Informacionnye TehnologiiInformacionnye TehnologiiИнформационные технологии1684-6400New Technologies Publishing House70233910.17587/it.32.12-20Modeling and optimizationМоделирование и оптимизацияResearch ArticleAutomatic synthesis of a problematic environment model by an intelligent robot under uncertaintyАвтоматический синтез модели проблемной среды интеллектуальным роботом в условиях неопределенностиMelekhinV. B.МелехинВ. Б.
Russian Federation

Dr. Tech. Sc., Professor

д-р техн. наук, проф.

pashka1602@rambler.ruKhachumovM. V.ХачумовМ. В.
Russian Federation

Cand Phys. and Math. Sc., Senior Researcher

канд. физ.-мат. наук, ст. науч. сотр.

khmike@inbox.ruDagestan State Technical UniversityДагестанский государственный технический университетMIREA — Russian Technological UniversityМИРЭА — Российский технологический университет (РТУ МИРЭА)Federal Research Center "Computer Science and Control"Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" РАНPatrice Lumumba Peoples’ Friendship University of RussiaРоссийский университет дружбы народов имени Патриса Лумумбы1501202632112200802202608022026Copyright ©; 2026, Informacionnye TehnologiiCopyright ©; 2026, Информационные технологии2026Informacionnye TehnologiiИнформационные технологииhttps://journals.eco-vector.com/1684-6400/article/view/702339

The article considers one of the approaches to solving the problem of automatic construction of a model of the current and target situations of a problem environment under uncertainty by an autonomous intelligent robot. А list of various possible subjects that the robot may encounter in a problem environment is given, and their formal representation in the form of semantic networks is proposed. Instrumental means for automatic construction of situations of a problem environment by the robot are developed.

Рассматривается один из подходов к решению задачи автоматического построения автономным интеллектуальным роботом моделей текущей и целевой ситуаций проблемной среды в условиях неопределенности. Перечислены различные возможные субъекты, с которыми робот может столкнуться в проблемной среде, и предложено их формальное представление в виде семантических сетей. Разработаны инструментальные средства автоматического построения роботом ситуаций проблемной среды.

