Расширение функциональных возможностей мобильных технологических роботов путем повышения уровня их автономности с использованием иерархической комплексной обработки бортовых данных. тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.02.05, доктор технических наук Ермолов, Иван Леонидович

• Ермолов, Иван Леонидович
• доктор технических наук
• 2012

Оглавление диссертации доктор технических наук Ермолов, Иван Леонидович

Введение

Глава 1. Анализ состояния научной проблемы расширения функциональных возможностей мобильных технологических роботов

1.1 Анализ проблемы расширения функциональных возможностей мобильных технологических роботов в свете современных тенденций развития робототехники

1.2 Анализ способов расширения функциональных возможностей мобильных технологических роботов

1.3 Цели и задачи диссертации

Глава 2. Автономность мобильных технологических роботов

2.1 Понятие автономности и классификация автономных технологических роботов

2.2 Разработка структурной модели автономных технологических роботов

2.3 Разработка функциональной модели автономных технологических роботов

2.4 Метод оценки уровня автономности мобильных роботов

2.5 Анализ способов повышения автономности мобильных роботов

2.6 Выводы по второй главе

Глава 3. Расширение функциональных возможностей роботов путём повышения уровня их автономности

3.1 Исследование влияния типов и уровня автономности мобильных роботов на их функциональные возможности

3.2 Анализ способов расширения функциональных возможностей мобильных роботов путём повышения уровня их автономности

3.3 Подход к построению мобильных технологических роботов с расширенными функциональными возможностями с использованием комплексной обработки данных для повышения уровня их автономности

3.4 Выводы по третьей главе

Глава 4. Комплексная обработка бортовых данных в мобильных роботах

4.1 Понятие и классификация комплексной обработки бортовых данных в составе мобильного робота

4.2 Анализ современных архитектур систем комплексной обработки данных

4.3 Структура иерархической комплексной обработки бортовых данных, её модели и принцип работы

4.4 Разработка метода расширения функциональных возможностей мобильных роботов путём повышения уровня их автономности с использованием комплексной обработки данных

4.5 Выводы по четвёртой главе

Глава 5. Математическое обеспечение комплексной обработки данных

5.1 Анализ математических методов комплексной обработки данных

5.2 Применение нечётких когнитивных карт для комплексной обработки бортовых данных

5.3 Выводы по пятой главе

Глава 6. Использование теоретических выводов для решения практических задач расширения функциональных возможностей мобильных роботов

6.1 Расширение функциональных возможностей мобильного робототехнического комплекса "Вездеход-ТМЗ"

6.2 Разработка автономного мобильного технологического робота "Н^МАЯ" для очистки судов от биологических обрастаний

6.3 Выводы по шестой главе

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Расширение функциональных возможностей мобильных технологических роботов путем повышения уровня их автономности с использованием иерархической комплексной обработки бортовых данных.»

Современный этап развития научно-технического прогресса характеризуется возрастающим применением мобильных технологических роботов, как в количестве, так и в качественном расширении областей, в которых мобильные роботы выполняют те или иные операции.

Анализ состояния мобильной робототехники в промышленно развитых странах показывает, что роботы активно применяются в автоматизированном машиностроении, атомной промышленности, топливно-энергетическом комплексе, коммунальных службах и других отраслях народного хозяйства. Важную роль мобильные технологические роботы играют в обеспечении обороноспособности и внутренней безопасности суверенных государств.

Среди типов выполняемых операций мобильные роботы осуществляют инспекцию труднодоступных мест, разведку недетерминированных сред, картографирование местности, проведение технологических, ремонтных и сервисных операций, создание подвижных реконфигурируемых сетей связи, эвакуацию взрывоопасных предметов, операции пожаротушения. В последнее время появились сведения о применении мобильных роботов в качестве ударного средства воздействия вооруженными силами и специальными службами.

Однако робототехника как промышленная, так и мобильная, имеет широкий потенциал для дальнейшего расширения областей применения роботов, а также для увеличения количества применяемых роботов.

Важную роль в дальнейшем увеличении применений роботов играет расширение функциональных возможностей роботов.

Одним из перспективных направлений расширения функциональных возможностей мобильных технологических роботов является повышение уровня их автономности.

Вопрос создания автономных роботов активно изучается на протяжении последнего десятилетия как отечественными учёными, так и за рубежом. Однако, по мнению автора, в этих работах недостаточно исследован механизм взаимосвязи автономности роботов и их функциональных возможностей.

Таким образом, актуальной является научная задача развития теоретических и практических подходов к расширению функциональных возможностей роботов на основе увеличения степени их автономности.

Решению этой проблемы и посвящена данная диссертация

Научным консультантом работы выступил проф. Ю.В. Подураев (МГТУ "СТАНКИН").

Значительную помощь в подготовке работы также оказал проф. Ю.В. Илюхин (МГТУ "СТАНКИН").

Диссертация основывается на результатах исследований в области робототехники и мехатроники, отражённых в трудах И.М.Макарова, Д.Е.Охоцимского, Е.П.Попова, Д. А. Поспелова, Ф.Л. Черноусько, С.Ф. Бурдакова, В.Г. Градецкого, C.JI. Зенкевича, Ю.В. Илюхина, Б.Г. Ильясова, В.Ф. Казмиренко, И.А. Каляева, B.C. Кулешова, В.М. Лохина, A.B. Лопоты, C.B. Манько, Ю.Г. Мартыненко, B.C. Медведева, Ю.В. Подураева, В.Е.Пряничникова, В.В. Путова, В.Х. Пшихопова, И.В.Рубцова, В.Б. Силова, Е.Д. Теряева, A.C. Федулова, В.Ф. Филаретова, Е.И. Юревича, A.C. Ющенко и других российских ученых.

