Система управления в реальном времени

Система управления в реальном времени ( RCS ) — это эталонной модели архитектура , требующих большого количества программного обеспечения , подходящая для многих проблемных областей управления вычислениями в реальном времени . Он определяет типы функций, необходимых в интеллектуальной системе управления в реальном времени , и то, как эти функции связаны друг с другом.

RCS не является ни проектом системы , ни спецификацией того, как реализовать конкретные системы . RCS предписывает иерархическую модель управления , основанную на наборе хорошо обоснованных инженерных системы принципов для организации сложности . Все узлы управления на всех уровнях используют общую модель узла. ^[1]

Также RCS предоставляет комплексную методологию проектирования, разработки, интеграции и тестирования систем управления. Архитекторы итеративно разделяют системные задачи и информацию на более мелкие, конечные подмножества, которые являются управляемыми и эффективными. RCS фокусируется на интеллектуальном управлении , которое адаптируется к неопределенной и неструктурированной операционной среде. Ключевыми проблемами являются восприятие, восприятие, знания, затраты, обучение, планирование и исполнение. ^[1]

Обзор

Архитектура эталонной модели — это каноническая форма, а не спецификация проекта системы . Архитектура эталонной модели RCS сочетает в себе планирование и управление движением в реальном времени с высокоуровневым планированием задач, решением проблем , моделированием мира , рекурсивной оценкой состояния, тактильной и визуальной обработкой изображений и анализом акустических сигнатур. Фактически, эволюция концепции RCS была вызвана попыткой включить лучшие свойства и возможности большинства, если не всех, интеллектуальных систем управления, известных в настоящее время в литературе, от включения до SOAR, от классных досок до объектно-ориентированных систем управления. программирование. ^[2]

RCS (система управления в реальном времени) представляет собой интеллектуального агента, архитектуру предназначенную для обеспечения любого уровня интеллектуального поведения, вплоть до человеческого уровня производительности. RCS был вдохновлен теоретической моделью мозжечка, части мозга, отвечающей за тонкую моторную координацию и контроль сознательных движений. Первоначально он был разработан для сенсорно-интерактивного целенаправленного управления лабораторными манипуляторами. За три десятилетия она превратилась в архитектуру управления в реальном времени для интеллектуальных станков, систем автоматизации производства и интеллектуальных автономных транспортных средств. ^[3]

RCS применим ко многим проблемным областям, включая примеры производства и примеры транспортных систем . Системы, основанные на архитектуре RCS, были разработаны и реализованы в той или иной степени для широкого спектра приложений, включая загрузку и разгрузку деталей и инструментов в станках, управление обрабатывающими станциями, выполнение роботизированного снятия заусенцев и снятия фасок, а также управление телероботами космических станций и т. д. автономные подводные аппараты, беспилотные наземные транспортные средства, системы автоматизации добычи угля , системы обработки почты почтовой службы и системы оперативной автоматизации подводных лодок. ^[2]

История

RCS развивалась в различных версиях на протяжении ряда лет по мере того, как росло понимание сложности и изощренности интеллектуального поведения. Первая реализация была разработана для сенсорно-интерактивной робототехники в середине 1970-х годов. Барберой ^[4]

РКС-1

В RCS-1 упор был сделан на объединение команд с сенсорной обратной связью, чтобы вычислить правильный ответ на каждую комбинацию целей и состояний. Приложение должно было управлять роботизированной рукой с помощью структурированной системы светового зрения в задачах визуального преследования. RCS-1 находился под сильным влиянием биологических моделей, таких как модель Марра-Альбуса, ^[5] и арифметический компьютер модели мозжечка (CMAC). ^[6] мозжечка . ^[2]

CMAC становится конечным автоматом , когда некоторые из его выходных данных передаются непосредственно на вход, поэтому RCS-1 был реализован как набор конечных автоматов, организованных в иерархию уровней управления. На каждом уровне входная команда эффективно выбирает поведение, которое определяется обратной связью в виде стимул-реакция . Таким образом, CMAC стал строительным блоком эталонной модели RCS-1, как показано на рисунке.

