Как сделать программу для робота. Железные люди Анри Дро

Согласно последним опросам родителей, проведенным социологами в нашей стране, все большую популярность завоевывают конструкторы по робототехнике для детей, причем не только среди школьников старших классов, но и среди 4-5-летних малышей.

Сейчас на отечественном рынке представлен огромный выбор комплектов, которые рассчитаны на детей самых разных возрастов, с разным уровнем подготовки и знаний.

Особенности конструкторов

Все объединяет не только функция игры, но и обучения. Конструкторы для школьников зачастую сопровождаются рабочими тетрадями, учебниками, глоссариями, методическими материалами для учителя. Комплекты для младших групп, в частности для дошкольников, не рассчитаны на использование серьезных педагогических материалов, однако, и в этом случае ребенок не просто играет, а изучает в доступной форме механизмы, физические законы.

Бесспорно, робот-конструктор для детей четырех - шести лет не предлагает сбор и программирование человекоподобного андроида. На начальных этапах робототехника - это изучение моделей, работа с простейшими моторами и т. д.

Возрастные группы

Сегодня роботы-конструкторы выпускаются для детей в возрасте от четырех до пятнадцати лет. Продуманный набор соответствует уровню знаний юного конструктора или инженера: чем старше ребенок, тем сложнее ему предлагаются модели. Большинство производителей предлагают модели для следующих возрастных групп:

От 4 до 6 лет

Простые модели с яркими и крупными деталями и увлекательным содержанием. Обычно, в этом случае малышу предлагают собрать самолетики, машинки, животных, чтобы получить первое представление о том, что такое механизм. Задача таких конструкторов для малышей состоит в том, чтобы развить мелкую моторику ребенка, усидчивость, внимание, изобретательность, обучить работе в команде.

От 7 до 9 лет

Робот-конструктор по робототехнике для младших школьников становится более сложным. Это можно сказать как о самих моделях, так и об изучаемых темах. Дети более подробно знакомятся с физическими законами и явлениями, начинают изучать работу различных датчиков. По этой причине такие наборы с успехом используются на уроках физики. Многие комплекты предлагают не только построить машинку, но и заставить ее двигаться: ехать по линии, отъезжать от края стола.

От 10 до 15 лет

Программируемый робот для старших школьников, подразумевает практически полное погружение в робототехнику (исключая моделирование и печать деталей, хотя набор от Fischertechnik позволяет собрать настоящий 3D-принтер). Работа с механизмами в этом случае сочетается с программированием - комплекты могут поставляться с программируемыми платами, чтобы будущий инженер мог увидеть, как они функционируют, и попробовать задать команды самостоятельно.

LEGO

Один из самых популярных и известных в мире брендов является и признанным лидером в образовательном роботостроении. Во многих школах на занятиях используются именно его комплекты, которые отличаются универсальностью, широким набором материалов для педагогов, наличием рабочих тетрадей.

Известный бренд предлагает несколько линеек для детей разных возрастов. Для самых маленьких подойдут «Первые механизмы» (5+) или «Простые механизмы» (7+). Занятия с этими конструкторами не требуют серьезных знаний в роботостроении, наборы лишь знакомят детей с тем, что такое и как функционирует механизм. Будущий инженер-конструктор узнает, как работают рычаги, зубчатые колеса и многое другое.

Линейки WeDo и WeDo 2

Эта игрушка робот программируемый, позволит ребятам от 7 до 10 лет собрать первый настоящий механизм. Комплекты состоят из множества деталей для тела робота, а также самые разные датчики (наклона, движения), дидактические материалы, программное обеспечение.

В отдельную группу следует выделить конструкторы, в которых подробно разбираются темы, связанные не только с физическими явлениями, но и с некоторыми другими дисциплинами, технологией, к примеру. К таким наборам можно отнести «Возобновляемые источники энергии», «Пневматику» и другие.

MINDSTORMS Education EV3

Это самые сложные из предлагаемых LEGO конструкторов, которые предназначены для учащихся средней школы. Комплекты позволяют создать полноценного сборного программируемого робота, имеющего различные датчики, который способен взаимодействовать с другими роботами от этого производителя.

Huna

Южнокорейские специалисты, разрабатывая программируемые конструкторы для детей, придерживаются правила — «От простого к сложному». Уже детям с шести — восьмилетнего возраста бренд предлагает собрать несложные механизмы с двигателем, датчиками, которые определяют расстояние, звуковым сопровождением. В основу таких комплектов заложены знакомые всем малышам модели: герои сказок (к примеру, Паровозик Томас или персонажи из «Трех поросят»), машинки, животные. Каждый комплект оснащен понятной инструкцией, которая поможет ребенку (конечно, с помощью взрослых) собрать интересную движущуюся модель.

MRT (My Robot Time)

Ребят постарше заинтересует эта линейка, в которой можно подобрать комплекты посложнее. Во все наборы входит мотор, датчики и прочие необходимые элементы. Главной особенностью программируемых роботов от Huna является возможность соединения деталей по всем шести сторонам.

Интересной разработкой компании стали наборы для совместной, групповой работы: ребята могут построить зоопарк и даже город или пофантазировать на темы «Новый год и Рождество», «Мечты и реальность».

Fischertechnik (Германия)

Не уступает конкурентам и этот немецкий производитель, который подготовил наборы для детей разных возрастных групп. К примеру, для начинающих изобретателей в возрасте от пяти лет создан «Набор для малышей», а также «Супернабор для малышей».

Каждый такой комплект позволит ребенку построить несколько моделей самолетов, машинок, подъемный кран и другие понятные и знакомые объекты.

Младшим школьникам компания Fischertechnik предлагает решить более сложные задачи. К примеру, построить машину, двигающуюся от солнечных батарей или трактор с дистанционным управлением. Бренд разработал наборы для изучения оптических явлений, пневматики, топливных элементов, законов динамики, различных двигателей. Эти и другие подобные образовательные конструкторы помогут ребятам в игровой форме ознакомиться с различными сторонами школьного курса физики, но, главное, - применить теоретические знания на практике.

