Автономний робот Автономний робот-будівельник

Майбутнє сільського господарства за автономними роботами, які виконуватимуть всю роботу на полях. І серед них вже є досить цікаві прототипи.

Останні кілька років починає з'являтися дедалі більше розробок у робототехніці, які автоматизують різноманітні процеси сільському господарстві. При цьому найцікавішими є автономні апарати, які вже сьогодні можуть працювати і приймати рішення самостійно. Розробкою автономних роботів найчастіше займаються невеликі компанії чи стартапи, а також університети з усього світу.

Ось добірка з 10 найперспективніших роботів для сільського господарства.

1. Adigo Field Flux Robot - спеціаліст з азоту

Азотні добрива виділяють N2O, який негативно впливає на екологію та може пошкодити рослини: пожовтіння листя, руйнування мембрани або уповільнення росту. Насамперед, щоб запобігти негативному впливу закису азоту на рослини потрібно визначити кількість N2О на полі. У середньому такий тест займає 27 годин, але Adigo розробила робота, який може це зробити за годину. Зовні апарат нагадує коромисло, він опускає алюмінієві блоки на землю та проводить аналіз ґрунту.

на Наразікомпанія розробляє нову версіюробота, яка буде легшою і більш продуктивною.

2. Ecorobotix - тенісний стіл, який бореться з бур'янами

Робот Ladybird або "Сонечко" був спроектований і побудований спеціально для овочевої промисловості. Його використовують для спостереження за фермою та складання технологічних карт. На ньому встановлено цілий ряд датчиків та сонячних панелей, які дозволяють роботу стежити за зростанням рослин та появою шкідників цілодобово. Тести показали, що робот може працювати три дні без заряджання. У "Сонечко" також є механічна рука, яка дозволяє видаляти з поля бур'яни.

4. Rosphere - колобок, який знайде хворі рослини

Робот-колобок Rosphere. Джерело:

Дослідники з Мадридського університету створили сферичний робот для збору інформації про стан ґрунту та посівів. Принцип пересування робота нагадує зорб або прогулянкову кулю – всередині Rosphere знаходиться маятниковий механізм, здатний рухатися у двох незалежних напрямках за командою електронної системи управління. Конструкція дозволяє роботу не тільки котитися прямою, але й здійснювати повороти. Робот-колобок оснащений GPS-трекером і цілим рядом датчиків, завдяки яким він збирає інформацію про здоров'я посівів, склад грунту, його температуру та вологість. Потім він передає цю інформацію на комп'ютер фермера за допомогою Wi-Fi.

Ще один робот Девіда Доурхаута. Aquarius здатний перевозити 114 літрів води та використовується для поливу тепличних рослин. Робот працює у двох режимах: фіксований та пропорційний. У першому випадку аграрій сам встановлює потрібну дозу для поливу рослин і потім вже апарат працює за заданими налаштуваннями. Другий варіант - робот за допомогою сенсорів аналізує скільки води потрібно кожній рослині і сам вирішує питання дозування.

Крім поливу рослин Aquarius може також відкривати двері та переміщатися між кімнатами – це дуже зручно, якщо рослини знаходяться у різних приміщеннях.

8. Vitirover - робот, який не любить бур'яни на виноградниках

Робот-виноградар Vitirover.

Управління роботом є складним завданням. Визначення, яке ми вибрали для , вимагає, щоб пристрій отримував дані про своє середовище. Потім приймало рішення та вживало відповідних дій. Роботи можуть бути автономними та напівавтономними.

1. Автономний робот працює по заданому алгоритму виходячи з даних датчиків.
2. У напівавтономного робота є завдання, що контролюються людиною. І додатково є інші завдання, які він виконує сам собою.

Напівавтономні роботи

Хорошим прикладом напівавтономного робота є складний підводний робот. Людина контролює основні рухи робота. І в цей час бортовий процесор вимірює та реагує на підводні струми. Це дозволяє тримати робота в тому самому положенні без дрейфу. Камера на борту робота надсилає відео назад людині. Додатково бортові датчики можуть відстежувати температуру води, тиск та багато іншого.

Якщо робот втрачає зв'язок із поверхнею, то включається автономна програма та піднімає підводного робота на поверхню. Щоб мати можливість керувати своїм роботом, потрібно буде визначити його рівень автономності. Можливо ви хочете щоб керування роботом здійснювалося по кабелю, було бездротове або повністю автономне.

Управління по кабелю

Найпростіший спосіб керування роботом – це ручний контролер, фізично підключений до нього за допомогою кабелю. Перемикачі, ручки, важелі, джойстики та кнопки на цьому контролері дозволяють користувачеві керувати роботом без необхідності вмикати складну електроніку.

У цій ситуації двигуни та джерело живлення можуть бути підключені безпосередньо до перемикача. Отже, можна контролювати його обертання вперед/назад. Це зазвичай використовується в транспортних засобах.

Вони не мають інтелекту і вважаються скоріше "дистанційно керованими машинами", ніж "роботами".

• Основними перевагами такого підключення є те, що робот не обмежується часом роботи. Так як він може бути підключений безпосередньо до мережі. Не треба турбуватися про втрату сигналу. Робот зазвичай має мінімум електроніки і не дуже складний. Сам робот може бути легким або мати додаткове корисне навантаження. Роботу можна витягти фізично за допомогою троса, прикріпленого до кабелю, якщо щось не піде. Це особливо актуально для підводних роботів.
• Основними недоліками є те, що трос може заплутатися, зачепитися за щось або обірватися. Відстань, яку можна відправити робота, обмежена довжиною троса. Перетягування довгого троса додає тертя і може уповільнити чи навіть зупинити рух робота.

Керування роботом за допомогою кабелю та вбудованого мікроконтролера

Наступним кроком буде встановлення мікроконтролера на робота, але при цьому використовувати кабель. Підключення мікроконтролера до одного з портів введення/виведення комп'ютера (наприклад, USB-порт) дозволяє вам керувати своїми діями. Керування відбувається за допомогою клавіатури, джойстика чи іншого периферійного пристрою. Додавання мікроконтролера до проекту також може зажадати, щоб ви запрограмували робота на вхідні сигнали.

• Основні переваги такі ж, як і за безпосереднього управління по кабелю. Може бути запрограмована складніша поведінка робота та його реакція на окремі кнопки чи команди. Є великий вибір керування контролером (миша, клавіатура, джойстик і т. д.). Доданий мікроконтролер має інтегровані алгоритми. Це означає, що він може взаємодіяти з датчиками та приймати певні рішення самостійно.
• До недоліків відноситься вища вартість через наявність додаткової електроніки. Інші недоліки такі ж, як і при безпосередньому управлінні роботом по кабелю.

Управління Ethernet

Використовується роз'єм Ethernet RJ45. Для керування потрібне Ethernet з'єднання. Робот фізично підключений до маршрутизатора. Отже, його можна контролювати через Інтернет. Також це можливо (хоч і не дуже практично) для мобільних роботів.

Налаштування робота, який може спілкуватися через Інтернет, може бути досить складним. Насамперед доцільним є з'єднання WiFi ( бездротовий Інтернет). Дротова та бездротова комбінація також є опцією, де є приймач (передача та прийом). Приймач фізично підключений до Інтернету, і дані, отримані через Інтернет, потім передаються бездротовим способомроботу.

• Перевагами є те, що робота можна контролювати через інтернет із будь-якої точки світу. Робот не обмежений за часом роботи, тому що він може використовувати Power over Ethernet. PoE. Це технологія, яка дозволяє передавати віддаленому пристрою електричну енергію разом із даними через стандартну виту пару по мережі Ethernet. Використання інтернет-протоколу (IP) може спростити та покращити схему зв'язку. Переваги ті ж, що і за прямого проводового комп'ютерного управління.
• Недоліком є ​​складніше програмування й самі недоліки, як і за управлінні по кабелю.

Управління за допомогою ІЧ-пульту

Інфрачервоні передавачі та приймачі виключають кабель, що з'єднує робота з оператором. Це, як правило, використовується початківцями. Для роботи інфрачервоного управління потрібна лінія візування. Приймач повинен мати можливість "бачити" передавач у будь-який час, щоб отримувати дані.

Інфрачервоні пульти дистанційного керування(такі як універсальні пультидистанційного керування, для телевізорів), використовуються для відправки команд інфрачервоному приймачеві, підключеному до мікроконтролера. Він потім інтерпретує ці сигнали та контролює дії робота.

• Перевагою є низька вартість. Для керування роботом можна використовувати прості пульти дистанційного керування телевізором.
• Недоліки в тому, що потрібна пряма видимість для керування.

Радіоуправління

Для керування за допомогою радіочастот потрібен передавач та приймач з невеликими мікроконтролерами для відправлення, прийому та інтерпретації даних, що передаються радіочастотою (RF). У коробці приймача є друкована плата (друкована плата), яка містить приймальний блок та невеликий контролер сервомотора. Для радіозв'язку потрібен передавач, узгоджений/пов'язаний із приймачем. Можливе використання трансівера, який може відправляти та приймати дані між двома фізично різними середовищами систем зв'язку.

Радіоуправління не вимагає прямої видимості та може бути здійснено на великій відстані. Стандартні радіочастотні пристрої можуть забезпечувати передачу даних між пристроями на відстані до кількох кілометрів. У той час як професійні радіочастотні пристрої можуть забезпечувати управління роботом практично на будь-якій відстані.

Багато конструкторів роботів воліють виготовляти напівавтономних роботів з радіокеруванням. Це дозволяє роботу бути максимально автономним, забезпечувати зворотний зв'язок із користувачем. І може давати користувачеві певний контроль над деякими його функціями у разі потреби.

• Перевагами є можливість керувати роботом на значних відстанях, що може просто налаштовуватися. Зв'язок є всеспрямованим, але може не проходити сигнал повного блокування стінами або перешкодами.
• Недоліками є дуже низька швидкість передачі (тільки прості команди). Додатково слід звертати увагу на частоти.

