Кафедра «Робототехнические Системы» готовит инженеров системотехников по двум специальностям:

• Интеллектуальные адаптивные робототехнические системы
  
  Основная особенность робота, отличающая его от любой другой машины, состоит в том, что робот должен автономно работать в условиях, которые нельзя полностью определить заранее. Для этого он должен воспринимать информацию с помощью своих “органов чувств” - технического зрения, силомоментных и локационных датчиков, формировать “представление” об окружающем мире, накапливать опыт, быть способным принимать решения и планировать свои действия. Эти способности и определяют робот как интеллектуальное устройство, адаптирующееся к определенным условиям работы.
  
  В условиях производства адаптивные роботы применяются, например, при сборке узлов машин из деталей, которые подаются на конвейере или на робокаре и произвольным образом расположены в “поле зрения” робота. При этом не требуется специальной дорогостоящей оснастки, жестко фиксирующей положение и ориентацию деталей относительно робота.
  
  Особенно важными приложениями интеллектуальных роботов являются задачи, связанные с чрезвычайными ситуациями - ликвидацией последствий аварий, спасательными работами, разминированием и т.п., поскольку в этих случаях ситуация совершенно непредсказуема. Интеллектуальные роботы функционируют на поверхности других планет, на дне морей и океанов, под землей.
  
  Студенты, получающие подготовку по этой специальности должны стать инженерами-системотехниками широкого профиля, в равной мере владеющими микропроцессорной техникой и механикой, теорией управления и методами искусственного интеллекта. Большое внимание уделяется вопросам создания сенсорных систем роботов и изучению методов адаптации технических систем. Студенты получают практику программирования и обучения реальных робототехнических комплексов с помощью проблемно-ориентированных языков, опыт экспериментального исследования робототехнических комплексов.


• Распределенные интеллектуальные робототехнические системы
  
  Развитие технических систем и повышение сложности решаемых задач вызвало появление нового класса систем, называемых распределенными.
  
  В процессе выполнения задания, поставленного перед системой, каждая из входящих в ее состав подсистем должна выполнять определенную часть общей работы, координируя свои действия с остальными подсистемами. Эта система представляет собой своеобразную команду, работающую на общую задачу.
  
  При сборке автомобиля одновременно трудятся несколько роботов, каждый из которых выполняет свою собственную подзадачу, синхронизируя свои действия с соседом. Автоматическая сборка космической станции требует участия манипуляционных роботов, систем технического зрения, разнообразных технологических устройств. Исследование труднодоступных или опасных для человека мест могут выполнять мобильные роботы, оснащенные различными системами очувствления. Все эти распределенные системы роднит параллельная, координированная работа многих подсистем.
  
  Появление такого класса систем породило новые научные направления, связанные, в частности, с разработкой способов управления, моделирования и т.д. Одно из таких научных направлений - мультиагентные системы, находит сейчас широкое применение не только в технике, но и в рамках новых компьютерных технологий: так понятие агента широко используется в приложениях, разрабатываемых для интернета.
  
  Студенты этой специализации изучают современные разделы дискретной математики (абстрактные конечные автоматы, сети Петри), методы распределенного искусственного интеллекта, новые методы теории управления дискретными системами и моделирования их поведения. Все читаемые курсы сопровождаются углубленным изучением методов объектно-ориентированного программирования в многозадачных дискретных средах реального времени, а также особенностей программирования в локальных вычислительных сетях.

Широкий профиль подготовки позволяет выпускнику кафедры найти применение своим знаниям и навыкам во многих областях, связанных с компьютерным управлением сложными системами.