Интерактивный генератор команд

ИНФОРМАТИКА, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И ОБРАБОТКА ИНФОРМАЦИИ

УДК 51-74

ИНТЕРАКТИВНЫЙ ГЕНЕРАТОР КОМАНД

A.A. Аршакян, Е.В. Ларкин, H.A. Рудианов

Разработана аналитическая математическая модель генератора команд в интерактивном режиме, основанная на представлении алгоритма взаимодействия оператора и управляющей ЭВМ в виде последовательности двухпараплельных полумарковских процессов. Получены зависимости для определения временных характеристик потока команд на роботизированную платформу по временным и вероятностным характеристикам элементарных действий оператора и управляющей ЭВМ.

Кчючевые слова: оператор, управляющая ЭВМ, взаимодействие, полумарковский процесс, полумарковская матрица, поток команд, временные характеристики, стохастические характеристики.

Одной из особенностей эксплуатации роботизированных платформ является то, что на современном этапе пока не удается построить полностью автономные роботизированные модули, которые функционировали бы в пределах поставленной задачи автоматически с учетом окружающей обстановки [1]. Для этого необходим более высокий уровень искусственного интеллекта, недостижимый на текущем уровне развития науки и техники. Поэтому доминирующим техническим решением в ближайшее время будет автоматизированное дистанционное управление роботизированными платформами, при котором оператор взаимодействует с управляющей ЭВМ, находящейся на центральном пункте управления и имеющей как интерфейс с оператором, так и интерфейс с мобильными роботизированными платформами. В диалоговом режиме по алгоритмам, заложенным в управляющую ЭВМ и с применением инструкций и методик управления, усвоенных оператором, принимаются решения о дальнейших действиях мобильного робота, которые затем оформляются в виде команд. Далее эти команды передаются на роботизированную платформу и отрабатываются

за счет реализации соответствующей циклограммы. Обратная связь осуществляется либо за счет поступления на пульт оператора телеметрических данных, либо за счет непосредственного визуального наблюдения за состоянием роботизированной платформы.

Из замкнутой цепочки управления: оператор - интерфейс - ЭВМ -средства передачи данных - бортовая ЭВМ - исполнительные органы роботизированной платформы - собственно роботизированная платформа как автономное транспортное средство, решающее целевые задачи - средства очувствления роботизированной платформы - бортовая ЭВМ средства передачи данных - ЭВМ - интерфейс - оператор ниже будет сформирована модель управления мобильным роботом, описывающая взаимодействие оператора и управляющей ЭВМ.

Структура рабочего места оператора приведена на рис. 1. На рабочем месте устанавливаются органы управления, средства отображения данных (транспаранты, светодиодные индикаторы, шкалы измерительных приборов и т.п.), а также средства поддержания интерфейса с ЭВМ (клавиатура, экран, манипулятор «мышь» или трек-болл и т.п.). Оператор связан с приборной доской и управляющей ЭВМ через человеко-машинный интерфейс 1. Приборная доска связывается с управляющей ЭВМ через машинно-машинный интерфейс 2. Таким образом, как при наборе команд на клавиатуре, так и при воздействии на орган управления данные сначала обрабатываются на управляющей ЭВМ, а уже потом отправляются в виде команды на роботизированную платформу. При поступлении данных от роботизированной платформы они сначала обрабатываются управляющей ЭВМ, а затем отображаются на индикаторах или экране монитора.

Рис. 1. Структура рабочего места оператора

252

Взаимодействие оператора с приборной доской и/или управляющей ЭВМ через интерфейс 1 производится в соответствии с информационной моделью, приведенной на рис. 2.

Множество приборов в модели представлено как множество индикаторов И, которые доводят до обучаемого оператора некоторую информацию. В свою очередь, деятельность оператора включает следующие эта-

Первый этап - восприятие информации - заключается в обнаружении в общем потоке визуальной, слуховой, тактильной и т.п. информации отдельных фрагментов, отвечающих стоящей перед оператором задаче: ознакомления с выделенными признаками и опознания объекта восприятия. Информация, формируемая в соответствии с текущим состоянием роботизированной платформы и необходимая оператору для принятия решения, оформляется в виде загорания транспаранта или изменения изображения на экране монитора. Для осуществления этого этапа необходимо, чтобы все данные о состоянии роботизированной платформы как на приборной доске, так и на экране монитора представлялись в той форме, в которой они представляются в реальном объекте.

У2

Рис. 2. Информационная модель работы оператора с роботизированной платформой

Второй этап - оценка информации, ее анализ и обобщение на основе заранее заданных или сформированных в процессе обучения критериев оценки. Оценка производится путем сопоставления воспринятой информационной модели со сложившейся у оператора внутренней образно-концептуальной моделью процесса. Оператор, воспринимая информацию, полученную на первом этапе, составляет себе концептуальную модель состояния роботизированной платформы.