Управління Bluetooth

Bluetooth є радіосигналом (RF) і передається за певними протоколами для надсилання та отримання даних. Звичайний діапазон Bluetooth часто обмежений приблизно 10 м. Хоча він має ту перевагу, що дозволяє користувачам керувати своїм роботом через пристрої з підтримкою Bluetooth. Це в першу чергу стільникові телефони, КПК і ноутбуки (хоча для створення інтерфейсу може знадобитися програмування, що настроюється). Так само, як і радіокерування, Bluetooth пропонує двосторонній зв'язок.

• Переваги: ​​керований з будь-якого пристрою за допомогою Bluetooth. Але зазвичай потрібно додаткове програмування. Це смартфони, ноутбуки тощо. Вищі швидкості передачі можуть бути всенаправленными. Отже, не потрібна пряма видимість і сигнал може проходити через стіни.
• Недоліки. Повинен працювати у парі. Відстань зазвичай становить близько 10 м-код (без перешкод).

Управління по WiFi

Управління WiFi часто є додатковою опцією для роботів. Здатність керувати роботом через бездротову мережу через Інтернет представляє деякі істотні переваги (і деякі недоліки) для бездротового керування. Щоб налаштувати керування роботом по Wi-Fi потрібен бездротовий маршрутизатор, підключений до Інтернету, і блок WiFi на роботі. Для робота можна використовувати пристрій, який підтримує протокол TCP/IP.

• Перевагою є можливість керувати роботом із будь-якої точки світу. Для цього потрібно, щоб він знаходився в межах діапазону бездротового маршрутизатора. Можлива висока швидкість передачі даних.
• Недоліки те, що потрібне програмування. Максимальна відстань зазвичай визначається вибором бездротового маршрутизатора.

Управління за допомогою стільникового телефону

Інша бездротова технологія, яка спочатку була розроблена для зв'язку людини і людини — стільниковий телефон, тепер використовується для управління роботами. Оскільки частоти стільникового телефону регулюються, включення стільникового модуля на робота зазвичай потребує додаткового програмування. Також не потрібно розуміння системи стільникової мережіта правил.

• Переваги: ​​робота можна контролювати у будь-якому місці, де є стільниковий сигнал. Можливий супутниковий зв'язок.
• Недоліки; налаштування управління з стільникового зв'язкуможуть бути складними – не для початківців. У кожній мережі є свої власні вимоги та обмеження. Обслуговування в мережі не безкоштовне. Зазвичай, чим більше даних ви передаєте, тим більше грошей вам треба заплатити. Система поки що не налаштована для використання у робототехніці.

Наступним кроком буде використання мікроконтролера у вашому роботі в повному обсязі. І насамперед програмування його алгоритму роботи із введення даних від його датчиків. Автономне управління може здійснюватися у різних формах:

1. бути попередньо запрограмовано без зворотнього зв'язкуз довкіллям
2. з обмеженим зворотним зв'язком з датчиками
3. зі складним зворотним зв'язком з датчиками

Справжнє автономне управління включає безліч датчиків і алгоритмів. Вони дозволяють роботу самостійно визначати найкращу дію у будь-якій заданій ситуації. Найскладніші методи управління, які нині реалізуються на автономних роботах, є візуальними та слуховими командами. Для візуального контролю робот дивиться на людину чи об'єкт, щоб отримати свої команди.

Керування роботом для повороту ліворуч за допомогою читання з аркуша паперу стрілки, що вказує ліворуч, набагато складніше виконати, ніж можна було б уявити. Службова команда, така як «повернути ліворуч», також вимагає багато програмування. Програмування безлічі складних команд, таких як «Принесіть мені капці», вже не фантазія. Хоча вимагає дуже високого рівняпрограмування та великої кількості часу.

• Переваги – це ”справжня” робототехніка. Завдання можуть бути дуже простими, наприклад, від миготіння світла, що базується на показаннях одного датчика. До посадки космічного корабля на далекій планеті.
• Недоліки залежать лише від програміста. Якщо робот робить щось, чого ви не хочете, щоб він робив, то у вас є єдиний варіант. Це перевірити свій код, змінити його та завантажити зміни в робота.

Практична частина

Метою нашого проекту є створення автономної платформи, здатної приймати рішення, що базується на зовнішніх сигналах від датчиків. Ми використовуватимемо мікроконтролер Lego EV3. Він нам дозволяє зробити як повністю автономну платформу. Так і напівавтономну, керовану Bluetooth або за допомогою інфрачервоного пульта управління.

Програмований блок LEGO EV3

Коли мова заходить про будівельні роботи і 3D друк будинків, більшість людей представляє високотехнологічний механізм під управлінням людини. Таким роботам, як мінімум, потрібен один оператор та помічники – люди, які їх обслуговуватимуть. Інженери з Массачусетського технологічного інституту вирішили заглянути у майбутнє та розробили прототип автономного робота-будівельника.

Робот є самохідним шасі. У передній частині "будівельника" знаходиться "рука" - розумний багатофункціональний маніпулятор.

За "рукою" з комп'ютеризованим механізмом управління розміщується платформа з будівельними матеріалами.

На даний момент для відпрацювання концепції робот возить за собою ємності з ППУ (пінополіуретаном) та пінобетоном, з якого він будує купольний будинок за технологією незнімної опалубки. Спочатку зводиться зовнішня та внутрішня ППУ-стіна, а проміжок потім заповнюється пінобетоном.

На зведення купола діаметром 15 метрів робот витрачає близько 10-14 годин.

При цьому робот не потребує управління людиною і сам, зорієнтувавшись на місцевості за мітками, приймає рішення, як йому будувати споруду.

Якщо розчин закінчується, робот їде на базу для дозаправки, після чого продовжує будівництво будинку.

За словами розробників, вибір матеріалів та методики зведення обумовлений тим, що так простіше «навчити» робота будувати та внести відповідні коригування у програмне забезпечення.

Наступний крок – використання для будівництва бетону, який для рухливості модифікують спеціальними добавками.

Для роботи з різними будівельними розчинами передбачено набір насадок-розпилювачів.

Крім цього, у міру вдосконалення робота навчать працювати з арматурою, зварювальним апаратом.

І екскаваторним ковшем.

За задумом інженерів, згодом на базі прототипу вдасться створити повністю автономного робота.

Наприклад, одним із сценаріїв може стати відправлення кількох роботів-будівельників у віддалений район, де вони, взаємодіючи один з одним, приступлять до будівництва.

Ключові слова

АВТОНОМНІ МОБІЛЬНІ РОБОТИ / СИСТЕМА НАВІГАЦІЇ/ SLAM / НЕЧІТКА ЛОГІКА / ЛІНГВІСТИЧНІ ЗМІННІ / НЕЧІТКИЙ ЛОГІЧНИЙ ВИСНОВОК / БАГАТОАГЕНТНІ РОБОТОТЕХНІЧНІ СИСТЕМИ/ AUTONOMOUS MOBILE ROBOTS / NAVIGATION SYSTEM / FUZZY LOGIC / LINGUISTIC VARIABLE / FUZZY LOGIC INFERENCE / MULTIAGENT ROBOTIC SYSTEMS

Анотація наукової статті з електротехніки, електронної техніки, інформаційних технологій, автор наукової роботи - Михайлов Борис Борисович, Назарова Анаїд Вартанівна, Ющенко Аркадій Семенович

Розглядаються нові методи управління та навігації роботами, здатними до автономної поведінки в умовах недетермінованого робочого середовища. Діяльність людини-оператора зводиться до спостереження за функціонуванням робототехнічної системи та постановки поточних завдань. При цьому додається зворотний зв'язок, який може бути мовним. Таким чином, завдання управління набуває характеру діалогу людини і робота, що супроводжується графічними та мовними повідомленнями. Істотну роль при цьому відіграє система навігаціїоскільки робот повинен самостійно оцінювати навколишнє оточення і планувати свій шлях, у тому числі і за наявності інших рухомих об'єктів у робочій зоні. Автоматичне вирішення цих завдань суттєво полегшує завдання оператора, але потребує розробки «інтелектуальної» системи управління автономним роботом. До таких завдань належить і завдання автоматичного повернення робота при втраті зв'язку з оператором, рішення якої підвищує надійність робототехнічної системи. Зміна характеру діяльності оператора, який тепер не керує безпосередньо рухами робота, призводить до зміни характеру системи управління, оскільки вона повинна враховувати можливості сприйняття оператора та характер прийнятих ним рішень. Одним із шляхів вирішення цього завдання є застосування нечіткої логіки як на етапі сприйняття інформації, так і на етапах планування дій та прийняття оперативних рішень. Застосування «природних» просторово-часових відносин та лінгвістичних зміннихще більше наближає процес управління діалогу оператора з роботом, що дозволяє визначити робото технічну системутакого типу, як систему кооперативного управління. Насправді більшість завдань, розв'язуваних автономними мобільними роботами, таких як моніторинг місцевості, радіаційна та хімічна розвідка, боротьба з пожежами та стихійними лихами вимагають участі групи мобільних роботів. Деякі результати, що стосуються групового управління роботами, також представлені у роботі.

Схожі теми наукових праць з електротехніки, електронної техніки, інформаційних технологій, автор наукової роботи - Михайлов Борис Борисович, Назарова Анаїд Вартанівна, Ющенко Аркадій Семенович

• Навігація та керування мобільним роботом

  2017 / Кершин А.Ж., Єргалієв Д.С.

