систему управления роботом понятия субъективного Я. Показано, что эта компонента позволяет естественным образом реализовать такие феномены, как подражательное поведение, социальное обучение и эмпатия. В основе разработанных моделей лежит понятие степени близости наблюдаемого контрагента к субъекту. Делается предположение, что эти модели могут стать основой для создания такого механизма адаптивного поведения, который называется моралью.
Библиографическая ссылка
Карпов В.Э. От подражательного поведения к эмпатии в социуме роботов // Пятый Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2019): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2019. – 264 с. С.238-247.
3. Беспилотные транспортные средства как новый предмет регулирования в современных государствах, международных организациях и международных интеграционных объединениях
А.Ж. Степанян
Московский государственный университет имени О. Е. Кутафина
Для понимания эффективности и системы регулирования беспилотных транспортных средств необходимо определить объект регулирования. В статье выделяются аспекты правоотношений, возникающих при использовании БТС? Которые стоит учесть законодателю, а также анализируется текущее правовое регулирование этой сферы на международном, интеграционном и национальном уровнях.
Библиографическая ссылка
Степанян А.Ж. Беспилотные транспортные средства как новый предмет регулирования в современных государствах, международных организациях и международных интеграционных объединениях // Пятый Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2019): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2019. – 264 с. С.248-252.
4. Анализ терминологических и содержательных аспектов понятий «искусственный интеллект» и «робототехника» в свете необходимости их правового регулирования
К.С. Яковлевa, А.В. Боковойa, С.Ю. Кашкинb
a Федеральный исследовательский центр «Информатика и управление» РАН
b Московский государственный университет имени О. Е. Кутафина
На текущий момент, в России отсутствует фундаментальное правовое исследование на тему регулирования статуса роботов и систем искусственного интеллекта в системе правового регулирования современных государств, международных организаций и международных интеграционных объединений. Целью работы является анализ терминологических и содержательных аспектов вышеописанных понятий в стандартах и правовых документах стран и международных объединений с развитой системой регулирования в областях робототехники и искусственного интеллекта.
Библиографическая ссылка
Яковлев К.С., Боковой А.В., Кашкин С.Ю. Анализ терминологических и содержательных аспектов понятий «искусственный интеллект» и «робототехника» в свете необходимости их правового регулирования // Пятый Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2019): Труды семинара. – Переславль-Залесский: Российская ассоциация искусственного интеллекта, 2019. – 264 с. С.253-263.
Контакты
|
|
|
Константин Яковлев, председатель программного комитета,
|
Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.