«Распределенный интеллект»

Фото: Юлия Корчагина.

Как в Таганроге создают роботов и для чего они нужны

Юлия Корчагина

18 апреля, 2014 16:52

9 мин

В Таганрогском НИИ многопроцессорных вычислительных систем имени А. В. Каляева впервые в России разработали систему группового управления микророботов и систему первого советского робота-марсохода. Корреспондент РП узнал, как они работают.

– С начала «нулевых» годов мы активно занимаемся групповым управлением роботов, — рассказывает заведующий базовой кафедрой Южного научного центра РАН «Интеллектуальные и многопроцессорные системы» при ЮФУ, директор НИИ Илья Каляев. — Группа роботов совместными усилиями должна решать одну задачу. Сегодня это очень актуальное направление, так как один робот может решать какую-либо задачу, но для достижения сложных целей необходимо наличие значительного числа роботов. Они должны взаимодействовать друг с другом, должны быть взаимозаменяемы.

Илья Каляев — член-корреспондент Российской академии наук, под руководством и при непосредственном участии которого было выполнено более 60 научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ.

– А в каких сферах роботов можно применять?

–Проблема группового управления особенно актуальна в военной области. Есть такая пословица «Один в поле не воин». Одиночный робот, даже обладающий «интеллектом» и мощным вооружением, может быть достаточно быстро уничтожен и операция будет сорвана. Когда же роботов много, уничтожат одного-двух, остальные смогут продолжить и достигнуть поставленной цели. Знаете, есть известный фантаст Станислав Лем. В его повести «Непобедимый» на одной из планет возникла цивилизация машин, и ее венцом были очень маленькие аппараты, каждый из которых обладал крайне ограниченными возможностями. Но когда они собирались в стаю, то никто не мог с ними совладать. Когда-то давно мы эту идею взяли на вооружение. Нужно строить достаточно простых роботов, но за счет их массовости решать задачи. При этом, поскольку такие роботы будут очень простые, то их будет несложно реализовать и растиражировать.

Программную модель группового управления массово-применямыми микророботами ученые НИИ многопроцессорных вычислительных систем ЮФУ представили еще в 2003 году на международном симпозиуме по микророботам, микромашинам и микросистемам в Москве.

– Тогда мы разработали очень простые алгоритмы управления каждым отдельным микророботом, которые, взаимодействуя друг с другом, могли решать достаточно сложные задачи, — объясняет Илья Каляев. — В основе нашей идеи лежит распределенный интеллект. Основная идея нашего подхода заключалась в том, что не должно быть какого-либо центрального звена в управлении в группе. Каждый микроробот должен самостоятельно принимать решение о своих текущих действиях, стараясь при этом внести максимальный вклад в решение общей, групповой задачи. Такой подход обеспечивает очень высокую живучесть группы роботов, поскольку даже при уничтожении некоторого количества роботов группы остальные продолжают работать на общую цель и решать поставленную перед ними групповую задачу. И это было продемонстрировано нами еще в 2003 году.

– А как сейчас обстоит работа по данному проекту?

– Мы пытаемся реализовать и реализуем эти алгоритмы уже на реальных роботах и в реальных системах. У нас есть квадрокоптеры — роботы-вертолетики с четырьмя винтами, и мы сейчас решаем задачи группового управления. Им задается команда, и они сами решают, как им перестроиться. Сейчас в интернете много роликов, где можно увидеть, как роботы красиво играют в теннис, но там специальное помещение с камерами по периметру, а за стеной обычно стоит мощный супер-компьютер, который отдает команды, и роботы их исполняют. У нас все по-другому. Также эту идею мы реализуем, разрабатывая системы управления большими складскими помещениями, которые обслуживаются несколькими роботами. Но чтобы эта сфера развивалась серьезнее и быстрее, нужны заказы, а пока таких заказов нет. Это воспринимается как научная фантастика.

Заведующий лабораторией Многопроцессорных информационно-управляющих систем Сергей Капустян рассказывает мне о квадракоптерах.

– Они получают сигнал благодаря беспроводному сетевому соединению, — Капустян выкладывает роботов на стол. — Затем каждый из них решает, куда двигаться, согласуя свои действия с соседними роботами.

– А где вы проводите испытания?

