RoboFob  Лаборатория "Робототехника"
 ФНБИК МФТИ, МИЭМ НИУ ВШЭ, МГТУ им. Н.Э. Баумана

Главная Галерея Проекты Робоспорт Материалы СМИ О нас

ИССЛЕДОВАНИЕ И МОДЕЛИРОВАНИЕ МЕХАНИЗМОВ РЕГУЛЯЦИИ СОЦИАЛЬНОГО ПОВЕДЕНИЯ И ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ГРУППЫ АВТОНОМНЫХ РОБОТОВ // 2017 - 2019

Проект выполнен при поддержке РФФИ (проект № 7-29-07083 офи_м).


Коллектив

Когнитивный блок

  • Величковский Б.М.
  • Шишкин С.Л.
  • Дубынин И.А.

Этологический блок

  • Бургов Е.В.

Нейрофизиологический блок

  • Ивашкина О.И.
  • Торопова К.А.
  • Груздева А.М.

Робототехнический блок

  • Карпов В.Э.
  • Ровбо М.А.
  • Сорокоумов П.С.

Исследования методов управления социумом искусственных агентов – роботов велись по четырем направлениям – блокам: этологическому (внешняя феноменология поведения), нейробиологическому (внутренние механизмы социального взаимодействия), робототехническому (отработка формальных моделей и практическая апробация) и когнитивному (реализация управляющих интерфейсов).

Этологический блок. Была обоснована необходимость моделирования пространственно-функциональных структур для социума роботов (гнезда, дороги, тоннели). В итоге были определены и согласованы с робототехническим блоком основные технические требования для моделирования дорожной (тоннельной) инфраструктуры. В рамках исследований поведения была предложена организация фуражировки по механизмам массовой мобилизации и общего вторичного деления территории, а также разработаны алгоритмы действий активных и пассивных фуражиров. Одним из важных вопросов являются индивидуальные когнитивные способности индивида-робота. Исходя из этого, была подготовлена поведенческая основа для создания мобильной системы технического зрения и показана возможность использования разработанного зрительного анализатора для моделирования киноптических реакций. Следующим важным вопросом являлось изучение влияния функциональных особенностей индивида на формирование и функционирование элементов инфраструктуры. Для изучения этого были собраны данные по экологической дифференциации видов на основе различий в способности к перемещению по траве. Была показана функциональная предрасположенность представителей подродов Serviformica и Coptoformica к использованию травостоя для перемещения, фуражировки и транспортировки грузов. Неспособность муравьев Formica s. str. быстро перемещаться по тонкой траве создает для них необходимость расчистки путей передвижения или углубления полотна дорог на участках, покрытых густой растительностью. Данные о дифференциации потоков фуражиров рабочих разных видов в совокупности с данными об организации смешанных семей (на примере семей муравьев-рабовладельцев) необходимы для создания моделей разделения функций в гетерогенной группе роботов.

Когнитивный блок. В плане работ этого блока основной акцент делался на уточнении ранее предложенных методов и подходов взаимодействия оператора и роботов с использованием взгляда, в особенности на расширении понимания такого взаимодействия как коммуникативного акта, используемого для управления поведением автономного агента. В исследовании с участием 16 испытуемых было подтверждено предположение, что в случае, когда выбираемый с помощью взгляда объект находится в движении, его выбор с помощью взгляда может быть более эффективен, чем при использовании компьютерной мыши. В другом исследовании 12 испытуемых сравнительно быстро и легкость освоили использование сочетания взгляда и голоса – по-видимому, опираясь на уже имеющиеся у них навыки коммуникативного взаимодействия, но не с роботами, а с другими людьми. Данный подход (вероятно, в связи с рядом технических недоработок методики) не продемонстрировал статистически значимых преимуществ по сравнению с традиционными методами. Мы предполагаем, однако, что при доработке методики и предоставлении испытуемым более продолжительного времени на освоение нового способа взаимодействия он также может оказаться эффективным и практически ценным.