Среди зарубежных учёных следует отметить научные исследования, проводимые под руководством Л. Заде, Б. Коско, Р. Парашурмана, Г. Саридиса, П. Антсаклиса, Г. Вахтсеваноса и П. Грумпоса и других учёных.

Тематика диссертации соответствует приоритетным направлениям развития науки, технологий и техники в Российской Федерации: Информационно-телекоммуникационные системы, Перспективные виды вооружения, военной и специальной техники, приоритетным направлениям модернизации и технологического развития экономики России: Стратегические компьютерные технологии и программное обеспечение, критическим технологиям: Технологии информационных, управляющих, навигационных систем. Нано-, био-, информационные, когнитивные технологии, Базовые и критические военные и промышленные технологии для создания перспективных видов вооружения, военной и специальной техники.

Часть материалов, представленных в диссертации, выполнена в ходе совместных работ с аспирантами B.C. Балашовым, Б.А. Громовым, Н.И. Кондратьевой, В.А. Орловой, Д.Д. Скатовой, М.В. Сонных, А.И. Стрельниковым, С.А. Собольниковым, что отражено в совместных публикациях.

Автор также хочет отдельно поблагодарить Е.В. Алпатову и Н.В. Гусеву, оказавших в различной форме помощь в работе над диссертацией.

Также автор благодарит супругу Алёну Сергеевну и родителей Леонида Ивановича и Марину Карэновну за их помощь и поддержку в выполнении этой работы.

Диссертация состоит из Введения, шести глав, Заключения и Библиографического списка, включающего 205 наименований. Диссертация содержит 280 страниц машинописного текста, 140 рисунков, 19 таблиц, Приложение.

Заключение диссертации по теме «Роботы, мехатроника и робототехнические системы», Ермолов, Иван Леонидович

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1. В диссертации решён комплекс научно-технических задач, внедрение которых вносит значительный вклад в развитие робототехники и мехатроники, заключающийся в расширении функциональных возможностей роботов путём увеличения уровня автономности.

2. Введено конкретизированное понятие автономности мобильных технологических роботов, предложена классификация автономных мобильных роботов, что позволило систематизировать виды автономности мобильных роботов с учётом их функционального предназначения.

3. Для расширения функциональных возможностей мобильных роботов предложен новый метод, основанный на процедурах целенаправленного повышения уровня их автономности с использованием комплексной обработки данных. Установлено, что комплексная обработка бортовых данных, осуществляемая в системе управления роботов, является эффективным средством увеличения уровня их автономности

4. Выявлены связи состава компонентов и структуры роботов с уровнем их автономности и спектром функциональных возможностей. Определена взаимозависимость уровня автономности роботов и полноты их функциональных возможностей, что позволяет сформировать способы получения новых функциональных возможностей при модернизации и проектировании роботов.

5. Выявлены связи функциональных возможностей мобильных роботов с типами и уровнем их автономности. Разработаны процедуры принятия решений о развитии структуры и алгоритмов функционирования перспективных автономных роботов на основе мехатронного метода переноса функциональной нагрузки на интеллектуальные устройства, что даёт возможность оптимизировать процесс структурных изменений роботов.

6. Разработаны функциональная и структурная модели мобильного робота, учитывающие взаимодействие робота и среды, позволяющие проводить анализ уровня автономности роботов и формировать комплекс технических решений по расширению функциональных возможностей роботов.

7. Разработан метод оценки уровня автономности мобильных роботов с учётом специфики поставленной задачи и условий её выполнения, дающий возможность оценить изменения функциональных возможностей при проектировании, модернизации, эксплуатации и ремонте роботов.

8. Разработаны классификация основных видов комплексной обработки данных в робототехнике и модели анализа взаимосвязанных данных, поступающих в систему управления роботов, рекомендуемых для повышения автономности роботов.

9. Разработана структура иерархической комплексной обработки бортовых данных, повышающей автономность роботов. Получены определения классов и построение уровней и алгоритмов идентификации задания, задачи, ситуации, типа объекта, состояния и параметров автономного робота и внешней среды в их функциональной взаимосвязи, применение которых формирует единую структуру обработки данных и повышает автономность роботов.

10.Показано, что нечёткие когнитивные карты (НКК) являются эффективным инструментом математического обеспечения для иерархической комплексной обработки бортовых данных в составе автономных роботов. Показано, что НКК, принадлежащие к группе средств интеллектуальных методов управления, обладают преимуществами, важными для комплексной обработки бортовых данных.

11.Внедрение на практике предложенных методов расширения функциональных возможностей роботов на основе повышения уровня их автономности позволило разработать ряд научно обоснованных технических решений для перспективных образцов робототехники. При создании робота на базе МРК "Вездеход ТМ-3" повышена локальная автономность робота и получена новая функциональная возможность автономного перемещения робота без столкновения с препятствиями и по наклонным плоскостям с защитой от опрокидывания. По международному проекту Н^МАИ создан робот, способный самостоятельно планировать траектории движения. при наличии препятствий и автономно перемещаться по корпусу судна.

12.Результаты диссертации могут быть использованы на машиностроительных предприятиях и в организациях, занимающихся разработкой и применением автономных мобильных технологических роботов с расширенными функциональными возможностями.

Исключение лишних временных-задержек

Снижение требований к аппаратному и программному обеспечению роботов

Новые области применения мобильных роботов

Удешевление применения мобильных роботов

Список литературы диссертационного исследования доктор технических наук Ермолов, Иван Леонидович, 2012 год

1. Агеев М.Д., АНПА с питанием от солнечных батарей// в сб. Подводные роботы и их системы, 1995.

2. Ареопагит Дионисий. О небесной иерархии, Подгот. древнегреч. текстов, рус. пер. и справ, материала М. Г. Ермаковой; Вступ. ст. Г. В. Флоровского, с. IX-XXXII. СПб.: Глаголъ, 1997.