Engino (Кипр)

Бренд, известный огромным ассортиментом самых различных образовательных интерактивных программируемых роботов. Кроме того, компания Engino предлагает оригинальную серию для девочек: детали конструкторов выполнены в пастельных тонах, а сами модели ближе прекрасной половине человечества.

Mechanical Science и Discovering Stem

Нельзя не отметить и эти серии от компании Engino. С их помощью ребенок наглядно изучит различные физические явления — работу рычагов, кривошипов, клиньев, познакомится с законами Ньютона и солнечной энергии. Stem расшифровывается как Science (наука), Technology (технология), Engineering (инженерное дело) и Mathematics (математика). Этим областям и посвящены конструкторы.

Makeblock (Германия)

Самые интересные конструкторы-роботы, производимые этой компанией, - это, бесспорно, те, что можно использовать по назначению после сборки. К примеру, Airblock Drone или Laserbot гравировщик, которые позволяют собрать катер или дрон на воздушной подушке. Наборы укомплектованы всем необходимым для полноценной работы устройства. Например, юному гравировщику потребуется лазерная головка, программное обеспечение, кронштейны и многое другое.

Silverlit — программируемый робот (36 функций)

Эта технологичная уникальная игрушка от китайских производителей является настоящим чудом. Программируемый робот обладает тридцатью шестью функциями, а в комплекте с ним идет еще и небольшой робот. Основной герой комплекта умеет:

• выполнять последовательные действия (не более тридцати шести за один цикл), из которых наиболее интересны повороты, удар ногой, ходьба вперед и назад, выражение обеспокоенности, танцы, обхождение препятствий;
• реагировать на громкие звуки. При хлопке в стороне от робота Silverlit, он издает звук;
• охранять помещение: робот предупреждает знаками ребенка о том, что перед ним появилось какое-то препятствие;
• общаться со своей мини-копией Maxi Pals, подавая световые сигналы;
• сверкать глазами, поворачивать голову, шевелить суставами ног и рук;
• удерживать нетяжелые предметы в руках.

Роботы от Silverlit изготовлены из качественных материалов. В комплект входит дистанционный пульт управления, который для удобства можно закрепить на спине робота. Программируемый робот Silverlit небольшого размера. В комплект поставляются батарейки, но только к основному, большому роботу Maxi Pals.

Эта игрушка заинтересует детей с пяти лет. Выглядят роботы очень симпатично — оригинальные космонавты, одетые в оригинальные скафандры. Игрушка имеет особый датчик, позволяющий обходить препятствия и сканировать пространство.

Конструкторы-роботы человекоподобные, программируемые

Наверное, совсем скоро роботы-андроиды станут незаменимыми помощниками домашних хозяек: они смогут готовить пищу и убирать в доме. Пока такие модели используют лишь в развлекательных или образовательных целях.

Darwin-mini

Элементы робота от компании Robotic совместимы с конструктором серии Dream, того же бренда. Рост робота составляет 26,95 см, семнадцать сервомоторов используется для движений. Передвигается он со скоростью 24 см/сек, аккумулятор рассчитан на полчаса непрерывной работы.

В комплект набора входит модуль Bluetooth. А вот гироскопического и других датчиков в этом комплекте нет. Контроллер с открытой платформой управляет роботом. Она оборудована четырьмя портами, к которым подключаются дополнительные датчики-светодиоды, которые в комплект не входят, но могут понадобиться для выполнения некоторых дополнительных задач.

Для сборного программированного робота применяется бесплатное ПО RoboPlus. Поведение робота можно запрограммировать с помощью редактора RoboPlus Task, а более сложные движения — используя программу RoboPlus Motion.

Bioloid Premium Kit

Комплект от известной корейской компании Robotics. Помимо трех можно собрать из предлагаемого комплекта 26 различных механизмов. Комплект рассчитан на детей старшего и среднего школьного возраста.
Собранный робот имеет: гироскоп, два инфракрасных датчика препятствий, 18 сервомоторов, инфракрасный датчик расстояния. Кроме того, в конструкцию включены датчики напряжения, температуры, микрофон. В комплекте входит пульт дистанционного управления.

Весь процесс состоит из двух этапов: сборки и программирования. Чтобы собрать хорошего робота, нужны знания в механике. Чтобы запрограммировать робота на определённые действия, нужно знать язык, который поймёт системная плата или программный блок. Школьными знаниями по информатике тут не обойтись.

Где взять материал?

Сначала нужно решить, как вы хотите собирать робота: из готовых наборов или самостоятельно подбирать материалы. Преимущество набора в том, что вам не нужно искать детали по отдельности. Чаще всего из одного набора можно собрать несколько устройств.

Конструкция, собранная не из готового набора, называется открытой системой. У неё тоже есть свои плюсы: ваш робот будет индивидуальностью, и вы сами сможете улучшать конструкцию. Но времени и сил потратите однозначно больше.

Из чего состоит робот?

Корпус – металлическое или пластмассовое «тело» , к которому прикрепляются остальные детали. У каждого робота есть источник энергии – батарейки или аккумулятор. В зависимости от того, какую задачу будет выполнять робот, выбирают датчики: они могут определять цвет и свет, реагировать на касание.

Чтобы заставить робота двигаться, понадобятся моторы. «Голова» всего механизма – системная плата или программный блок. С их помощью робот подключается к компьютеру и получает набор задач.

Как заставить его что‑то делать?

Чтобы робот выполнил какое‑то действие, нужно создать компьютерную программу. Сложность этого этапа зависит от сборки. Если робот собран из набора Lego Mindstorms или mBot, то с их программным обеспечением справятся даже дети.

Если вы собираете робота сами, вам нужно изучить основы программирования и язык, на котором собираетесь писать программу, например C++.