Иерархия этих строительных блоков использовалась для реализации иерархии поведения, наблюдаемой Тинбергеном . ^[7] и другие. RCS-1 во многих отношениях похож на Брукса . архитектуру включения ^[8] за исключением того, что RCS выбирает поведение до факта посредством целей, выраженных в командах, а не постфактум посредством включения в понятие. ^[2]

РКС-2

Следующее поколение, RCS-2, было разработано Барберой, Фицджеральдом, Кентом и другими для управления производством в Научно-исследовательском центре автоматизированного производства NIST (AMRF) в начале 1980-х годов. ^[9]^[10]^[11] Базовый блок RCS-2 показан на рисунке.

Функция H оставалась конечного автомата исполнителем таблицы состояний . Новой особенностью RCS-2 стало включение функции G, состоящей из ряда алгоритмов сенсорной обработки, включая алгоритмы структурированного света и анализа капель. RCS-2 использовался для определения восьмиуровневой иерархии, состоящей из уровней управления сервоприводом, преобразованием координат, электронным перемещением, задачей, рабочей станцией, ячейкой, цехом и объектом.

Фактически были построены только первые шесть уровней. На двух рабочих станциях AMRF полностью реализованы пять уровней RCS-2. Система управления армейским полевым роботом-манипулятором (FMR) ^[12] был также реализован в RCS-2, как и проект армейской полуавтономной наземной машины TMAP . ^[2]

РКС-3

RCS-3 был разработан для проекта NBS/DARPA Multiple Autonomous подводный аппарат (MAUV). ^[13] и был адаптирован для архитектуры стандартной эталонной модели системы управления телероботами НАСА/NBS (NASREM), разработанной для космической станции Flight Telerobotic Servicer. ^[14] Базовый блок RCS-3 показан на рисунке.

Основными новыми функциями, представленными в RCS-3, являются модель мира и интерфейс оператора. Включение модели мира обеспечивает основу для планирования задач и сенсорной обработки на основе модели. Это привело к доработке модулей декомпозиции задач (TD) таким образом, чтобы в каждом из них был ответственный за задание, планировщик и исполнитель для каждой из подсистем, которым назначено задание. Это примерно соответствует Саридису. ^[15] трехуровневая иерархия управления. ^[2]

РКС-4

RCS-4 разрабатывается с 1990-х годов подразделением робототехнических систем NIST. Основной строительный блок показан на рисунке). Принципиальной новой особенностью RCS-4 является явное представление системы оценочных суждений (VJ). Модули VJ обеспечивают системе управления RCS-4 тот тип функций, которые обеспечивает биологический мозг лимбической системой . Модули VJ содержат процессы, которые вычисляют стоимость , выгоду и риск запланированных действий, а также придают ценность объектам , материалам, территории, ситуациям, событиям и результатам. Переменные состояния значения определяют, какие цели важны и какие объекты или регионы следует уделять внимание, атаковать, защищать, оказывать помощь или иным образом воздействовать на них. Ценностные суждения или функции оценки являются важной частью любой формы планирования или обучения. Применение оценочных суждений к интеллектуальным системам управления было рассмотрено Джорджем Пью. ^[16] Структура и функции модулей VJ более полно разработаны у Альбуса (1991). ^[2]^[17]

В RCS-4 также используется термин «генерация поведения» (BG) вместо термина «декомпозиция задачи 5» (TD) в RCS-3. Цель этого изменения — подчеркнуть степень самостоятельности принятия решений . RCS-4 предназначен для решения задач высокоавтономных приложений в неструктурированных средах, где невозможна связь с высокой пропускной способностью , например, в беспилотных транспортных средствах, работающих на поле боя , глубоко под водой или на далеких планетах . в реальном времени Эти приложения требуют автономных оценочных суждений и сложных возможностей восприятия . RCS-3 будет по-прежнему использоваться для менее требовательных приложений, таких как производство , строительство или телеробототехника для ближнего космоса или мелководные подводные операции, где среда более структурирована, а полоса пропускания связи с человеческим интерфейсом менее ограничена. В этих приложениях оценочные суждения часто неявно представлены в процессах планирования задач или во входных данных человека-оператора. ^[2]

Методология

На рисунке пример методологии RCS для проектирования системы управления автономным движением по дорогам в повседневных условиях дорожного движения сведен к шести шагам. ^[18]