Нейробиологический блок. Изучалась мотивация поведения на модели социальной передачи страха у лабораторных мышей. Был проведен анализ свойств такого обучения и формирующейся на его основе социальной памяти в сравнении с памятью, формирующейся в результате индивидуального опыта мыши при обучении условно-рефлекторному замиранию. Было показано, что мыши успешно обучаются социальной передаче страха, наблюдая за поведением партнера-демонстратора, который получает электрокожное раздражение лап каждые 10 сек в течение 5 мин. Социальная память, формирующаяся в результате такого обучения, является долговременной и сохраняется в течение более 24 часов. Социальное обучение, как и индивидуальное, приводит к формированию ассоциативной памяти, специфической относительно используемого условного стимула и не генерализующейся на другие похожие условные стимулы. Тем не менее, память, сформировавшаяся в результате наблюдательного обучения, является более слабой, чем при индивидуальном обучении, и не все животные способны к наблюдательному обучению в использованной нами модели. При этом способность к социальному обучению у мышей-наблюдателей не зависит от соотношения социальных статусов в паре наблюдатель-демонстратор. Было показано, что наличие прошлого опыта индивидуального обучения в сходной задаче способно значительно усилить новое наблюдательное обучение у мышей.

Робототехнический блок. Разработана архитектура параметрического управления индивидуальным агентом на основе семиотической сети, пригодная для социального управления. Для данной архитектуры был предложен метод адаптации и внешнего управления. В рамках задачи создания инфраструктуры в соответствии с результатами этологического блока была разработана серия виртуальных полигонов для решения задачи фуражировки в расширенной постановке с динамическими элементами (восполнение целей, энергетические затраты и восполнение), на его основе проведена апробация предложенных методов. Кроме того, был разработан метод одновременного решения конфликтующих задач (поведений), что позволяет в ряде случаев устранить необходимость построения управляющего алгоритма с коллизиями. В основе метода разрешения коллизии параллельно работающих автоматов лежит общий список ресурсов. Развитие сенсорных способностей агентов (роботов) также осуществлялось на основе знаковой (семиотической) модели. Разработанная модель позволяет объединять сенсорные данные различной природы в рамках программной части комплексного сенсора, формирующего картину мира примитивного агента на основе текущих восприятий множества простых сенсорных устройств. Кроме того, были проведены исследования по регуляции сложного поведения группы агентов (роботов) на основе использования таких базовых механизмов, как память (узнавание), агрессия и доминирование. В этих исследования, в частности, были предложены модели инициации агрессивного поведения.

Результаты, полученные в 2017 году

1. ЭТОЛОГИЧЕСКИЙ БЛОК

1.1. Мониторинг комплексов муравейников модельных видов. Собраны данные по комплексам муравейников, включающим модельные виды. Продолжены многолетние мониторинговые исследования комплексов муравейников Рязанской области. Внутри описанного комплекса гнезд F. cinerea обнаружено поселение муравья-рабовладельца F. sanguinea.

1.2. Обнаружение новой для вида пространственно-функциональной структуры. Выявлено поселение F.cinerea (песчаного муравья), имеющее высокую мощность и структуру, не описанную ранее в литературе.

1.3. Исследования функциональных основ экологической дифференциации муравьев Formica в сообществах. Показана функциональная предрасположенность представителей подродов Serviformica и Coptoformica к использованию травостоя для перемещения, фуражировки и транспортировки грузов. Неспособность муравьев Formica s. str. быстро перемещаться по тонкой траве создает для них необходимость расчистки путей передвижения или углубления полотна дорог на участках, покрытых густой растительностью (Бургов, 2018). Данные о дифференциации потоков фуражиров рабочих разных видов в совокупности с данными об организации смешанных семей (на примере семей муравьев-рабовладельцев) будут использования для разделения функций в гетерогенной группе роботов.