Почему робот может не выполнить программу?

Попадая в новое место, он может сбиться и выполнять программу неверно. Для того чтобы робот делал всё правильно, надо отрегулировать датчики. Например, слишком яркое освещение может помешать адекватно распознать цвета. В зависимости от поверхности, по которой передвигается робот, регулируют мощность моторов.

Можно научиться собирать и программировать в школе?

Несмотря на то что робототехника не входит в школьную программу, преподаватели по физике и информатике могут научить ребёнка собирать и программировать. В Белгороде в некоторых школах есть кружки, где делают роботов.

«После уроков с учителями физики и информатики мы учимся программировать. Уже умеем работать в LegoMindstorms и Robolab (программное обеспечение для роботов – прим. авт. ). Также иногда учимся делать 3D-чертежи деталей», – рассказали ученики Белгородского инженерного юношеского лицея-интерната и участники «РобоФеста-2018» Антон Першин и Дмитрий Чернов .

Где, кроме школы, можно стать робототехником?

В инжиниринговой школе БелГУ есть класс, в котором учат собирать и программировать роботов. В 2017 году в Белгороде открылся «Кванториум» , в котором робототехнике учат школьников с девяти лет.

Чтобы стать настоящим робототехником, можно поступить на робототехнический факультет. В Белгороде пока таких нет, но в БГТУ им. Шухова есть кафедра технической кибернетики . Её студенты занимают призовые места на всероссийских соревнованиях по робототехнике.

Можно ли научиться самому?

Да. Есть множество ресурсов в Интернете, на которых можно узнать, из чего собрать и как запрограммировать робота.

Будет ли робот полезным?

Его можно приспособить под бытовые задачи и сделать помощником в доме. В Интернете есть много примеров, как домашние изобретатели создают роботов для выпечки блинов или уборки квартиры.

Как подтвердить свои успехи в создании роботов?

Принять участие в таких соревнованиях, как «РобоФест». На них в зависимости от возраста и направления существуют разные номинации. В основном у каждого вида робота есть трасса, на которой он выполняет задания: захватить кубик или прочертить линию. Есть и статичные системы, в которых судьи оценивают презентацию проекта и работу механизмов.

Как правило, участники приезжают на соревнования с собранными роботами и при подготовке тратят время только на калибровку датчиков и корректировку программы.

Редакция благодарит за помощь в создании материала участников «РобоФеста-2018» Дмитрия Агафонова , Дмитрия Чернова , Антона Першина и Данила Мигрина .

Наталья Малыхина

Многие робототехнические контроллеры реализованы с использованием языков программирования специального назначения. Например, многие программы для обобщающей архитектуры были реализованы на языке поведения , который был определен Бруксом. Этот язык представляет собой язык управления в реальном времени на основе правил, результатом компиляции которого становятся контроллеры AFSM . Отдельные правила этого языка, заданные с помощью синтаксиса, подобного Lisp , компилируются в автоматы AFSM, а группы автоматов AFSM объединяются с помощью совокупности механизмов передачи локальных и глобальных сообщений.

Так же как и обобщающая архитектура, язык поведения является ограниченным, поскольку он нацелен на создание простых автоматов AFSM с относительно узким определением потока связи между модулями. Но в последнее время на базе этой идеи проведены новые исследования, которые привели к созданию целого ряда языков программирования, аналогичных по своему духу языку поведения, но более мощных и обеспечивающих более быстрое выполнение.

Одним из таких языков является универсальный робототехнический язык , или сокращенно GRL (Generic Robot Language ). GRL- это функциональный язык программирования для создания больших модульных систем управления. Как и в языке поведения, в GRL в качестве основных конструктивных блоков используются конечные автоматы. Но в качестве настройки над этими автоматами язык GRL предлагает гораздо более широкий перечень конструкций для определения коммуникационного потока и синхронизации ограничений между различными модулями, чем язык поведения. Программы на языке GRL компилируются в эффективные программы на таких языках команд, как С .

Еще одним важным языком программирования (и связанной с ним архитектурой) для параллельного робототехнического программного обеспечения является система планирования реактивных действий, или сокращенно RAPS (Reactive Action Plan System) . Система RAPS позволяет программистам задавать цели, планы, связанные с этими целями (или частично определять политику), а также задавать условия, при которых эти планы по всей вероятности будут выполнены успешно.

Крайне важно то, что в системе RAPS предусмотрены также средства, позволяющие справиться с неизбежными отказами, которые возникают в реальных робототехнических системах. Программист может задавать процедуры обнаружения отказов различных типов и предусматривать процедуру устранения исключительной ситуации для каждого типа отказа. В трехуровневых архитектурах система RAPS часто используется на исполнительном уровне, что позволяет успешно справляться с непредвиденными ситуациями, не требующими перепланирования.

Существует также несколько других языков, которые обеспечивают использование в роботах средств формирования рассуждений и средств обучения. Например, Gologпредставляет собой язык программирования, позволяющий обеспечить безукоризненное взаимодействие средств алгоритмического решения задач (планирования) и средств реактивного управления, заданных непосредственно с помощью спецификации.

Программы на языке Golog формулируются в терминах ситуационного исчисления с учетом дополнительной возможности применения операторов недетерминированных действий. Кроме спецификации программы управления с возможностями недетерминированных действий, программист должен также предоставить полную модель робота и его среды.

Как только программа управления достигает точки недетерминированного выбора, вызывается планировщик (заданный в форме программы доказательства теорем) для определения того, что делать дальше. Таким образом программист может определять частично заданные контроллеры и опираться на использование встроенных планировщиков для принятия окончательного выбора плана управления.

Основной привлекательной особенностью языка Golog является предусмотренная в нем безукоризненная интеграция средств реактивного управления и алгоритмического управления. Несмотря на то что при использовании языка Golog приходится соблюдать строгие требования (полная наблюдаемость, дискретные состояния, полная модель), с помощью этого языка были созданы высокоуровневые средства управления для целого ряда мобильных роботов, предназначенных для применения внутри помещений.

