Комп’ютерні експерименти з моделлю когнітивного сприйняття автономної інтелектуальної безпілотної системи: вплив старіння даних від сенсорів на впевненість оцінювання ситуації при прийнятті рішень

Ìnformacìjno-keruûčì sistemi na zalìzničnomu transportì Pub Date : 2023-09-29 DOI:10.18664/ikszt.v28i3.290132

Анатолій Олексійович Каргін, Євгеній Леонідович Сілін

{"title":"Комп’ютерні експерименти з моделлю когнітивного сприйняття автономної інтелектуальної безпілотної системи: вплив старіння даних від сенсорів на впевненість оцінювання ситуації при прийнятті рішень","authors":"Анатолій Олексійович Каргін, Євгеній Леонідович Сілін","doi":"10.18664/ikszt.v28i3.290132","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Потреба в більш досконалих безпілотних системах (БС) підтримується тенденціями розвитку світового суспільства. Штучний інтелект (ШІ) відіграє важливу роль у підтримці необхідного рівня автономії БС. Розробники БС з підтримкою ШІ зосереджуються на створенні третього покоління ШІ, що відчуває (ШІВ), для автономних інтелектуальних БС (АІБС). Однією зі складових архітектури ШІВ є система когнітивного сприйняття, яка долає розрив між двома парадигмами «дані від датчиків» і «природні слова», що було і є основною проблемою для розгортання АІБС. У статті розглядається алгоритм, реалізований на базі моделі когнітивного сприйняття. Алгоритм виконує дистиляцію сенсу даних від датчиків шляхом обчислення внутрішнього сенсу слова на основі зовнішнього сенсу знань. Наведено формальні моделі подання зовнішнього сенсу знань, застосовуваних при дистиляції, алгоритм обробки, результати комп’ютерних і натурних експериментів, у яких як АІБС використаний колісний складський робот.","PeriodicalId":479938,"journal":{"name":"Ìnformacìjno-keruûčì sistemi na zalìzničnomu transportì","volume":"62 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-09-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Ìnformacìjno-keruûčì sistemi na zalìzničnomu transportì","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.18664/ikszt.v28i3.290132","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Abstract

Потреба в більш досконалих безпілотних системах (БС) підтримується тенденціями розвитку світового суспільства. Штучний інтелект (ШІ) відіграє важливу роль у підтримці необхідного рівня автономії БС. Розробники БС з підтримкою ШІ зосереджуються на створенні третього покоління ШІ, що відчуває (ШІВ), для автономних інтелектуальних БС (АІБС). Однією зі складових архітектури ШІВ є система когнітивного сприйняття, яка долає розрив між двома парадигмами «дані від датчиків» і «природні слова», що було і є основною проблемою для розгортання АІБС. У статті розглядається алгоритм, реалізований на базі моделі когнітивного сприйняття. Алгоритм виконує дистиляцію сенсу даних від датчиків шляхом обчислення внутрішнього сенсу слова на основі зовнішнього сенсу знань. Наведено формальні моделі подання зовнішнього сенсу знань, застосовуваних при дистиляції, алгоритм обробки, результати комп’ютерних і натурних експериментів, у яких як АІБС використаний колісний складський робот.

查看原文

微信好友朋友圈 QQ好友复制链接

本刊更多论文

自主智能无人系统认知感知模型的计算机实验：传感器数据老化对决策中情况评估信心的影响

全球社会的发展趋势支持了对更先进的无人驾驶系统（US）的需求。人工智能（AI）在保持无人机所需的自主水平方面发挥着重要作用。支持人工智能的 WS 开发人员正专注于为自主智能 WS（AIS）创建第三代传感人工智能。人工智能架构的组成部分之一是认知感知系统，该系统可弥合 "传感器数据 "和 "自然语言 "两种范式之间的差距，而这一直是部署人工智能系统所面临的主要挑战。本文讨论了在认知感知模型基础上实现的一种算法。该算法根据知识的外部含义计算单词的内部含义，从而提炼出传感器数据的含义。文章介绍了提炼过程中使用的知识外部意义表示的形式模型、处理算法以及计算机和现场实验的结果，在这些实验中，一个轮式仓库机器人被用作 AIBS。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

求助全文

约1分钟内获得全文去求助

来源期刊

Ìnformacìjno-keruûčì sistemi na zalìzničnomu transportì

自引率

0.00%

发文量