ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Публикационная активность

(сведения по итогам 2017 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,500
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,405
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 0,817
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,319
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,264
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 6012
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 404
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 338
Десятилетний индекс Хирша: 17
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2017 год: 527
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2017 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 16

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2017 гг. на сайте РИНЦ

Вход


Забыли пароль? / Регистрация

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

4
Ожидается:
16 Декабря 2018

Основной подход в решении задачи создания человеко-машинного интерфейса с использованием дуального принципа

Basic approach to solving the creating a human-machine interface using dual principle
Статья опубликована в выпуске журнала № 4 за 2013 год. [ на стр. 113-116 ][ 11.12.2013 ]
Аннотация:Дается описание проблемы эксплуатации эргатических систем управления как одного из компонентов взаимодействия оператора, объекта, окружающей среды и систем управления в информационно-вычислительных системах. Важнейшим компонентом является решение задачи по созданию сложного человеко-машинного интерфейса с использованием дуального принципа, в максимальной степени учитывающего человеческий фактор – психологические, физиологические и анатомические аспекты человеко-машинного взаимодействия с учетом всего комплекса решаемых функциональных задач. Для человеко-машинного интерфейса и управления на вычислительной машине особую актуальность приобретает направление исследования цифровых вычислительных систем с искусственным интеллектом, основной побуждающей причиной создания которых является безопасность работы при его высокой интенсивности в современных условиях. Развитие данного направления предполагает кардинальные изменения функциональной структуры процессов управления, создание необходимой теоретической базы для постановки и решения конкретных научно-технических задач. В связи с этим одна из важнейших проблем разработки высокоэффективных эргатических систем управления заключается в оптимальном распределении функций между ЧО и техническими средствами с учетом психофизиологических возможностей человека. Такого рода работы основаны на возможностях реализации, предоставляемых уже имеющимися устройствами автоматизации и средствами вычислительной техники. Новизна и перспективность реализации предлагаемых подходов определяются возможностью получения результатов для разработки и создания, где ключевым звеном профилактики могут выступать психофизиологические факторы. Cоздание сложной системы с использованием дуального принципа позволит реализовать актуальные задачи организации человеко-машинного интерфейса с учетом интеллектуализации взаимодействия человека и вычислительного комплекса, построения и развития автоматизированных информационных систем организации и диагностирования психологического и физиологического обеспечения безопасности работы человека.
Abstract:The article describes the usability problem of ergatic management systems (ESA) as a component of the interaction between an operator, an object, environment and control systems in data-processing systems. The most important component here is the solution of creating a complex human-machine interface (HMI) problem using dual principle which maximally takes into account a human factor – psychological, physiological and anatomical aspects of human-computer interaction with the full range of functional problems solved. The research on digital computing systems with artificial intelligence becomes particularly relevant for human-machine interface and computer control. The main motivating reason for the creation of such systems is the security with its high intensity in the modern world. The development of this direction involves fundamental changes in the functional structure of the management process, the creation of the necessary theoretical basis for formulating and solving specific scientific and engineering problems. In this regard, one of the most important design issues of high ESA is the optimal distribution of functions between PR and technical means considering the psycho-physiological capacities of a human. This kind of work is based on the feasibility provided by existing automation devices and computer equipment. The novelty and prospectivity of implementation of the proposed approach is defined by the results to design and build, where a key part may be a prevention of psychological and physiological factors. The creation of a complex system using a dual principle allows implementing the urgent tasks of the human-machine interface organization considering the intellectualization of human-machine complex, construction and development of automated information management systems and diagnosing psychological and physiological security of a person.
Авторы: Минитаева А.М. (aminitaeva@mail.ru) - Российский государственный социальный университет, г. Москва, Россия, кандидат технических наук
Ключевые слова: дуальный принцип, человеко-машинный интерфейс, информационно-вычислительная система, оператор среды и систем управления, эргатические системы управления
Keywords: complex solved functional tasks, human-machine interface, information-computer system, information-computer system, exploitations interactive managerial system
Количество просмотров: 4093
Версия для печати
Выпуск в формате PDF (7.95Мб)
Скачать обложку в формате PDF (1.45Мб)

Размер шрифта:       Шрифт:

Современный этап развития автоматизированных систем характеризуется более широким применением интеллектуальных компьютерных технологий в процессах обработки информации, принятия решений и управления. Проблематика применения встроенного компьютерного интеллекта открывает новое направление научных исследований в области автоматизации эргатических систем управления (ЭСУ). Развитие данного направления предполагает кардинальные изменения функциональной структуры процессов управления, создание необходимой теоретической базы для постановки и решения конкретных научно-технических задач. Одна из закономерностей научно-технического прогресса – ускоренный рост сложности и масштабов технических систем, степени их влияния на техносферу. Проблема эффективности и безопасной эксплуатации систем приобретает первостепенное значение и не может решаться вне сферы автоматизации, в которой исключительно важную роль играют ЭСУ. В связи с этим одна из главных проблем разработки высокоэффективных ЭСУ заключается в оптимальном распределении функций между ЧО и техническими средствами с учетом психофизиологических возможностей человека. Необходимость иссле- дования интеллектуальных систем при их функционировании в реальном мире обусловила постановку задачи создания интегральных роботов. Проведение таких работ можно считать вторым этапом исследований по исскуственному интеллекту [1, 2].

