Совместное управление: Человек и Автономность в Гармонии

Автор: Денис Аветисян

Новая методика объединяет возможности автономного управления и тактильной обратной связи, позволяя операторам интуитивно контролировать сложные системы.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Предлагаемый метод обеспечивает управление транспортным средством посредством раздельных входных сигналов: $𝒖_a$ - непосредственно к транспортному средству, $𝒖_c$ - к системе формирования управляющих команд (F-AC), и $𝒖_h$ - к системе стабилизации траектории (HSC), что позволяет реализовать многоуровневое управление. — Предлагаемый метод обеспечивает управление транспортным средством посредством раздельных входных сигналов: $𝒖_a$ — непосредственно к транспортному средству, $𝒖_c$ — к системе формирования управляющих команд (F-AC), и $𝒖_h$ — к системе стабилизации траектории (HSC), что позволяет реализовать многоуровневое управление.

В статье представлена схема совместного управления, использующая функции барьеров управления для плавного перехода между полностью автономным и тактильным общим управлением.

Несмотря на эффективность хаптического разделения управления в телеоперациях, полная автономия часто ограничена неопределенностью и сенсорными ограничениями. В работе «Human-Centered Cooperative Control Coupling Autonomous and Haptic Shared Control via Control Barrier Function» предложен новый кооперативный подход, объединяющий автономное управление и хаптическое разделение управления посредством функции барьерного управления. Данный подход позволяет оператору определять безопасные области работы, обеспечивая плавный переход между уровнями автоматизации и повышая точность и скорость выполнения задач. Какие перспективы открывает подобный человеко-ориентированный подход для развития систем телеприсутствия и роботизированных комплексов в сложных условиях?

Преодолевая Когнитивные Пределы: Вызовы Дистанционного Управления

Традиционное дистанционное управление, или телеоперация, требует постоянного внимания и активного участия оператора, что приводит к значительной когнитивной нагрузке. Поскольку оператор должен непрерывно обрабатывать визуальную информацию, координировать движения и принимать решения в режиме реального времени, даже относительно простые задачи могут быстро стать утомительными. Это, в свою очередь, повышает вероятность ошибок, задержек в реакции и, как следствие, снижает общую эффективность и безопасность выполняемой работы. Чем сложнее становится задача и чем дольше длится телеоперация, тем более выраженным становится этот эффект, подчеркивая необходимость разработки более интеллектуальных систем управления, способных снизить когнитивную нагрузку на оператора и повысить надежность работы.

По мере усложнения выполняемых задач, поддержание точного контроля и ситуационной осведомленности оператором становится непосильным. Исследования показывают, что когнитивная нагрузка при управлении сложными системами удаленно быстро возрастает, приводя к снижению внимания и увеличению вероятности ошибок. Оператор, одновременно отслеживающий множество параметров и принимающий решения в режиме реального времени, быстро перегружается, что негативно сказывается на эффективности и безопасности выполнения операций. Сложность заключается не только в объеме информации, но и в необходимости ее быстрой обработки и принятия адекватных решений в динамически меняющейся обстановке. Это особенно актуально для задач, требующих высокой точности и координации, таких как хирургические операции на расстоянии или управление роботизированными системами в опасных условиях.

Несмотря на значительный прогресс в области искусственного интеллекта, полностью автономные системы зачастую демонстрируют ограниченные возможности в непредсказуемых условиях. В ситуациях, требующих гибкости и умения оценивать неоднозначные данные, роботы и алгоритмы нередко терпят неудачу, поскольку им не хватает тонкости суждений, свойственной человеческому интеллекту. Способность адаптироваться к неожиданным препятствиям, распознавать контекст и принимать решения, основанные на неполной информации, остается серьезной проблемой для разработчиков. В то время как автономные системы превосходно справляются с повторяющимися задачами в структурированной среде, столкновение с непредсказуемостью реального мира часто выявляет их ограниченность и необходимость в некоторой форме человеческого контроля или надзора.

