НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК

В статье рассмотрены типовые сценарии использования мобильных роботов, охватывающие основные процессы, возникающие при их взаимодействии: уборка помещения с помощью автономных роботов-пылесосов; взаимодействие двух роботов для сборки объекта из компонентов, а также взаимодействие робота-манипулятора и робота-измерителя с целью исследования местности, преодоления препятствий и проведения манипуляций. Среди основных процессов, возникающих в таких сценариях, можно выделить информационное взаимодействие роботов, совместное выполнение роботами задачи, привлечение человека к выполнению задачи. В работе представлено подробное описание онтологии социокиберфизической системы на основе анализа вышеперечисленных сценариев. В статье также рассмотрены правила оценки онтологий, представлено описание существующих методов оценки с разделением их на классы в зависимости от средств анализа онтологии, а также описаны задачи, которые необходимо выполнить при проведении оценки. Затем была выполнена оценка разработанной онтологии на основе метода исследования топологии графа. Полученные значения по ключевым показателям, таким как количество различных циклов в графе, количество вершин, имеющих несколько родителей, отнесенное к количеству вершин в графе, отношение количества вершин с нормальной степенью по отношению ко всем вершинам, среднее квадратичное отклонение степени вершины графа, удовлетворяют заданным граничным значениям оценки.В связи с этим можно сделать вывод, что разработанная онтология не имеет критических проблем. Однако ряд значений основных показателей превышает ожидаемые (например, максимальное отношение ширины соседних уровней, среднее квадратичное отклонение детей листьев у предпоследних вершин в графе, среднее квадратичное отклонение глубины, деленное на среднюю глубину). Следовательно, предполагается дальнейшая работа по доработке онтологии. Планируется провести анализ критериев, которые не соответствуют предъявляемым требованиям,затем предложить возможные варианты улучшения онтологии. Также необходимо провести обзор редакторов и выбрать систему логического вывода для проведения дальнейшего исследования, направленного на внедрение онтологии в сценарии взаимодействия роботов.

1. Осипов О.Ю., Осипов Ю.М., Мещеряков Р.В. Активная карданная передача как элемент киберфизической системы // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. – 2016. – Т. 59, № 11. – С. 934–938.

2. Задачи группового управления роботами в робототехническом комплексе пожаротушения / А.В. Архипкин, В.И. Комченков, Д.Н. Корольков, В.Ф. Петров, С.Б. Симонов, А.И. Терентьев // Труды СПИИРАН. – 2016. – Вып. 45. – C. 116–129.

3. Исследование и разработка проектного облика мобильной робототехнической системы для проведения геологической разведки на поверхности Луны / А.В. Васильев, А.С. Кондратьев, А.А. Градовцев, И.Ю. Даляев // Труды СПИИРАН. – 2016. – Вып. 45. – C. 141–156.

4. Smirnov A., Kashevnik A., Ponomarev A. Multi-level self-organization in cyber-physical-social systems: smart home cleaning scenario // Procedia CIRP. – 2015. – Vol 30. – P. 329–334.

5. Context-based coalition creation in human-robot systems: approach and case study / A. Smirnov, A. Kashevnik, M. Petrov, V. Parfenov // Lecture Notes in Computer Science. – 2017. – Vol. 10459. – P. 229–238.

6. Petrov M., Kashevnik. A. Ontology-based indirect interaction of mobile robots for joint task solving: a scenario for obstacle overcoming // 12th International Scientific-Technical Conference on Electromechanics and Robotics "Zavalishin's Readings". – 2017. – Vol. 113. – P. 1–6.

7. Калязина Д.М., Федорова А.Е. Обоснование выбора онтологического подхода для построения моделей CMMI и COBIT // Международный студенческий научный вестник. – 2016. – № 2. – С. 115.

8. Hlomani H., Stacey D. Approaches, methods, metrics, measures, and subjectivity in ontology evaluation: a survey // Semantic Web Journal. – 2014. – P. 1–11. – URL: http: www.semantic-web-journal.net/system/files/swj657.pdf (accessed: 14.06.2019).

9. Болотникова Е.С., Гаврилова Т.А., Горовой В.А. Об одном методе оценки онтологий // Известия РАН. Теория и системы управления. – 2011. – № 3. – С. 98–110.

10. Смехун Я.А. Онтологии в системах, основанных на знаниях: возможности их применения // Международный научно-исследовательский журнал. – 2016. – № 5 (47), ч. 3. – С. 173–175.

11. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование. В 3  ч. Ч. 2: учебное пособие. – М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2011. – 487 с.

12. Городецкий В.И., Тушканова О.Н. Онтологии и персонификация профиля пользователя в рекомендующих системах третьего поколения // Онтология проектирования. – 2014. – № 3 (13). – С. 7–31.

13. Vrandeci D. Ontology evaluation: PhD theses [Electronic resource]. – Karlsruher, 2010. – 235 p. – URL: http:simia.net/download/ontology_evaluation.pdf, (accessed: 14.06.2019).

14. Субъективные метрики оценки онтологий [Электронный ресурс] / Т.А. Гаврилова, В.А. Горовой, E.С. Болотникова, В.В. Горелов // Знания-Онтологии-Теории (ЗОНТ-09): материалы Всероссийской конференции с международным участием. – Новосибирск, 2009. – С. 178–186. – URL: math.nsc.ru/conference/zont09/reports/39Gavrilova-Gorovoi-Bolotnikov-Gorelov.pdf (accessed: 14.06.2019).

15. Графы и деревья [Электронный ресурс]. – URL: https://www.intuit.ru/studies/courses/41/41/lecture/1237?page=3 (дата обращения: 14.06.2019).

16. Путь и цикл в графе [Электронный ресурс]. – URL: https://lms2.sseu.ru/courses/eresmat/course2/razd5_2/par5_3k2.htm (дата обращения: 14.06.2019).

17. Дискретная математика. Алгоритмы [Электронный ресурс]. – URL: http://rain.ifmo.ru/cat/view.php/theory/graph-general/random-2005 (дата обращения: 14.06.2019).

18. Боровиков В. Statistica. Искусство анализа данных на компьютере. – СПб.: Питер, 2003. – 688 с.