Терминология

На странице описания сайта мы задавались вопросом:

Зачем придумано столько зачастую пересекающихся понятий, а время от времени появляются новые? Робот и робототехническая система (робототехническое устройство). Мехатроника, робототехника, роботостроение. Автоматизированные, автоматические, адаптивные системы. «Искусственный интеллект» или «с элементами искусственного интеллекта». Модели: физические, натурные, математические, аналитические, имитационные, компьютерные (какому бездельнику было не лень их все придумывать?)... Часть из этих понятий имеют вполне определенный смысл с чёткими границами, часть — просто разные уровни единой классификации, а часть — следствие околополитических течений в научных кругах, или модных тенденций, или попыток, так сказать, подтянуть к себе перекладину, если не выходит подтянуться до перекладины.

Вот здесь и попытаемся сформулировать базовую терминологию, попутно разбирая некоторые неочевидные моменты. А сомнительные, спорные термины будем выделять более бледно, чем корректные и несомненные.

Автоматизированная система управления, АСУ — тип системы управления, представляющий собой совокупность программно-аппаратных средств и персонала, обеспечивающих управление технологическими процессами, производством, предприятием.

Принципиальное отличие АСУ от САУ заключается в сохранении функций (либо касающихся принятия решений, либо не поддающихся автоматизации), которые должен выполнять человек-оператор, выступающий в качестве составной части системы управления. Или, иными словами, в наличии человека в контуре управления системы. Поэтому нас будут больше интересовать не АСУ, а САУ.

Автономность — способность выполнять задачи по назначению без вмешательства человека на основе информации о собственном текущем состоянии и о параметрах внешней среды.[1] Адаптивная система автоматического управления — система автоматического управления, самостоятельно изменяющая параметры алгоритма своего функционирования и (иногда) свою структуру с целью сохранения или достижения оптимального управления в зависимости от изменения внешних (по отношению к системе управления) условий: параметров объекта управления, возмущающих воздействий и т.п.[2]

Наличие отрицательной обратной связи обеспечивает адаптивные свойства низшего уровня и неадаптивным САУ. Таким образом, любая следящая система способна в некоторых пределах нейтрализовать изменения параметров объекта управления и внешних возмущающих воздействий и, следовательно, обладает низшим уровнем адаптивности.[3] Однако в некоторых случаях таких адаптивных свойств оказывается недостаточно.

Адаптивные САУ обеспечивают согласование динамических свойств системы управления с изменяющимися динамическими свойствами объекта управления и внешними возмущениями в автоматическом режиме, реализуя, таким образом, адаптивное управление.

Адаптивное управление — совокупность методов теории автоматического управления, позволяющих синтезировать адаптивные САУ. Возмущающее воздействие — воздействие на объект управления, являющееся помехой управлению и стремящееся нарушить функциональную связь между задающим воздействием и регулируемой величиной. Задающее воздействие — сигнал, подаваемый на вход системы управления и определяющий требуемый закон изменения регулируемой величины. Замкнутая система управления — система автоматического управления с замкнутым (посредством обратной связи) контуром управления.

В таких системах (в отличие от разомкнутых систем управления) производится непрерывный контроль выходного сигнала, и система управления при помощи цепи обратной связи реагирует на отклонение регулируемой величины от задающего воздействия, корректируя управляющее воздействие на объект управления.

Искусственный интеллект в технике (в частности, в информатике) — способность компьютерных программ интерпретировать информацию, получаемую из внешней среды, сохранять её в качестве знаний и на основании этих знаний принимать решения о выработке действий по достижению целей и по необходимой для этого адаптации к внешней среде.

Поскольку я отчаялся найти адекватный русскоязычный вариант определения термина искусственный интеллект, пришлось формулировать самостоятельно. Сеть заполнена расхожими штампами вроде: «создание машин и компьютерных программ, обладающих интеллектом», «обучить компьютер разумно мыслить, как человек» — и тому подобной ерундой. Всё не так. Искусственно создавать человека никому не нужно, а с «интеллектом» вообще вышла неточность.

