12
А.С. Ющенко
Таким образом, построенная сеть содержит настраиваемые элементы,
относящиеся как к виду функций принадлежности, так и к структуре
решающих правил. Отметим, что эта сеть, по существу, воспроизводит
процедуру нечеткого вывода Сугено.
Для анализа ситуаций используются массивы данных, получаемых
из показаний телеметрии при движении робота при управлении со сто-
роны оператора. Для каждой из распознанных или заданных операто-
ром типовых ситуаций осуществляется настройка АСНВ так, чтобы
обеспечить управление роботом, наиболее близкое (в среднеквадрати-
ческом) к соответствующему управлению со стороны оператора. Эта
настройка (обучение сети) выполняется методом обратного распростра-
нения ошибки.
Речевой интерфейс и организация диалога.
Речевой интер-
фейс – основной способ задания управляющей информации для
диалоговой системы управления роботом. Команды оператора могут
быть сформулированы на языке ситуационного управления роботом.
Речевой интерфейс включает в себя модуль распознавания и линг-
вистический модуль. Модуль распознавания представляет собой
устройство для преобразования речевых сигналов и их интерпрета-
ции в качестве отдельных слов или фраз. Лингвистический анализа-
тор осуществляет синтаксический и семантический разбор высказы-
вания, в результате которого должны быть заполнены слоты фрейма
для описания действий.
Выше было показано, что высказывания, представленные на языке
ситуационного управления, могут быть выражены на внутреннем се-
миотическом языке, т. е. сведены к последовательности символов.
В свою очередь, команда оператора, поступающая от модуля распозна-
вания речи, также является последовательностью символов. Таким об-
разом, взаимодействие модуля распознавания и лингвистического мо-
дуля сводится к преобразованию одной последовательности символов
в другую на базе грамматики, построенной экспертом. При этом линг-
вистический анализатор обычно может быть представлен в форме ко-
нечного автомата.
В настоящее время все применяемые способы распознавания речи
основаны на сравнении произносимых слов с эталоном. Учитывая, что
словарь языка ситуационного управления довольно ограничен, необхо-
димо составить предварительную базу используемых слов и иметь воз-
можность в реальных условиях дополнять (дообучать) робот новым
словам, которые отсутствуют в базовом словаре. На практике чаще все-
го применяются два способа распознавания речи:
способ динамического искажения времени (Dynamic Time
Warping, DTW), или способ сравнения с эталоном;
метод оценки вероятности гипотез с использованием скрытых
марковских моделей (Hidden Markov Models, HMM).