Оператор управляет манипулятором посредством джойстика, контролируя процесс через дисплей в симулированной среде Unity.

Совместное Управление: Гармония Человека и Машины

Совместное управление представляет собой кооперативный подход, при котором как оператор-человек, так и автоматизированная система вносят вклад в выполнение задачи. В отличие от полностью автономных или ручных систем, совместное управление предполагает разделение ответственности и координацию действий между человеком и машиной. Это достигается за счет непрерывного обмена информацией и адаптации стратегии управления в реальном времени, позволяя использовать сильные стороны обеих сторон — когнитивные способности человека и вычислительную мощность автоматизированной системы. Такой подход позволяет повысить эффективность, снизить нагрузку на оператора и обеспечить более надежное и безопасное выполнение задач в сложных и динамичных условиях.

Тактильное совместное управление усиливает взаимодействие человека и автоматизированной системы посредством использования тактильной обратной связи. Эта обратная связь, передаваемая через устройства, такие как джойстики, позволяет оператору воспринимать информацию об окружающей среде и состоянии системы. Например, изменение силы сопротивления джойстика может сигнализировать о приближении к препятствию или изменении характеристик поверхности, с которой взаимодействует система. Данный метод обеспечивает более интуитивное и эффективное управление, поскольку оператор получает информацию непосредственно через ощущения, а не только визуально или через звуковые сигналы. Использование тактильной обратной связи снижает когнитивную нагрузку на оператора и повышает общую производительность системы.

Уровень тактильной власти (Level of Haptic Authority) определяет степень влияния автоматизированной системы на действия оператора, обеспечивая динамический баланс между поддержкой и независимостью. В системах с высоким уровнем власти, автоматика оказывает значительное сопротивление или направляет манипулятор, фактически определяя траекторию движения, в то время как низкий уровень власти ограничивается лишь предоставлением оператору информации об окружающей среде и незначительной коррекцией действий. Изменение уровня власти в реальном времени позволяет адаптировать систему к различным условиям эксплуатации и предпочтениям оператора, обеспечивая оптимальное сочетание автоматизации и ручного управления. Настройка этого параметра критична для достижения эффективного взаимодействия человека и автоматики, позволяя оператору сохранять контроль над процессом, одновременно используя преимущества автоматизированной поддержки.

Гарантия Безопасности: Когда Контроль Не Должен Быть Компромиссом

Человеко-ориентированное управление, ставящее во главу угла намерения и предпочтения оператора, требует обязательного сочетания с надежными механизмами безопасности. Приоритет человеческого фактора не должен приводить к компромиссам в отношении безопасности системы; поэтому, помимо учета пожеланий оператора, необходимо внедрять независимые системы контроля и ограничения, гарантирующие, что действия оператора не приведут к небезопасному состоянию системы. Такой подход предполагает разработку и интеграцию автоматических систем, способных предотвращать или смягчать последствия ошибок оператора, а также обеспечивать соответствие системы заданным ограничениям и требованиям безопасности, даже в случае непредвиденных обстоятельств или неверных действий пользователя.

Функции безопасности управления (Control Barrier Functions, CBF) представляют собой математический аппарат, обеспечивающий гарантию поддержания состояния системы в пределах допустимой области. В основе CBF лежит построение функции, значение которой остается неотрицательным при условии, что состояние системы находится в безопасной области. Формально, CBF имеет вид $h(x)$, где $x$ — вектор состояния системы. Условие безопасности выражается как $h(x) \geq 0$. При проектировании системы управления, CBF включаются в целевую функцию или ограничения, обеспечивая, что при выполнении управляющих воздействий, состояние системы всегда будет удовлетворять этому условию, предотвращая выполнение опасных действий и гарантируя безопасное поведение системы. Оценка производной CBF по времени, $L_f h(x)$, позволяет определить, как состояние системы изменяется под воздействием динамики системы, а $L_g h(x)$ — как изменяется под воздействием управляющих воздействий, что используется для разработки стратегий управления, поддерживающих безопасность.

