Visual Analyzer of the Animat as a Semantic Basis of Robot Sensoric System
https://doi.org/10.17587/mau.19.336-345
Abstract
In the framework of study the implementation of social behavior models in group robotics systems, the question of the arrangement of animat visual system is of high importance. In this paper we propose the structure of the so-called visual analyzer, simulating the work of the perception system of the animat. The direction of modeling animated ants (artificial animals) has been chosen in the robot society design. The system requirements have been developed: the ability to recognize indiViduals, determine their number in the field of View, giVe information about the change of its quantity, and distinguish its poses. The system was implemented in C++ using technical vision and graph analysis libraries. The video stream passes through three consistent processing stages: selecting attributes, recognizing simple and complex objects, recognizing scenes. The method of recognizing objects is realized by decomposing their features, the algorithm for recognizing complex objects and scenes is based on the search for isomorphic subgraphs in the system of technical vision. The principal possibility of using such a system for recognizing models of animats of different kinds, scenes with participation, formation of simple kinoptical reactions is shown. A software and hardware complex designed for installation on a mobile robot is described. Models of animated ants were simplified for the experiments. This was done to test the applicability of the approach. After testing the system on the drawn abstractions, the system was tested on real images received from the camera. Further development options for the system are indicated.
About the Authors
A. D. Moskovsky
National Research Center "Kurchatov Institute"
Russian Federation
Russian Federation
E. V. Byrgov
National Research Center "Kurchatov Institute"
Russian Federation
Russian Federation
E. E. Ovsyannikova
National Research Center "Kurchatov Institute"
Russian Federation
Russian Federation
References
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.
Review
For citations:
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
Views:
554
.png)
Email this article 