• Перспективи розробки автономних наземних робототехнічних комплексів спеціального військового призначення

  2016 / Лапшов Володимир Сергійович, Носков Володимир Петрович, Рубцов Іван Васильович, Рудіанов Микола Олександрович, Гурджі Артур Ілліч, Рябов Анатолій Вікторович, Хрущов Василь Сергійович

• Система позиціонування та ідентифікації мобільної робототехнічної платформи в обмеженому та відкритому просторі

  2018 / Євдокимова Тетяна Сергіївна, Синодкін Олексій Олександрович, Федосова Людмила Олегівна, Тюріков Максим Ігорович

• Основні результати та перспективні напрямки досліджень у галузі навігації та управління мобільними робототехнічними комплексами

  2013 / Лопота Олександр Віталійович, Половко Сергій Анатолійович, Смирнова Катерина Юріївна, Плавінський Михайло Миколайович

• Формування моделей віртуальної реальностіта інформаційно-навігаційних полів для забезпечення автономного функціонування РТК спеціального призначення

  2017 / Лапшов Володимир Сергійович, Носков Володимир Петрович, Рубцов Іван Васильович, Рудіанов Микола Олександрович, Рябов Анатолій Вікторович, Хрущов Василь Сергійович

• Інтелектуальне управління рухом автономних рухомих об'єктів на основі поведінкового підходу

  2015 / Білоглазов Д.А., Косенко Є.Ю., Коберсі І.С., Соловйов В.В., Шаповалов І.О.

• Перспективи застосування робототехнічних комплексів на користь забезпечення військової безпеки держави

  2016 / Калач Геннадій Петрович, Калач Геннадій Геннадійович, Травніков Сергій Анатолійович

• Система керування мініатюрним внутрішньотрубним роботом

  2015 / Воротніков Сергій Анатолійович, Нікітін Микита Ігорович, Чеккареллі Марко

• Змішані стратегії групового управління у багатоагентних робототехнічних системах

  2012 / Макаров Ігор Михайлович, Лохін Валерій Михайлович, Манько Сергій Вікторович, Романов Михайло Петрович, Олександрова Римма Іванівна

• Алгоритми локальної навігації та картографії для бортової системи керування автономного мобільного робота

  2012 / Кучерський Роман Володимирович, Манько Сергій Вікторович

AUTONOMOUS MOBILE ROBOTS- NAVIGATION AND CONTROL

Нові методи управління і навігації автоматичних мобільних robots в невизначеному середовищі є під наглядом в paper. Людського захисника може тільки захистити бігавіор robotic system і держава нових дій. The feedback може бути в формі характеру. З control task acquires a form of a dialogue between human and robot accompanied by graphic and speech information. Важлива частина в автоматичному robot control є навігаційна система, що забезпечує robot, щоб визначити навколишнє середовище і план його власного способу. Also in presence of інші moving objects в the scene. Automatization of such operations може make sufficiently easer the tasks of operator by intellectualization of control system of the mobile robot. Один з цих дій є robot return in case of communication loss with the operator. Новий режим керування контролером веде до нового режиму керування системою, що зараз має бути враховано в можливості людської позитивної інформації і прийняти необхідні рішення. Один спосіб, щоб розв'язати проблему, є застосування fuzzy логічного ладу на етапі розуміння і на етапі планування і згоди. Application of “natural” relations of space and time make the dialogue similar to the dialogue between the master and assistant. З такими robotic systems можуть бути названі cooperative ones. Їх практичні дії, як правило, покликані брати участь у групі автономних robots до fulfil the stated task. Деякі результати в цій direction also is presentd.

Текст наукової роботи на тему «Автономні мобільні роботи - навігація та керування»

17. Pshikhopov V.Kh., Medvedev M.Yu. Adaptivnoe posisionnoe upravlenie podvizhnymi ob'ektami, ne linearizuemymi obratnoy svyaz'u , Mechatronika, автоматизація, upravlenie , 2015, Vol. 16, No. 8, pp. 523-530.

18. Мартинова Л.А., Масошін А.І., Пашкевич I. V., Соколов А.І. Система управління - наіболе слизька частина"автономних необітаемих podvodних апаратів, Морська радіоелектроніка, 2015, № 4 (54), pp. 23-32.

19. Мартинова Л.А., Масошін А.І., Пашкевич І.В., Соколов А.І. Інтегрована система управління автономного необитаемого podvodного апарату, Матеріали 8-ї Всеросійской мультиконферентності по проблемам управління, Дівноморське, 28 вересня - 3 жовтня 2015г, 19.3.

20. Мартинова Л.А., Масошін А.І., Пашкевич І.В., Соколов А.І. Алгоритми, що здійснюються внутрірованою системою управління АНПА, Известия ЮФУ. Technicheskie nauki , 2015, No. 1 (162), pp. 50-58.

21. Городецкій V.I., Grushinskiy M.S., Khabalov A.V. Багатоагентні системи (обзор), Новості художнього intellekta, 1998, No. 2, pp. 64-116.

22. Ржевський Г.А., Скобелев П.О. Як upravlyat" зложними системами? Multi"tiagentnye technologii для совдання intellektual"nykh systems upravlenia prepriyatiyami . Samara: Ofort, 2015, 290 p.

23. Innocenti B. Multi-agent architecture with distributed coordination for an autonomous robot. Ph.D. dissertation - Universitat de Girona, 2009, 146 p.

Мартинова Любов Олександрівна - АТ "Концерн "ЦНДІ "Електроприлад"; e-mail: [email protected]; 190068, Санкт-Петербург, пр. Римського-Корсакова, 49, кв. 1; тел.: +79219411395; НДЦ «Інтегровані системи освітлення обстановки»; д.т.н.; с.н.с.

Машошин Андрій Іванович - e-mail: [email protected]; 197046, Санкт-Петербург, вул. Мала Посадська, 30; тел.: +79217632345; НДЦ «Інтегровані системи освітлення обстановки»; д.т.н.; професор.

Martynova Liubov Alexandrovna - JSC CSRI Elektropribor; e-mail: [email protected]; 49-1, pr. Римського-Корсакова, Saint-Petersburg, 190068, Росія; NIC "ІSOO"; phone: +79219411395; dr. of eng. sc.; senior scientist.

Mashoshin Andrey Ivanovith - e-mail: [email protected]; 32, Malaja Posadskaja street, Saint-Petersburg, 197046, Росія; phone: +79217632345; NIC "ІSOO"; dr. of eng. sc.; Професор.

УДК 621.865(075.8)

Б.Б. Михайлов, А.В. Назарова, А.С. Ющенко

АВТОНОМНІ МОБІЛЬНІ РОБОТИ - НАВІГАЦІЯ ТА УПРАВЛІННЯ

Розглядаються нові методи управління та навігації роботами, здатними до автономної поведінки в умовах недетермінованого робочого середовища. Діяльність людини-оператора зводиться до спостереження за функціонуванням робототехнічної системи та постановки поточних завдань. При цьому додається зворотний зв'язок, який

можливо і мовної. Таким чином, завдання управління набуває характеру діалогу людини і робота, що супроводжується графічними та мовними повідомленнями. Істотну роль при цьому відіграє система навігації, оскільки робот повинен самостійно оцінювати навколишнє оточення і планувати свій шлях, у тому числі і за наявності інших об'єктів, що рухаються в робочій зоні. Автоматичне вирішення цих завдань суттєво полегшує завдання оператора, але потребує розробки «інтелектуальної» системи управління автономним роботом. До таких завдань належить і завдання автоматичного повернення робота при втраті зв'язку з оператором, рішення якої підвищує надійність робототехнічної системи. Зміна характеру діяльності оператора, який тепер не керує безпосередньо рухами робота, призводить до зміни характеру системи управління, оскільки вона повинна враховувати можливості сприйняття оператора та характер прийнятих ним рішень. Одним із шляхів вирішення цього завдання є застосування нечіткої логіки як на етапі сприйняття інформації, так і на етапах планування дій та прийняття оперативних рішень. Застосування «природних» просторово-часових відносин і лінгвістичних змінних ще більше наближає процес управління діалогу оператора з роботом, що дозволяє визначити робототехнічну систему такого типу як систему кооперативного управління. На практиці більшість завдань, що вирішуються автономними мобільними роботами, таких як моніторинг місцевості, радіаційна та хімічна розвідка, боротьба з пожежами та стихійними лихами вимагають участі групи мобільних роботів. Деякі результати, що стосуються групового управління роботами, також представлені у роботі.

Автономні мобільні роботи; система навігації; SLAM; нечітка логіка; лінгвістичні змінні; нечіткий логічний висновок; багатоагентні робототехнічні системи.

В.В. Міхайлов, А.В. Назарова, А.С. Ющенко AUTONOMOUS MOBILE ROBOTS- NAVIGATION AND CONTROL

Нові методи управління і навігації автоматичних мобільних robots в невизначеному середовищі є під наглядом в paper. Людського захисника може тільки захистити бігавіор robotic system і держава нових дій. The feedback може бути в формі характеру. З control task acquires a form of a dialogue between human and robot accompanied by graphic and speech information. Важлива частина в автоматичному robot control є навігаційна система, що забезпечує robot, щоб визначити навколишнє середовище і план його власного способу. Also in presence of інші moving objects в the scene. Automatization of such operations може make sufficiently easer the tasks of operator by intellectualization of control system of the mobile robot. Один з цих дій є robot return in case of communication loss with the operator. Новий режим керування системою контролює новий спосіб керування системою, яка тепер має на увазі, щоб сприяти людству, щоб отримати позитивні відомості і прийняти необхідні рішення. Application of the "natural" relations of space and of time make the dialogue similar to the dialogue between the master and assistant. Їх практичні дії, як правило, покликані брати участь у групі автономних robots до fulfil the stated task.

Autonomous mobile robots; navigation system; SLAM; fuzzy logic; linguistic variable; fuzzy logic inference; Multiagent robotic systems.