3. Аристотель. Соч. в 4-х т. Т. 1.0 душе. М.: Мысль, 1976.

4. Аршанский M. М., Королев Д. Е., Разработка специальной базы знаний на основе данных инспекционной системы в задачах управления мобильными роботами, Мехатроника, Автоматизация, Управление №10, 2008.

5. Багрова, Мария Сергеевна, Алгоритмы комплексирования инерциального блока низкого класса точности и системы спутниковой навигации: диссертация. кандидата технических наук: 05.11.03, Москва, 2001.

6. Баранов Д.Н., Ермолов И.Л., Плешаков Р.В., Подураев Ю.В. Повышение автономности мобильного робота "Вездеход-ТМЗ" на основе бортовой системы навигации / / Мехатроника, автоматизация, управление. 2008, №5.

7. Батанов А.Ф., Грицынин С.Н., Муркин C.B., Робототехнические комплексы для обеспечения специальных операций, Специальная Техника, № 6, 1999.

8. Бескид П. П., Валеев В. Г., Викторов А. Д. и др., Построение судового радиооборудования: (Комплексирование и учет априор. информ.); Под ред. В. И. Винокурова. Л.: Судостроение, 1982. - 229 с.

9. Бондарь Д.В., Левин Г.Г., Автономный режим подвижного аппарата робототехнического комплекса разведки (РТК-Р)// Материалы XX Международной научно-технической конференции Экстремальная робототехника. Нано-, микро-, и макророботы. 2009.

10. Брискин Е.С., Жога В.В., Шурыгин В.А., Об энергетически оптимальном управлении движением шагающей машины с цикловыми движителями.// Труды десятой Всероссийской научно-практической конференции Экстремальная робототехника. 2007.

11. Бродовой В. В., Комплексирование геофизических методов: Учеб. для геофиз. спец. / В. В. Бродовой. М.: Недра, 1991.

12. БСЭ, Большая Советская Энциклопедия. М., Советская Энциклопедия, 1975.

13. Бурдаков С.Ф., Мирошник И.В., Стельмаков Р.Э, Системы управления движением колёсных роботов. СПб.: Наука, 2001.

14. Бушуев В.В., Сабиров Ф.С. Направления развития мирового станкостроения, Вестник МГТУ Станкин. Научный рецензируемый журнал. М.: МГТУ Станкин, №1 (9), 2010.

15. Верба Г.Е., Пономарев П.А., Фёдоров C.B., Создание систем передачи информации и мониторинга на базе воздухоплавательных аппаратов, Труды Третьей Всероссийской научно-практической конференции Перспективные системы и задачи управления, Домбай, 2008.

16. Винокуров, Игорь Викторович Нейросетевой метод моделирования кинематики в радионавигационной системе автономного подвижного объекта: диссертация. кандидата технических наук: 05.12.14, Москва, 2006.

17. Габриелян, Арам Робертович Программно-алгоритмическое обеспечение систем технического зрения для автономного манипуляционного робота: автореферат дис. кандидата технических наук: 05.02.05, Москва, 1999.

18. Городецкий В.И., Карсаев О.В., Самойлов В.В., Обработка информации в системах анализа и понимания сложных ситуаций. Труды Третьей Всероссийской научно-практической конференции Перспективные системы и задачи управления, Домбай, 2008.

19. Градецкий В.Г., Рачков М.Ю., Роботы вертикального перемещения. М.: РАН, Отделение проблем машиностроения, механики и процессов управления, 1997.

20. Дементьев А. В., Бычков И. А. Модели управления охраной труда на основе нечетких когнитивных карт// Сборник трудов Междунар. науч. конф. Математические методы в интеллектуальных информационных системах. ММИИС-2002, Смоленск, 2002. С. 142.

21. Дюк, В.А. Обработка данных на ПК в примерах/ В.А.Дюк. СПб: Питер, 1997. -312 с.

22. Ермолов И.Jl., Кондратьева Н.И., Стрельников А.И. Разработка системы Интернет-управления роботом RTX100 для дистанционного обучения, Мехатроника, автоматизация, управление №10, 2005.

23. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.:Мир, 1976.

24. Заузолков А. В., Геофизический мониторинг подводных переходов трубопроводов и его информационно-аналитическое обеспечение, Труды конференции EAGE Геоинформатика-2010, г. Киев.

25. Зенкевич С. Л., Минин A.A., Построение карты мобильным роботом, оснащённым лазерным дальномером, методом рекуррентной фильтрации// Мехатроника, автоматизация, управление. 2007. - №8.

26. Илюхин Ю.В., Создание высокоэффективных систем управления исполнительными движениями роботов и мехатронных устройств на основе технологически обусловленного метода синтеза: диссертация. доктора технических наук: 05.02.05. Москва, 2001. - 378 е.: ил.

27. Интеллектуальные системы автоматического управления/ Под ред. И.М.Макарова, В.М. Лохина. -М.: Физматлит, 2001 г.

28. Инзарцев, Александр Вячеславович, Исследование и разработка программной среды системы управления автономного необитаемого подводного аппарата: диссертация. кандидата технических наук: 05.13.16, Владивосток, 1999.

29. Каляев И. А., Шеремет И. А., Военная робототехника: выбор пути, Мехатроника, Автоматизация, Управление №2, 2008.

30. Киселев, Лев Владимирович Организация пространственного движения автономного подводного аппарата при траекторном обследовании объектов, областей, физических полей: диссертация. доктора технических наук: 05.13.01, Владивосток, 1997.

31. Кобринский Б.А., К вопросу о формальном отражении образного мышления и интуиции специалиста слабо структурированной предметной области. Новости искусств, интеллекта. 1998. №3.