Дело в том, что в английском языке слово intelligence не равнозначно слову intellect, но для него нет полного аналога в русском языке. Поэтому не нашлось и точного русского перевода для термина artificial intelligence. Но если понимать разницу, то всё встаёт на свои места.

Artificial intelligence is the intelligence exhibited by machines and software.[4]
Intelligence ... can be described as the ability to perceive or infer information, and to retain it as knowledge to be applied towards adaptive behaviors within an environment or context.[5]

Как видно, ни о каком подобии человеку здесь речи нет.

Intelligence — это способность воспринимать информацию, получать и применять знания и умения, приспосабливаться к окружающим условиям и внешним факторам. Это понятие традиционно применялось не только по отношению к человеку, но также и к животным и даже растениям.[5] [6]

Intellect (интеллект) — это мыслительные способности человека, умение понимать, рассуждать и делать умозаключения.[7] Что-то схожее с intelligence, конечно, есть, но, очевидно, амёбы на такое неспособны.

Так что надо просто аккуратно обращаться с терминами. И хотелось бы, чтобы это делали не только инженеры, но также и журналисты и прочие разные блоггеры. В том числе, чтобы не испытывать иллюзий самим и не создавать ложных ожиданий у других.

Назначение систем искусственного интеллекта такое же, как и у остальных систем управления в технике: ускорение и повышение качества выполнения однообразной, типовой работы, с которой техника может справиться лучше человека. А не подмена человека в его интеллектуальной деятельности.

Кстати, появление формулировок вида: «система с элементами искусственного интеллекта» — как раз связано с осознанием вот этой разницы между значением слова «интеллект» и реальностью систем управления. Не лучший вариант, на мой взгляд, т.к. создаёт ощущение попытки подтянуть к себе перекладину, если не выходит подтянуться до перекладины. Раз уж в русском языке не придумать термина лучше, чем искусственный интеллект, ничего не поделаешь, будем пользоваться тем, что есть. Главное — правильно его понимать.

Ну, а подходы, направления исследований, методы и инструменты реализации систем искусственного интеллекта существуют самые разнообразные, здесь нет единого мнения и магистрального пути. [8] [9] И вот о них как раз написано много и даже иногда хорошо.

Контур управления — замкнутая цепь элементов системы управления, образованная участком прямой цепи и цепью обратной связи. Копирующее управление (копирующий режим управления) — способ управления манипулятором, при котором человек-оператор задаёт его движение с помощью механизма, кинематически полностью подобного манипулятору, а система управления каждого шарнира манипулятора работает по принципу следящей системы, отрабатывая в качестве задающего воздействия сигнал о движении соответствующего шарнира задающего механизма. Макет — Манипулятор — класс роботов, представляющих собой механизм, состоящий из последовательности звеньев, способных перемещаться вращательно или поступательно друг относительно друга, и предназначенный для захвата и перемещения объектов в пространстве (выполнения манипуляций с объектами).

Мехатроника На самом деле, не очень важно, какое мы возьмём определение этого термина, имеющего сомнительную ценность: см., например, здесь[10], или здесь[11], или здесь[12]. Все они достаточно путано рассказывают про область то ли науки, то ли техники, про объединение механики, электроники, электротехники, чего-то ещё, перечисляют разные компоненты мехатронных систем, созданные в рамках развития различных научно-технических направлений.

Не будем долго ломать над этим голову. Дело в том, что мехатроника не может являться областью науки, т.к. наука (имеются в виду отрасли научного знания) — это «совокупность знаний, теорий и гипотез, относящихся к одному и тому же предмету или одной и той же области»[13]. Характерным признаком науки является наличие конкретного объекта и предмета исследований, методов и понятийно-категориального аппарата. Очевидно, всему этому не соответствуют указанные выше определения, отсылающие нас к пёстрому набору других областей науки и техники, каждая из которых имеет свой объект, собственный аппарат и методы.