Система управления с поддержкой оператора (Human-Assist Control) использует функции барьеров управления (Control Barrier Functions, CBF) для обеспечения безопасного поведения в динамически меняющихся условиях. В отличие от статических CBF, временные CBF (Time-Varying CBF) позволяют адаптировать границы допустимого состояния системы в режиме реального времени, учитывая изменяющиеся ограничения и цели. Для вычисления скорости изменения функции барьера и обеспечения ее сохранения внутри допустимой области, применяются математические инструменты, такие как производные Ли ($L_f h(x)$), позволяющие оценить влияние управляющего воздействия на безопасность системы и оптимизировать производительность при соблюдении ограничений.

Предложенный метод позволяет оператору удерживать транспортное средство в пределах допустимой области, как показано по траекториям его перемещения (красная линия) относительно центра этой области (зеленая линия).

Виртуальная Реальность: Испытание Системы в Безопасном Пространстве

Виртуальные среды предоставляют уникальную возможность для всесторонней оценки алгоритмов совместного управления и эффективности операторов, избегая рисков и высоких затрат, связанных с испытаниями в реальных условиях. Данный подход позволяет исследователям проводить многочисленные итерации и эксперименты с различными параметрами и сценариями, не беспокоясь о повреждении оборудования или угрозе безопасности. Использование симуляций значительно снижает финансовую нагрузку на проведение испытаний, поскольку не требует дорогостоящих прототипов или аренды специализированных площадок. Более того, виртуальные среды позволяют воспроизводить сложные и редкие ситуации, которые трудно или невозможно воссоздать в реальности, обеспечивая тем самым более полное и объективное представление о производительности системы и навыках оператора. Такой подход особенно важен для разработки и тестирования систем, предназначенных для работы в критических условиях, где любая ошибка может иметь серьезные последствия.

Задачи следования по заданному пути служат ключевым эталоном для оценки точности и стабильности систем совместного управления. В рамках подобных испытаний, система должна продемонстрировать способность плавно и эффективно перемещаться вдоль заранее определенной траектории, минимизируя отклонения и обеспечивая устойчивость на протяжении всего маршрута. Использование таких задач позволяет количественно оценить эффективность алгоритмов, выявляя сильные и слабые стороны в различных сценариях. Важно, что сложность траектории может варьироваться, моделируя реальные условия эксплуатации и позволяя проверить надежность системы в критических ситуациях. Точность выполнения заданий следования по траектории напрямую коррелирует с качеством взаимодействия между человеком-оператором и автоматизированной системой, что делает данный подход незаменимым инструментом для валидации и оптимизации производительности.

Оценка эффективности разработанных алгоритмов осуществлялась посредством количественных метрик, в частности, среднеквадратичной ошибки (RMSE). Анализ результатов продемонстрировал значительное повышение точности на участках А и С, а также сокращение общего времени прохождения траектории по сравнению с базовым управлением с простой компенсацией (HSC). Несмотря на незначительное увеличение значения RMSE на участке В, общая тенденция указывает на превосходство предложенного подхода в задачах следования по заданному пути. Полученные данные позволяют утверждать о повышенной стабильности и эффективности системы управления в различных условиях и на различных участках траектории, что подтверждается снижением времени выполнения и улучшением показателей точности в большинстве случаев.

Симуляция задачи следования по траектории развернута в среде, состоящей из заданной траектории.

Взгляд в Будущее: Адаптивные Системы, Расширяющие Возможности Человека

Интеграция захвата на рукоятке джойстика позволяет динамически регулировать уровень тактильного управления, создавая более тонкий и отзывчивый опыт контроля. Этот подход позволяет системе адаптироваться к действиям оператора, плавно изменяя степень оказываемого сопротивления или помощи. Вместо фиксированного уровня тактильной обратной связи, захват позволяет оператору интуитивно «чувствовать» взаимодействие с удаленным объектом, а системе — предоставлять необходимую поддержку, не ограничивая свободу действий. Такой механизм позволяет значительно улучшить координацию и точность управления, особенно в сложных и требующих высокой концентрации задачах, делая взаимодействие с удаленной системой более естественным и эффективным.