Шаг 1 состоит из интенсивного анализа предметных знаний из учебных пособий и экспертов в данной области. Для каждой задачи и подзадачи разрабатываются и анализируются сценарии. Результатом этого шага является структурирование процедурных знаний в дерево декомпозиции задач со все более простыми задачами на каждом эшелоне. На каждом эшелоне определяется словарь команд (глаголы действия с целевыми состояниями, параметрами и ограничениями), вызывающий поведение задачи на каждом эшелоне. ^[18]
Шаг 2 определяет иерархическую структуру организационных подразделений, которые будут выполнять команды, определенные на шаге 1. Для каждого подразделения указываются его обязанности и ответственность в ответ на каждую команду. Это аналогично созданию иерархической структуры работ для проекта развития или определению организационной схемы для коммерческой или военной операции. ^[18]
Шаг 3 определяет обработку, которая запускается внутри каждого устройства при получении входной команды. Для каждой входной команды определяется граф состояний (или таблица состояний или расширенный конечный автомат), который предоставляет план (или процедуру составления плана) для выполнения поставленной задачи. Входная команда выбирает (или вызывает создание) соответствующую таблицу состояний, выполнение которой генерирует серию выходных команд для модулей следующего нижнего эшелона. Библиотека таблиц состояний содержит набор процедурных правил, чувствительных к состоянию, которые идентифицируют все условия ветвления задачи и определяют соответствующие параметры перехода состояния и выходной команды. ^[18]

Результатом шага 3 является то, что каждая организационная единица имеет для каждой входной команды таблицу состояний упорядоченных производственных правил, каждое из которых подходит для выполнения расширенным конечным автоматом (FSA). Последовательность выходных подкоманд, необходимая для выполнения входной команды, генерируется ситуациями (т. е. условиями ветвления), которые заставляют FSA переходить от одной выходной подкоманды к другой. ^[18]

На шаге 4 каждая из ситуаций, определенных на шаге 3, анализируется, чтобы выявить их зависимости от состояния мира и задачи. На этом этапе выявляются подробные отношения между сущностями, событиями и состояниями мира, которые делают конкретную ситуацию истинной. ^[18]
На шаге 5 мы идентифицируем и называем все объекты и сущности вместе с их конкретными особенностями и атрибутами, которые имеют отношение к обнаружению вышеуказанных состояний и ситуаций мира. ^[18]
На этапе 6 мы используем контекст конкретной задачи, чтобы установить расстояния и, следовательно, разрешения, с которыми соответствующие объекты и объекты должны быть измерены и распознаны компонентом сенсорной обработки. Это устанавливает набор требований и/или спецификаций для сенсорной системы для поддержки каждой подзадачи. ^[18]

Программное обеспечение

На основе архитектуры эталонной модели RCS NIST разработал библиотеку программного обеспечения системы управления в реальном времени . Это архив бесплатного кода C++, Java и Ada, сценариев, инструментов, файлов сборки и документации, разработанных в помощь программистам программного обеспечения, которые будут использоваться в системах управления в реальном времени , особенно в тех, которые используют архитектуру эталонной модели для проектирования интеллектуальных систем. ^[19]

Приложения

ISAM Framework — это приложение RCS для производственного домена.
Архитектура эталонной модели 4D-RCS — это приложение RCS для области транспортных средств, и
Стандартная эталонная модель NASA/NBS для архитектуры систем управления телероботами (NASREM) представляет собой приложение для космической области.