– Специально оборудованного зала у нас нет. Мы узнаем, свободна ли лекционная аудитория, и когда занятий там нет, проводим испытания.

Мне показывают два видео. На первом квадрокоптеры выстраиваются в ряд, садятся и поднимаются друг за другом, на втором — складские роботы забирают и выкладывают товар.

Есть здесь и лабораторный автономный робот-исследователь, которого называют ЛАРИ.

– Робот определяет препятствия, выстраивает траекторию пути и запоминает его, — рассказывают работники отдела, закрепляя на ЛАРИ камеру и дальномер, чтобы показать мне его в рабочем виде. — У него есть карта памяти, где откладывается каждый его путь. Робот разделяет препятствия на постоянные и временные. Дальномер, закрепленный на нем, сканирует дорогу, а камера дает четкую картинку. Кстати, робот также решает сам, как ему пойти. Нами лишь определяется цель.

По принципу ЛАРИ в восьмидесятых годах в НИИ имени Каляева разрабатывали систему управления первого советского марсохода, но из-за распада СССР направление было закрыто.

– Мы участвовали в советской космической программе, — рассказывает Илья Каляев. — В начале семидесятых был робот-луноход, помните? Им управляли с Земли. Здесь сидел оператор, был специальный пункт, он получал картинку с камеры, которая была на роботе. Эта картинка отображалась в телевизоре, и оператор управлял роботом как трактором. Это было возможно, так как время задержки составляло порядка десяти секунд. Для Марса подобное было неприемлемо, так как время передачи картинки могло достигать чуть ли не двадцати минут. Представляете, видеть картинку, которая была 20 минут назад! За это время робот может уехать, разбиться, потеряться. В те времена перед нами поставили задачу сделать автономного робота-марсохода, для которого оператор мог задавать только цель — точку, а робот должен был сам определить, как туда ехать. Мы и разрабатывали такую систему, а испытания проводили на специальных полигонах на Камчатке.

Об этих испытаниях еще помнят самые первые работники НИИ. Фотография вулкана Толбачик, где проводились испытания, висит теперь в лаборатории Многопроцессорных информационно-управляющих систем.

– Мы проводили испытания именно там из-за того, что рельеф очень похож на лунную поверхность: пепел, лава, — вспоминает Сергей Капустян. — Мы задавали цель, робот сам определял препятствия, траекторию и выстраивал свой путь. Благодаря лазерному дальномеру он сканировал путь на 15 метров вперед, определяя таким образом проходимые и непроходимые участки. Но в девяностые проект был закрыт.

Самое «продвинутое» направление НИИ, как говорит Илья Каляев, — это создание реконфигурируемых вычислительных систем, идея которых заключается в том, что архитектура вычислительной системы подстраивается под решаемую задачу, за счет чего достигается ее высокая производительность при малом объеме и при малом энергопотреблении.

– В прошлом году по заказу министерства образования мы сдали вычислительный комплекс, так называемый РВС 7, с производительностью 1015 операций в секунду. Для сравнения: «Ломоносов», самый мощный компьютер в МГУ, тоже имеет такую производительность. У нас операции с фиксированной запятой, у них — с плавающей. Значит, наша разработка несколько уступает «Ломоносову» по скорости, но наш компьютер занимает полтора квадратных метра и потребляет 30 киловатт, а «Ломоносов» занимает в десятки раз больше места и потребляет три мегавата. В этом вопросе наша разработка выгоднее.

– Как вам удается с таким небольшим коллективом достигать таких результатов?

– Мы привыкли работать на результат. Мы работаем на промышленность, на реальные объекты и поэтому никогда не страдали от отсутствия денег. Мы работаем на промышленность, на реальные объекты. Мы всегда находились на самообеспечении. Да, у нас тоже есть бюджет, но он составляет маленькую часть от нашего общего бюджета, остальное мы зарабатываем сами, это проще. Всю техническую реализацию мы разрабатываем с нуля. Это нас отличает от других. Мы начинаем от научной постановки задачи и заканчиваем уже технической реализацией. Это привлекает клиентов. Многие организации в России привыкли заниматься бумажной работой и погрязли в ней, у нас все по-другому.

ТЕГИ

поддержать проект

Для поднятия хорошего настроения, вы можете угостить наших редакторов чашечкой кофе

Маленькая чашка кофе