intelligent robotconstruction of a model of a problematic environmentsubjects of the environmenttoolsинтеллектуальный роботпостроение модели проблемной средысубъекты средыинструментальные средстваMelexin V. B., Khachumov M. V. Planning multi-stage purposeful activity by an intelligent robot under conditions of uncertainty, Avtomatika i Telemexanika, 2023, no 12, pp. 146—168 (in Russian).Мелехин В. Б., Хачумов М. В. Планирование многоэтапной целенаправленной деятельности интеллектуальным роботом в условиях неопределенности // Автоматика и телемеханика. 2023. № 12. С. 146—168.Melexin V. B., Khachumov M. V. Behavior planning of autonomous intelligent mobile systems under uncertainty, Sankt-Peterburg, Politexnika, 2022, 276 p. (in Russian).Мелехин В. Б., Хачумов М. В. Планирование поведения автономных интеллектуальных мобильных систем в условиях неопределенности. СПб.: Политехника, 2022. 276 с.Davy`dov O. I., Platonov А. K. Robots and artificial intelligence. Technocratic approach, Preprint IPM im. M. V. Keldy`sha, 2017, no 112, 24 p. (in Russian).Давыдов О. И., Платонов А. К. Роботы и искусственный интеллект. Технократический подход // Препринт ИПМ им. М. В. Келдыша. 2017. № 112. 24 с.Dudec G., Jenkin M. Computational Principles of Mobile Robotics, Cambridge, Cambridge University Press, 2024, 450 p.Dudec G., Jenkin M. Computational Principles of Mobile Robotics. Cambridge: Cambridge University Press, 2024. 450 p.Melexin V. B., Khachumov M. V. The principle of recognizing objects of a problem environment in the process of planning the behavior of an autonomous mobile intelligent system, Morskie Intellektual`ny`e Texnologii, 2022, no 3—1 (57), pp. 181—187 (in Russian).Мелехин В. Б., Хачумов М. В. Принцип распознавания объектов проблемной среды в процессе планирования поведения автономной мобильной интеллектуальной системы // Морские интеллектуальные технологии. 2022. № 3—1 (57). С. 181—187.Potapov А. Automatic image analysis and pattern recognition, Moscow, LAP Lambert Academic Publishing, 2011, 292 p. (in Russian).Потапов А. Автоматический анализ изображений и распознавание образов. М.: LAP Lambert Academic Publishinq, 2011. 292 с.Melexin V. B., Khachumov V. M. Control of goal-oriented activity of autonomous flying robots in an unstable environment, Sankt-Peterburg, Politexnika, 2023, 248 p. (in Russian).Мелехин В. Б., Хачумов В. М. Управление целенаправленной деятельностью автономных летающих роботов в нестабильном окружении. СПб.: Политехника, 2023. 248 с.Melexin V. B., Khachumov V. M. Planning purposeful activities by an autonomous intelligent robot based on conflicting information under conditions of uncertainty, Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie, 2024, vol. 19, no 8, pp. 407—414.Мелехин В. Б., Хачумов М. В. Планирование целенаправленной деятельности автономным интеллектуальным роботом на основе противоречивых сведений в условиях неопределенности // Мехатроника, автоматизация, управление. 2024. Т. 25, № 8. С. 407—414.Gavrilova T. A., Khoroshevskij V. F. Knowledge bases of intelligent systems, Sankt-Peterburg, Piter, 2000, 384 p. (in Russian).Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб.: Питер, 2000. 384 с.Osipov G. S. Lectures on Artificial Intelligence, Moscow, Liberkom, 2012, 272 p. (in Russian).Осипов Г. С. Лекции по искусственному интеллекту. М.: Либерком, 2012. 272 с.Pospelov D. A. Situational management: theory and practice, Moscow, URSS, LENAND, 2020, 288 p. (in Russian).Поспелов Д. А. Ситуационное управление: теория и практика. М.: URSS, ЛЕНАНД, 2020. 288 с.Zaden L. A. The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning, Part I: Information Sciences, 1975, vol. 8, pp. 199—249; Part II: Information Sciences, 1975, vol. 8, pp. 301—357; Part III: Information Sciences, 1975, vol. 9, pp. 43—80.Zaden L. A. The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning // Part I: Information Sciences. 1975. Vol. 8. P. 199—249; Part II: Information Sciences. 1975. Vol. 8. P. 301—357; Part III: Information Sciences. 1975. Vol. 9. P. 43—80.Belousov R. A., Drozhkin N. A., Kostenchuk M. I. Construction of fuzzy linguistic variables using cluster data analysis methods, Prikladnaya Informatika, 2015, vol.10, no 1(66), pp. 98—105 (in Russian).Белоусов Р. А., Дрожкин Н. А., Костенчук М. И. Построение нечетких лингвистических переменных с использованием методов кластерного анализа данных // Прикладная информатика. 2015. Т.10, № 1 (66). С. 98—105.Filimonov A. B., Filimonov N. B. Situational approach to automating the management of technical objects, Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie, 2018, vol. 19, no 9, pp. 563—578 (in Russian).Филимонов А. Б., Филимонов Н. Б. Ситуационный подход в автоматизации управления техническими объектами // Мехатроника, автоматизация, управление. 2018. Т. 19, № 9. С. 563—578.Melexin V. B., Khachumov M. V. Situational command control of the movement of an autonomous unmanned aerial vehicle in an unstable air environment in the process of searching for forest fires, Iskusstvenny`j Intellekt i Prinyatie Reshenij, 2022, no 4, pp. 112—124.Мелехин В. Б., Хачумов М. В. Ситуационно-командное управление движением автономного беспилотного летательного аппарата в нестабильной воздушной среде в процессе поиска лесных пожаров // Искусственный интеллект и принятие решений. 2022. № 4. С. 112—124.