2. КОГНИТИВНЫЙ БЛОК

2.1. Уточнение и расширение спектра моделей взаимодействия. Были уточнены ранее предложенные методы и подходы к взаимодействию оператора и роботов с использованием взгляда, в особенности на расширении понимания такого взаимодействия как коммуникативного акта на взаимодействие с группировкой мобильных роботов. Для этого был проведен ряд экспериментальных исследований пилотного типа, в которых оператор взаимодействовал с моделью группировки мобильных роботов, демонстрируемых на компьютерном экране, с помощью движений глаз, выбирая нужных роботов в субгруппировку путем прослеживания их движений. При этом выяснилось, что циклический способ выбора не создавал явных преимуществ перед выбором каждого робота по отдельности – возможно, вследствие невозможности быстро (в пределах эксперимента) автоматизировать навык перевода взгляда на очередного робота. Также оказалось, что поскольку в текущей версии системы корректность распознавания команды можно контролировать только визуально, использование взгляда для подачи команд имеет существенные временные ограничения: его быстрый перевод на новый объект приводит к потере возможности отследить, удалось ли выбрать предыдущий объект. Возможно, эту проблему удастся решить в будущем с помощью добавления вибротактильной обратной связи.

2.2. Исследование механизмов комплексного взаимодействия. Предварительные эксперименты показали перспективность другой формы коммуникативного взаимодействия с использованием взгляда: подачу команды сочетанием прослеживающих движений глаз с голосовым сигналом. В связи с этим основной акцент на данном этапе работы был сделан на экспериментальную оценку возможностей такого гибридного (взгляд + голос) управления, а также на доработку базовой методики выбора движущегося робота с помощью прослеживающих движений глаз.

2.3. Уточнение методик и экспериментальные исследования. Детали уточненной методики выбора движущегося объекта с помощью прослеживающих движений глаз описаны в публикации (Isachenko и др., 2018). Они были реализованы в компонентах ПО в составе экспериментального стенда, имитирующего на компьютерном экране группировку мобильных роботов и позволяющего взаимодействовать с ними с помощью взгляда, отслеживаемого айтрекером, голоса и с использованием стандартной компьютерной мыши. Были проведены два экспериментальных исследования. В первом из них, проведенном с участием 16 испытуемых, было подтверждено предположение, что в случае, когда выбираемый с помощью взгляда объект находится в движении, его выбор с помощью взгляда может быть более эффективен, чем при использовании компьютерной мыши (подробнее см. (Isachenko и др., 2018)). По-видимому, этого удалось достичь как с помощью оптимизации алгоритма выбора, так и в связи с тем, что мы впервые для такой задачи рассматривали особый вариант этой задачи – выбор подвижного объекта. Во втором исследовании (12 испытуемых) выбор движущегося робота с помощью сочетания прослеживания его взглядом и подачи короткого голосового сигнала такого результата достичь не удалось – выбор сочетанием взгляда и голоса делался в среднем приблизительно с той же скоростью, как и с помощью клика мыши, а оценки комфортности взаимодействия оказались даже ниже. Это исследование носило предварительный характер. В нем использовалась простейшая версия детектора голосовой команды, из-за чего испытуемым приходилось тратить дополнительное внимание на генерацию распознаваемой голосовой команды, а выбор голосовых команд был оптимизирован лишь частично. Последнее обстоятельство, судя по результатам опросов испытуемых, могло повлиять весьма существенно. Так, использование в качестве голосовой команды «имени» робота – названия буквы алфавита, которой он был помечен – вызывало у многих испытуемых затруднения в связи с их неуверенностью в точности используемых названий букв, а использование слово «ты» мешало выполнять задание выбирать роботов в алфавитном порядке, поскольку это задание требовало перебирать слова, обозначающие буквы, и возникала своего рода интерференция с произносимым словом «ты». В то же время представляет интерес быстрота освоения и легкость использования испытуемыми сочетания взгляда и голоса – при том, что такого рода способ подачи команд никогда не использовался ими ранее во взаимодействии с техникой. Это может свидетельствовать о том, что испытуемые опирались на уже имеющиеся у них навыки коммуникативного взаимодействия – но не с роботами, а с другими людьми, ведь сочетание направления взгляда на другого человека и речевого обращения к нему является обычной формой инициации коммуникативного взаимодействия. Предполагается, что при доработке методики и предоставлении испытуемым дополнительного времени на освоение нового метода взаимодействия он может оказаться эффективным и практически ценным.