Ссылки

^ Перейти обратно: ^а ^б Обзор областей исследований NIST ISD . Последнее обновление: 12 мая 2003 г. По состоянию на 2 августа 2009 г.
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г ^час Джеймс С. Альбус (1992). Архитектура эталонной модели для проектирования интеллектуальных систем. Архивировано 16 сентября 2008 г. в отделе интеллектуальных систем Wayback Machine Лаборатории производственного проектирования Национального института стандартов и технологий.
^ Джим Альбус, Тони Барбера, Крейг Шленофф (2004). « RCS: Архитектура интеллектуального агента » В: Учеб. 2004 г. Конференция AAAI: Семинар по архитектурам интеллектуальных агентов: объединение сильных сторон программной инженерии и когнитивных систем, Сан-Хосе, Калифорния .
^ Эй Джей Барбера, Дж. С. Альбус, М. Л. Фицджеральд (1979). «Иерархическое управление роботами с помощью микрокомпьютеров». В: Материалы 9-го Международного симпозиума по промышленным роботам , Вашингтон, округ Колумбия, март 1979 г.
^ Дж. С. Альбус (1971). «Теория функции мозжечка». В: Математические биологические науки , Vol. 10, стр. 25–61, 1971 г.
^ Дж. С. Альбус (1975). «Новый подход к управлению манипулятором: контроллер артикуляции модели мозжечка (CMAC)». В: Транзакции ASME , сентябрь 1975 г.
^ Нико Тинберген (1951). Исследование инстинкта . Кларендон, Оксфорд.
^ Родни Брукс (1986). «Надежная многоуровневая система управления мобильным роботом». В: Журнал IEEE по робототехнике и автоматизации . Том. РА-2, [1], март 1986 г.
^ Дж. А. Симпсон, Р. Дж. Хокен, Дж. С. Альбус (1983). «Научно-исследовательский центр автоматизированного производства Национального бюро стандартов». В: Журнал производственных систем , Vol. 1, № 1, 1983.
^ Дж. С. Альбус, К. Маклин, Эй. Дж. Барбера, М. Л. Фицджеральд (1982). «Архитектура сенсорно-интерактивного управления роботами в реальном времени в производственной среде». В: 4-м симпозиуме IFAC/IFIP по проблемам управления информацией в производственных технологиях . Гейтерсбург, Мэриленд, октябрь 1982 г.
^ Э.В. Кент, Дж. С. Альбус (1984). «Сервоприводные модели мира как интерфейсы между системами управления роботами и сенсорными данными». В: Роботоника , Том. 2, № 1, январь 1984 г.
^ Х. Г. Маккейн, Р. Д. Килмер, С. Сабо, А. Абришамян (1986). «Автономный робот с иерархическим управлением для применения в военных целях с тяжелой полезной нагрузкой». В: Материалы Международной конференции по интеллектуальным автономным системам . Амстердам, Нидерланды, 8–11 декабря 1986 г.
^ Дж. С. Альбус (1988). Описание системы и архитектура проектирования нескольких автономных подводных аппаратов . Национальный институт стандартов и технологий, Технический отчет 37 1251, Гейтерсбург, Мэриленд, сентябрь 1988 г.
^ Дж. С. Альбус, Х. Г. Маккейн, Р. Люмиа (1989). Стандартная эталонная модель NASA/NBS для архитектуры системы управления телероботами (NASREM) . Национальный институт стандартов и технологий, Технический отчет 1235, Гейтерсбург, Мэриленд, апрель 1989 г.
^ Джордж Н. Саридис (1985). Основы теории интеллектуального управления . Семинар IEEE по интеллектуальному управлению, 1985 г.
^ Дж. Э. Пью, Г. Л. Лукас, (1980). Применение теории принятия решений, основанных на ценности, к управлению и координации современных тактических систем управления воздушным движением . Decision-Science Applications, Inc., отчет № 218, апрель 1980 г.
^ Дж. С. Альбус (1991). «Очерк теории интеллекта». В: IEEE Trans. по системам, человеку и кибернетике . Том. 21, № 3, май/июнь 1991 г.
^ Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г ^час Джеймс С. Альбус и Энтони Дж. Барбера (2005). RCS: Когнитивная архитектура для интеллектуальных многоагентных систем . Национальный институт стандартов и технологий, Гейтерсбург, Мэриленд, 20899
^ Библиотека систем управления в реальном времени – Программное обеспечение и документация на nist.gov. По состоянию на 4 августа 2009 г.

Эта статья включает общедоступные материалы Национального института стандартов и технологий.

Внешние ссылки

RCS Архитектура систем управления в реальном времени Домашняя страница NIST

[NIST03-1] Перейти обратно: ^а ^б Обзор областей исследований NIST ISD . Последнее обновление: 12 мая 2003 г. По состоянию на 2 августа 2009 г.

[Albus92-2] Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г ^час Джеймс С. Альбус (1992). Архитектура эталонной модели для проектирования интеллектуальных систем. Архивировано 16 сентября 2008 г. в отделе интеллектуальных систем Wayback Machine Лаборатории производственного проектирования Национального института стандартов и технологий.