Вступ. Сучасні мобільні роботи можуть самостійно переміщатися в навколишньому просторі та виконувати необхідні дії за допомогою маніпуляторів. Робот оснащений системою технічного зору та комплексом інформаційних датчиків, здатних сформувати комплексне уявлення про поточну ситуацію. База знань робота дозволяє йому самостійно орієнтуватися в навколишньому середовищі і приймати рішення про дії, необхідні для вирішення поставленого завдання. Таким чином, маніпуляційний мобільний

Робот є «інтелектуальною» технічною системою, здатною до автономної поведінки. Тим не менш, у більшості завдань, що виконуються в заздалегідь не визначених умовах і пов'язаних з високою «ціною» помилки при невірних діях, як і раніше, передбачається участь людини-оператора в управлінні роботом.

Застосування робототехніки в різних додатках, пов'язаних із вирішенням спеціальних завдань, потребує максимального спрощення способів взаємодії людини та робота. Найбільш природним способом такої взаємодії є мовленнєве діалогове управління. Завдання управління роботом з боку оператора в цьому випадку включає діалог проблемно-орієнтованою мовою, близькою до природної, та спостереження за діями робота. Постановка завдання про управління у разі видозмінюється, оскільки робот стає не об'єктом управління, а технічним суб'єктом-партнером, здатним самостійно визначати свої підцілі і лінію поведінки у сфері загальної завдання, поставленої оператором. Роль зворотний зв'язок у системі діалогового управління виконують мовні повідомлення робота оператору, що мають на меті уточнення команд, інформування оператора про поточну ситуацію, або про досягнення поставленої мети.

p align="justify"> Особлива роль у вирішенні завдань управління автономними роботами належить інформаційно-сенсорній системі, яка повинна самостійно аналізувати поточну ситуацію, планувати свої дії і при цьому взаємодіяти з людиною-оператором мовою, близькою до природної мови. Вона повинна самостійно шукати і виявляти небезпечні предмети, вільно переміщатися в просторі, в якому можуть знаходитися й інші об'єкти, що рухаються. При втраті зв'язку з оператором робот повинен самостійно, використовуючи отриману та запам'ятовану інформацію про світ, повернутися назад на вихідну позицію.

Управління автономним роботом з боку оператора набуває нового характеру. Це вже не безпосереднє керування рухом, а постановка завдань. Оскільки умови виконання завдань не завжди дотримуються, управління набуває характеру діалогу між людиною та інтелектуальною системою управління. Остання бере рівноправну участь у плануванні операцій та прийнятті рішень. Такі робототехнічні системи називають системами кооперативного управління .

Область застосування автономних роботів дуже широка. Це пошук та знешкодження небезпечних об'єктів, завдання радіаційної та хімічної розвідки, робота в зоні техногенних та природних катастроф. Такі робототехнічні системи знаходять застосування і в цивільній сфері як сервісна робототехніка. Сервісні роботи вже з'явилися та успішно виконують функції обслуговування відвідувачів у музеях, аеропортах, магазинах. Особливо важливе застосування сервісних роботів у медичних закладах, у тому числі як засіб реабілітації пацієнтів. Активно використовуються сервісні роботи телеприсутності, що дозволяють віддалено перебувати в приміщенні та переміщатися по ньому, спостерігаючи те, що відбувається навколо відеокамерою робота.

Практичне застосуванняавтономних мобільних роботів призвело до необхідності одночасної участі у виконанні поставлених завдань не одного, а групи роботів, що взаємодіють. Теорія групового управління інтелектуальними роботами перебуває у стадії свого розвитку. Тим не менш, певні результати отримані і у цій галузі.

1. Навігація і переміщення в просторі з перешкодами, що рухаються. Розглядається робота мобільного робота у приміщенні, план якого наперед невідомий. У приміщенні є як статичні перешкоди (стіни,

столи, стільці), і рухливі (люди, інші роботи). Мобільний робот оснащений скануючим лазерним далекоміром, який отримує скан рельєфу навколишніх об'єктів у площині, паралельній поверхні, що підстилає. Необхідно в режимі реального часу визначати положення мобільного робота в системі координат, пов'язаної з приміщенням (завдання локалізації), а також побудувати карту даного приміщення, що відображатиме рельєф стін та нерухомих об'єктів. Такі системи управління відомі як системи SLAM (System of Localization and Mapping).

Функціональна структура навігаційної системи мобільного робота показано на рис. 1 Особливістю запропонованої структури є незалежність від типу шасі мобільного робота, а також від наявності та типу датчиків одо-метрії, що дозволяє використовувати навігаційну систему, що розробляється, на всіх типах мобільних роботів, що працюють у приміщенні.

Для виконання своїх завдань робот повинен рухатися заданим маршрутом і при цьому дотримуватися заходів безпеки, у тому числі, за наявності рухомих об'єктів у робочій зоні. Таким чином, робот переміщається автономно за допомогою навігаційної системи, оператор виконує тільки функцію постановки завдання. Не виключається і напівавтоматичний режим, наприклад, режим телеприсутності, у якому завдання оператора значно спрощується.

У першому етапі роботи навігаційної системи вирішується завдання фільтрації скана шляхом видалення хибних вимірів з допомогою спеціального фільтра. Для вирішення задачі аналізу моделі робочого середовища спочатку досліджувався метод нормальних розподілів (NDT – Normal Distribution Transform). У цьому випадку карта приміщення розбивається на комірки, кожна з яких містить не самі точки, а параметри нормального розподілу всіх крапок, що потрапили всередину. Вирішуючи задачу мінімізації функції взаємної кореляції скана і карти, можна визначити положення робота, з якого було отримано поточний скан

Мал. 1. Функціональна схема навігаційної системи мобільного робота

Аналіз цього способу показав, що він суттєво обмежує швидкість руху мобільного робота, оскільки всі обчислення виконуються у реальному масштабі часу. Тому був запропонований новий спосіб, при якому отриманий за допомогою системи інформаційних датчиків скан перетворюється на сіткову функцію. При цьому кожна точка скана перетворюється на деяку безперервну функцію, потім вони об'єднуються за допомогою обраного принципу суперпозиції і накладаються на карту-сітку, утворюючи тим самим сіткову функцію. Метод сіткових функцій, як і і метод нормальних розподілів, грунтується на зіставленні скана і отриманої карти з допомогою взаємної кореляційної функції. Для мінімізації цієї функції використали модифікований метод Ньютона. Після розв'язання задачі SLAM положення робота на карті може бути обчислено з використанням перетворення системи координат лазерного далекоміра в систему координат мобільного робота. Порівняльний аналіз двох розглянутих методів локалізації показав, що перевага нового методу сіткових функцій полягає в розширеній області збіжності, що дозволяє помітно збільшити швидкість мобільного робота .

Специфіка управління мобільним роботом у динамічному середовищі у тому, що рух перешкод не можна розрахувати заздалегідь. Щоб уникнути зіткнень з перешкодами, що рухаються, необхідно знати їх положення і передбачати траєкторію їх руху. Тоді можна рухатися вздовж спланованої траєкторії, відхиляючись від неї в потрібний момент, щоб зробити маневр і об'їхати перешкоду. Пропонується алгоритм управління роботом у динамічному середовищі, заснований на трасуванні рухомих перешкод. У першому етапі вирішується завдання планування маршруту по побудованої методом сіткових функцій карті приміщення. І тому використовується добре відомий алгоритм А*. Далі вирішується завдання трасування рухомих перешкод - визначення поточного вектора стану перешкоди у кожний момент часу, синхронізований з отриманням нового скана. Для побудови списку перешкод спочатку проводиться класифікація і кластеризація точок скана. Кластеризація у разі проводиться по евклидовому відстані між точками скана. Порогове значення обчислюється виходячи з відстані до точки та кутового дозволу лазерного далекоміра.

Кожен рухомий об'єкт обробляється з метою отримання відповідних параметрів габаритного кола. Після знаходження габаритного кола можна отримати оцінку повного вектора стану рухомого об'єкта (рис. 2).

Розроблений алгоритм передбачає нове положення цього об'єкта, використовуючи рівняння кінематики (передбачається, що об'єкт, що спостерігається, є твердим тілом, що переміщається по площині) і попередній вектор його стану. Потім, використовуючи отримане передбачення та параметри габаритного кола, визначається (&+1) оцінка положення об'єкта:

Мал. 2. До визначення положення об'єкта, що рухається

к+1 = К ■ хкі + (1 - К) ■ хкр =

Ук+1 = К ■ Уки + (1 - К) ■ Укр

де хкі, укі – виміряне положення об'єкта, хкр, укр – передбачене положення об'єкта, К – коефіцієнт фільтрації.

Потім визначається довжина переміщення та напрямок, вздовж якого воно було скоєно:

хк+1 - хк) Фкі = 2агС£

(Ук+1 -Ук У

V хк+1 - хку Обчислюється також оцінка курсового кута:

Фк+1 = Кф ■Фкі + (1 - Кф) ■Фкр Швидкості визначаються шляхом оцінки похідної від довжини пройденого шляху та від збільшення курсового кута:

Завдання прямування вздовж спланованого маршруту та обходу рухомих перешкод вирішуються спільно, тому що при русі по заданій траєкторії рухомі об'єкти можуть опинитися поблизу цієї траєкторії. В цьому випадку необхідно здійснити маневр обходу. Подальший рух, незалежно від попереднього стану, має бути оптимальним за вибраним критерієм.

Для підтвердження запропонованого способу управління був поставлений експеримент, що включає побудову карти приміщення, визначення точності локалізації та оцінку якості управління роботом за наявності динамічних перешкод (рис. 3).

Мал. 3. Проведення експериментів щодо навігації мобільного робота

Виміряна точність локалізації склала 0,68 ± 0,45° за кутом повороту і 0,4 ± 0,8 см за положенням, що є добрим результатом, що перевищує існуючі аналоги. Показники якості управління склали по довжині шляху, часу виконання операції та дистанції до перешкоди відповідно: Lpath = 2,4 ± 0,6 м, ТраА = 6,8 ± 1,3 с, Dmaх = 0,5 ± 0,2 м.

