Принцип распознавания объектов проблемной среды в процессе планирования поведения автономной интеллектуальной мобильной системы

Решается задача, связанная с организацией распознавания автономной интеллектуальной мобильной системой находящихся в проблемной среде отдельных объектов в реальном времени с целью повышения эффективности планирования целенаправленного поведения в условиях неопределенности. Рассмотрена классификация, обеспечивающая возможность построения эталонных моделей различных объектов проблемной среды в виде гиперграфа, отражающего структуру визуального изображения в виде связанных между собой их структурных элементов с учетом семантического содержания характеризующих данные элементы признаков. Разработан оригинальный метод автоматического построения модели воспринимаемых в проблемной среде объектов в виде гиперграфа “видимости”, позволяющего на основе его сравнения с гиперграфом эталонного описания их визуального изображения, распознавать данные объекты автономной интеллектуальной мобильной системой по мере необходимости в процессе планирования поведения. Предложено решающее правило, основанное на сравнении между собой помеченных гиперграфов, соответствующих изображению воспринимаемых интеллектуальной системой в проблемной среде объектов и эталонного их описания в ее модели представления знаний. Найден порядок сложности инструментальных средств реализации данного решающего правила, что позволяет ориентировочно оценить производительность бортовой ЭВМ, необходимую для эффективного распознавания автономной интеллектуальной системой находящихся в проблемной среде объектов.

The problem associated with the organization of real-time recognition of individual objects in a problematic environment by an autonomous intelligent mobile system is solved in order to increase the efficiency of planning purposeful behavior under conditions of uncertainty. A classification is considered that provides the possibility of constructing reference models of various objects of the problem environment in the form of a hyper graph that reflects the structure of a visual image in the form of their interconnected structural elements, taking into account the semantic content of the features characterizing these elements. An original method has been developed for automatically constructing a model of objects perceived in a problematic environment in the form of a “visibility” hyper graph, which allows, based on its comparison with the hypergraph of a reference description of their visual image, to recognize these objects by an autonomous intelligent mobile system as necessary in the process of behavior planning. A decision rule is proposed based on a comparison of labeled hyper graphs corresponding to the image of objects perceived by the intellectual system in a problematic environment and their reference description in its knowledge representation model. The order of complexity of the tools for implementing this decision rule is found, which makes it possible to approximately estimate the approximate performance of the on-board computer necessary for the effective recognition of objects in a problematic environment by an autonomous intelligent system.