Язык «JSk CES (сокращение от C++ for embedded systems - C++ для встроенных систем) - это языковое расширение C++, в котором объединяются вероятностные средства и средства обучения. В число типов данных CES входят распределения вероятностей, что позволяет программисту проводить расчеты с использованием неопределенной информации, не затрачивая тех усилий, которые обычно связаны с реализацией вероятностных методов.

Еще более важно то, что язык CES обеспечивает настройку робототехнического программного обеспечения с помощью обучения на основании примеров, во многом аналогично тому, что осуществляется в алгоритмах обучения. Язык CES позволяет программистам оставлять в коде «промежутки», которые заполняются обучающими функциями; обычно такими промежутками являются дифференцируемые параметрические представления, такие как нейронные сети. В дальнейшем на отдельных этапах обучения, для которых учитель должен задать требуемое выходное поведение, происходит индуктивное обучение с помощью этих функций. Практика показала, что язык CES может успешно применяться в проблемных областях, характерных для частично наблюдаемой и непрерывной среды.

Язык ALisp представляет собой расширение языка Lisp . Язык ALisp позволяет программистам задавать недетерминированные точки выбора, аналогичные точкам выбора в языке Golog. Но в языке ALisp для принятия решений применяется не программа доказательства теорем, а средства определения правильного действия с помощью индуктивного обучения, в которых используется обучение с подкреплением. Поэтому язык ALisp может рассматриваться как удобный способ внедрения знаний о проблемной области в процедуру обучения с подкреплением, особенно знаний об иерархической структуре «процедур» желаемого поведения. До сих пор язык ALispприменялся для решения задач робототехники только в имитационных исследованиях, но может стать основой многообещающей методологии создания роботов, способных к обучению в результате взаимодействия со своей средой.

Робототехники олицетворяют собой сочетание противоположностей. Как специалисты, они искушены в тонкостях своей специализации. Как универсалы, они способны охватить проблему в целом в той степени, что позволяет имеющаяся обширная база знаний. Предлагаем вашему вниманию интересный материал на тему умений и навыков, которые необходимы настоящему робототехнику.

А кроме самого материала также комментарии одного из наших робо-экспертов, куратора екатеринбургского , Олега Евсегнеева.

Инженеры-робототехники, как правило, попадают в две категории специалистов: думающих (теоретиков) и делающих (практиков). Это означает, что робототехники должны отличаться хорошим сочетанием двух противоположных стилей работы. «Склонные к исследованиям» люди вообще любят решать проблемы, думая, читая и изучая. С другой стороны, специалисты-практики любят решать проблемы лишь «испачкав руки», можно так сказать.

В робототехнике нужен тонкий баланс между напряженными исследованиями и расслабленной паузой, то есть работа над реальной задачей. В представленный перечень попали 25 профессиональных умений, сгруппированных в 10 существенных для роботостроителей навыков.

1. Системное мышление

Один из менеджеров проекта однажды заметил, что многие, связанные с робототехникой люди, оказываются впоследствии менеджерами проектов или системными инженерами. В этом есть особый смысл, так как роботы являются очень сложными системами. Занимающийся роботами специалист должен быть хорошим механиком, электронщиком, электриком, программистом и даже обладать познаниями в психологии и когнитивной деятельности.

Хороший робототехник в состоянии понять и теоретически обосновать, как совместно и слаженно взаимодействуют все эти разнообразные системы. Если инженер-механик может вполне обоснованно сказать: «это не моя работа, тут нужен программист или электрик», то робототехник должен хорошо разбираться во всех этих дисциплинах.

Вообще, системное мышление является важным навыком для всех инженеров. Наш мир – одна большая сверхсложная система. Навыки системной инженерии помогают правильно понять, что и как связано в этом мире. Зная это, можно создавать эффективные системы управления реальным миром.

2. Мышление программиста

Программирование является довольно важным навыком для робототехника. При этом не имеет значения, занимаетесь ли вы низкоуровневыми системами управления (используя лишь MATLAB для проектирования контроллеров) или являетесь специалистом по информатике, проектирующим высокоуровневые когнитивные системы. Занимающиеся роботами инженеры могут быть привлечены к работе по программированию на любом уровне абстракции. Основное различие между обычным программированием и программированием роботов заключается в том, что робототехник взаимодействует с оборудованием, электроникой и беспорядком реального мира.

Сегодня используется более 1500 языков программирования. Несмотря на то, что вам явно не нужно будет учить их все, хороший робототехник обладает мышлением программиста. А они будут комфортно чувствовать себя при изучении любого нового языка, если вдруг это потребуется. И тут мы плавно переходим к следующему навыку.

Комментарий Олега Евсегнеева: Я бы добавил, что для создания современных роботов требуется знание языков низкого, высокого и даже сверхвысокого уровня. Микроконтроллеры должны работать очень быстро и эффективно. Чтобы этого достичь, нужно углубляться в архитектуру вычислительного устройства, знать особенности работы с памятью и низкоуровневыми протоколами. Сердцем робота может быть тяжелая операционная система, например, ROS. Здесь уже может понадобиться знание ООП, умение пользоваться серьезными пакетами машинного зрения, навигации и машинного обучения. Наконец, чтобы написать интерфейс робота в веб и связать его с сетью интернет, неплохо будет научиться скриптовым языкам, тому же python.

3. Способность к самобучению

О робототехнике невозможно знать все, всегда есть что-то неизвестное, что придется изучать, когда возникнет в том необходимость при реализации очередного проекта. Даже после получения высшего образования по специальности робототехника и нескольких лет работы в качестве аспиранта многие только начинают по-настоящему понимать азы робототехники.

Стремление к постоянному изучению чего-то нового является важной способностью на протяжении всей вашей карьеры. Поэтому использование эффективных лично для вас методов обучения и хорошее восприятие прочитанного помогут вам быстро и легко получать новые знания, когда в этом возникает необходимость.