Скорее, мехатроника — это междисциплинарная область техники[12]. Но и в этом случае для инженеров нет великой потребности в таком термине, поскольку в реальности области техники всё равно изучаются по отдельности, а инженерная разработка конкретных устройств не станет легче от осознания, что их следует называть мехатронными.

В своё время (1969 г.) и для своего места (Япония) этот термин, возможно, и имел смысл. Но уже в Россию он попал как модное импортное слово, и в этом качестве стал популярен. Теперь любой современный технический вуз должен иметь кафедру мехатроники, а любое современное предприятие должно выпускать мехатронные устройства, иначе какие же они современные? Шутка.

В общем, мехатроника — это не столько технический термин, сколько околотехническая мода под руку с политикой.

Модель — объект, воспроизводящий или имитирующий отдельные свойства исследуемого объекта (прототипа модели) и служащий для проверки принципа действия и определения характеристик прототипа.[14]

Существуют различные варианты классификации моделей.[15] Не будем говорить «за всю Одессу» (например, в психологии или экономике своя специфика), но в технике основной интерес представляют всего несколько типов моделей.

При исследовании систем широко используются модели двух типов: физические и информационные.

Физическая (натурная) модель — это модель, представляющая собой упрощённый физический аналог объекта-прототипа. Дальнейшая классификация физических моделей определяется воспроизводимыми ими свойствами прототипа: модели геометрического подобия, электрические, механические и др. Примером физических моделей являются макеты.

Информационная (символическая) модель — это модель, представляющая собой формализованное описание объекта, выраженное одним из способов представления информации, т.е. при помощи определённой системы знаков и символов. В зависимости от формы представления информации, информационные модели могут быть:

  • содержательными, геометрическими и математическими;
  • компьютерными (реализованными с помощью программных средств на компьютере) или некомпьютерными.

Содержательной (словесной, вербальной) моделью называется описание объекта-прототипа с использованием естественного языка (языка общения между людьми). В качестве средств описания содержательных моделей используются непосредственно естественный язык, а также диаграммы, таблицы, блок-схемы, графы. Примерами являются словесные постановки задач, программы и планы развития систем, деревья целей организации и др. По характеру отображаемых свойств выделяют два вида содержательных моделей: структурные (отражающие структуру моделируемого объекта) и функциональные (отражающие функционирование объекта).

Геометрическая (графическая) модель — это модель, представленная с помощью геометрических форм. Примерами геометрических моделей являются чертежи и компьютерные трёхмерные модели — зрительные объёмные образы объектов, отображаемые при помощи средств компьютерной техники.

Математическая модель — это описание системы, выполненное с использованием математического аппарата и с помощью математической символики. В зависимости от используемого математического аппарата данные модели подразделяются на:

  • статические (описание состояния объекта в фиксированный момент времени) и динамические (описание поведения объекта во времени);
  • детерминированные (в которых предполагается отсутствие случайных воздействий) и вероятностные, или стохастические (учитывающие вероятностные события);
  • дискретные и непрерывные (для систем, описываемых, соответственно, дискретными и непрерывными переменными);
  • аналитические (совокупность аналитических зависимостей) и численные (описание систем численными методами).

С точки зрения целей моделирования математические модели подразделяются на:

  • описательные (описывают моделируемый объект с помощью математических выражений),
  • оптимизационные (предназначены для решения задач оптимизации путём вариаций одного или нескольких параметров),
  • игровые (предназначены для обоснования решений в условиях неполноты информации и связанного с этим риска)
  • и имитационные модели.

Имитационная модель — это модель, которая с помощью разработанных алгоритмов воспроизводит процесс функционирования моделируемого объекта во времени, причём имитируются все основные явления, составляющие процесс, с сохранением их логической структуры и последовательности протекания. Вследствие этого основным преимуществом имитационного моделирования является возможность решения сложных задач. Имитационные модели позволяют учитывать дискретность и непрерывность систем и их элементов, нелинейные характеристики, а также многочисленные случайные воздействия и другие факторы, которые часто создают непреодолимые трудности для аналитических методов. Имитационное моделирование считается наиболее эффективным способом исследования сложных систем и часто является единственным доступным методом получения информации об их поведении (например, на этапе проектирования).