3. НЕЙРОБИОЛОГИЧЕСКИЙ БЛОК

3.1. Отработка модели социальной передачи страха в задаче условно-рефлекторного замирания у линии лабораторных мышей.

Была проведена отработка модели социальной передачи страха у мышей линии С57Bl/6. Для этого была использована модель, предложенная Jeon и соавторами в 2010 году (Jeon и др., 2010), (Jeon & Shin, 2011), в которой животное-наблюдатель обучается условно-рефлекторному замиранию на данную обстановку за счет наблюдения за аверсивным поведением животного-демонстратора. Было показано, что при более частом нанесении ЭКР обучение наблюдателей происходит более эффективно: в ходе социального обучения животные группы «Наблюдатели, 10 с» демонстрировали значимо более высокий уровень замирания, чем контрольные животные, не получавшие ЭКР и не наблюдавшие за его получением демонстратором, тогда как мыши группы «Наблюдатели, 20 с» замирали на уровне контрольных наивных животных (Рис. 1.1. А, Б). Таким образом, только при более интенсивном социальном обучении происходила социальная передача страха, приводившая к формированию долговременной ассоциативной памяти об обстановке у животных-наблюдателей. На основании полученных результатов, для дальнейшего использования в данном проекте было выбрано обучение социальной передаче страха при подаче животным-демонстраторам ЭКР с интервалом 10 сек.

3.2. Исследование свойств памяти, формирующейся при социальном обучении, в сравнении с индивидуальным обучением.

При отработке модели социальной передачи страха было показано, что наблюдательное обучение, в отличие от индивидуального, существенным образом зависит от интенсивности полученного опыта. Кроме того, память, формирующаяся при социальном обучении, в среднем была слабее, чем при индивидуальном: животные-наблюдатели замирали при тестировании на обстановку значимо меньше, чем мыши-демонстраторы (Рис. 1.2, А). Кроме того, была показана гетерогенность мышей по их способности к наблюдательному обучению: у большинства животных память, формирующаяся при социальной передаче страха, оказывается слабее, чем при индивидуальном обучении, однако приблизительно треть мышей обучается наблюдательно так же хорошо, как и индивидуально (Plusnin, Toropova, & Ivashkina, 2018).

3.3. Особенности памяти при социальной передаче страха. Проверка специфичности формирующейся памяти относительно обстановки обучения.

Для оценки специфичности памяти, сформированной при социальном и индивидуальном обучении, относительно обстановки обучения мышей-наблюдателей и демонстраторов тестировали в новой незнакомой обстановке В (Рис. 1.2, Б). Было показано, что как животные-демонстраторы, так и наблюдатели, показывают крайне низкий уровень замирания в новой обстановке. В связи с этим, был сделан вывод о том, что память, формирующаяся при социальной передаче страха, как и при индивидуальном обучении является ассоциативной памятью, специфической относительно условного стимула – обстановки. Ни индивидуальное, ни наблюдательное обучение не приводит к генерализации страха.

3.4. Проверка влияния собственного прошлого опыта обучения в задаче условно-рефлекторного замирания на силу и длительность хранения памяти, формирующейся при социальной передаче страха.