Розроблена навігаційна система знайшла своє застосування у реальному сервісному роботі, побудованому компанією «Нейроботикс» для патрулювання приміщення з метою пошуку осіб із зміненим психоемоційним станом. Область його застосування: вокзали, аеропорти, торгові центри та інші місця масового скупчення людей.

2. Завдання автоматичного повернення робота. Зазначимо, що, незважаючи на великий ступінь автономності інтелектуального мобільного робота, він все ж таки повинен контролюватись оператором, який ставить поточні завдання відповідно до інформації, що отримується. До того ж у більшості завдань мобільні роботи безпосередньо управляються в дистанційному режимі оператором. У разі втрати зв'язку, погіршення видимості та інших випадках, коли не може використовуватися напівавтоматичне керування, виникає проблема автоматичного повернення робота до оператора. Якщо основні завдання вирішуються в дистанційному режимі, то застосовувати дорогий лазерний далекомір для вирішення цього завдання методом SLAM не завжди є доцільним. Тому в екстремальних ситуаціях альтернативою цим методам є візуальна одометрія – метод оцінки лінійного та кутового зміщення робота за допомогою аналізу послідовності зображень, знятих встановленою на ньому камерою.

У табл. 1 наводиться порівняння основних методів, які застосовуються сьогодні для вирішення задач навігації мобільних роботів. Тут показані переваги "+" та недоліки "-" розглянутих способів навігації при вирішенні задачі повернення робота. Це порівняння свідчить про доцільність застосування методу візуальної одометрії.

Таблиця 1

Порівняння способів навігації автономних мобільних роботів

S % Про Маяк SLAM Колісно-інерц. одо-метря Візуальн. одометрія

Не накопичують помилку.

Висока точність на коротких траєкторіях - +/- + +

Працює в недетермінованому середовищі + - + + +

Не знижує точність у приміщенні - - + + +

Розмір території не обмежений. + - - + +

Інваріантна до прослизання коліс + + + - +

Не вимагає стаціонарних об'єктів + ​​- - + +

Інваріантна до змін у середовищі + + - + +

На рис. 4 показано послідовність етапів роботи візуального одометра. Для його роботи періодично вводяться пари зображень, одержувані за допомогою двох телекамер, розташованих на борту робота, і для кожної виконуються наведені на рис.4 процедури. Після вирівнювання зображень на лівому зображенні виділяються спеціальні точки, які можна стійко відрізняти від інших, наприклад, кути об'єктів, плями, різкі перепади яскравості і т.д. На правому зображенні знаходяться відповідні точки. Обчислення просторових координат особливих точок виконується під час вирішення завдання тріангуляції з допомогою різниці становища зображень однієї й тієї точки з двох телекамер. Щоб обчислювати зміщення робота, відстежується зміна положення спеціальних точок з часом. Використано алгоритм Люкаса та Кенеда та фільтрацію Хіршмюллера.

Мал. 4. Послідовність етапів роботи візуального одометра

Обчислення переміщення робота – статистична задача. Точність її вирішення досягається за рахунок кількості точок. На рис. 5 показано переміщення системи координат робота під час зміни кадрів. Система координат 0 ° X0У0 20 нерухома. 0СХСУС2С - положення системи координат робота в даний час. 0 р ХРУР2Р – у деякий попередній момент часу. - Нерухомі особливі точки простору. Нехай координати й особливої ​​точки простору в системі координат робота в поточний момент часу Сг = (X С УУС 2С) Т, координати тієї ж точки простору в деякий попередній момент часу Р1 = (Хр Ур 2р) Т, знайдено N точок. Зміна положення системи координат робота будемо описувати у вигляді:

З(=ЯР1 + Т, 1 = мГ,

(Г11 Г12 Г13 \

г21 г2 2 г2 з I - матриця пово-

рота. Завдання полягає в отриманні оцінки Т та І при вирішенні отриманої (перевизначеної) системи лінійних рівнянь алгебри методом найменших квадратів. Чим більше координат зафіксовано, тим менше рішення чутливе до похибки визначення координат особливих точок.

Мал. 5. Переміщення системи координат робота

Поточні координати робота оцінюються при обчисленні зсувів Т і R. Коли особливі точки зникають з поля зору телекамер, вони виключаються і замінюються на нові, що дозволяє вимірювати координати в середовищі, що змінюється. Визначення координат робота дозволяє побудувати траєкторію автоматичного повернення до оператора за допомогою сплайнів третього ступеня.

Схема системи управління, що забезпечує опис траєкторії за даними візуальної одометрії та автоматичне повернення по ній показано на рис. 6. У звичайному режимі "manual" оператор управляє роботом за допомогою джойстика J, задаючи лінійну та кутову швидкості v** та w**. Ці сигнали приймаються через приймач RF і надходять в систему управління приводами D де перетворюються на кутові швидкості коліс q1 і q"2. Візуальний одометр VO обчислює лінійну і кутову швидкості робота і, число яких дозволяє оцінити його поточні координати x, y і курс а. Блок навігації NVG зберігає пройдену роботом траєкторію, видаляючи петлі і шум.При втраті зв'язку блок RF перемикають систему в режим "auto ", в якому робот повертається по збереженій траєкторії автоматично. Робот рухається в цю точку, використовуючи дані візуального одометра як зворотний зв'язок за положенням.

Експериментальне дослідження запропонованої системи автоматичного повернення, встановленої на мобільний робот, проводилося в реальних умовах. На першому етапі оператор за допомогою джойстика виводив робот в кінцеву точку по довільній траєкторії, яка записувалася за запропонованим алгоритмом.

Мал. 6. Схема системи керування мобільним роботом

Коли робот досягав кінцевої точки, імітувалась втрата зв'язку, і оператор перемикав систему керування в автоматичний режим. На другому етапі робот автоматично повертався до оператора (у вихідну точку) за збереженим описом траєкторії.

У кожному заїзді після повернення робота вимірювалися координати точки зупинки та оцінювалася середня квадратична похибка виходу робота у вихідну точку щодо довжини траєкторії. Загалом для перевірки було виконано близько 100 заїздів різними траєкторіями. Експериментальні дослідження проводилися в приміщенні, на вулиці та в парку. Вони показали, що найкращі результати можуть бути отримані шляхом комплексування даних візуального одометра з іншими засобами одометрії - колісної одометрії та даними інерційного вимірювача кутової швидкості. Середньоквадратична помилка повернення вихідну точку у своїй становила трохи більше 3 %. Зазначимо, що експерименти проводилися і в несприятливих для візуальної одометрії усло-

віях: у сутінках і темряві, на однотонних поверхнях, що підстилають. Тим не менш, і в цих умовах використання візуальної одометрії дозволило суттєво покращити точність навігаційної системи.

3. Нечітка модель поточної ситуації. Управління атвономними мобільними роботами з боку оператора набуває характеру постановки завдань і діалогу, що супроводжує їх виконання. У цьому мають використовуватися «природні» з погляду людини просторово-часові відносини , що значно полегшує завдання управління роботом. Для організації діалогового управління мобільним роботом доцільно використати методи нечіткої логіки. Ці методи виявилися дуже ефективними для опису зовнішнього світу та поточної ситуації за допомогою лінгвістичних змінних. Розвиток цього підходу стосовно завдання управління роботами полягає в тому, щоб знайти «природну» в тому ж сенсі оцінку ситуації, і прийняти в заздалегідь невизначених умовах рішення, що визначає поведінку робота.

Опис зовнішнього світу робота включає як опис об'єктів, які становлять інтерес до виконання заданої операції, і просторових відносин між об'єктами світу, включаючи і сам робот. Для опису просторових відносин між об'єктами робочої сцени використовуються екстенціальні та інтенціальні нечіткі відносини. До перших відносяться відносини становища та орієнтації об'єктів. Наприклад «об'єкт а1 далеко, і попереду праворуч об'єкта а2». До інтенційних відносин відносяться такі відносини, як стикатися; бути усередині; бути поза; бути у центрі і т.д. З елементарних просторових бінарних відносин можна, використовуючи формальні правила кон'юнкції та дизюнкції, отримати й інші відносини, які на практиці.

Поточна ситуація, що включає М об'єктів, у тому числі керований робот, описується системою бінарних кадрів (<объект m>, <отношение>, <объект п>), m, я=1,2,...,М. Якщо заздалегідь встановлені нечіткі бінарні відносини між усіма об'єктами, які можуть бути роботом у процесі руху, ми отримаємо нечітку семантичну мережу, чи нечітку карту. Використовуючи таку карту, можна, зокрема, здійснювати навігацію робота по реперам, що спостерігаються, тобто. по об'єктах, становище яких було наперед відоме. Образ поточної ситуації може містити інші нечіткі ознаки, крім просторових. Наприклад, мобільний робот, призначений для охорони приміщення від пожежі, може мати датчики температури, вологості, складу повітря (наявності шкідливих речовин або задимлення), акустичні датчики. Сукупність цих даних визначає напрямок руху до джерела пожежі.

Важлива особливість завдання управління з використанням нечіткої моделі робочої сцени мобільним роботом, з системою технічного зору, полягає в тому, що в процесі руху змінюється масштаб зображення, сприйманого телекамерою, встановленої на роботі. Він змінюється залежно від дальності до перешкоди та курсового кута. Цей ефект призводить до необхідності введення двовимірної функції приналежності визначення поточного положення робота на площині. Наприклад, функція належності по орієнтації (по курсовому куту) залежить також і від дальності D. Ця особливість системи технічного зору автономного мобільного робота відповідає закону просторової перспективи, властивому природному зору людини.