Возвращаясь к сказанному выше, отметим, что в инженерной практике чаще всего мы имеем дело:

  • с физическими моделями — когда создаём макеты устройств, частично воспроизводящие их характеристики: механические, электрические и т.д.;
  • с математическими (являющимися разновидностью информационных) моделями: аналитическими описательными — когда описываем процессы управления при помощи математических формул; компьютерными численными имитационными — когда запускаем на компьютере симуляции различных физических процессов, происходящих в проектируемых изделиях: пространственное движение механизмов и их частей, работа электронных схем и т.д. Обычно все лишние слова опускают и говорят, например, просто: математическая (имея в виду аналитическую) модель, имитационная модель и т.п. Все остальные свойства подразумеваются.

Кроме того, все инженеры постоянно работают ещё с некоторыми типами моделей, хотя при этом редко называют их моделями. Это относится, например:

  • к геометрическим моделям — чертежам и трёхмерным моделям (только для CAD- и прочих 3d-моделей у конструкторов закрепилось слово модель);
  • к вербальным моделям — техническим заданиям, а также различным схемам: электрическим, гидравлическим, кинематическим, деления[16], схемам алгоритмов (программ)[17] и др.

Просто для этих типов моделей у инженеров часто уже придуманы какие-то свои названия.

Обратная задача динамики в робототехнике состоит в определении обобщённых сил, обеспечивающих заданное движение манипулятора в обобщённых координатах, при известных геометрических и массо-инерционных параметрах его звеньев. Обратная задача кинематики в робототехнике состоит в определении всех возможных векторов компонент перемещений сочленений манипулятора в пространстве обобщённых координат для заданного положения его рабочего органа относительно базовой системы координат при известных геометрических параметрах звеньев манипулятора. Обратная связь в теории автоматического управления — обратное воздействие результата управления на процесс управления, осуществляемое путём передачи информации о значении регулируемой величины на вход системы управления.

Отличие обратной связи от прямой заключается в том, что прямая связь не оказывает влияния на вход системы управления.

Важное место в теории автоматического управления занимают понятия отрицательной и положительной обратной связи.

Отрицательная обратная связь — вид обратной связи, при котором изменение регулируемой величины, по сравнению с её исходным значением, противодействует задающему воздействию, вызвавшему это изменение, т.е. знак сигнала отрицательной обратной связи противоположен знаку задающего воздействия.

Положительная обратная связь — вид обратной связи, при котором, наоборот, изменение регулируемой величины способствует её дальнейшему изменению, первоначально вызванному задающим воздействием, т.е. знак сигнала положительной обратной связи совпадает со знаком задающего воздействия.

Главной называют отрицательную обратную связь, соединяющую главный выход системы с её входом. Остальные обратные связи называют местными, или корректирующими.

Объект управления — система, техническое устройство или процесс, требуемое функционирование которого должно обеспечиваться извне при помощи специально организованных управляющих воздействий. Прямая задача динамики в робототехнике состоит в определении движения манипулятора в обобщённых координатах по заданным обобщённым силам при известных геометрических и массо-инерционных параметрах его звеньев. Прямая задача кинематики в робототехнике состоит в определении положения рабочего органа манипулятора относительно базовой системы координат по заданному вектору компонент перемещений его сочленений в пространстве обобщённых координат при известных геометрических параметрах звеньев манипулятора. Прямая связь в теории автоматического управления — прямое воздействие, передаваемое последовательно с выхода предыдущего элемента системы на вход следующего.

Отличие прямой связи от обратной заключается в том, что обратная связь подаётся на вход системы управления с выхода одного из последующих элементов.

Рабочая среда — Рабочий орган — Разомкнутая система управления — система автоматического управления с разомкнутым контуром управления (без обратной связи).

