Моделирование эволюции систем пожарного стационарного робота
Bibliographic entry
Здор, Г. Н. Моделирование эволюции систем пожарного стационарного робота / Г.Н. Здор, А.В. Потеха // Веснiк Гродзенскага дзяржаунага унiверсiтэта iмя Янкi Купалы. Серыя 6. Тэхнiка: навуковы, вытворча-практычны часопiс / гал. рэд. Я.А. Роўба; заснавальнiк Гродзенскi дзяржауны унiверсiтэт iмя Я. Купалы. – 2015. – N1. – С. 37-43.
Abstract
Приведены сведения о моделировании эволюции систем пожарного стационарного робота (ПСР). Основой методологии исследований являлись генетические алгоритмы и оригинальные авторские разработки. Ранжирование подсистем ПСР производили на основании исторических данных о развитии физической науки. В качестве функции приспособленности использовали S-образную функцию, хорошо описывающую все стадии жизненного цикла технической системы. Проведенные исследования позволяют утверждать, что в настоящее время прогресс в деле создания инновационных пожарных стационарных роботов определяется конструкционно-технологическими решениями в области систем управления и технического зрения. Реализация на практике новых систем управления будет основываться не только на использовании вычислительной техники, но и технологий искусственного интеллекта и искусственного разума. Совершенствование систем технического зрения в своей долгосрочной перспективе может привести к реализации на практике принципа предупреждения, а не ликвидации чрезвычайной ситуации – пожаров.
Abstract in another language
Information on the evolution simulation of systems of stationary fire robot (SFR) is presented. Genetic algorithms and original authoring were the basis of research methodology. Ranking of SFR subsystems is based on historical data of physical science development. S-shaped function that well describes all the life cycle stages of a technical system is used as a fitness function. The investigations allow telling that modern progress in the field of innovative stationary fire robots origination is determined by constructional and technological solutions at the level of machine vision and control systems. Practical implementation of new control systems will be based not only on the use of computer technology, but also on the technology of artificial intelligence. Vision systems developments in their long-term perspective can lead to the realization of the prevention principle rather than emergency response (regarding fires).