Комментарий Олега Евсегнеева: Это ключевой навык в любом творческом деле. С помощью него можно получить другие навыки

4. Математика

В робототехнике имеется не так много основополагающих навыков. Одним из таких основных навыков является математика. Вам, вероятно, трудно будет добиться успеха в робототехнике без надлежащего знания, по крайней мере, алгебры, математического анализа и геометрии. Это связано с тем, что на базовом уровне робототехника опирается на способность понимать и оперировать абстрактными понятиями, часто представляемыми в виде функций или уравнений. Геометрия является особенно важной для понимания таких тем, как кинематика и технические чертежи (которых вам, вероятно, придется много сделать в течение карьеры, включая те, что будут выполнены на салфетке).

Комментарий Олега Евсегнеева: Поведение робота, его реакция на окружающие раздражители, способность учиться – это все математика. Простой пример. Современные беспилотники хорошо летают благодаря фильтру Калмана – мощному математическому инструменту для уточнения данных о положении робота в пространстве. Робот Asimo умеет различать предметы благодаря нейронным сетям. Даже робот-пылесос использует сложную математику, чтобы правильно построить маршрут по комнате.

5. Физика и прикладная математика

Есть некоторые люди (чистые математики, например), которые стремятся оперировать математическими понятиями без привязки к реальному миру. Создатели роботов не относятся к такому типу людей. Познания в физике и прикладной математике важны в робототехнике, потому что реальный мир никогда не бывает таким точным, как математика. Возможность решить, когда результат расчета достаточно хорош, чтобы на самом деле работать – это ключевой навык для инженера-робототехника. Что плавно подводит нас к следующему пункту.

Комментарий Олега Евсегнеева: Есть хороший пример – автоматические станции для полета на другие планеты. Знание физики позволяет настолько точно рассчитать траекторию их полета, что спустя годы и миллионы километров аппарат попадает в точно заданную позицию.

6. Анализ и выбор решения

Быть хорошим робототехником означает постоянно принимать инженерные решения. Что выбрать для программирования - ROS или другую систему? Сколько пальцев должен иметь проектируемый робот? Какие датчики выбрать для использования? Робототехника использует множество решений и среди них почти нет единственно верного.

Благодаря обширной базе знаний, используемой в робототехнике, вы могли бы найти для себя более выгодное решение определенных проблем, чем специалисты из более узких дисциплин. Анализ и принятие решений необходимы для того, чтобы извлечь максимальную пользу из вашего решения. Навыки аналитического мышления позволят вам анализировать проблему с различных точек зрения, в то время как навыки критического мышления помогут использовать логику и рассуждения, чтобы сбалансировать сильные и слабые стороны каждого решения.

Программирование виртуальных роботов на языке Java

Робототехника давным давно вышла за пределы научно-фантастических романов и в настоящее время является одной из движущих сил, определяющих прогресс во многих областях, таких как автоматизация производства, медицина, космос и т.д. Важную роль в робототехнике играют программные симуляторы, т.к. они не только упрощают работу инженеров, но и позволяют исследователям испытывать новейшие алгоритмы искусственного интеллекта (AI) и машинного обучения. Одним из таких симуляторов является Simbad – проект с открытым кодом, разработанный на основе технологии Java 3D (см. ). В данной статье мы расскажем, как программировать виртуальных роботов, используя инструментарий Simbad, для получения лучшего представления об одной из философий проектирования роботов – архитектуре поглощения (subsumption architecture ).

Начало статьи посвящено краткому обзору робототехники и концепции архитектуры поглощения. Затем мы перейдем к инструментарию Simbad и расскажем, как, используя его, можно реализовать данную архитектуру. После этого придет время создания простого робота в соответствии с описанной архитектурой. В конце концов, вы окунетесь в занимательный мир лабиринтов и создадите второго робота, который, подобно Гомеру из Симпсонов (см. ), сможет самостоятельно из них выбираться. Разумеется, созданные роботы будут “виртуальными”, т.е. будут жить в виртуальной среде Simbad.

Программирование роботов

На данный момент не существует единого, всеми признаваемого определения термина “робот”. В нашей статье, под роботом мы будем подразумевать нечто, состоящее как минимум из следуюших компонентов:

• Набора сенсоров
• Программы, определяющей поведение робота
• Набора приводов и эффекторов

Традиционная робототехника

Под традиционной робототехникой обычно понимается период развития данной области вплоть до 1986 года. Для того времени было характерно представление о роботе, как о механизме, управляемом центральным контроллером (мозгом), который постоянно обновляет свое представление об окружающем мире и вырабатывает план поведения, исходя из этого представления. Новая информация о мире поступает от сенсоров, например, осязания, света, ультразвука и т.д. Мозг анализирует всю информацию от сенсоров и обновляет представление об окружающей среде, а затем принимает решение о том или ином действии. Все действия выполняются с помощью приводов и эффекторов. Первые обычно представляют собой некие двигатели, подсоединенные к устройствам, непосредственно взаимодействующим с окружающим миром — эффекторам. Примерами последних могут служить колеса или руки. При этом иногда под приводами (actuators) понимаются как сами приводы, так и эффекторы.

Таким образом, традиционный робот получает данные от множества сенсоров, комбинирует эти данные в процессе обновления картины мира, затем вырабатывает план действий на основе данной картины, и наконец, приводит его в исполнение. К сожалению, данный подход сопряжен с определенными трудностями. Во-первых, он требует большого объема вычислений. Во-вторых, поддержка актуальной картины окружающего мира – задача очень сложная, т.к. мир меняется постоянно. При этом известно, что многие организмы, например, насекомые, благополучно существуют и без поддержки полной картины мира, более того, даже не имея памяти как таковой. Так может стоит попробовать перенять их подход к функционированию? Подобные размышления стали отправной точкой нового течения в робототехнике, доминирующего в настоящее время. Оно получило название “поведенческая робототехника” (behavior-based robotics - BBR).

