Планирование поведения автономных интеллектуальных роботов в условиях с высоким уровнем априорной неопределенности

Проведен краткий анализ проблем, связанных с организацией планирования поведения автономных интеллектуальных роботов в априори неописанных условиях проблемной среды. Введено и определено понятие “высокий уровень априорной неопределенности” условий функционирования робота. Сформулированы основные особенности планирования целенаправленного поведения автономных интеллектуальных роботов в проблемных средах с высоким уровнем априорной неопределенности. Предложена модель представления и обработки знаний типа справочника “Запросы и ответы”, позволяющая интеллектуальному роботу определять действия, необходимые для устранения двух основных видов различий между текущей и целевой ситуациями проблемной среды с высоким уровнем априорной неопределенности. Первый вид таких различий связан с изменением значений отношений пространства состояний между определенными объектами проблемной среды, а также роботом и данными объектами, входящими в структуру заданной цели поведения. Второй вид различий определяется необходимостью перевода находящихся в проблемной среде объектов из их текущего состояния в требуемое состояние, определяемое заданной роботу целью поведения. Разработаны эвристические правила, позволяющие установить порядок устранения различий между исходной и целевой ситуациями проблемной среды. Использование данных правил обеспечивает автономному интеллектуальному роботу возможность ранжировать порядок отработки действий для устранения данных различий и таким образом автоматически построить план предстоящей целенаправленной деятельности.

A brief analysis of the problems associated with the organization of planning the behavior of autonomous intelligent robots in a priori undescribed conditions of the problematic environment is carried out. The concept of “high level of a priori uncertainty” for the operating conditions of the robot is introduced and defined. The main features of planning the goal-seeking behavior of autonomous intelligent robots in problematic environments with a high level of uncertainty of operating conditions are formulated. A model for the representation and processing of knowledge such as the “Requests and Answers” reference book is proposed, which allows an intelligent robot to determine the actions necessary to eliminate two main types of differences between the current and goal situations of a problematic environment with a high level of a priori uncertainty. The first type of such differences is associated with a change in the values of state space relations between certain objects of the problematic environment, as well as the robot and these objects that are part of the structure of a given goal. The second type of differences is determined by the need to transfer objects in the problematic environment from their current state to the required state, determined by the goal of behavior given to the robot. Heuristic rules have been developed to establish the procedure for eliminating differences between the initial and target situations of the problematic environment. The use of these rules provides an autonomous intelligent robot with the ability to rank the order of actions to eliminate these differences and thus automatically form a plan for the upcoming goal-seeking activity.