Третий этап - принятие решения о действиях, акт, формируемый на основе проведенного анализа информационной и образно-концептуальной моделей обстановки. На этом этапе обучаемый оператор на основании воспринятой информации принимает решения по управлению роботизированной платформой.

Четвертый этап - исполнение принятого решения посредством определенного действия. При этом человек-оператор реализует принятые решения в виде моторной реакции по набору команды на клавиатуре, нажатию кнопки, перемещению курсора на экране с помощью манипулятора «трек-болл» и т.п.

Таким образом, деятельность оператора характеризуется следующими аспектами:

процесс сводится к взаимодействию различных элементарных процессов, как на уровне системы в целом, так и на уровне отдельных компонентов системы, в частности, процесс деятельности оператора также быть разделен на элементарные действия, а функционирование ЭВМ - на интерпретацию отдельных команд;

элементарные процессы могут рассматриваться как последовательности смен состояний оператора или управляющей ЭВМ, развивающиеся во времени;

для каждого из элементарных действий последовательности можно определить временной интервал и вероятность перехода к другому действию данной последовательности;

в силу характера взаимодействия между элементарными процессами периодически возникает ситуация, когда один из взаимодействующих субъектов ожидает завершения выполнения действия другим субъектом.

Таким образом, естественной и наиболее общей моделью для описания случайной последовательности смены состояний оператора и технических средств при управлении роботизированной платформой во времени является двухпараллельный полумарковский процесс. При этом внутренняя логико-мотивационная структура действий обучаемого оператора остается в стороне, и изучаются, только стохастические и временные аспекты генератора команд, подаваемых на роботизированную платформу, или группу роботизированных платформ. Подобная концепция генератора команд позволяет за счет препарирования действий человека и аппаратуры на фрагменты изучать временные и вероятностные характеристики потока команд и исследовать поведение роботизированной платформы при управлении.

Структура двухпараллельного полумарковского процесса, моделирующего генерацию команд в интерактивном режиме, приведена на рис. 3.

Модель полумарковского генератора команд включает в себя простейших двухпараллельных полумарковский процесса, каждый из которых включает состояния {а,-(рд), Я/(р,2> ¿/(р,1)> ъ№,г)\>

и описывается следующими матрицами: матрицей смежности

"0100

2/у

0 0 0 0 0 0 10 0 0 0 0

и полумарковской матрицей

"0 /.ш« о

1 *№(<)=

о о

о

о

о оо

о Лшф) 0 0 0 0

где /я[/(р)]00 ~ плотность распределения времени пребывания процесса в

состоянии Яу(рд) До его переключения в состояние ядрд); /¿[/(р)](0 ~

плотность распределения времени пребывания процесса в состоянии 6/(рД) до его переключения в состояние

Рис. 3. Модель интерактивного генератора команд

После переключения обоих элементарных процессов /ау(р)](?) и /ь[](р)](/) в состояния, соответственно а](р 2) и Ьдр 2), происходит выход полумарковского генератора команд из состояния р](р) и переключение его в сопряженное состояние Рп(р), 1(Р)< ] (Р), п(Р)< J (Р). В принципе, в полумарковском генераторе команд предусмотрены начальное Ро(р) и поглощающее Р е (р) состояния (показаны штрихпунктирной линией), но в

установившемся режиме старт процесса не рассматривается, а переключение в состояние Р е (р) считается маловероятным событием.

Таким образом, плотность распределения времени выхода из ](Р)-го простейшего двухпараллельного полумарковского процесса определяется по зависимости

а

/]

аг а

В общей модели генератора команд плотность складывается из условных плотностей распределения времени пребывания в состоянии р ]

с последующим переключением в состояния Рп(р), 1(Р)< ](Р)< ^ (Р):

J

I]

п

где Р](р) п(р) - вероятность переключения из состояния р ] (р) в состояние РП(Р); //(р) п(р)(^) - плотность распределения времени переключения из состояния р ] (р) при условии переключения процесса в состояние Рп(р);

J

I РМ п

п

Элементы ^/(р)п(р)(?) формируют полумарковский процесс

В = {р1(Р),...,Р ] (Р),...,Р J (Р)},

Гр=[Г]

где В - множество состояний; гр - матрица смежности; Ир([) - полумарковская матрица; рр - стохастическая матрица; /р^) - матрица плотностей распределения; г] (р),„(р)=1, 1(Р)< ] (Р), п(р)< J (р).

Полумарковский процесс (6) hp(t) является эргодическим. Выделим

в эргодическом полумарковском процессе hp (t) состояния, переключение

в которые инициирует генерацию команды управления роботизированной платформой. Без нарушения общности рассуждений можно считать, что выделенные (Selected) состояния полумарковского процесса имеют индексы с наименьшими значениями, т.е.