В разомкнутых системах управления задается требуемое значение регулируемой величины, но в процессе работы её текущее значение не контролируется, и система не реагирует на отклонение регулируемой величины от задающего воздействия. Управляющее воздействие вырабатывается по жёсткой программе, без использования какой-либо информации о текущем состоянии объекта управления. Такие системы проще в реализации, чем замкнутые системы управления, но могут применяться лишь в случаях, когда параметры объекта управления и возмущающих воздействий либо неизменны во времени, либо закон их изменения заранее известен, либо это изменение не оказывает существенного влияния на качество управления (например, в некоторых типах станков с ЧПУ).

Робот — программируемый исполнительный механизм, обладающий некоторой степенью автономности и движущийся внутри своей рабочей среды с целью выполнения задач по назначению.[18]

Роботостроение Скажем просто: такого термина нет. Конечно, при наличии фантазии можно путём изобретательного словообразования плодить в воображаемом мире любые сущности, но в реальном мире для этого должны быть какие-то основания. Вероятно, внедрением этого термина заинтересованные лица пытались возвести робототехнику в ранг отрасли, уравняв с приборостроением, однако затея не прижилась. Так что здесь имеем дело не с терминологией, а с политическими околотехническими играми.

Робототехника — наука и практика проектирования, производства и применения роботов.[19]

Робототехническая система (робототехническое устройство) — под этими терминами в традиционном робототехническом сообществе понимается механизм, «не дотягивающий» до робота по каким-то критериям: в первую очередь, по критерию автономности, или, как ещё указано в ГОСТ Р 60.0.0.4-2019/ИСО 8373:2012, по необходимому числу программируемых степеней подвижности. Сравните определения этих понятий по ГОСТ Р 60.0.0.4-2019/ИСО 8373:2012[20]:

робот (robot): Исполнительный механизм, программируемый по двум или более степеням подвижности, обладающий определенной степенью автономности и способный перемещаться во внешней среде с целью выполнения задач по назначению.
робототехническое устройство (robotic device): Исполнительный механизм, обладающий характеристиками промышленного робота или сервисного робота, но не имеющий либо необходимого числа программируемых степеней подвижности, либо некоторой степени автономности.

Я уже говорил о размытости таких определений. Как можно заметить выше, критерий количества степеней подвижности я вовсе исключил из определения робота, т.к. для него нет логических обоснований. Непонятно, по какой причине роботы с одной активной (т.е. программируемой) степенью подвижности (возможность наличия пассивных степеней при этом никто не отрицает) не заслужили права называться роботами, кроме той, что они могут показаться слишком простыми.

Что касается автономности, то всё равно никто не может чётко сказать, какая такая «определённая» степень автономности достаточна для робота, чтобы он имел основание называться роботом. При этом определённой степенью автономности обладает любой современный робот, хотя бы потому, что вопросы выдачи задающих воздействий на его отдельные приводы и рабочие органы решает не человек-оператор, а вычислительное устройство самого робота.

Даже ГОСТ Р 60.0.0.2-2016[21] в итоге сдаётся: «... в дальнейшем в настоящем стандарте и в других стандартах комплекса "Роботы и робототехнические устройства" термин "робот", если иное не оговорено особо, обозначает устройства, относящиеся к обеим этим группам...»

Так что на этом сайте я просто использую только термин робот. Его достаточно.

Система автоматического управления, САУ (система автоматического регулирования, САР) — тип системы управления, представляющий собой совокупность программно-аппаратных средств, обеспечивающих управление процессом или техническим устройством без непосредственного участия человека.

Таким образом, в отличие от АСУ, в САУ человек исключён из контура управления.

Система управления — система, осуществляющая управление другими системами, техническими устройствами или процессами (объектом управления) путём обеспечения требуемого закона изменения регулируемых величин на выходах объекта управления. Следящая система — система автоматического управления, воспроизводящая с определённой точностью на выходе объекта управления входное задающее воздействие, изменяющееся по заранее неизвестному закону.[22]

Принцип работы следящей системы основан на непрерывном сравнении входного задающего воздействия с сигналом главной обратной связи по регулируемой выходной координате («слежении» за задающим воздействием), разность которых называется сигналом рассогласования, и формировании на основе этого сравнения управляющего воздействия на объект управления, стремящегося свести рассогласование к нулю. Таким образом, любую замкнутую по главной обратной связи систему автоматического управления можно назвать следящей системой.