Архитектура поглощения

Одним из способов организации BBR-роботов является архитектура поглощения, предложенная в 1986 г. Родни Бруксом (Rodney A. Brooks) — в настоящее время главой лаборатории искусственного интеллекта в Массачусетском Технологическом Институте (MIT) — в его фундаментальной статье под названием “Слоны не играют в шахматы” (см. ). Согласно Бруксу, поведенческие роботы можно рассматривать как набор простых и независимых поведенческих узлов (behaviors), каждый из которых определяется двумя вещами – тем, что вызывает данное поведение (как правило, информация, поступающая от сенсоров), и тем действием, что является его результатом (как правило, выполненным с помощью эффектора). Поведения могут наслаиваться друг на друга, а также конфликтовать между собой. В этом случае, в действие вступает специальный механизм арбитража , который решает, какое поведение в данный момент является приоритетным. Ключевым моментом является то, что поведение робота, как единого целого, не закладывается заранее, а вырисовывается из взаимодействия его поведенческих узлов. Более того, по мнению сторонников BBR, глобальное поведение является чем-то большим, чем просто суперпозицией его частей. Оно поглощает каждое из локальных, низкоуровневых поведений. В целом, идея заключается в том, что вместо проектирования робота и точного описания его поведения во всех ситуациях, можно просто добавлять поведенческие узлы и смотреть, что получится в результате.

Simbad: среда для моделирования роботов

LEGO Mindstorms

В данной статье рассматривается создание программных агентов (ботов), но если вас интересуют реальные физические роботы, то обратите внимание на LEGO Mindstorms – замечательный инструментарий для робототехника.

Слоган в штаб-квартире LEGO Mindstorms гласит: “Мы сделаем для робототехники то, что iPod сделал для музыки” ("We will do for robotics what iPod did for music"). Первая версия Mindstorms была представлена в 1998 г. и сразу же превзошла ожидания LEGO по объему продаж. Цена комплекта ($250) может показаться слегка завышенной, но не забывайте, что столько же стоит iPod Classic, а он есть практически у каждого .

При этом iPod не предоставляет собой такого интереса для взлома как Mindstorms. Стоило выйти первому релизу Mindstorms, как различного рода хакеры начали взламывать и анализировать блоки RCX, являющиеся “мозгами” роботов. LEGO пребывала в некотором недоумении и сначала не могла решить, оставить ли все как есть или же выпустить официальное требование прекратить подобные действия. К чести руководства компании, они решили предоставить хакерам полную свободу действий в отношении Mindstorms.

Это привело к расцвету сообщества Mindstorms (см. ). Одним из следствий стало стороннее портирование платформы Mindstorms под другие языки, такие как C и Java, в то время, как сам инструментарий изначально поставлялся только вместе с графическим языком программирования NXT-G. В итоге, более половины пользователей инструментария – это взрослые специалисты.

Simbad предназначен для программного моделирования роботов. Согласно Web-странице проекта, Simbad “предоставляет программные средства для разработки роботов, описания их воздействия на окружающий мир, а так же использования сенсоров. Simbad был в первую очередь разработан для исследователей, которым необходим простой инструментарий для изучения ситуационного искусственного интеллекта, машинного обучения и алгоритмов AI вообще, особенно применительно к автономным роботам и агентам”.

Simbad был разработан на Java Луи Уге (Louis Hugue) и Николя Бредешем (Nicolas Bredeche). Проект размещен на сервере SourceForge.net и может свободно использоваться или модифицироваться в соответствии с лицензией GNU GPL (General Public License).

Технические подробности

Мир в среде Simbad может содержать как агентов (роботов), так и различные неодушевленные предметы, такие как, ящики, стены, источники света и т.д. Время в этом мире дискретно, т.е. разбито на интервалы. Simbad включает в себя планировщик, распределяющий время между агентами. Аналогично реальным роботам, агенты Simbad имеют как сенсоры (датчики расстояния, осязания, света и т.д.), так и приводы (как правило, колеса). В любой отведенный ему момент времени, робот может выполнять какое-то действие.

Классы, реализующие агентов, должны переопределять метод performBehavior() , который описывает их поведение. Внутри этого метода робот может анализировать поступающую от сенсоров информацию и изменять вращательную и поступательную составляющие скорости движения. На исполнение метода performBehavior() отводится короткий промежуток времени, поэтому нельзя отдавать такие команды, как, например, “продвинуться вперед на один метр”. Для того чтобы обойти это ограничение как правило приходится постоянно контролировать состояние, в котором находится робот. Кроме этого можно использовать таймер для отслеживания количества временных интервалов, в течение которых робот находился в текущем состоянии.

Simbad API

В примерах к данной статье в основном затрагиваются вопросы, связанные со следующими двумя пакетами, входящими в состав Simbad API:

• simbad.sim : Классы данного пакета описывают как самих роботов, так и окружающий их мир. Основными классами являются:
  • Agent: Сами роботы.
  • Arch: Арки, которые роботы могут объезжать либо проезжать под ними.
  • Box: Описывают препятствия на пути робота.
  • CameraSensor: Позволяет получать доступ к картине окружающего мира с точки зрения робота.
  • EnvironmentDescription: Описывает среду, в которую можно добавлять как роботов, так и неодушевленные объекты, например, стены и другие препятствия.
  • LampActuator: Фары, которые можно добавлять к своему роботу.
  • LightSensor: Сенсоры света.
  • RangeSensorBelt: Набор датчиков расстояния, которые могут быть расположены по периметру робота.
  • RobotFactory: Используется для добавления различных сенсоров к роботу.
  • Wall: Еще один тип препятствия для движения робота.
• simbad.gui : Классы из данного пакета отображают самого робота и позволяют его контролировать. Основным классом являются следующий:
  • Simbad: Окно, отображающее картину мира робота, информацию, поступающую с его сенсоров, а так же управляющие элементы.