32. Ермолов И.Л., Кондратьева Н.И., Стрельников А.И. Разработка системы Интернет-управления роботом RTX100 для дистанционного обучения / / Мехатроника, автоматизация, управление. 2005, №10.

33. Кравченко Ю. Б. и др., Проблемы комплексирования геолого-геофизических методов при поисках месторождений нефти и газа на Украине, Киев: О-во Знание УССР, 1990.

34. Крайлюк А. Д., Комченков В. И., Ивлев А. Д., Юрин А. Д. Основы концепции развития робототехники военного назначения до 2030 г., Труды третьей Всероссийской научно-практической конференции Перспективные системы и задачи управления, п. Домбай, 2008.

35. Кузык Б.Н., Яковец Ю.В Стратегия инновационного прорыва; Экономика, 2004 г. 632 стр.

36. Кунин Н.Я., Комплексирование геофизических методов при геологических исследованиях. М. Недра, 1972.

37. Лебедев, Александр Васильевич Синтез адаптивной системы управления пространственным движением автономного подводного робота: автореферат дис. кандидата технических наук: 05.13.07 / Дальневосточ. гос. техн. ун-т, Владивосток, 1997.

38. Литвина И. Я., Комплексирование геохимических методов при поисках месторождений нефти и газа: автореферат дис. кандидата геол.-минер. наук: 04.00.13 / ВНИИ геологич., геофиз. и геохим. систем. Москва, 1994. - 20 с.

39. Машков К.Ю., Наумов В.Н., Рубцов И.В., Боевые минироботы и обеспечение их подвижности на поле боя.// Сборник материалов 3-й Всероссийской научно-практической конференции Перспективные системы и задачи управления т1. 2008.

40. Медведев В. С., Торбин С. В., Шеслер М. С., Синтез адаптивных нейрокомпьютерных систем управления на основе теории интерактивной адаптации, Мехатроника №10, 2004.

41. Минин A.A., Навигация и управление мобильным роботом, оснащенным лазерным дальномером, диссертация на соискание степени к.т.н., Москва, 2008.

42. Миргалеев А. Т., Метод обучения многоагентных информационных систем с использованием нечетких когнитивных карт. Телекоммуникации №11, 2004 г.

43. Михайлов Б.Б. Техническое зрение мобильных роботов.// Труды десятой Всероссийской научно-практической конференции Экстремальная робототехника. 2007.

44. Мнёв В.И., Способы обработки информации в системах управления информационными ресурсами региона, основанные на когнитивных картах инечётком логическом выводе: диссертация. кандидата технических наук: 05.13.01, Смоленск, 2002.

45. Монтвелишский М. Б., Система задачно-ориентированного планирования траектории движения робота: автореферат дис. кандидата технических наук: 05.13.11 / ЛГУ.-Ленинград, 1989.

46. Морские обрастания. и древоточцы. Труды Института океанологии АН СССР, Т.49-М., 1961.

47. Никольский А. Е., Введение в комплексирование бортовых систем: Учеб. пособие / А. Е. Никольский, В. В. Головняк, И. А. Прохоров; Моск. авиац. ин-т им. С. Орджоникидзе. М.: Изд-во МАИ, 1989.

48. Орлов, Игорь Викторович Управление движением автономного мобильного телескопического манипулятора: дисс. кандидата технических наук: 01.02.01, Москва, 2004.

49. Охоцимский Д.Е., Голубев Ю.Ф. Механика и управление движением автоматического шагающего аппарата М., Наука, 1984.

50. Палама Григорий (Свт.), Омилии, в 2х тт., Издательство: М., Приход храма Святаго Духа сошествия, 2008 г.

51. Пешехонов В.Г. Интегрированные инерциально-спутниковые системы навигации // Сборник докладов и статей под общей редакцией акад. РАН В.Г. Пешехонова. Составитель: д.т.н. О.А.Степанов. СПб.: ГНЦ РФ - ЦНИИ Электроприбор, 2001. - 235 с.

52. Подураев Ю.В., Мехатроника: основы, методы, применение: учеб. Пособие для студентов ВУЗов. М. Машиностроение, 2006.

53. Петухов С. В., Методы автономной навигации при попятном движении робота по запомненным ориентирам на пройденной траектории, Мехатроника, Автоматизация, Управление №2, 2008.

54. Поспелов, Дмитрий Александрович, Ситуационное управление: Теория и практика / Д. А. Поспелов. М.: Наука, 1986.

55. Рачков М.Ю., Кузмичев A.B., Мобильный робот повышенной проходимости.//6-я специализированная выставка Робототехника, Симпозиум по робототехнике и мехатронике. РАН Институт проблем механики РАН. 2008.

56. Силов В.Б. Принятие стратегических решений в нечеткой обстановке. М.: ИНПРО-РЕС. - 1995. - 228с.

57. Сорокин А. И., Краснов В. Н. Корабли проходят испытания. — Д.: Судостроение, 1985.

58. Станкевич JI.A., Юревич Е.И., Разумные роботы будущее робототехники //Экстремальная робототехника. Сборник докладов международной научнотехнической конференции. 2011.Попов Е. П., Робототехника и гибкие производственные системы. М.: Наука, 1987.

59. Тархов А. Г., Комплексирование геофизических методов: Учебник для вузов по спец. Геофиз. методы поисков и разведки месторождений полез, ископаемых . / А. Г. Тархов, В. М. Бондаренко, А. А. Никитин. М.: Недра, 1982.

60. Текшева И.В., Цюй Дуньюэ, Подураев Ю.В., Карлов K.P., Ермолов И.Д., Особенности использования нечетких моделей в задачах управления движением мехатронных объектов. Мехатроника, автоматизация, управление 2007. №10.

61. Тищенко A.C., Михайлов Б.Б., Автономная навигация мобильного робота в динамической среде с помощью системы технического зрения.// Труды десятой Всероссийской научно-практической конференции Экстремальная робототехника. 2007.