Было обнаружено, что наличие опыта индивидуального обучения значительно усиливает социальную передачу страха: мыши-наблюдатели, имевшие предварительный опыт обучения УРЗ, замирали при тестировании социально обусловленной памяти значимо больше, чем мыши-наблюдатели, не имевшие такого предварительного опыта, и не отличались по этому показателю от животных-демонстраторов (Рис. 1.3, А). Было показано, что предварительный опыт животного имеет критическое значение для дальнейшего наблюдательного обучения – наличие у мыши-наблюдателя опыта обучения в сходной задаче делает память, формирующуюся при социальной передаче страха, столь же сильной, как и при индивидуальном обучении, и снижает гетерогенность животных по способности к наблюдательному обучению. Кроме того, было показано, что память, формирующаяся при социальной передаче страха у мышей-наблюдателей, имеющих предварительный опыт обучения, является устойчивой и не подвержена спонтанному угасанию со временем (Рис. 1.3, Б).

3.5. Отсутствие зависимости наблюдательного обучения от социального статуса.

Была обнаружена гетерогенность мышей по их способности к наблюдательному обучению. В связи с этим, было проведено сопоставление относительного социального статуса мышей-наблюдателей и их способности к наблюдательному обучению (Рис. 1.4, Б). Было обнаружено, что у мышей соотношение социальных статусов в паре наблюдатель-демонстратор никак не влияет на способность к социальному обучению, так как при тестировании социальной передачи страха наблюдатели-доминанты, наблюдатели-субординаты и наблюдатели-равные по статусу демонстраторам не различались ни по уровню замирания, ни по дисперсии уровня замирания. Таким образом, было показано, что у мышей наблюдательное обучение не зависит от социального положения демонстраторов и наблюдателей, а гетерогенность мышей по их способности к социальному усвоению страха возникает в связи с индивидуальными чертами каждого животного, а не его положением в социальной иерархии. При этом, независимость наблюдательного обучения агентов от социальной иерархии очевидно способствует наиболее широкому распространению навыков в популяции, тогда как способность к социальному обучению только от доминанта к субординату (как это было ранее показано для крыс) ограничивает распространение навыков и дает большие возможности для контроля за навыками в популяции. Таким образом, для человека-оператора искусственных агентов возможность переключения группы между состояниями статус-зависимого и статус-независимого социального обучения дает возможность гибкого контроля над поведением и знаниями группы в целом.

3.6. Оценка социального поведения у мышей-наблюдателей и мышей-демонстраторов после социальной передачи страха в задаче условно-рефлекторного замирания.

Было показано, что у естественных социальных агентов – грызунов социальное обучение является специфическим, но тем не менее значительно более слабым, чем индивидуальное обучение. Тем не менее, наличие прошлого опыта индивидуального обучения в сходной задаче способно значительно усилить наблюдательное обучение. Этот результат открывает новые возможности для управления поведением социума, представляющего собой группу искусственных агентов, поскольку, при условии биологоподобия таких агентов, дает возможность для самопроизвольного или направляемого разделения исходно гомогенной группы агентов на подгруппы «специалистов» в определенных типах деятельности. Такие агенты в любой момент времени имеют больший опыт в знакомой им деятельности, а также больший потенциал для обучения друг друга новым формам этой деятельности, что приводит к еще большей специализации.

4. РОБОТОТЕХНИЧЕСКИЙ БЛОК

4.1. Создание комплексных активных сенсоров.

Для построения биоподобных агентов, способных воспроизводить характерные особенности поведения насекомых, могут быть использованы сенсоры, объединяющие восприятие гетерогенной информации – зрительной и дальномерной. Такие сенсоры позволяют агенту формировать наблюдаемую картину мира сравнительно простыми техническими средствами без значительного ущерба для полноты картины при использовании фасеточного принципа восприятия. Задача по созданию комплексных активных сенсоров, объединяющих восприятие зрительной и дальномерной информации, в основном решена. Создано алгоритмическое и программное обеспечение, позволяющее работать с данными различной природы на единой основе. Для этого все виды данных, поступающих в систему, представляются как фрагменты семантической сети, построенной по определяемым типом агента и предметной областью правилам, и интегрируются в модель мира в виде семиотической сети, имеющейся у агента (Ровбо & Сорокоумов, 2018). Полученное программное решение в дальнейшем будет доработано и протестировано на реальных роботах. Эта разработка значима для развития междисциплинарных исследований, так как переносит понятийный аппарат семиотики и лингвистики на область исследований социального управления и позволяет интегрировать модели этологических и нейробиологических исследований в единую структуру.