B ^ Bs = {Pi

Таковая индексация всегда может быть обеспечена, поскольку B представляет собой неупорядоченное множество, т.е. список. Матрицы /р

и hp(t) при изменении индексов состояний могут быть получены из исходных путем соответствующих перестановок строк и столбцов.

Очевидно, что каждое переключение из состояния p j(s)е Bs в состояние p„(s) е Bs формирует поток команд на роботизированную платформу.

Для определения времени переключения полумарковского процесса из pj(s)eBs в p„(s)eBs разделим j(S)-е состояние подмножества Bs

на два: начальное p j(s ь), отмеченное индексом j(s, e) = j(s), и поглощающее p j(s e), отмеченное индексом j(s, e) = J(p) + j(s). Таким образом,

из исходного эргодического полумарковского процесса (1) формируется неэргодический полумарковский процесс

rp=Vj (p), n(p)J,

hp

в котором

BJ = {pi

pJ(p)+1,...,pJ(p)+J(spJ(p)+J(s)} v 7

(0 .. 0 r1(s),J (s)+1

0 .. 0 J(s),J(s)+1 0 .. 0 rJ (s )+1, J (s )+1

/

/ =

0

.0

rJ (p), J (s )+1 0

0

r1

0

r1

rJ (s), J (p) rJ (s), j (p)+1 rJ (s)+1,j(p) rJ (s)+1,J (p)+1

rJ(p),J(p) rJ(p),J(p)+1 00

0

rJ

rJ (p), J (p)+J (s) .. 0

.. 0

0

0

0

0

Н'Ь ) =

0 . 0 %), J (Б )+1 . %Мр) Чб ), J (Р)+1 . ^(БИРН!^) '

0 . 0 ^

0 . 0 ^

0 . 0 ^

0 . 0 0 .. 0 0 .. 0

0 . 0 0 .. 0 0 .. 0

.

Мощность множества Б' равна Б = J(р) + J(Б). Матрицы г и Нр(?) имеют размеры У (р) + J (Б )]х[/ (р) + J (Б)].

Взвешенная плотность распределения времени блуждания от момента попадания в состояние ру (б )е Б б до момента попадания в состояние )еБб определяется по зависимости

Щ(Б),п(Б)($)= I З-1 [гТ](Б){з[л&(*)}

п

к=1

где г I у (б ) - вектор-строка размером J (р) + J (Б), у (Б) -й элемент которого

равен единице, а остальные элементы равны нулю; с 1п(б ) - вектор-столбец

размером J(р) + J(Б), (р) + п(Б)]-й элемент которого равен единице, а остальные элементы равны нулю.

Операция (12) должна быть выполнена для всех 1(Б) £ у (Б), п(Б) £ J(Б). В результате формируется полумарковский процесс

гБ = И'

включающий только состояния, моделирующие генерацию команд на роботизированную платформу со множеством состояний

Б = Цб ),...,

где гб - матрица смежности; Нб () - полумарковская матрица.

Вероятности пребывания процесса Нб ^) в состоянии 8 у(б) для

внешнего по отношению к генератору команд наблюдателю определяются по зависимости

Р у

л

1 у

где 7^(б) - время пребывания процесса Нб^) в состоянии £/(б); Ту(Б) время возврата процесса Нб (^) в состояние £/(б).

с

Информатика, вычислительная техника и обработка информации Время пребывания процесса ^) в состоянии 8/(б) определяется выражением

J

Т/

Для определения времени возврата процесса {[) в состояние 8) (б ) разделим состояние 8/ (б ) на стартовое состояние и поглощающее. В этом случае множество состояний примет вид

= Цб),....8/

Примем, что в множестве (17) состояние 8/ (б ) является стартовым, а состояние SJ (б )+1 - поглощающим. В этом случае полумарковская мат-

рица примет вид

( %),1(Б) ...

/ )-1,1

Ю (Б ),1(Б) 0

л'б Ь ) =

%),/(Б)-1 0 %),/(Б)+1

%)-1, /(б )-1 0 %)-1, /(Б )+1 %),/(Б)-1 0 %),/(Б)+1 Л)(Б )+1, /(б )-1 0 %)+1, )(Б )+1

%),/(Б)-1 0 ь)(б),Аб)+1

%),J(Б) %),/(Б) '

%)-и

к/

. Ьу(би(б) Ю (б),/(Б) . 0 0

.

Плотность распределения времени возврата в состояние 8/(б ) определяется по зависимости

//(Б)(')= I З-^I/(Б)№Б(*)]}ксIJ(б)+1 ] к =1

где г I / (б ) - вектор-строка размером J (Б) +1, /(Б) -й элемент которого равен единице, а остальные элементы равны нулю; с IJ (б )+1 - вектор-столбец

размером J (Б) +1, [ J (Б) + 1]-й элемент которого равен единице, а остальные элементы равны нулю.