Оскільки зовнішній світ безперервно змінюється як за рахунок руху об'єктів, що спостерігаються, так і за рахунок руху самого робота, то і опис ситуації змінюється в часі. Ця обставина вимагає обліку в загальному випадку не лише просторових, а й тимчасових відносин у зовнішньому світі, таких як

«бути одночасно», «бути раніше», «іти за». Такі відносини доводиться використовувати, зокрема, при управлінні мобільними роботами, що переміщуються в просторі, що містить інші об'єкти, що рухаються . Вони дозволяють забезпечити автоматичне супроводження рухомих об'єктів або уникнути зіткнення з ними.

У випадку ситуація визначається фреймом, слотами якого служать імена об'єктів зовнішнього світу, природні відносини між об'єктами, як просторові, і тимчасові, і навіть інші ознаки, що характеризують ситуацію. Порівняння ситуації з однією з еталонних ситуацій, що містяться в базі знань, проводиться з використанням тих чи інших критеріїв нечіткої близькості ситуацій, так що одержувана таким чином оцінка ситуації роботом представляє не що інше, як формалізовану і усереднену оцінку аналогічної ситуації людиною.

Сукупність позначень (імен) заданих об'єктів у просторі робочої сцени та нечітких відносин між ними становлять словник формальної мови опису ситуації. Використовуючи введену Д.А. Поспіловим термінологію, можна назвати мову використовуваних для опису ситуацій формально-логічних відносин, ситуаційною мовою. Ситуаційною мовою може бути організований діалог між роботом і людиною при аналізі ситуації. Діалогова організація інтерфейсу дозволяє роботу формувати запити до оператора за відсутності необхідної інформації для побудови моделі зовнішнього світу.

4. Діалогове керування мобільним роботом. Описав поточну ситуацію мовою лінгвістичних змінних і нечітких відносин, можна поставити поведінку автономного робота у зовнішньої, в повному обсязі за допомогою нечітких правил продукційного типу. Можна апріорі виділити стереотипи поведінки, зумовлені ситуацією, що склалася. Їх іноді розглядають як аналог умовно-рефлекторної поведінки "стимул-реакція". Ці стереотипи поведінки мають вигляд продукційних правил: «якщо ситуація є Si, то тактика Т». Під тактикою ми розуміємо сукупність правил поведінки, виражених з допомогою лінгвістичних змінних і визначених метою. Ці правила ставлять у відповідність типової ситуації наперед певний типовий рух робота. Наприклад: якщо мета далеко, то рухатися швидко, якщо мета близько, то рухатися повільно. Передбачається, що типові ситуації можна заздалегідь закласти у нечітку базу знань робота, використовуючи досвід людини-оператора. З використанням цієї бази можна скласти набір правил поведінки (тактик), що відповідають переслідуванню нового об'єкта, виходу у певну точку, задану на електронної карти, проходу в дверний отвір, обходу перешкоди, що раптово з'явилася, на шляху до мети, супроводу рухомих об'єктів і т.п. Наявність тактик, отриманих роботом заздалегідь, чи процесі навчання, істотно спрощує завдання оператора, позбавляючи його від управління роботом під час вирішення рутинних завдань. У цьому самі тактики може бути закладено основою знань робота шляхом навчання нейро-нечіткої мережі, що є основою нечіткого контролера .

Мета управління мобільним роботом, система управління якого містить нечіткий контролер, формалізується як система нечітких правил ухвалення рішення. Для ухвалення рішення нечітким контролером мобільного робота може бути використана одна з добре відомих схем нечіткого виведення. Найчастіше використовується схема Мамдані, що містить як процедуру фазифікації (приведення до нечіткості) показань датчиків, що визначають відносне положення робота та цілі, так і процедуру дефазифікації, тобто. приведення до чіткості одержуваних у нечіткій формі керуючих команд, що необхідно для вироблення сигналів керування.

У випадку, тактика поведінки робота визначається фреймом завдання, який можна у наступному виде:<текущая ситуация S1> <объект управления а0> <имя операции>Супутні об'єкти j >< условия выполнимости операции >. Об'єктом управління за умовчанням є мобільний робот, можливості якого є у базі даних. Ці можливості (габарити, вага, потужності рушіїв, швидкість, маневреність тощо) визначають умови здійсненності операції з урахуванням поточної ситуації та властивостей робочого середовища (рельєф, зчеплення коліс із ґрунтом, несучі властивості ґрунту, характер перешкод). Умови виконання операції можуть включати і перевірку постумов, які повинні бути виконані після завершення операції. Можливо, умови виконання операції вимагатимуть виконання спеціальних пошукових рухів, які ми відносимо до «когнітивних операцій» і які також повинні утримуватися в базі знань робота.

Команда оператора зазвичай включає лише два елементи:<имя операции > <сопутствующие объекты>. Наприклад,<преодолеть > <порог П>. У цьому випадку формалізація поточної ситуації та перевірка умов виконання операції має виконуватися самою системою.

Оператор може повідомити роботу тільки про кінцеву мету руху в просторі з частково відомою структурою. У цьому випадку виникає проблема автономного планування руху, яка потребує спеціального розгляду. Вирішення такої задачі забезпечує прокладання траєкторії у просторі з відомими перешкодами, що володіє найкращими в тому чи іншому сенсі показниками якості та її перепланування у разі непередбачених перешкод. Планування супроводжується діалогом з оператором у разі неоднозначності чи за необхідності уточнення поставленої мети. Якщо ціль поставлена ​​некоректно, або планувальник не виявив реалізованої послідовності рухів, що призводять до мети, виникає запит оператору, що вимагає уточнення мети, або умов її досяжності.

Організація діалогової системи управління передбачає створення мовного інтерфейсу, що включає модуль розпізнавання та лінгвістичний аналізатор. Перший модуль являє собою пристрій для перетворення мовних сигналів та їх інтерпретації як окремі слова або фрази. Лінгвістичний аналізатор здійснює синтаксичний та семантичний розбір висловлювання, в результаті якого мають бути заповнені слоти кадру для опису дій.

Застосування діалогової системи управління істотно полегшує завдання управління роботом, оскільки в цьому випадку практично не потрібно наявності спеціальних навичок у оператора. Тому можна припустити, що діалоговий спосіб управління отримає найближчим часом широке поширення під час управління сервісними та спеціальними роботами різного призначення.

5. Управління групою автономних роботів. Практичне застосування інтелектуальних мобільних роботів у областях, пов'язаних з ризиком для людини, привело до висновку про доцільність управління групою роботів, які спільно вирішують спільне завдання. Характерними прикладами таких завдань є розвідувальні, рятувальні та ліквідаційні операції при аваріях на різних хімічних та радіаційно-небезпечних об'єктах. При цьому виникає проблема організації узгодженої роботи автономних роботів, що взаємодіють, що утворюють багатоагентну робототехнічну систему (МРТС).

Попередній аналіз показав, що для вирішення складних завдань в умовах невизначеності найбільш доцільна організація розподіленої системи гібридного типу, що є комбінацією централізованої та

децентралізованих систем. Тут управління колективом виконується з допомогою обміну інформацією між агентами, а обробка даних здійснюється керуючим центром.

До складу системи входять керуючий центр, колектив агентів-роботів, що мають різну «спеціалізацію» та допоміжне обладнання. Функції людини-оператора включають спостереження за станом системи та прийняття рішень у складних ситуаціях. Керуючий центр формує команди управління колективом загалом та обробляє інформацію, одержувану роботами у процесі виконання завдання. Роботи, залежно від своїх функціональних можливостей, можуть виконувати розвідувальні, пошукові чи технологічні операції. Відповідно до завдання керуючого центру, роботи за допомогою обміну повідомленнями об'єднуються в групи і розподіляють завдання між собою з урахуванням заданого критерію оптимальності.

На рис. 7 наведено структурну схему розробленої ієрархічної системи управління МРТС, побудованої за модульним принципом . Керуючий центр, утворює перший рівень системи управління, містить блок формування команд, що відповідає за вироблення послідовності команд і передачу їх роботам, і блок обробки даних, куди надходить інформація від агентів-роботів та допоміжного інформаційно-вимірювального обладнання.

Другий рівень відповідає за глобальне планування дій МРТС: декомпозицію завдань, розв'язуваних МРТС, на простіші завдання та розподіл їх між роботами. Результатом роботи відповідних алгоритмів є визначення координат цільової точки кожного робота.

Третій рівень забезпечує формування траєкторій руху роботів з допомогою алгоритмів локального планування, заснованих на аналогу методу потенціалів. Для формування траєкторій руху необхідно визначати поточні координати роботів у робочому просторі, це завдання вирішується комбінованою навігаційною системою.

Мал. 7. Структура системи управління МРТС

Четвертий рівень (виконавчий) здійснює безпосередню взаємодію з усіма елементами МРТС та довкіллям, він відповідає за вироблення керуючих сигналів для приводів роботів, навігаційних датчиків, спеціального та допоміжного обладнання, підтримує роботу сенсорної системи.

Вирішення завдань глобального планування необхідне під час реалізації як централізованого, і мультиагентного управління. У разі централізованого управління завдання у колективі роботів розподіляє керуючий центр відповідно до заданого критерію оптимальності (як правило, це час вирішення глобального завдання).

Найпростіший спосіб розв'язання задачі централізованого управління - метод перебору - застосовувати у більшості випадків недоцільно, оскільки він потребує значного часу вирішення. Еволюційні методи (генетичні алгоритми) також вимагають значного часу через обчислювальну складність. У зв'язку з цим, для управління в реальному масштабі часу групою роботів був розроблений, реалізований і досліджений більш простий - ціновий алгоритм. І тут управляючий центр кожному за робота формує цінової масив (Су), де I = 1,2,...,и - номери роботів,у = 1,2,...,т - номери завдань. Цей масив містить передбачувані витрати робота (наприклад, час або енерговитрати) виконання кожного завдання. Керуючий центр повинен розподілити завдання у групі роботів в такий спосіб, щоб відповідні значення «цін» прагнули мінімально можливим (рис. 8).