4.2. Разработка виртуальной модели активного полигона, реализующего различные динамические среды.

Для тестирования возможностей управления агентом на основе социальных механизмов, инфраструктуры или его поведенческих параметров, необходим полигон, который отражает характерные задачи, ставящиеся перед таким агентом или коллективом из агентов. Одной из таких задач является фуражировка и ее различные модификации. В этой задаче важную роль играет изменчивость мира: возобновление источников пищи, энергетические ограничения на работу агента и т.п. Исходя из результатов этологических исследований, была создана серия виртуальных полигонов в виде имитационных моделей для задачи фуражировки. На полигонах было определено множество таких динамических элементов, как восполняемые цели и энергоресурсы. На базе полигона была проведена апробация предложенных методов. См. Рис.2.1 – Рис.2.3 в Приложении.

4.3. Создание алгоритмов, реализующих устранение коллизий при параллельном выполнении поведенческих программ индивида.

Предложена концепция решения проблемы коллизии параллельно работающих автоматов за счет общего списка ресурсов, разработан и протестирован на модельной задаче соответствующий алгоритм. В основе метода – использование знаковой (семиотической) модели. Это подход был использован для управления работой поведенческих программ, решающих разные подзадачи. Описанная семиотическая сеть способна определить допустимые в текущий момент действия агента путём анализа своего текущего состояния. Таким образом, предложенный метод управления, позволяющий организовать последовательную работу конфликтующих поведений, снижает остроту проблемы коллизий. Однако в частях системы, допускающих параллельное выполнение разных управляющих воздействий на один объект, коллизии всё ещё могут возникать. Кроме того, предложенный алгоритм требует исследований не только на модельном примере, но и на реальных роботах.

4.4. Разработка архитектуры системы управления социальным агентом на основе семиотической сети.

Были разработаны архитектура и способ управления агентом на основе семиотической сети, использующие идеи из нейробиологии (теория функциональных систем Анохина (Анохин, 1973)). В том числе – идею иерархического строения структуры управления, что выражается в связях между знаками и их связью с перцептивными алгоритмами и действиями агента, и из искусственного интеллекта (семиотическая сеть). Такой подход позволяет построить систему управления на основе управления агентом через его параметры, вместо постановки задач напрямую, что является важным элементом для реализации механизмов социального управления в смысле (Карпов, Карпова, & Кулинич, 2019) Также это позволяет связать алгоритмы нижнего, «физиологического» уровня агента, которые могут быть реализованы различными методами, в том числе перцепцией с помощью нейросетей, реализацией действий с помощью конечных автоматов и др., и верхнего, «когнитивного» уровня, который традиционно изучается в контексте проблемы представления и обработки знаний и планирования в искусственном интеллекте. Предложенная сетевая архитектура также позволяет в некоторой степени адаптировать ее под другие модели, которые могут быть получены в результате нейробиологических и этологических исследований.

4.5. Исследование механизмов регуляции поведением индивида и социума.

Были предложены архитектура системы управления и алгоритмы, позволяющие решать сложные поведенческие задачи, основываясь на таких базовых механизмах, как память, агрессия и доминирование. В качестве примера была выбрана задача пищевого поведения агентов. Кроме того, были исследованы механизмы инициации агрессивного поведения агента, основанные на принципах манипуляции параметрами его системы управления, сходных с механизмом паразитического управления (Karpova & Karpov, 2018), (Карпова & Карпов, 2018). В рамках исследований по человеко-машинным интерфейсам был предложен метод управления индивидуальным роботом на основе оценки эмоций (Карпова & Ровбо, 2018).