Выражение (19) имеет физический смысл плотности распределения, а не взвешенной плотности распределения, поскольку в полумарковском процессе Л(б ) имеется единственное поглощающее состояние SJ (б )+1, и

все траектории блуждания, начинающиеся в 8/ (б ), рано или поздно попадают в него.

0

0

п

Таким образом,

J

I, Л

п(Б

Р )

I' I З-1[гI)(Б){З[НБь)]}ксIJ(Б)+1

0 к=1

Зависимость (20) определяет вероятности пребывания полумарковского процесса в состояниях ¿)(б) 1(Б)£ )(Б)£ J(Б) для внешнего по отношению к генератору команд наблюдателя.

Если известны вероятности Ру(б) пребывания в состояниях ¿)(б),

1(Б )£ ) (Б )£ J (Б) генератора команд, то плотность распределения времени между двумя событиями генерации очередной команды определяется выражением

, \ J (Б) J (Б) „

8)= I Р)

)

где И)(б)п(б) - взвешенная плотность распределения времени блуждания от момента попадания в состояние р у (б ) е Б б до момента попадания в состояние рп(Б)е Б б .

Таким образом, построена аналитическая модель генерации команд управления робототехнической платформой, в которой работа оператора за пультом разделена на элементарные действия, для каждого из которых достаточно просто измерить временные характеристики и оценить вероятности перехода к другому действию. Это дает возможность настройки системы управления робота к конкретным условиям, осуществляя тем самым отдачу приказа на боевую работу. Полученный результат может быть использован при проектировании интерактивных алгоритмов взаимодействия в сложных эргатических системах.

Список литературы

1. Промышленный робот с информационной системой управления / Е.В. Ларкин, Т. А. Акименко, А. А. Аршакян, С. А. Будков // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. Тула: Изд-во ТулГУ, 2013. Вып. 4. С. 133 - 138.

2. Ларкин Е.В., Будков С.А. Клинцов Г.Н. Математическая модель сложного мехатронного комплекса // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. Тула: Изд-во ТулГУ, 2013. Вып. 3. С.320 - 328.

3. Ивутин А.Н., Ларкин Е.В. Обобщенная полумарковская модель алгоритма управления цифровыми устройствами // Известия Тульского го-

сударственного университета. Технические науки. Тула: Изд-во ТулГУ, 2013. Вып. 1. С. 221 - 228.

4. Ивутин А.Н., Ларкин Е.В. Временные и вероятностные характеристики транзакций в цифровых системах управления // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. Тула: Изд-во ТулГУ, 2013. Вып. 1. С. 252 - 258.

5. Ларкин Е.В., Ивутин А.Н. Определение временных интервалов в алгоритмах управления // Известия Томского политехнического университета. Томск: Томский политехнический университет, 2014. Т. 124. № 5. Управление, вычислительная техника и информатика. С. 6. - 12.

6. Larkin E.V., Ivutin A.N. Estimation of Latency in Embedded RealTime Systems // 3-rd Meditteranean Conference on Embedded Computing (MEC0-2014). June 15-19, 2014. Budva, Montenegro, 2014. P. 236 - 239.

7. Simulation of concurrent process with Petri-Markov nets / E.V. Larkin, Yu.I. Lutskov, A.N. Ivutin, A.S. Novikov // Life Science Journal. 2014. N. 11 (11) P. 506 - 511.

Аршакян Александр Агабегович, канд. техн. наук, докторант, elarkin@,mail ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет.

Ларкин Евгений Васильевич, зав. кафедрой, д-р техн. наук, профессор, elarkin@mail.ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет

Рудианов Николый Александрович, канд. техн. наук, докторант, elarkin@mail.ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет

AN INTERACTIVE COMMAND GENERATOR A.A. Arsakyan, E.V. Larkin, N.A. Rudianov

The analytical mathematical model of interactive command generator, based on representation of algorithm of interaction between operator and control computer as 2-parallel semi-Markov process, is worked out. Dependences for evaluation of time characteristics of command flow to robotic platform on time and stochastic parameters of elementary actions of operator and control computer are obtained.

Key words: operator, control computer, interaction, semi-Markov process, semi-Markov matrix, commandflow, time characteristics, stochastic characteristics.

Arshakyan Alexander Agabegovich, candidate of technical sciences, postgraduate, elarkin@mail.ru, Russia, Tula, Tula State University,

Larkin Eugene Vasilyevich, head of chair, doctor of technical sciences, professor, elarkin@,mail. ru, Russia, Tula, Tula State University,

Rudianov Nikolay Alexandrovich, candidate of technical sciences, postgraduate, elarkin@,mail. ru, Russia, Tula, Tula State University