Реализация архитектуры поглощения с помощью Simbad

Румба

В то время как я пишу эти строки, Румба (Roomba) пылесосит ковер у меня под ногами (при этом периодически наталкиваясь на котенка). Румба – это робот, разработанный компанией iRobot, основанной тремя выпускниками MIT: Родни Бруксом, Колином Энглом (Colin Angle) и Хелен Грейнер (Helen Greiner). Он был создан в согласии с принципами архитектуры поглощения и предоставляет открытый интерфейс, позволяющий менять его поведение самым произвольным образом. Книга Тода Курта (Tod E. Kurt) “Взламывая Румбу” рассказывает о множестве таких возможностей (см. ).

Реализовывать архитектуру поглощения на основе Simbad мы начнем с объявления класса-потомка Agent под названием BehaviorBasedAgent . Каждый экземпляр данного класса будет содержать массив поведений (объектов типа Behavior), а так же булеву матрицу, хранящую информацию об их попарном поглощении.

Класс BehaviorBasedAgent выступает в роли планировщика поведений. В листинге 1 приведен фрагмент кода, итерирующего по массиву поведений и регулирующего их запуск. При этом переменная currentBehaviorIndex используется для хранения ссылки на поведение, которое должно быть активировано на следующем шаге алгоритма.

Листинг 1. Цикл для поочередной активации поведений и разрешения конфликтов

Отметьте, что метод performBehavior() перегружает аналогичный метод в классе simbad.sim.Agent .

В классе поведения Behavior объявлено два абстрактных (abstract) метода:

• isActive() : Метод возвращает булево значение, показывающее, должно ли данное поведение быть активировано в данный момент времени, учитывая информацию, поступающую от сенсоров. При этом все экземпляры класса Behavior имеют доступ к общему набору сенсоров.
• act() : Метод возвращает новые значения поступательной и вращательной скорости (именно в таком порядке), являющиеся результатом активации поведения.

Пример блуждающего робота, притягивающегося к источникам света

Теперь пришло время создать программного робота (или бота), который будет включать 4 нижеперечисленных поведения, хранящихся в порядке убывания приоритета. Код бота показан в листингах со второго по пятый (код примеров к данной статье доступен для ).

• Avoidance: Изменяет направление движения после столкновения или в попытке предотвратить столкновение.
• LightSeeking: Направляет движение в сторону источника света.
• Wandering: Периодически меняет направление движения произвольным образом.
• StraightLine: Направляет движение по прямой.

Листинг 2. Класс Avoidance (на основе демонстрационного примера SingleAvoiderDemo.java из поставки Simbad)

Листинг 3. Класс LightSeeking (на основе демонстрационного примера LightSearchDemo.java из поставки Simbad)

Листинг 4. Класс Wandering

Листинг 5. Класс StraightLine class

В листинге 6 показано поглощение одних поведений другими.

Листинг 6. Объявление булевой матрицы, описывающей попарное поглощение поведений

В данном примере набор поведений полностью упорядочен в соответствии с приоритетом. В общем случае, это необязательно.

В качестве упражнения вы можете попробовать реализовать следующие вещи:

• Социальное поведение: движение навстречу друзьям и в сторону от врагов.
• Избегание источников света.
• Добавить фары к некоторым роботам, так, чтобы они начали притягиваться друг к другу.

Лабиринты

"Ну, наконец-то! Я так и знала, что из этого лабиринта можно выбраться, действуя по алгоритму Тремо!" — Лиза Симпсон

Из всей массы алгоритмов выхода из лабиринтов, два выделяются тем, что используют объем памяти, не зависящий от размера самого лабиринта. Они известны под названиями “следование вдоль стены” (wall-following) и алгоритм Пледжа . Последний был назван в честь Джона Пледжа (Jon Pledge) из Эксетера, который изобрел алгоритм в возрасте 12 лет. Кроме этого есть еще великолепный алгоритм Тремо (Tremaux algorithm) – любимый алгоритм Лизы Симпсон – но в целях упрощения мы рассмотрим только первые два.

Алгоритмы генерации лабиринтов

Интерес представляют не только алгоритмы выхода из лабиринтов, но и их генерации. Лабиринты, рассматриваемые в данной статье, называются совершенными (perfect), благодаря тому, что существует один и только один вариант прохода между любыми двумя точками лабиринта. Благодаря этому условию исключаются петли, острова, а так же изолированные участки. Большинство алгоритмов, генерирующих совершенные лабиринты, работают следующим образом: они начинают с простого лабиринта, представляющего собой только внешнюю стену и постепенно добавляют внутренние участки. При этом на каждом шаге необходимо исключать возможность появления петель, изолированных секций и т.д.

Следование вдоль стены

Этот алгоритм настолько прост, что многие обучаются ему еще в детстве. Все что требуется для выхода — это вести левой рукой по левой стене (или правой рукой по правой стене) пока не встретите выход. Несложно видеть, что данный алгоритм работает безупречно для лабиринтов, в которых вход и выход расположены на периметре. К сожалению, алгоритм нельзя применять в случае, если выход расположен на острове — части лабиринта, не соединенной с остальными стенами. В этой ситуации алгоритм не найдет выход, потому что нельзя перепрыгнуть пустое пространство до острова, не отрывая руку от стены.

Алгоритм Пледжа

Алгоритм Пледжа более сложен, но зато способен находить выход из большего числа лабиринтов за счет возможности переходов от одного острова к другому. Идея алгоритма заключается в том, что надо выбрать некое абсолютное направление (север, юг, запад или восток) и всегда стараться ему следовать. Назовем его предпочтительным направлением . В случае если вы упираетесь в стену, вы поворачиваете направо и движетесь в соответствии с алгоритмом “следование вдоль стены” до тех пор, пока не выполнится два условия. Первое – это поворот в предпочтительном направлении, а второе – сумма всех ранее сделанных поворотов равна нуля (при этом каждый поворот против часовой стрелки принимается за единицу, а по часовой стрелке, соответственно, за минус единицу). После этого вы продолжаете двигаться в предпочтительном направлении пока это возможно и так далее. Условие на нулевую сумму поворотов необходимо для избегания разного рода ловушек, например, участков лабиринтов, имеющих форму G (нарисуйте ее на бумаге и сразу поймете, о чем я).

