2.2. Технологии ИИ для интегральных роботов
Нечеткая логика находит применение, в основном, на нижнем уровне для управления конкретными устройствами. Методы нечеткой логики позволяют заменить решение дифференциальных уравнений для задач управления менее ресурсоемкими логическими методами нечеткого вывода.
Нейронные сети изначально были хорошо приспособлены для задач классификации. Первая модель перцептрона решала именно эту задачу. Именно поэтому наиболее широкое применение нейронные сети находят в системах распознавания образов. Ведутся попытки создания на базе однородных нейроподобных структур систем выбора действий интеллектуальных роботов. Возможно применение нейронных сетей для управления манипуляторами [9] – [Ротштейн, 1999].
В современном мире любой выпускаемый робот обладает цифровой моделью, которая может пользоваться для виртуального проектирования и моделирования роботизированной ячейки, эргономического анализа, а также для решения других задач, характерных для современных систем цифрового производства [2]. Соответственно существует актуальность создания робота в виртуальной среде как механизма, обладающего геометрией и, как минимум, кинематическими параметрами.
Достарыңызбен бөлісу: |