Структура ЭСУ состоит из трех комплексов вычислительных средств (см. рис.). Первый комплекс представляет собой совокупность средств, спроектированных с позиций эффективного ре- шения задач и выполняющих программы (исполнительную систему), и имеет в ряде случаев проблемную ориентацию. Второй комплекс – совокупность средств интеллектуального интерфейса, имеющих гибкую структуру, которая обеспечивает возможность адаптации в широком спектре интересов конечных пользователей. Третьим комплексом средств, с помощью которых организу- ется взаимодействие первых двух, является база знаний, обеспечивающая использование вычислительными средствами первых двух комплексов целостной и независимой от обрабатывающих программ системы знаний о проблемной среде.

Исполнительная система объединяет всю совокупность средств, обеспечивающих выполнение сформированной программы. Интеллектуальный интерфейс – система программных и аппаратных средств, обеспечивающих конечному пользователю возможность использования компьютера для решения задач, которые возникают в среде его профессиональной деятельности, либо без посредников, либо с их незначительной помощью. База знаний занимает центральное положение по отношению к остальным компонентам вычислительной системы в целом, через базу знаний осуществляется интеграция средств вычислительных систем, участвующих в решении задач.

Для обеспечения решения задачи создания сложного человеко-машинного интерфейса представляется уместным использование принципа дуального управления А.А. Фельдбаума. Имеется в виду изучение системой управления характера, присущего данному оператору, и учет его при согласовании с условиями среды в выбираемом алгоритме управления [3, 4]. Такого рода работы основаны на возможностях реализации, предоставляемых имеющимися устройствами автоматизации и средствами вычислительной техники.

Рассмотрим уже существующие датчики перемещения. Функционально полная измерительная система содержит (по современным представлениям) следующие датчики.

1.     Датчик угла поворота/частоты колеса прокрутки – Y1/Y2.

2.     Датчик угла поворота/частоты вращения первичного колеса прокрутки П – Y3/Y4.

3.     Датчик угла поворота/частоты вращения вторичного колеса прокрутки – Y5/Y6.

4.     Датчик элемента джойстика (угла/скорости поворота ее оси) – U1=x1.

5.     Датчик поворота комьютерного манипулятора (угла/скорости поворота ее оси) – U2=x2.

6.     Датчик угла/скорости поворота колеса прокрутки – U3=x3.

Здесь указаны обозначения датчиков как измеримые координаты: Y – измеримые (выходные) переменные состояния; U – управляющие воздействия оператора Ui=xi.

Из этого набора датчиков следует значительно большее число идентификационных переменных: для датчиков по пунктам 4–6 действия оператора характеризуются еще направлением (знаком) воздействия, что для данного класса систем имеет существенное значение. Для других объектов аналогичным образом могут быть выделены измеримые переменные состояния и управляющие воздействия оператора (см. табл.).

Номер датчика

Направление воздействия

Обозначение направления воздействия

Обозначение скорости изменения воздействия

4

Нажатие

Отпускание

x11=x1+

x12=x1-

dx11 /dt=x121

dx12 /dt=x122

5

Нажатие

Отпускание

x21=x2+

x22=x2-

dx21 /dt=x221

dx22 /dt=x222

6

Вправо

Влево

x31=x3+

x32=x3-

dx31 /dt=x321

dx32 /dt=x322

Кроме того, имеется логическая переменная, которая может быть использована для идентификации стиля оператора: включение указателя поворотов x4 (вправо – x41, влево – x42). Таким образом, вектор выходных (измеримых в системе управления) переменных состояния можно представить в следующем виде: x[k]=L(V, U, t)V[k]+ +v[k], где L(V, U, t)Vk – вектор-функция, выявляющая состояние оператора; n[k] – вектор помех, сопровождающих действия оператора [2].

