Введение. 
Гранулярная онтология пространства для когнитивных мобильных роботов

Существенным требованием к автономным мобильным роботам, предназначенным для функционирования в экстремальных средах, является способность эффективно работать в условиях неполной, противоречивой, неточной, нечеткой входной информации [Добрынин, 2006], [Карпов, 2009], [Ющенко, 2009]. Для обеспечения этой способности такой робот должен иметь статус когнитивного агента [Тарасов, 2002]. В отличие от реактивных агентов, функционирующих по схеме «стимул-реакция» когнитивные агенты обладают хорошо развитой, динамической моделью внешней среды.

Когнитивная функция обеспечивает процессы познания роботом внешнего мира, других агентов, а также его самопознание. Когнитивные процессы охватывают восприятие агентом внешней среды, формирование обобщенного внутреннего представления, понимание принципов взаимодействия и поведения, обучение. По сути, в этих процессах реализуются переходы «данные — информация — знания» [Гергей, 2004], необходимые для эффективной работы агента.

Главная особенность когнитивного робота, отличающая его от других интеллектуальных систем, заключается в том, что он получает разнородную информацию из трех источников: 1) от человека-оператора на ограниченном ЕЯ в виде целеуказаний и инструкций; 2) от датчиков сенсорной системы; 3) из собственной базы знаний.

Создание когнитивного робота позволяет реализовать давние идеи диалогового управления, осуществляемого в процессе информационного взаимодействия человека и робота.

Общий принцип диалогового управления был предложен Е. П. Поповым около 30 лет назад, однако лишь в начале XXI-го века появились предпосылки для его практической реализации. Диалог человека с роботом включает как целеуказания и инструкции, передаваемые человеком роботу, так и обратную связь — сообщения робота человеку с просьбой уточнить исходные инструкции, а также сведения о текущей ситуации или информацию о достижении поставленной цели [Ющенко, 2009]. Гибкое интеллектуальное управление и диалоговый интерфейс — это отличительные черты роботов как когнитивных агентов [Тимофеев, 1998]. При этом главная проблема состоит не столько в техническом обеспечении диалога, сколько в создании общего языка и единого «поля знаний», необходимых для взаимопонимания и совместной работы естественных и искусственных агентов, а также для синтеза многоагентных робототехнических систем.

Поэтому, для диалогового управления когнитивным роботом необходимо создание общих онтологий, обеспечивающих эффективную коммуникацию человека и робота при выполнении последним сложных задач в неточно и не полностью определенной среде. Будем также полагать, что ключевое свойство когнитивного робота — это способность гранулировать входную информацию.

В настоящей работе основное внимание уделяется формированию метаонтологий с помощью гранулированных представлений информации (в виде интервалов, нечетких множеств, лингвистических переменных, нечетких алгебраических систем), а также развитию онтологии пространства применительно к сфере робототехники на основе идей Г. Лейбница и Ст. Лесьневского.