Preview

Мехатроника, автоматизация, управление

Расширенный поиск

Зрительный анализатор анимата как основа семантики сенсорной системы робота

https://doi.org/10.17587/mau.19.336-345

Аннотация

Предлагается структура так называемого зрительного анализатора анимата, имитирующего работу системы восприятия муравья. Описывается метод распознавания объектов путем их декомпозиции на признаки, приводится алгоритм распознавания сложных объектов и сцен, основанный на поиске изоморфных подграфов. Показана принципиальная возможность использования подобной системы технического зрения для распознавания поз аниматов, сцен с их участием, простых киноптических реакций. Представлена архитектура системы распознавания с интерфейсом уровня семантической сети.

Об авторах

А. Д. Московский
Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт"
Россия


Е. В. Бургов
Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт"
Россия


Е. Е. Овсянникова
Национальный исследовательский центр "Курчатовский институт"
Россия


Список литературы

1. Карпов В. Э. Модели социального поведения // Управление большими системами. 2016. Т. 59. С. 165-232.

2. Meyer J. A., Wilson S. Simulation of Adaptive Behavior: from Animals to Animats. Cambridge: MA: MIT Press, 1991.

3. Тарасов В. Б. Агенты, многоагентные системы, виртуальные сообщества: стратегическое направление в информатике и искусственном интеллекте // Новости искусственного интеллекта. 1998. № 2. С. 5-63.

4. Anohin K. V., Burcev M. S., Zarajskaja I. Ju., Lukashev A. O., Red'ko V. G. Проект "Мозг Анимата": разработка модели адаптивного поведения на основе теории функциональных систем // Восьмая нац. конф. по искусственному интеллекту с международным участием. М.: Физматлит, 2002. С. 781-789.

5. Захаров А. А. Организация сообществ у муравьев. М.: Наука, 1991. 278 с.

6. Павлов И. П. Полное собрание сочинений. 1951. 452 с.

7. Смирнов В. М. Физиология сенсорных систем и высшая нервная деятельность. М.: Академа, 2003. 303 с.

8. Московский А. Д. Об одном методе распознавания объектов с не полностью определенными признаками // Всероссийский научно-практический семинар "Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта" (БТС-ИИ-2016), Казань. 2016. С. 137-146.

9. Stager R. Beobachtungen an amaisen // Mitt. schweiz. entomol. 1926. Vol. 13. P. 476-477.

10. Беклемишев В. Н. Основы сравнительной анатомии беспозвоночных. Т. 2. М.: Наука, 1964. 446 с.

11. Шванвич Б. Н. Курс общей энтомологии. Москва- Ленинград: Сов. наука, 1949. 901 с.

12. Дзержинский Ф. Я. Сравнительная анатомия позвоночных животных. М.: Аспект-Пресс, 2005. 304 с.

13. Длусский Г. М. Муравьи рода Формика. М.: Наука, 1967. 236 с.

14. Богатырева О. А., Шиллеров А. Синергетика социальности. Новосибирск: Изд-во СО РАН, 1998. 292 с.

15. Бургов Е. В. Пространственно-функциональные структуры у муравьев Serviformica (Hymenoptera: Formicidae) // Вестник МГПУ. Серия "Естественные науки." 2016. Т. 4, № 24. С. 19-27.

16. Nolfi S., Floreano D. Synthesis of autonomous robots through evolution // Trends Cogn. Sci. 2002. Vol. 6, N. 1. P. 31-37.

17. Ball D., Heath S., Wyeth G., Wiles J. iRat : Intelligent Rat Animat Technology // Proc. 2010 Australas. Conf. Robot. Autom. 2010. P. 1-3.

18. Aitkenhead M. J., McDonald A. J. S. A neural network based obstacle-navigation animat in a virtual environment // Eng. Appl. Artif. Intell. 2002. Vol. 15, N. 3-4. P. 229-239.

19. Moller R., Lambrinos D., Pfeifer R., Labhart T., Wehner R. Modeling Ant Navigation with an Autonomous Agent // From Anim. to Animat. 2001. Vol. 5. P. 185-194.

20. Song Y. M., Xie Y., Malyarchuk V, Xiao J., Jung I., Choi K.-J., Liu Z., Park H., Lu C., Kim R.-H., Li R., Crozier K. B., Huang Y., Rogers J. A. Digital cameras with designs inspired by the arthropod eye // Nature. Nature Publishing Group, 2013. Vol. 497, N. 7447. P. 95-99.

21. Floreano D., Pericet-Camara R., Viollet S., Ruffier F., Bruckner A., Leitel R., Buss W., Menouni M., Expert F., Juston R., Dobrzynski M. K., L'Eplattenier G., Recktenwald F., Mallot H. A., Franceschini N. CURVACE - CURVed Artificial Compound Eyes // Procedia Comput. Sci. 2011. Vol. 7. P. 308-309.

22. Floreano D., Camara R. P., Bruschini C. Curvace. Curved artificial compound eyes. 2017.

23. Курбатов С. С., Лобзин А. П., Найденова К. А., Хахалин Г. К. Гибридная схема анализа изображений // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semant. Technol. Intell. Syst. материалы II Международной научно-технической конференции (Минск, 16-18 февраля 2012). 2012. С. 327-334.

24. Кандрашина Е. Ю., Литвинцева Л. В., Поспелов Д. А. Представление знаний о пространстве и времени в системах искусственного интеллекта. М.: Наука, 1988.

25. Minsky M. Semantic Information Processing. Cambridge: MIT Press, 1968.

26. Длусский Г. М., Зрянин В. А. Таблицы для определения видов Formica // Мониторинг муравьев Формика. М.: КМК, 2013. С. 52-60.

27. Ким Н. В., Бодунков Н. Е. Формирование семантических описаний для решения целевых задач автономными беспилотными летательными аппаратами // Сб. тр. семинара "Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта. 2017. С. 158-164.

28. Карпов В. Э. Об одном механизме реконструкции сцен // VI Междунар. науч.-прак. конф. "Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте", Сб. науч. трудов. Т. 1. М.: Физматлит, 2011. С. 407-415.


Рецензия

Для цитирования:


Московский А.Д., Бургов Е.В., Овсянникова Е.Е. Зрительный анализатор анимата как основа семантики сенсорной системы робота. Мехатроника, автоматизация, управление. 2018;19(5):336-345. https://doi.org/10.17587/mau.19.336-345

For citation:


Moskovsky A.D., Byrgov E.V., Ovsyannikova E.E. Visual Analyzer of the Animat as a Semantic Basis of Robot Sensoric System. Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie. 2018;19(5):336-345. (In Russ.) https://doi.org/10.17587/mau.19.336-345

Просмотров: 449


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1684-6427 (Print)
ISSN 2619-1253 (Online)