Степень свободы (степень подвижности) — Теория автоматического управления, ТАУ — научное направление, изучающее принципы построения систем автоматического управления.

Объект исследования ТАУсистемы автоматического управления техническими объектами. Предметом исследования являются информационные процессы, протекающие в САУ (процессы управления).

ТАУ абстрагируется от физических и конструктивных особенностей систем, рассматривая их математические модели. Основными методами исследования в ТАУ являются математическое моделирование, теория обыкновенных дифференциальных уравнений, операционное исчисление и гармонический анализ.[23]

Задачами ТАУ являются разработка общих принципов автоматического управления, а также методов анализа (изучения) и синтеза (построения) систем автоматического управления.

А вот здесь можно найти отличное учебное пособие, простым языком разъясняющее основные понятия ТАУ, которые до этого могли показаться сложными.

Управляющее воздействие — сигнал, подаваемый на вход объекта управления и обеспечивающий такое протекание процессов в нём, которое обеспечит достижение заданного (определяемого задающим воздействием) закона изменения регулируемой величины на его выходе.

  1. Использованы материалы ГОСТ Р 60.0.0.4-2019/ИСО 8373:2012 «Роботы и робототехнические устройства. Термины и определения»
  2. Использованы материалы страниц Адаптивная система, Адаптивное управление — Википедия
  3. Жмудь В.А. Адаптивные системы автоматического управления с единственным основным контуром // Автоматика и программная инженерия. 2014, №2(8)
  4. Artificial intelligence (disambiguation) — Wikipedia
  5. Intelligence — Wikipedia
  6. intelligence — English terms dictionary на dic.academic.ru
  7. intellect — English terms dictionary на dic.academic.ru
  8. Искусственный интеллект. Подходы и направления — Википедия
  9. Artificial intelligence. Challenges. Approaches. Tools — Wikipedia
  10. Мехатроника — официальная терминология на dic.academic.ru. См. тж. Приказ Минобрнауки РФ от 09.11.2009 N 545 (ред. от 31.05.2011) «Об утверждении и введении в действие федерального государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования по направлению подготовки 221000 Мехатроника и робототехника (квалификация (степень) «бакалавр»)» — раздел IV ФГОС
  11. Мехатроника — Википедия
  12. Mechatronics — Wikipedia
  13. Наука — Философский словарь Спонвиля на dic.academic.ru
  14. Использованы материалы ГОСТ 15.101-98 «СРПП. Порядок выполнения научно-исследовательских работ»
  15. Использован материал Классификация моделей систем. Математические и имитационные модели (О.Н. Маслов. Теория систем и системный анализ), а также лекции о моделях и моделировании с сайта Тольяттинского государственного университета
  16. ГОСТ 2.701-84 «ЕСКД. Схемы. Виды и типы. Общие требования к выполнению»
  17. ГОСТ 19.701-90 (ИСО 5807-85) «ЕСПД. Схемы алгоритмов, программ, данных и систем. Обозначения условные и правила выполнения»
  18. Подробнее здесь: Что такое робот?
  19. ГОСТ Р 60.0.0.4-2019/ИСО 8373:2012 «Роботы и робототехнические устройства. Термины и определения»
    Подробнее здесь: О робототехнике
  20. ГОСТ Р 60.0.0.4-2019/ИСО 8373:2012 «Роботы и робототехнические устройства. Термины и определения»
  21. ГОСТ Р 60.0.0.2-2016 «Роботы и робототехнические устройства. Классификация»
  22. Следящая система — Большая советская энциклопедия на dic.academic.ru
  23. Дядик В.Ф. Теория автоматического управления: учебное пособие / В.Ф. Дядик, С.А. Байдали, Н.С. Криницын; Национальный исследовательский Томский политехнический университет. — Томск: Изд-во Томского политехнического университета, 2011. – 196 с.
  24. Использованы материалы страницы Теория автоматического управления — Википедия
close