Intelligent system for marine mobile object trajectory motion control and object classification
Authors: Магомедов А.И. 
Published: June 2024

Актуальность вопроса разработки интеллектуальных систем управления и классификации динамических объектов продиктована тем, что в области применения систем искусственного интеллекта появился большой класс сложных объектов требующих управления в реальном времени, функционирующих в проблемной (неопределенной) среде. Например, морские подвижные объекты (в том числе беспилотные), беспилотные летательные аппараты палубного базирования и т.п. Построение систем управления указанными объектами с использованием классической теории управления не позволяет получить требуемое качество управления в реальном времени. В связи с этим в работе приведены основные принципы построения интеллектуальных систем управления сложными динамическими процессами и классификации наблюдаемых им объектов с использованием нечёткого способа представления знаний. Рассмотрены вопросы построения и проблемы реализация логико-лингвистических (нечетких) моделей принятия управленческих решений в системах искусственного интеллекта, функционирующих в реальном масштабе времени. Проведён анализ современных способов обработки нечёткой информации и средств реализации нечётких алгоритмов управления. Отмечено, что несоответствие структур современных вычислительных устройств параллельному характеру обработки нечёткой информации в процессе реализации нечётких алгоритмов управления не позволяет в полной мере использовать возможности построения и реализации логико-лингвистических моделей управления сложными процессами и классификации динамических объектов в реальном масштабе времени. Предложены обобщённые структурные элементы однородных процессоров, на базе которых созданы трёхмерные ассоциативные модули специализированного сопроцессора поразрядно-параллельного принципа действия, служащего для обработки знаний в процессе принятия решений, а также структуру интеллектуальной системы управления траекторным движением морского подвижного объекта и классификации объектов на основе нечеткой базы знаний.
Annotation. The relevance of the issue of developing intelligent control systems and classification of dynamic objects is dictated by the fact that in the field of application of artificial intelligence systems a large class of complex objects that require real-time control and operate in a problematic (uncertain) environment has appeared. For example, marine mobile objects (including unmanned ones), deck-based unmanned aerial vehicles, etc. The construction of control systems for these objects using classical control theory does not allow obtaining the required quality of control in real time. In this regard, the paper presents the basic principles of constructing intelligent control systems for complex dynamic processes and classifying objects observed by them using a fuzzy method of representing knowledge. The issues of construction and problems of implementation of logical-linguistic (fuzzy) models of management decision-making in artificial intelligence systems operating in real time are considered. An analysis of modern methods of processing fuzzy information and means of implementing fuzzy control algorithms has been carried out. It is noted that the discrepancy between the structures of modern computing devices and the parallel nature of processing fuzzy information in the process of implementing fuzzy control algorithms does not allow full use of the possibilities of constructing and implementing logical-linguistic models for controlling complex processes and classifying dynamic objects in real time. Generalized structural elements of homogeneous processors are proposed, on the basis of which three-dimensional associative modules of a specialized coprocessor of a bit-parallel operating principle are created, which serves for processing knowledge in the decision-making process, as well as the structure of an intelligent system for controlling the trajectory movement of a marine mobile object and classifying objects based on a fuzzy knowledge base.