Алгернон: робот, выбирающийся из лабиринтов

Пришло время удивить ваших друзей, создав робота по имени Алгернон (Algernon), задачей которого будет выход из лабиринтов.

Проектирование робота

Для реализации как алгоритма Пледжа, так и следования вдоль стены необходимо точно определять момент, когда робот подходит к разветвлению в лабиринте, а также иметь возможность указать, какое направление выбрать.

Наверняка это можно реализовать множеством способов, но мы будем использовать специальный сенсор — эхолокатор, расположенный на левой стороне робота. Этот сенсор будет посылать сигналы при пересечении ответвлений слева по ходу движения. Для того чтобы определять, что впереди тупик, мы добавим еще один сенсор — датчик касания, расположенный в лобовой части робота.

Реализация алгоритма следования вдоль стены

Весь код Алгернона будет размещен в пакете algernon.subsumption (весь код доступен для ). Алгернон — это достаточно простой робот и его вполне можно запрограммировать в процедурном стиле. В то же время, даже для такого простого робота, подход, основанный на поглощении поведений, делает код намного чище, легче для понимания, а также способствует лучшей организации модулей.

Мы сделаем еще одно допущение в целях упрощения примера: будем считать, что все стены пересекаются под прямыми углами. Другими словами, все повороты налево и направо осуществляются исключительно на 90 градусов.

Леворукий алгоритм следования вдоль стены можно декомпозировать на четыре различных поведения:

• Идти прямо.
• Упершись в стену, повернуть направо.
• Встретив ответвление влево, повернуть.
• Остановиться при нахождении выхода.

Поведениям необходимо присвоить приоритеты. В данном примере, мы их выберем в том же порядке, в каком они перечислены выше. В итоге нам понадобятся четыре класса-наследника Behavior:

• GoStraight
• TurnRight
• TurnLeft
• ReachGoal

В листинге 7 показан код класса GoStraight , в котором TRANSLATIONAL_VELOCITY – это константа, равная 0.4:

Листинг 7. Реализация поведения для движения по прямой

Код класса TurnRight показан в листинге 8. Метод getRotationCount() возвращает количество временных интервалов, необходимых для поворота на 90 градусов при данной скорости вращения.

Листинг 8. Реализация поведения для поворота направоBehavior code for turning right

Для поворота налево, Алгернон должен сначала чуть продвинуться вперед так, что стена слева от него закончится. Затем он поворачивается налево и проходит еще немного вперед так что, по его левую сторону опять находится стена. Код показан в листинге 9.

Листинг 9. Реализация поведения для поворота налево

Код класса ReachGoal показан в листинге 10.

Листинг 10. Поведение при обнаружении выхода из лабиринта

Главный метод, определяющий поведение Алгернона приведен в листинге 11.

Листинг 11. Код управления поведениями Алгернона

На рисунке 1 показано, как Алгернон движется по лабиринту.

Рисунок 1. Алгернон, двигающийся по лабиринту

Заметим, что робот успешно решает задачу выхода, несмотря на то, что ни один из его компонентов ничего не знает не только о лабиринтах, но даже о стенах. Не существует никакого центрального узла, выступающего в роли мозга, просчитывающего путь выхода. В этом и заключается суть архитектуры поглощения: сложное поведение, будто бы специально спроектированное для решения конкретной задачи, вырисовывается при взаимодействии простых, наслоенных друг на друга поведений.

Заключение

В данной статье рассматривалось создание простого программного робота. Программирование реального, физически существующего робота представляет собой значительно более сложную задачу, в основном из-за того, что приходится учитывать все аспекты влияния окружающего мира. Например, в рассмотренном примере было достаточно просто заставить робота двигаться прямо вдоль стены. В реальном мире с его неровными поверхностями, весьма непросто реализовать движение робота таким образом, чтобы он не ударялся об стену и одновременно не удалялся от нее слишком далеко. Так что, даже если вы любите программировать, не факт, что программирование роботов доставит вам удовольствие, т.к. зачастую это требует больше механической, чем творческой работы.

Обратите внимание на инструментарий LEGO Mindstorms, если вы заинтересовались проектированием и программированием роботов. В качестве альтернативы, можно поработать с роботами BEAM (Biological Electronic Aesthetics Mechanics). BEAM далее развивает идею поведенческой робототехники, вообще убирая программирование как таковое. Глобальное поведение робота определяется жестко заданными соединениями поведенческих узлов, работающих на рефлексах. Заплатив не более $30 вы сможете построить своего первого BEAM-робота. Также можно спроектировать робота по чертежам, которые вы найдете в книге Гарета Бранвина (Gareth Branwyn) “Создание роботов для абсолютных новичков” (см. ). Ну и, наконец, всегда можно купить Румбу и взломать его.

Один из поразительных выводов, к которому я пришел, начав заниматься программированием роботов, а также после поверхностного знакомства с кодом других разработчиков, - это то, что необязательно писать длинные программы, чтобы создать робота, обладающего весьма обширной функциональностью. При этом, правда, зачастую приходится долго шлифовать программу и экспериментировать с константами, чтобы робот делал именно то, что нужно. Используя же инструментарий LEGO Mindstorms, вы вполне сможете создать простого робота за вечер.

Робототехника – это своего рода захватывающая субкультура, включающая в себя книги, соревнования, видео и т.д. Вполне возможно, что даже недалеко от вас есть клуб или кружок любителей роботов.