Некоторые публикации

  1. Isachenko, A. V., Zhao, D. G., Melnichuk, E. V., Dubynin, I. A., Velichkovsky, B. M., Shishkin, S. L. (2018). The Pursuing Gaze Beats Mouse in Non-Pop-Out Target Selection. в The 2018 IEEE international conference on systems, man, and cybernetics (SMC2018). Miyazaki, Japan, October 7-10, 2018. Извлечено от http://www.smc2018.org/
  2. Karpova, I., Karpov, V. (2018). Some Mechanisms for Managing Aggressive Behavior in Group Robotics. в 29th DAAAM International Symposium on Intelligent Manufacturing and Automation, Zadar, Croatia, EU, 24h-27th October 2018.
  3. Plusnin, V., Toropova, K., Ivashkina, O. (2018). Social transmission of fear in mice: the role of dominance status. в 17th Annual Molecular and Cellular Cognition Society Symposium, November 1-2, 2018, San Diego, USA.
  4. Бургов, Е. В. (2018). Функциональные основы экологической сегрегации видов у муравьев: предварительные данные. в Муравьи и защита леса. Материалы XV Всероссийского мирмекологического симпозиума, Екатеринбург, 20-24 августа 2018 (сс. 25–31). Екатеринбург: УГЛТУ.
  5. Бургов, Е. В., Московский, А. Д. (2018). Разработка системы автоматического распознавания объектов на видеозаписи для мирмекологических исследований. в Муравьи и защита леса. Материалы XV Всероссийского мирмекологического симпозиума, Екатеринбург, 20-24 августа 2018 (сс. 32–35). Екатеринбург: УГЛТУ.
  6. Велихов, Е. П., Котов, А. А., Лекторский, В. А., Величковский, Б. М. (2018). Междисциплинарные исследования сознания: 30 лет спустя. Вопросы философии, (12).
  7. Карпов, В. Э., Карпова, И. П., Кулинич, А. А. (2019). Социальные сообщества роботов. М.: УРСС. Извлечено от http://urss.ru/cgi-bin/db.pl?lang=Ru&blang=ru&page=Book&id=241571
  8. Карпова, И. П., Карпов, В. Э. (2018). Агрессия в мире аниматов, или О некоторых механизмах управления агрессивным поведением в групповой робототехнике. Управление большими системами.
  9. Карпова, И. П., Ровбо, М. А. (2018). К вопросу об использовании эмоциональной окрашенности команды при голосовом управлении роботом. в Шестнадцатая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2018 (24-27 сентября 2018 г., Москва, Россия). . Труды конференции. В 2-х томах. (Т. 1, сс. 116–123). М.: НИУ ВШЭ.
  10. Московский, А. Д., Бургов, Е. В., Овсянникова, Е. Е. (2018). Зрительный анализатор анимата как основа семантики сенсорной системы робота. Мехатроника, автоматизация, управление, 5(19), 336–345. http://doi.org/10.17587/mau.19.336-345
  11. Ровбо, М. А., Сорокоумов, П. С. (2018). Архитектура системы управления интеллектуальным агентом на основе семиотической сети. Открытое образование.
  12. Торопова, К. А., Трошев, Д. В., Ивашкина, О. И., Анохин, К. В. (2018). Активация экспрессии c-Fos в ретросплениальной коре, но не гиппокампе, сопровождает формирование ассоциации между обстановкой и безусловным стимулом и ее последующее извлечение у мышей. Журнал высшей нервной деятельности, 68(6), 756–770.
Поиск с Яндексом  
Лаборатория "Робототехника", ФНБИК МФТИ, МИЭМ НИУ ВШЭ, МГТУ им. Н.Э. Баумана
        e-mail: user@robofob.ru