62. Толстов K.M., Выбор конструкций станков на основе оценки их компактности: автореферат дис. кандидата технических наук: 05.03.01. Москва, 1998. - 22 е.: ил.

63. Труханов В.М., Справочник по надёжности специальных подвижных установок. М.: Машиностроение, 1997 г.

64. Федулов A.C., Модели, методы и программные средства обработки нечеткой информации в системах поддержки принятия решений на основе когнитивных карт. Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук, Москва, 2007.

65. Филаретов В.Ф., Юхимец Д.А., Синтез системы автоматического формирования скорости движения подводного робота. // Материалы XX Международной научно-технической конференции Экстремальная робототехника. Нано-, микро-, и макророботы. 2009.

66. Филатов И. Ю., Алгоритмы совместной обработки информации от бортовых источников летательного аппарата на основе логики взаимного расположения объектов: Автореф. дис. канд. техн. наук: 05.13.11 / Рязан. гос. радиотехн. ун-т.

67. Шамси Б. Т., Комплексирование ИНС/GPS-TJIOHACC с целью коррекции углов ориентации подвижного объекта: диссертация. кандидата технических наук: 05.11.03. Москва, 2000.

68. Юревич Е.И., Ближайшие задачи экстремальной робототехники.// Труды десятой Всероссийской научно-практической конференции Экстремальная робототехника. 2007.

69. Ющенко А.С., Интеллектуальная робототехника от управления к диалогу.// Материалы XX Международной научно-технической конференции Экстремальная робототехника. Нано-, микро-, и макророботы. 2009.

70. Ямалов И. У. Моделирование процессов управления ликвидацией чрезвычайных ситуаций с использованием нечетких когнитивных карт, Экология промышленного производства, №3, 2006.

71. Ageev Michael D., An Analysis of Long-Range AUV, Powered by Solar Energy. Proc. of the Oceans'95 Conf., Brest, France.

72. Alami R., Chatila R., Fleury S., Ghallab M., and Ingrand F. An Architecture for Autonomy. International Journal of Robotics Research, 17(4), Apr. 1998.

73. Anti-fouling. convention enters into force. IMO News, The Magazine of the International Maritime Organization, p. 10, Issue 4, 2008.

74. Antony R.T., Principles of Data Fusion Automation, 1995, Artech House.

75. Antsaklis, P.J., K.M. Passino and S.J. Wang, Towards Intelligent Autonomous control Systems: Architecture and Fundamental Issues, Journal of Intelligent and Robotic Systems, Vol. l,No. 4.

76. Axelrod, R. Structure of Decision, The Cognitive Maps of Political Elites. Princeton, NJ: Princeton University Press, 1976.

77. Bedworth M. D. and J. O'Brien. The Omnibus Model: A New Architecture for Data Fusion? In Proceedings of the 2nd International Conference on Information Fusion (FUSION'99), Helsinki, Finland, July 1999.

78. Bernardini S., Smith D., Automatically Generated Heuristic Guidance for Europa2, Proc. 9th International Symposium on AI, Robotics, and Automation in Space (iSAIRAS-08), Los Angeles, California, 2008.

79. Beyeler Antoine, Mattiussi Claudio, Zufferey Jean-Christophe and Floreano Dario, Vision-based Altitude and Pitch Estimation for Ultra-light Indoor Microflyers, Proc. of

80. EE International Conference on Robotics and Automation, May 15-19, 2006, Orlando, Florida, USA. -1 эл. опт. диск (CD-ROM).

81. Bielli Maurizio, Mecoli Mariagrazia, Villa Agostino, Autonomy Versus Efficiency in Management of Large-Scale Logistics Networks, Proc. of 16 World IF AC Congress, Prague, Czech Republic, 2005. 1 эл. опт. диск (CD-ROM).

82. Boyd J. R., A Discourse on Winning and Losing. Unpublished set of briefing slides, Air University Library, Maxwell AFB, AL, USA, May 1987. URL: http://www.ausairpower.net/JRB/intro.pdf (дата обращения: 01.12.2010).

83. Butini F., Cappellini V., and Fini S., Remote Sensing Data Fusion on Intelligent Terminals, European Transactions on Telecommunications and Related Technologies. Nov.-Dec. 1992.

84. Canan, S.; Akkaya, R.; Ergintav, S. Extended Kalman filter sensor fusion and application to mobile robot Proceedings of the IEEE 12th Signal Processing and Communications Applications Conference, 2004. Volume, Issue, 28-30 April 2004.

85. Carvalho, J.P., Tom, J.A., Issues on the Stability of Fuzzy Cognitive Maps and Rule-Based Fuzzy Cognitive Maps, Proceedings of the 21st International Conference of the North American Fuzzy Information Processing Society, NAFIPS2002.

86. Chagas N.C., Hallam J., A Learning Mobile Robot: Theory, Simulation and Practice, Learning robots, Proceedings of the 6th European workshop, EWLR-6, Brighton, England, August 1997.

87. Chanthery Elodie, Barbier Magali, Farges Jean-Loup, Planning Algorithms For Autonomous Aerial Vehicle, Proc. of 16 World IF AC Congress, Prague, Czech Republic, 2005. 1 эл. опт. диск (CD-ROM).

88. Chao J.J., Knowledge-based Moving Target Detector. ISNCR-89. Noise and Clutter Rejection in Radars and Imaging Sensors. Proceedings of the Second International Symposium. 14-16 Nov. 1989: Kyoto, Japan. Inst. Electron. Inf. Commun., 1990.

89. Cheng Q., Fan Z.-T., The Stability Problem for Fuzzy Bidirectional Associative Memories, Fuzzy Sets and Systems, 132,2002.