[3] Джим Альбус, Тони Барбера, Крейг Шленофф (2004). « RCS: Архитектура интеллектуального агента » В: Учеб. 2004 г. Конференция AAAI: Семинар по архитектурам интеллектуальных агентов: объединение сильных сторон программной инженерии и когнитивных систем, Сан-Хосе, Калифорния .

[4] ^ Эй Джей Барбера, Дж. С. Альбус, М. Л. Фицджеральд (1979). «Иерархическое управление роботами с помощью микрокомпьютеров». В: Материалы 9-го Международного симпозиума по промышленным роботам , Вашингтон, округ Колумбия, март 1979 г.

[5] Дж. С. Альбус (1971). «Теория функции мозжечка». В: Математические биологические науки , Vol. 10, стр. 25–61, 1971 г.

[6] Дж. С. Альбус (1975). «Новый подход к управлению манипулятором: контроллер артикуляции модели мозжечка (CMAC)». В: Транзакции ASME , сентябрь 1975 г.

[7] Нико Тинберген (1951). Исследование инстинкта . Кларендон, Оксфорд.

[8] Родни Брукс (1986). «Надежная многоуровневая система управления мобильным роботом». В: Журнал IEEE по робототехнике и автоматизации . Том. РА-2, [1], март 1986 г.

[9] Дж. А. Симпсон, Р. Дж. Хокен, Дж. С. Альбус (1983). «Научно-исследовательский центр автоматизированного производства Национального бюро стандартов». В: Журнал производственных систем , Vol. 1, № 1, 1983.

[10] Дж. С. Альбус, К. Маклин, Эй. Дж. Барбера, М. Л. Фицджеральд (1982). «Архитектура сенсорно-интерактивного управления роботами в реальном времени в производственной среде». В: 4-м симпозиуме IFAC/IFIP по проблемам управления информацией в производственных технологиях . Гейтерсбург, Мэриленд, октябрь 1982 г.

[11] Э.В. Кент, Дж. С. Альбус (1984). «Сервоприводные модели мира как интерфейсы между системами управления роботами и сенсорными данными». В: Роботоника , Том. 2, № 1, январь 1984 г.

[12] Х. Г. Маккейн, Р. Д. Килмер, С. Сабо, А. Абришамян (1986). «Автономный робот с иерархическим управлением для применения в военных целях с тяжелой полезной нагрузкой». В: Материалы Международной конференции по интеллектуальным автономным системам . Амстердам, Нидерланды, 8–11 декабря 1986 г.

[13] Дж. С. Альбус (1988). Описание системы и архитектура проектирования нескольких автономных подводных аппаратов . Национальный институт стандартов и технологий, Технический отчет 37 1251, Гейтерсбург, Мэриленд, сентябрь 1988 г.

[14] Дж. С. Альбус, Х. Г. Маккейн, Р. Люмиа (1989). Стандартная эталонная модель NASA/NBS для архитектуры системы управления телероботами (NASREM) . Национальный институт стандартов и технологий, Технический отчет 1235, Гейтерсбург, Мэриленд, апрель 1989 г.

[15] Джордж Н. Саридис (1985). Основы теории интеллектуального управления . Семинар IEEE по интеллектуальному управлению, 1985 г.

[16] Дж. Э. Пью, Г. Л. Лукас, (1980). Применение теории принятия решений, основанных на ценности, к управлению и координации современных тактических систем управления воздушным движением . Decision-Science Applications, Inc., отчет № 218, апрель 1980 г.

[17] Дж. С. Альбус (1991). «Очерк теории интеллекта». В: IEEE Trans. по системам, человеку и кибернетике . Том. 21, № 3, май/июнь 1991 г.

[Albus05-18] Перейти обратно: ^а ^б ^с ^д ^и ^ж ^г ^час Джеймс С. Альбус и Энтони Дж. Барбера (2005). RCS: Когнитивная архитектура для интеллектуальных многоагентных систем . Национальный институт стандартов и технологий, Гейтерсбург, Мэриленд, 20899

[NIST09-19] Библиотека систем управления в реальном времени – Программное обеспечение и документация на nist.gov. По состоянию на 4 августа 2009 г.

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]

[13]

[14]

[15]

[16]

[17]

[18]

[19]