Мал. 8. Централізоване Мал. 9. Мультіагентний розподіл

розподіл завдань у групі завдань у групі

При великій кількості роботів, що входять до складу групи, централізоване управління має ряд недоліків, серед яких невисока надійність роботи системи, велике навантаженняна радіоканали та велику витрату обчислювальних ресурсів керуючого центру. Крім того, централізований підхід неефективний при швидкій зміні параметрів робочої зони. Цих недоліків позбавлений другий підхід до розподілу завдань групи роботів - мультиагентне управління, коли роботи у процесі переговорів самостійно розподіляють завдання між собою, також керуючись заданим критерієм оптимальності (рис. 9).

Такий розподіл завдань якнайкраще забезпечує модель переговорів типу «аукціон», засновану на обміні інформацією між окремими агентами. На аукціоні деякі ресурси, наприклад, енергоресурси, необхідні агентам для досягнення мети, «виставляються на продаж». Оскільки ресурси обмежені, агенти змагаються між собою у процесі «торгівлі». При розподілі завдань у колективі роботів як ресурсів виступають самі завдання. Доцільність «купівлі», тобто. призначення роботи конкретного завдання оцінюється заданим критерієм оптимальності .

На кожному етапі аукціону агенти-роботи формують власні цінові масиви, і один із роботів колективу стає лідером. Лідер вибирає з агентів, що відповіли, тих, які пропонують найменшу ціну, і відправляє їм

команду виконувати завдання. На наступному етапі лідером стає інший, вільний від виконання завдання агент. Аукціон проводиться доти, доки не будуть розподілені всі завдання. Мультиагентне управління забезпечує можливість самоорганізації системи та підвищує надійність її роботи. Порівняння мультиагентних методів показало, що алгоритм розподілу завдань, розроблений на базі моделі переговорів «аукціон», має значно меншу обчислювальну складність (у 0.12 *п разів, при п >> 8), ніж відомий мультиагентний метод колективного поліпшення плану.

Для реалізації мультиагентного розподілу завдань кожен агент-робот повинен мати можливість обмінюватися інформацією з іншими роботами, що входять до складу колективу. У реальних умовах не завжди вдається виконати ці вимоги, оскільки в межах робочої зони можуть бути різні перешкоди і перешкоди, що порушують інформаційний обмін. Вирішенням цієї проблеми є розбиття колективу роботів на окремі групи, у кожній з яких визначено агент-лідер, здатний обмінюватися даними з усіма іншими агентами групи. При цьому кількість лідерів має прагнути до мінімуму. У рамках розробленого мультиагентного алгоритму формування автономних груп роботів кожен агент за допомогою повідомлення-запиту визначає своїх сусідів - роботів, з якими може обмінюватися інформацією, підраховує їх кількість та надсилає це значення своїм сусідам. Потім кожен робот вибирає зі списку своїх сусідів лідера-агента із найбільшою кількістю сусідів. У результаті колектив роботів розбивається на групи, які мають лідерів. Після цього всередині кожної сформованої групи можна використовувати розглянутий раніше мультиагентний алгоритм розподілу завдань.

Таким чином, результатом глобального планування є розбиття колективу роботів на групи, всередині яких кожному роботу поставлено відповідне завдання. Всі завдання, розв'язувані роботами у складі груп, зводяться або до рівномірного розподілу роботів у робочій зоні, або до переміщення роботів до заданих цільових точок та виконання в цих точках будь-яких операцій, тому система управління повинна забезпечувати формування траєкторій руху роботів, тобто вирішувати Завдання локального планування. p align="justify"> Відповідні алгоритми реалізуються на третьому рівні системи управління і є базовими для блоку формування траєкторій Основу алгоритмів для формування траєкторій становить кінематичний аналог відомого методу «потенціалів».

Реалізація цього методу забезпечує рівномірний розподіл роботів у робочій зоні при її обстеженні для виявлення надзвичайних ситуацій, а також переміщення роботів у цільові точки для виконання технологічних операцій. В обох випадках роботи в процесі руху повинні уникати зіткнень зі статичними перешкодами та іншими роботами.

Метою обстеження території є побудова карти робочої зони. Це може бути як фізична карта місцевості, так і спеціальна картограма, отримана за результатами обробки інформації, зібраної колективом роботів, наприклад інформації про радіоактивне зараження. Для збору даних роботи рівномірно розподіляються в межах робочої зони та вимірюють значення необхідних параметрів. Результати вимірювань надходять у базу даних керуючого центру та наносяться на спеціальну карту місцевості. Отримана картограма являє собою якусь поверхню г = / (х, у), де пара х, у - координати точки, г - рівень хімічного або радіаційного зараження. Цю поверхню потрібно надати оператору у зручній для розуміння формі. Найбільш

простий і наочний спосіб – побудувати двовимірну кольорову (градієнтну) картограму. Картограма, крім інформації для оператора, можна використовувати формування безпечних маршрутів евакуації людей. Алгоритм побудови безпечних маршрутів із гарантованим ступенем безпеки P*, тобто. з величиною заданого параметра fk, яка не буде перевищена в жодній точці знайденого маршруту, заснований на алгоритм Беллмана-Форда пошуку найкоротшого шляху у зваженому графі. На рис.10 показаний результат роботи алгоритму побудови найкоротшого безпечного маршруту на градієнтній картограмі з гарантованим ступенем безпеки P = 1.5.

Мал. 10. Найкоротший безпечний маршрут на картограмі

Для перевірки запропонованих методів розроблено програмний пакет, що реалізує алгоритми централізованого та мультиагентного управління колективом роботів, алгоритмів формування траєкторій руху роботів, а також методів обробки зібраною роботамиінформації. Результатом обробки вихідних даних є програмна модель фізичної карти місцевості із заданими перешкодами, що відображається в анімаційному вікні (рис. 11).

Аммаіонім вікно

* * ♦ . "-- »__„ J 1

, ® ч ~ 1» - Г! «-| |

Мал. 11. Маркування безпечних маршрутів та «нейтралізація» вогнищ зараження

Вогнища та інтенсивність хімічного зараження відображаються у відповідному вікні у вигляді картограми. Далі оператору надається можливість послідовного вибору керуючих команд і, таким чином, запуску процесу моделювання відповідних режимів роботи МРТС. За командою «Обстеження», роботи рівномірно розподіляються в робочій зоні та вимірюють кон-

центрацію отруйних речовин. Точки, в яких концентрація перевищує допустимий рівень, позначаються на карті та, за результатами вимірювань, коригується картограма зараження. За командою «Пошук безпечних маршрутів» в автоматичному режимі будуються маршрути евакуації персоналу, а за командою «Маркування та нейтралізація» проводиться розбиття роботів на групи відповідно до їхньої спеціалізації. Частина роботів пересувається до осередків зараження для їх нейтралізації, а інші роботи розміщуються вздовж маршрутів евакуації як маркери (на рис. 11 вони забезпечені прапорцями).

Розроблена багатоагентна робототехнічна система може застосовуватися як у разі техногенних аварій на хімічно небезпечних об'єктах, в умовах радіаційного чи біологічного зараження (при використанні спеціального обладнання), так і при ліквідації наслідків природних катастроф.

Висновок. Розвиток робототехніки вступає в нову стадію, коли від завдань дистанційного управління мобільними та маніпуляційними робототехнічними пристроями ми переходимо до управління кооперативного типу, при якому робот стає повноцінним учасником процесу управління – партнером оператора. При цьому спрощується завдання оператора, якому практично не потрібно попередньої підготовки. Однак ускладнюється сама робототехнічна система, що володіє тепер високим ступенем автономності і має можливості, які відносять до штучного інтелекту. Завдяки цьому стає можливим вирішувати за допомогою робототехнічних пристроїв значно ширше коло завдань, ніж раніше. Проблеми тепер упираються, з одного боку, у можливості обчислювальної техніки, яка повинна оцінювати поточну обстановку та керувати мобільними роботами в реальному масштабі часу з урахуванням високих швидкостей руху. А з іншого – у психофізіологічні можливості людини-оператора у супроводі автономної діяльності мобільних роботів у зовнішньому світі. Якщо перша проблема поступово вирішується в ході технічного прогресу, то друга, через обмеженість можливостей людини, вимагає постійного розвитку інтерфейсу «людина-робот» з урахуванням її психологічних обмежень.

БІБЛІОГРАФІЧНИЙ СПИСОК

1. Kristensen S, Horstmann S., Klandt J., Lohner F., і Stopp A. Human-friendly interaction for learning and cooperation // Proceedings of the 2001 IEEE International Conference on Robotics and Automation, Seoul, Korea, 2001. IEEE . – P. 2590-2595.

2. Герасимов В.М., Михайлов Б.Б Розв'язання задачі управління рухом мобільного робота за наявності динамічних перешкод // Вісник МДТУ ім. н.е. Баумана. Приладобудування. Спецвипуск "Робототехнічні системи". – 2012. – № 6. – С. 83-92.

3. Ulas C., Temeltas H. Multi-Layered Normal Distribution Transform for Fast and Long Range Matching // Journal of Intelligrnt & Robotic Systems. – 2013. – Vol. 71 (1). – P. 85-108.

4. Герасимов В.М. Алгоритм SLAM з урахуванням кореляційної функції // Екстремальна робототехніка: Збірник доповідей всеросійської науково-технічної конференції.

СПб.: Вид-во «Політехніка-сервіс», 2015. – С. 126-133.

5. Герасимов В.М. До питання управління рухом мобільного робота у динамічному середовищі // Робототехніка та технічна кібернетика. – 2014. – № 1 (2).

6. Nister D., Naroditsky O., Bergen J. Visual odometry для вантажних автомобілів applications // Journal of Field Robotics. – 2006. – Vol. 23 (1). – P. 3-20.