90. Choi Minyong, Sakthivel R., and Chung Wan Kyun, Neural Network-Aided Extended Kalman Filter for SLAM Problem, Proc. of IEEE International Conference on Robotics and Automation, Roma, Italy, 10-14 April 2007. 1 эл. опт. диск (CD-ROM).

91. Chew P., Marzullo K., Masking Failures of Multidimensional Sensors. In Proc. of the 10th Symposium of Reliable Distributed Systems, Pisa, Italy, Oct. 1991.

92. Dailey Daniel.J., Harn Patricia, and Lin Po-Jung ITS Data Fusion, Final Research Report, Research Project T9903, Washington State Department of Transportation, April 1996.

93. DeClaris, N. Neural Network. McGraw-Hill Encyclopedia of Science & Technology. McGraw-Hill: New York, 1992.

94. Dickerson J. A., Kosko В., Virtual Worlds as Fuzzy Cognitive Maps, Presence, 3(2):173-189, MIT Press, 1994.

95. Digney Bruce L., Telematic and Shared Control of Military Land Vehicles, Proc. of 17 World IF AC Congress, Barcelona, Spain, 2003. 1 эл. опт. диск (CD-ROM).

96. Doucet A., Godsill S., and Andrieu C. On Sequential Monte Carlo Sampling Methods for Bayesian filtering. Statistics and computing, 10, 2000.

97. Eimenreich Wilfried, Sensor Fusion in Time-Triggered Systems, Technischen Universität Wien, Wien, im Oktober 2002.

98. Elnagar A. and Hussein A.M., An Adaptive Motion Prediction Model for Trajectory Planner Systems, Proc. of IEEE International Conference on Robotics and Automation, September 14-19, 2003, Taipei, Taiwan. 1 эл. опт. диск (CD-ROM).

99. Ermolov I., Groumpos P., Poduraev J., Creation of Prototype for Testing of Novel Techniques for Mobile Robotics.// Proceedings of CSIT'2001 Conference, Ufa, Russia, 2001.- 1 эл. опт. диск (CD-ROM).

100. Ferreira Antoine, Strategies of Human-Robot Interaction for Automatic Microassembly, Proc. of IEEE International Conference on Robotics and Automation, September 14-19, 2003, Taipei, Taiwan. 1 эл. опт. диск (CD-ROM).

101. Goodman I.R., R.P. Mahler, H.T. Nguyen, Mathematics of Data Fusion, Netherlands, 2000.

102. Goodrich, M.A., D.R. Olsen, J.W. Crandall and T.J. Palmer (2001). Experiments in adjustable autonomy. In: Workshop on Autonomy Delegation and Control. IJCAI 2001. Seattle WA. 1 эл. опт. диск (CD-ROM).

103. Goto К. and Yamaguchi Т., Fuzzy Associative Memory Application to a Plant Modeling, in Proc. of the Internat. Conf. on Artificial Neural Networks (ICANN-91), Espoo, Finland, 1991.

104. Hall D.L., Llinas J., An introduction to Multisensor Data Fusion, Proceedings of the IEEE, vol. 85, no. 1, 1997.

105. Hall D.L., Mathematical Techniques in Multisensor Data Fusion, 2004, Artech House.

106. Harary, F., R. Z. Norman, and D. Cartwright, Structural Models: An Introduction to the Theory of Directed Graphs. New York, NY: John Wiley & Sons, 1965.

107. Hart Peter E., Nilsson Nils J., Raphael Bertram, A Formal Basis for the Heuristic Determination of Minimum Cost Paths, IEEE Trans. Syst. Sei. & CyberneticsSSC-4, No. 2, 1968.

108. HISMAR. URL: http://www.hismar.eu/ (дата обращения: 01.06.208).

109. Hoover A. and Olsen B.D., Sensor Network Perception for Mobile Robotics, Proc. of IEEE International Conference on Robotics and Automation, San Francisco, CA, April 2000. 1 эл. опт. диск (CD-ROM).

110. Huang Hui-Min, Pavek Kerry, Albus James, Messina Elena, Autonomy Levels for Unmanned Systems (ALFUS) Framework: An Update, Proc. of 2005 SPIE Defense and Security Symposium, Orlando, Florida.

111. Huang Shoudong, Gamini Dissanayake, Convergence Analysis for Extended Kaiman Filter based SLAM, Proc. of IEEE International Conference on Robotics and Automation, May 15-19, 2006, Orlando, Florida, USA. 1 эл. опт. диск (CD-ROM).

112. Hughes Т.J., Sensor Fusion in a Military Avionics Environment. Measurement and Control. Sept. 1989.

113. Jang J.S., Sun C.T. and Mizutani E., Neuro-Fuzzy and Soft Computing, Prentice Hall, Upper Saddle River, N. J., 1999.

114. Kaiman, R.E. A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems. Trans. ASME, J. of Basic Engineering. March 1960.

115. Kim D.-J., Song W.-K., Han J.-S., Zenn Z. Bien, Soft Computing Based Intention Reading Techniques as a Means of Human-Robot Interaction for Human Centered System, Journal on Soft Computing no. 7, 2003, Springer-Verlag.

116. Kim H.S. and Lee K.C., Fuzzy implications of fuzzy cognitive map with emphasis on fuzzy cognitive relationship, Fuzzy Sets and Systems 97,1998.

117. Kosko В., Fuzzy Cognitive Map, International Journal Man-Machine Studies, 1986, Vol. 24.

118. Kosko В., Neural Networks and Fuzzy Systems, Prentice Hall, Englewood Cliffs, N.J., 1992.

119. Kosko В., Fuzzy Engineering, Prentice Hall, 1997.

120. Lampe Alexandre and Chatila Raja, Performance Measure For the Evaluation of Mobile Robot Autonomy, Proc. of IEEE International Conference on Robotics and Automation, May 15-19, 2006, Orlando, Florida, USA 1 эл. опт. диск (CD-ROM).