Перспективные исследования направлены на создание адаптивных алгоритмов управления, способных обучаться на действиях оператора и оптимизировать уровень помощи в режиме реального времени. Эти алгоритмы будут анализировать паттерны управления, предсказывая намерения оператора и соответствующим образом корректируя уровень оказываемой поддержки. Вместо фиксированных настроек, система сможет динамически адаптироваться к индивидуальному стилю управления и текущей сложности задачи, обеспечивая как повышение эффективности, так и снижение когнитивной нагрузки. Такой подход предполагает использование методов машинного обучения, таких как обучение с подкреплением, для непрерывной оптимизации алгоритмов и достижения оптимального баланса между автоматизацией и ручным управлением, что в конечном итоге позволит создать более интуитивно понятные и эффективные системы дистанционного управления.

Конечная цель данной работы — создание удаленных систем управления, которые выходят за рамки просто безопасности и надежности, стремясь к интуитивности и расширению возможностей оператора. Разработка направлена на создание интерфейсов, которые не требуют длительного обучения или постоянной концентрации, позволяя человеку естественно и эффективно взаимодействовать с удаленной средой. Предполагается, что будущие системы смогут адаптироваться к индивидуальным навыкам и предпочтениям оператора, предлагая оптимальный уровень поддержки и помощи, что приведет к повышению производительности, снижению утомляемости и, в конечном итоге, к более успешному выполнению сложных задач в удаленных и опасных условиях. Такой подход позволит человеку ощущать себя не просто наблюдателем, а активным участником процесса, полностью контролирующим ситуацию, несмотря на физическое расстояние.

Исследование демонстрирует подход к управлению, где границы между автономностью и непосредственным контролем оператора становятся размытыми. Авторы предлагают систему, позволяющую плавно переходить между этими режимами, определяя безопасные зоны посредством функций-барьеров. Этот метод напоминает философский принцип, выраженный Брайаном Керниганом: «Хорошая программа — это не только то, что работает, но и то, что легко понять». В данном контексте, легкость понимания проявляется в предсказуемости системы и возможности оператора интуитивно влиять на её поведение, что критически важно для эффективного взаимодействия человек-машина. Вместо слепого доверия к автоматизации, предлагается инструмент, позволяющий оператору контролировать и проверять её действия, что соответствует стремлению к глубокому пониманию и осмыслению системы.

Куда же дальше?

Представленная работа, безусловно, открывает путь к более гибким системам управления, где человек и автоматика не просто сосуществуют, а действительно сотрудничают. Однако, стоит задуматься: а не является ли сама идея плавного перехода между уровнями автоматизации лишь попыткой замаскировать фундаментальную проблему — неспособность машин предсказывать и адаптироваться к истинному хаосу реального мира? Иными словами, не является ли “бесшовность” перехода иллюзией, скрывающей дискретность восприятия и обработки информации?

Более того, применение функций-барьеров — элегантное решение, но его эффективность напрямую зависит от точности определения границ “безопасной” области. Что произойдет, если эти границы окажутся размытыми, нечеткими, подверженными влиянию внешних факторов, о которых разработчик даже не подозревал? Возможно, стоит пересмотреть сам подход к обеспечению безопасности, отказавшись от жестких ограничений в пользу систем, способных к самообучению и адаптации в режиме реального времени.

В конечном итоге, представленная работа — лишь еще один шаг на пути к созданию действительно интеллектуальных систем управления. Но истинный прорыв, вероятно, потребует отказа от привычных представлений о контроле как таковом, и перехода к системам, способным к автономному принятию решений в условиях неопределенности. И тогда, возможно, “баг” окажется не ошибкой, а сигналом о новом, неожиданном направлении развития.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.19869.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-26 20:12