Опубликовано в журнале "Программные системы и вычислительные методы" в № 1 за 2015 год в рубрике "Методы, языки и модели человеко-машинного взаимодействия" на страницах 45-51.

Аннотация: В статье рассматривается система управления робототехническим комплексом, в которой человек выступает в роли исполнителя. При этом человек-исполнитель и робот-исполнитель являются равноправными агентами гетерогенного комплекса. При этом предполагается, что агенты гетерогенного комплекса независимо от характеристик имеют общую цель, и способны корректировать свои действия в ходе выполнения поставленной задачи. Описывается структура взаимодействия внутри гетерогенного комплекса. Приводится информация о реализованной системе взаимодействия с человеком как агентом мобильного робототехнического комплекса. Описывается структура человеко-машинного взаимодействия внутри гетерогенного робототехнического комплекса. При этом гетерогенный комплекс рассматривается как многоагентная система. Новизна подхода, описываемая авторами в статье, заключается в рассмотрении человека как равноправного агента многоагентной системы наравне с интеллектуальными роботами. Прототип системы взаимодействия с человеком, как с агентом робототехнического комплекса, был разработан и протестирован средствами факультетской лаборатории робототехники НИЯУ МИФИ. В настоящее время ведутся работы по повышению качества взаимодействия и унификации системы взаимодействия.

Ключевые слова: системы управления, робототехника, многоагентные системы, человеко-машинное взаимодействие, голосовые сообщения, гетерогенные системы, мобильные роботы, интеллектуальные системы, робототехнические комплексы, распознавание речи

DOI: 10.7256/2305-6061.2015.1.13986

Статья опубликована с лицензией Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License (CC BY-NC 4.0) – Лицензия «С указанием авторства – Некоммерческая».

Библиография:
Alomari M.H., Samaha A., AlKamha K. “Automated Classification of L/R Hand Movement EEG Signals using Advanced Feature Extraction and Machine Learning.”. International Journal of Advanced Computer Science and Applications (ijacsa), 2013 vol.2; pp:207-212.
Samek W., Binder A., Müller K.R. “Multiple Kernel Learning for Brain-Computer Interfacing”. Proceedings of 35th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 2013 vol.1; pp:48-51
Rajyalakshmi M., Kameswara Rao T., Prasad T.V. “Exploration of Recent Advances in the Field of Brain Computer Interfaces”. International Journal of Advanced Research in Artificial Intelligence, 2012 vol.1; pp:17-22
Dyumin A.A. “Architecture of reconfigurable software for mobile robotic systems”. Workshop on computer science and informational technologies CSIT’2009 vol.2; pp:122-124.
Bereznyak I.S., Chepin E.V., Dyumin A.A. “Scripting software for mobile robotic systems”. Workshop on computer science and informational technologies CSIT’2009 vol.2; pp:74-77.
Chepin E.V., Shapovalov N.K., Sorokoumov P.S. “Ideology and management software architecture for mobile robots”. Workshop on computer science and informational technologies CSIT’2012 vol.1; pp:21-23.
Chepin E.V., Dyumin A.A., Sorokoumov P.S., Urvanov G.A. “A prototype of the brain-computer interface for mobile robot”. Workshop on computer science and informational technologies CSIT’2013 vol.2; pp:202-206.
Денисенко В.А., Ксалов А.М., Гошокова Ф.М. Методика разбора агглютинативных языков для естественно-языкового интерфейса в мультиагентных системах и системах основанных на знаниях // Программные системы и вычислительные методы. - 2013. - 3. - C. 225 - 229. DOI: 10.7256/2305-6061.2013.3.9141.

Правильная ссылка на статью:
просто выделите текст ссылки и скопируйте в буфер обмена
Урванов Г.А., Даньшин В.В., Дюмин А.А., Чепин Е.В. Система взаимодействия с человеком, как агентом мобильного робототехнического комплекса. // Программные системы и вычислительные методы. - 2015. - № 1. - C. 45-51. DOI: 10.7256/2305-6061.2015.1.13986