121. Lexicon. U.S. Department of Defense, Data Fusion Subpanel of the Joint Directors of Laboratories, Technical Panel for C3, Data fusion lexicon, 1991.

122. Liebowitz, J. Introduction to Expert Systems. Mitchell/McGraw-Hill: New York, 1988.

123. Lin C.T. and Lee G., Neural Fuzzy Systems, A Neuro-Fuzzy Synergism to Intelligent Systems, Prentice-Hall, Upper Saddle River, NJ, 1996.

124. Liu Huaping, Sun Fuchun and He Kezhong, Symmetry-Aided Particle Filter for Vehicle Tracking, Proc. of IEEE International Conference on Robotics and Automation, Roma, Italy, 10-14 April 2007. 1 эл. опт. диск (CD-ROM).

125. Liu, L.J., Gu, Y.G., and J.Y. Yang. Inference for Data Fusion. Neural and Stochastic Methods in Image and Signal Processing. Proceedings of the SPIE The International Society for Optical Engineering. 20-23 July 1992: San Diego, CA. SPIE, 1992.

126. Markin M., С. Harris, М. Bernhardt, J. Austin, M. Bedworth, P. Greenway, R. Johnston, A. Little, and D. Lowe. Technology Foresight on Data Fusion and Data Processing. Publication, The Royal Aeronautical Society, 1997.

127. Marzullo K., Tolerating Failures of Continuous-Valued Sensors, ACM Trasnactions on Computer Systems, 8, Nov. 1990.

128. Medsker L.R., Hybrid Intelligent Systems, Kluwer Academic Publishers, Norwell, 1995.

129. Moutarlier, P. and R. Chatila. Stochastic Multisensory Data Fusion for Mobile Robot Location and Environment Modelling. Robotics Research: Fifth International Symposium. 28-31 Aug. 1989: Tokyo, Japan. MIT Press, 1990 (85-94).

130. Murakita Takuya and Ishiguro Hiroshi, Multi-hypothesized Oscillation Models Employing Floor Sensors for Tracking People, Proc. of IEEE International Conference on Robotics and Automation, Roma, Italy, 10-14 April 2007. 1 эл. опт. диск (CD-ROM).

131. Murphy Edward F., Bender Gary C., Schaefer Larry J., Shepard Michael M., Williamson Charles W., Information Operations: Wisdom Warfare For 2025 A Research Paper Presented To Air Force, April 1996.

132. Myung Hyunsam, Bang Hyochoong, Oh Choongsuk, Tahk Min-Jea, Nonlinear Predictive Attitude Control of Spacecraft under External Disturbance, Proc. of 17 World IF AC Congress, Barcelona, Spain, 2003. 1 эл. опт. диск (CD-ROM).

133. NASA SBIR Abstracts Phase 1 Projects. NASA, 1990.

134. Naumann Felix, Data fusion and data quality. In Proceedings of the New Techniques & Technologies for Statistics Seminar (NTTS), Sorrento, Italy, 1998.

135. Nie J. and Linkens D., Fuzzy-Neural Control: Principles, Algorithms and Applications, Prentice Hall Europe, Hertfordshire, 1995.

136. Oore S., Hinton G.E., and Dudek G. A mobile robot that learns its place. Neural Computation, 9(3):683-699, 1997.

137. Ozesmi Uygar, Fuzzy Cognitive Maps of Local People Impacted by Damb Construction: Their Demands Regarding Resettlement, URL: http://arxiv.org/PScache/q-bio/pdf/0601/0601032vl.pdf (дата обращения: 14.02.2008).

138. Papageorgiou E.I., Parsopoulos K.E., Stylios C.D., Groumpos P.P., Vrahatis M.N., Fuzzy Cognitive Maps Learning Using Particle Swarm Optimization, Journal of Intelligent Information Systems, 25:1, 2005.

139. Papageorgiou E.I., Stylios C.D., and Groumpos P.P. Active Hebbian Learning Algorithm to Train FCMs. International Journal of Approximate Reasoning, 37(3), 2004.

140. Papageorgiou, E.I., Stylios, C.D., and Groumpos, P.P. An Integrating Two-Level Hierarchical System for Decision Making in Radiation Therapy Using Fuzzy Cognitive Maps. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, (5012), 2003.

141. Parasuraman R., Т. В. Sheridan, and С. D. Wickens, A Model for Types and Levels of Human Interaction with Automation, Transactions on Systems, Man, and Cybernetics -Part A, vol. 30, 2000.

142. Pelaez C.E. and Bowles J.B., Applying Fuzzy Cognitive Maps Knowledge Representation to Failure Modes Effects Analysis, In Proceedings of the IEEE annual symposium on Reliability and Maintainability, 1995.

143. Saridis, George N., Hierarchically Intelligent Machines, World Scientific Pub Co Inc., 2002.

144. Sarma, V.S. and S. Raju. Multisensor Data Fusion and Decision Support for Airborne Target Identification. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. Sept.-Oct. 1991.

145. Schlachta, H.B. and Studenny, J. Interoperability Versus Integration of Omega and GPS. Journal of Navigation. May 1990.

146. Schneider M., Shnaider E., Kandel A. and Chew G., Automatic construction of FCMs, Fuzzy Sets and Systems, 1998.

147. Serna M.A., Bayo E., Trajectory planning for flexible manipulators, Proceedings of IEEE International Conference on Robotics and Automation, 13-18 May 1990 vol.2.

148. Serrano Navid and Seraji Homayoun, Landing Site Selection using Fuzzy Rule-Based Reasoning, Proc. of IEEE International Conference on Robotics and Automation, Roma, Italy, 10-14 April 2007. 1 эл. опт. диск (CD-ROM).