Выделенные переменные x[k] имеют высокую частоту повторения в реальных условиях управления объектом. Поэтому в запоминающих устройствах контроллера управления можно достаточно быстро накопить и статистически обработать их значения. Это обстоятельство создает разнообразные возможности построения идентификационных алгоритмов. Рассмотрим в качестве примера следующий алгоритм, который назовем двухступенчатым. Из накапливаемых данных будем формировать две базовые выборки значений вышеуказанных переменных с периодом накопления 100 и 10 000 тактов, то есть nijk=100 и Nijk=10 000, что определяет стохастические характеристики действия оператора на коротком и длинном интервалах. Можно считать, что первая из этих выборок отображает текущее состояние оператора, а вторая – его интегральные (типовые) качества. Следует сразу обратить внимание на то, что эти характеристики являются многомерными, то есть отображающими идентификационные переменные в их совокупности.

Используем аппарат многомерного шкалирования. Подберем для каждой идентификационной переменной шкалу оценивания. Вычислим максимальное значение каждой переменной следующим образом: примем его за единицу и будем считать текущим значением относительную величину переменной: xi=x jk/xjk max, где xlk max – максимальное значение соответствующей переменной.

Выделим s дискретных интервалов xjk, например 0,1, 0,2, 0,3, 0,4, …, 1. Для каждого оператора по идентификационному ID-коду в памяти контроллера накапливается относительная частота vsjk двух базовых значений идентификационной переменной из общего числа накопленных значений для этой переменной njk, то есть vsjk=nsjk/njk, где nsjk – номер интервала попадания идентификационной переменной. Для ряда значений данной переменной зависимость представляет одномерную ха- рактеристику данного оператора на некотором интервале времени – коротком и длинном. Первая отображает текущее состояние, вторая – интегральные качества данного оператора. На основании выделенной системы измеримых переменных может быть построена процедура идентификации стиля управления с использованием теории нечетких множеств.

Новизна и перспективность реализации предлагаемых подходов определяются возможностью получения результатов для разработки и создания

–      автоматизированной информационной системы организации и диагностирования психологического и физиологического обеспечения безопасности вычислительных машин, включающего комплекс мероприятий, таких как профилактика нарушений и отклонений в состоянии здоровья операторов, организация проведения медицинских осмотров, где ключевым звеном профилактики могут выступать психофизиологические факторы;

–      управляющих вычислительных систем с искусственным интеллектом, устройств обмена информацией с человеко-машинным интерфейсом с учетом интеллектуализации взаимодействия человека и вычислительного комплекса.

Таким образом, создание сложной системы с использованием дуального принципа позволит реализовать актуальные задачи организации че- ловеко-машинного интерфейса с учетом интеллектуализации взаимодействия человека и вычислительного комплекса, построения и развития автоматизированных информационных систем организации и диагностирования психологического и физиологического обеспечения безопасности работы человека. Кроме того, это создаст предпосылки для развития отечественной концепции разработки управляющих вычислительных систем с искусственным интеллектом, перспективных отечественных вычислительных машин и комплексных программных средств.

Литература

1.     Макаров И.М., Лохин В.М., Манько С.В., Рома- нов М.П. Искусственный интеллект и интеллектуальные системы управления. М.: Наука, 2006. 333 с.

2.     Корнеев Н.В., Кустарев Ю.С., Морговский Ю.Я. Теория автоматического управления с практикумом. М.: Академия, 2008. 224 с.

3.     Геловани В.Л., Башлыков А.А., Бритков В.Б., Вязи- лов Е.Д. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в нештатных ситуациях с использованием информации о состоянии природной среды. М.: Эдиториал УРСС, 2001. 304 с.

4.     Минитаева А.М. Введение в проблему человеко-машинного интерфейса с учетом взаимодействия вычислительной машины. Современные проблемы информационной безопасности и программной инженерии: Сб. избран. статей науч.-методологич. семинара. М.: Спутник+, 2012. С. 73–77.

References

1.     Makarov I.M., Lokhin V.M., Manko S.V., Romanov M.P. Artificial intelligence and intelligent control systems. Moscow, Nauka Publ., 2006, 333 p.

2.     Korneev N.V., Kustarev Yu.S., Morgovskiy Yu.Ya. The theory of the auto control with practicum. Moscow, Academy Publ., 2008, 224 p.

3.     Gelovani V.L., Bashlykov A.A., Britkov V.B., Vyazi- lov E.D. Intelligent decision-making systems for emergency situations using environment information. Moscow, Editorial URSS Publ., 2001, 304 p.

4.     Minitaeva A.M. Modern problems of information security and programme soft: proc. of scientific and methodological workshop. Moscow, Sputnik+ Publ., 2012, pp. 73–77 (in Russ.).


Постоянный адрес статьи:
http://swsys.ru/index.php?page=article&id=3668
Версия для печати
Выпуск в формате PDF (7.95Мб)
Скачать обложку в формате PDF (1.45Мб)
Статья опубликована в выпуске журнала № 4 за 2013 год. [ на стр. 113-116 ]

Возможно, Вас заинтересуют следующие статьи схожих тематик: