пятница, 5 февраля 2016 г.

КТО ЕСТЬ КТО В РОБОТОТЕХНИКЕ

В 2005 году вышел из печати 1-й выпуск книги Александра Барсукова "Компоненты и решения для создания роботов и робототехнических систем" ("Кто есть кто в робототехнике"). Этот справочник был выполнен в стилистике советского журнала "Моделист-конструктор", что нашло понимание у читателей. Поэтому было решено в таком же ключе подбирать материалы.РЕТРОСПЕКТИВА
Компания iRobot (один из инвестиционных проектов Acer в области робототехники), основанная в 1990 г., в сотрудничестве с Acer Technology Ventures (один из основных инвесторов iRobot) разработала робота-санитара Bloodhound для спасения раненых солдат в экстремальных условиях. Робот оборудован зондом, позволяющим ему автономно передвигаться по незнакомой местности и обходить препятствия. Достигнув раненого, робот сообщает об этом медикам. которые при помощи сенсоров робота изучают характер ранения. Диагностическое оснащение робота состоит из видеокамеры, электронного стетоскопа и радиопередатчика для общения с раненым. Медики имеют возможность оказать раненому первую помощь посредством устройств для остановки кровотечения и внутримышечных инъекций (морфий, адреналин, противоядия и пр.). Bloodhoundстал первым аппаратом из автоматизированной «Команды Спасения», которая будет состоять из роботов, способных эвакуировать раненых с поля боя, прикрывая их бронёй. Среди других разработок iRobot — робот Ariel для обнаружения мин и разведки дна на небольших глубинах моря; Gecko, способный карабкаться по гладким отвесным стенам, подводный разведчик DART в форме рыбы и многое другое. По заказу Национального географического общества компания создала робота для исследования Великой пирамиды в Гизе. Этот робот, длиной 12 см со встроенными сенсорами и фотооборудованием, успешно проник в пирамиду.Примеры применения нейронных сетей в задачах распознавания привела фирма Stat Soft Russia. В частности, НС-система сканирует видеоизображения станций лондонского метро и определяет, вне зависимости от условий освещенности, насколько станция заполнена народом. Также в сфере обработки изображений НС-системы осуществляют оптическое распознавание символов, включая распознавание подписи с учетом не только окончательного её рисунка, но и скорости авторучки на различных участках, что значительно затрудняет подделку подписи. В сфере распознавания звука НС-системы способны на лингвистический анализ: например, сеть с т. н. «неконтролируемым обучением» используется для идентификации ключевых фраз и слов в языках туземцев Южной Америки. Синтез речи: экспериментальная система Nettalk способна произносить фонемы из написанного текста. Техническая диагностика: по вибрации и шумам в механизме можно на ранней стадии определить неисправности в нём и произвести превентивный ремонт.То есть, методы НС можно использовать в любой ситуации, где требуется найти значения неизвестных переменных или характеристик по известным данным наблюдений или измерений, причем НС довольно устойчивы к помехам. Области применения — различные задачи регрессии, классификации и анализа временных рядов. При этом «исторических» данных, имеющихся в распоряжении исследователя, должно быть достаточное количество, а между различными изучаемыми характеристиками и параметрами должна существовать некоторая связь или система связей. НС особенно эффективны в тех задачах, когда закономерности в данных и связи между переменными носят очень сложный характер и не выявляются традиционными методами. Еще одно направление в применении нейросетей — разведочный анализ и поиск кластеров в данных. При этом в решении задачи анализа и добычи больших потоков данных оперируют такими терминами, как «бурение и расслоение данных», «разведчик общих многомерных моделей» и т. п.Как соотнести сказанное с решением задачи распознавания образов, с чем сегодня, в принципе, справляются традиционные цифровые технологии, страдая, однако, слишком большими величинами погрешностей? За консультацией мы обратились к главному научному сотруднику 3 ЦНИИ Минобороны РФ Костогрызову А. И. В качестве ответа профессор привёл пример из книги «Инструментально-моделирующий комплекс оценки качества функционирования информационных систем «КОК» (авторы — М. М. Безкоронайный, А. И. Костогрызов, В. М. Львов). В примере гипотетический комплекс ПВО отражает налёт 20 целей, из которых 60% — ложные. Сравниваются два варианта распознавания истинных и ложных целей:а) распознавание силами оператора,б) распознавание специализированной нейросистемой.Результаты расчетов показали, что вероятность корректного распознавания целей по варианту «а» не превышает 0,62. Самостоятельная работа нейросистемы в автоматическом режиме обеспечит корректность распознавания с вероятностью 0,94. А функционирование оператора, оснащенного нейросистемой, позволит повысить эту вероятность до уровня 0,96.Host Media Processing — технология обработки мультимедийной информации на сервере, о которой рассказал на пресс-конференции генеральный директор Intel в странах СНГ Иэн Дрю. Данная технология применяется для выполнения мультимедийных приложений на стандартных массовых серверах (SHV) и не требует использования специальных аппаратных средств для цифровой обработки сигналов. Также не зависит она от форм-фактора и сетевого интерфейса: всё постепенно сводится к одному порту.Важная роль в обработке мультимедийной информации отводится решениям, предлагаемым подразделением NBD. Речь идёт прежде всего о контактном центре, включающем голосовой портал, системы речевого ответа, интеллектуальную маршрутизацию вызовов. Система обмена сообщениями состоит из единой среды обмена сообщениями и персональных помощников, обладающих речевым интерфейсом (распознавание и синтез речи). Наконец, есть сетевая инфраструктура на основе медиашлюзов и информационных серверов. А. П. Барсуков, журнал "ТКТ", № 12, 2003 г.

Комментариев нет:

Отправить комментарий

Примечание. Отправлять комментарии могут только участники этого блога.