149. Shim David H., Kim H. Jin, and Sastry Shankar, A Flight Control System for Aerial Robots: Algorithms and Experiments, Proc. of 17 World IF AC Congress, Barcelona, Spain, 2003. 1 эл. опт. диск (CD-ROM).

150. Shon Aaron P., Storz Joshua J., Rao Rajesh P. N., Towards a Real-Time Bayesian Imitation System for a Humanoid Robot, Proc. of IEEE International Conference on Robotics and Automation, Roma, Italy, 10-14 April 2007. 1 эл. опт. диск (CD-ROM).

151. Smith E. and Eloff J., Cognitive Fuzzy Modeling for Enhanced Risk Assessment in Health Care Institution, IEEE Intelligent Systems and Their Applications. March/ April 2000.

152. Song Z.B., Zweiri Yahya H, Seneviratne Lakmal D and Althoefer Kaspar, Driver Support System Based On A Non-Linear Slip Observer For Off Road Vehicles, Proc. of 16 World IF AC Congress, Prague, Czech Republic, 2005. 1 эл. опт. диск (CD-ROM).

153. Stamenkovich M., An Application of Artificial Neural Networks for Autonomous Ship Navigation Through a Channel. VNIS '91. Proceedings of Vehicle Navigation and Information Systems Conference. 20-23 Oct. 1991: Dearborn, MI. Vol. 1.

154. Steinberg A. N., Bowman C. L., and White F. E. Revisions to the JDL Data Fusion Model. In Proceedings of the 1999 IRIS Unclassified National Sensor and Data Fusion Conference (NSSDF), May 1999.

155. Steinberg A.N., Data Fusion Systems Engineering, IEEE Aerospace and Electronic Systems Magazine, vol. 16, no. 6, 2001.

156. Styblinski M. A., Meyer B. D., Fuzzy Cognitive Maps, Signal Flow Graphs and Qualitative Circuit Analysis, Proceedings of the 2nd IEEE International Conference on Neural Networks (ICNN-87), July, 1988.

157. Stylios Ch.D., Georgopoulos V.C. and Groumpos P.P., Introducing the Theory of Fuzzy Cognitive Maps in Distributed Systems, in Proc. of 12th IEEE Int'l Symposium on Intelligent Control, Istanbul, Turkey, 1997.

158. Stylios Ch.D. and Groumpos P.P., Fuzzy Cognitive Maps in Modeling Supervisory Control System, Computers in Industry 39, 1999.

159. Stylios Ch.D., Georgopoulos V.C.„ Fuzzy Cognitive Maps Structure for Medical Decision Support System, IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics: Part A, Systems and Humans, Vol. 34, No. 1, 2004.

160. Subramanian, H.; Dagli, C.H., Cooperative Cleaning for Distributed Autonomous Robot Systems Using Fuzzy Cognitive Maps 22nd International Conference of the North American Volume, Issue, 24-26 July 2003.

161. Taber R., Knowledge Processing with Fuzzy Cognitive Maps, Expert Systems with Applications, 1991.

162. Tadano Kotaro, Kawashima Kenji, Development of 4-DOFs Forceps with Force Sensing using Pneumatic Servo System, Proceedings of the 2006 IEEE International Conference on Robotics and Automation, Orlando, Florida May 2006. - 1 эл. опт. диск (CD-ROM).

163. TBT. ban convention adopted. IMO News, The Magazine of the International Maritime Organization, p.6, Issue 4, 2001.

164. Technology Development. for Army Unmanned Ground Vehicles, Committee on Army Unmanned Ground Vehicle Technology, National Research Council, 2002.

165. Ting Jo-Anne, D'Souza Aaron, Schaal Stefan, Automatic Outlier Detection: A Bayesian Approach, Proc. of IEEE International Conference on Robotics and Automation, Roma, Italy, 10-14 April 2007. 1 эл. опт. диск (CD-ROM).

166. Tolman E. C., Cognitive Maps in Rats and Men, Psychological Review, 42, 55, 189208, 1948.

167. Townsin R.L. The Ship Hull Fouling Penalty. Biofouling, Vol. 19, 2003.

168. Tsadiras A., Margaritis K. and Mertzios В., Strategic Planning Using Extended Fuzzy Cognitive Maps, Studies in Informatics and Control 4, 1995.

169. Tunwattana N., Roskilly A.P., Norman R., Investigations into the Effects of Illumination and Acceleration on Optical Mouse Sensors as Contact-Free 2D Measurement Devices, in Sensors and Actuators A: Physical v. 149, iss.l.

170. Vachtsevanos G. and Kim S., The Role of the Human in Intelligent Control Practices, in Proc. of the 12th IEEE Internat. Symposium on Intelligent Control, Istanbul, Turkey, 1997.

171. Waltz E. and Llinas J., Multisensor Data Fusion, 1990, Artech House.

172. Yenilmez L. and Temeltas H., Real Time Multi-Sensor Fusion and Navigation for Mobile Robots, 9th Mediterranean Electrotechnical Conference, May, 1998.

173. Zadeh L.A., Fuzzy Sets, 1965, Inf. Cont. No. 8.

174. Zhang W.R., Chen S.S. and Besdek J.C., Pool2: A Generic System for Cognitive Map Development and Decision Analysis, IEEE Trans. Systems Man Cybernet. 19, 1989.

175. Zhang Xiaoqin, Zhiyong Liu, Hong Qiao, A Robust Multiple Cues Fusion based Bayesian Tracker, Proc. of IEEE International Conference on Robotics and Automation, Roma, Italy, 10-14 April 2007. 1 эл. опт. диск (CD-ROM).

176. Интернет 1: http://www.lenta.ru/news/2008/12/05/robots/ (дата обращения: 05.12.2008)

177. Интернет 2: http://lenta.ru/articles/2005/04/07/uav/ (дата обращения: 05.12.2005)