7. Дев'ятериков Є.А., Михайлов Б.Б. Використання даних візуального одометра для автономного повернення мобільного робота серед без фіксованих точок відліку // Екстремальна робототехніка: Збірник доповідей всеросійської науково-технічної конференції. – СПб.: Вид-во «Політехніка-сервіс», 2015. – С. 356-361.

8. Дев'ятериков Є.А. Алгоритм опису траєкторії мобільного робота за даними візуального одометра для автоматичного повернення до оператора // Наука та освіта. МДТУ ім. н.е. Баумана. – 2014. – № 12. – С. 705-715.

9. Дев'ятериков Є.А., Михайлов Б.Б. Візуальний одометр // Вісник МДТУ ім. н.е. Баумана. Сер. Приладобудування. Спецвипуск "Робототехнічні системи". – 2012. – № 6.

10. Кандрашина Є.Ю., Литвинцева Л.В., Поспєлов Д.А. Подання знань про час та простір в інтелектуальних системах. – М.: Наука, 1989. – 328 с.

11. Ющенко О.С. Маршрутизація руху мобільного робота в умовах невизначеності // Мехатроніка, автоматизація та управління. – 2004. – № 1.

12. Ющенко О.С., Тачков О.О. Інтегрована система управління пожежним розвідувальним роботом // Вісник МДТУ ім. н.е. Баумана. Приладобудування. Спецвипуск "Робототехнічні системи". – 2012. – № 6. – С. 106-11.

13. Воротніков С.А., Єрмішин К.В. Інтелектуальна система управління сервісним мобільним роботом // Вісник МДТУ ім. н.е. Баумана. Приладобудування. Спецвипуск "Робототехнічні системи". – 2012. – № 6. – С. 285-289

14. Меліхов А.М., Бернштейн Л.С., Коровін С.Я. Ситуаційні системи рекомендації з нечіткою логікою. – М.: Наука: Фізматліт, 1990. – 271 с.

15. Ющенко О.С. Діалогове управління роботами з урахуванням нечіткої логіки // Екстремальна робототехніка: Збірник доповідей всеросійської науково-технічної конференції. – СПб: Вид-во «Політехніка-сервіс», 2015. – С. 143-146.

16. Ющенко О.С. Інтелектуальне планування діяльності роботів // Мехатроніка, автоматизація, управління. – 2005. – № 3. – С. 5-18.

17. Жонін А.А. Алгоритм навчання менеджера діалогу мовної діалогової системи управління роботом // Інтегровані моделі та м'які обчислення у штучному інтелекті: Збірник наукових праць міжнародної конференції. – К.: Фізматліт, 2011. – С. 395-406.

18. Назарова А.В., Рижова Т.П. Методи та алгоритми мультиагентного управління робото-технічною системою // Вісник МДТУ ім. н.е. Баумана. Приладобудування. – 2012.

- №6. - С. 93-105.

19. Jennings N., Paratin P., Jonson M. За допомогою Intelligent Agents до Management Business Processes // Practical Application of Intelligent Agents and Multi-Agent Technology: Proceedings of the First Intern. Конференція. Лондон (UK). – 1996. – P. 345-376.

20. Капустян С.Г. Алгоритм колективного поліпшення плану під час вирішення завдань розподілу цілей групи роботів // Штучний інтелект. – 2005. – № 3. – С. 463-474.

21. Дарінцев О.В. Система управління колективом мікророботів//Штучний інтелект.

2006. – № 4. – С. 391-399.

1. Kristensen S, Horstmann S., Klandt J., Lohner F., і Stopp A. Human-friendly interaction for learning and cooperation, Proceedings of 2001 IEEE International Conference on Robotics and Automation, Seoul, Korea, 2001. IEEE, pp. 2590-2595.

2. Герасімов В.Н., Міхайлов В.В. Рішення задання управління двіженіем mobil"ного robota при налічіі dinamicheskich propyatstvyy, Вестник MGTU ім. N.E. Baumana.

3. Ulas C., Temeltas H. Multi-Layered Normal Distribution Transform for Fast and Long Range Matching, Journal of Intelligent & Robotic Systems, 2013, Vol. 71 (1), pp. 85-108.

4. Герасімов В.Н. Алгоритм SLAM на основі нової корреляціонної функції, Екстремальна "робототехніка: Сборник вовроссійской dokladів науково-технічної konferenciи. Сент.

5. Герасімов В.Н. До процесу управління двіженіем мобільного robota в dinamichesky srede, Robototechnika і technicheskaya kibernetika, 2014, № 1 (2), pp. 44-51.

6. Nist'er D., Naroditsky O., Bergen J. Visual odometry для сільськогосподарських робіт, Journal of Field Robotics, 2006, Vol. 23 (1), pp. 3-20.

7. Девятериков Е.А., Міхайлов В.Б. Ісполізація данних vizualного зометра для автономного введення мобільного автомобіля в середовищі без фіксованих точок відщета, екстремальна robototehnika: Sbornik dokladів vserossiysky научно-технічної коне. St. Petersburg: Izd-vo «Politekhnika-servis», 2015, pp. 356-361.

8. Девятериков Е.А. Алгоритм опіанія траекторії мобільного "робота по данним vizual"ного зометра для автоматического відправлення до оператора, Наука і обладнання. MGTU im. N.E. Baumana, 2014, No. 12, pp. 705-715.

9. Девятериков Е.А., Міхайлов В.Б. Vizual"nyy odometr , ВестнікMGTU ім. Н.Е.

10. Kandrashina E.Yu., Litvintseva L.V., Pospelov D.A. Представлення znaniy про времені і prostranství в intellektual "nychh sistemakh . Moscow: Nauka, 1989, 328 p.

11. Ющенко А.С. Marshrutizatsiya dvizheniya mobil"nogo robota в usloviyakh neopredelennosti , Mechatronika, автоматизація і управління , 2004, № 1.

12. Ющенко А.С., Тачков А.А. Інтегрована система управління пошарним переслідувачем "роботом", Вестнік МГТУ ім. Н.Е. Баумана. Приборостроение.

13. Воротников С.А., Ermishin K.V. Intellektual"naya система upravleniya сервісним мобільним robotom , Vestnik MGTU ім. N.E. Баумана. Приборостроение. Spetsvypusk "Робототехнічні системи", 2012, No. 6, pp. 285-289.

14. Мелікхов А.Н., Bernshteyn L.S., Korovin S.Ya. Situatsionnye sovetuyushchee systems s nehetkoy logikoy. Москва: Nauka: Fizmatlit, 1990, 271 p.

15. ЮщенкоА.С. Dialogovo upravlenie roboty na osnove neetkoy logiky , Ekstremal"naya robototechnika: Sbornik dokladів vserossiyskoy научно-технической konferenciи . Св. Petersburg: Izd-vo «Politechnika-servis», 2015,-4.

16. Ющенко А.С. Intellektual"noe planirovanie в deyatel"nosti robotov , Mechatronika, автоматизація, Управління , 2005, No. 3, pp. 5-18.

17. Жонін А.А. Алгоритм навчання медеджера діалогу речевой dialogової системи управління robotом, Integrirovannye modeli і мягкіе вичіснення в художньому интеллекте: Сборник наукових трудів міждвородної konferenci. Moscow: Fizmatlit, 2011, pp. 395-406.

18. Назарова А.В., Рижова Т.П. Методи і algoritmy mul"tiagentnogo upravleniya robotochnicheskoy sistemoy , Vestnik MGTU ім. N.E. Baumana. Priborostroenie , 2012, No. 6, pp. 93-105.

19. Jennings N., Paratin P., Jonson M. За допомогою Intelligent Agents для Management Business Processes, Practical Application of Intelligent Agents and Multi-Agent Technology: Proceedings of the First Intern. Конференція. London (UK), 1996, pp. 345-376.

20. Каpustyan S.G. Алгоритм коллективного ullushheniya plana при reshenii zadach raspredeleniya tsley в групі robotov , Shtuchnyy intellect , 2005, No. 3, pp. 463-474.

21. Darintsev О.В. Система управління колективтом мікророботів, Штучний intellect, 2006, No. 4, pp. 391-399.

Ющенко Аркадій Семенович – Московський державний технічний університет ім. н.е. Баумана (МДТУ ім. Н.Е, Баумана); e-mail: [email protected]; 105037, Москва, Ізмайлівська пл., 7; Науково-навчальний центр "Робототехніка" МДТУ ім. н.е. Баумана; д.т.н.; професор.

Михайлов Борис Борисович – Науково-навчальний Центр «Робототехніка» МДТУ ім. н.е. Баумана; к.т.н.; доцент.

Назарова Анаїд Вартанівна – Науково-навчальний Центр «Робототехніка» МДТУ ім. н.е. Баумана, к.т.н.; доцент.

Yuschenko Arkady Semenovich - Bauman Moscow State Technical University (BMSTU); e-mail: [email protected]; 7, Izmailovskaya sq., Moscow, 105037, Росія; Scientific-Educational Center "Robototechnika" BMSTU; dr of eng. sc.; profesor,

Mikhailov Boris Borisovich - Scientific-Educational Center "Robototechnika" BMSTU, cand. of eng. sc.; associate professor.

Nazarova Anaid Vartanovna - Scientific-Educational Center "Robototechnika" BMSTU; cand. of eng. sc.; associate professor.

УДК 681.511.4+004.896:519.876.5

В.Ф. Гузік, В.А. Переверзєв, А.О. П'явченко, Р.В. Саприкін

ПРИНЦИПИ ПОБУДУВАННЯ ЕКСТРАПОЛЮЮЧОГО БАГАТОМІРНОГО НЕЙРОМЕРЕЖНОГО ПЛАНУВАЛЬНИКА ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОЇ СИСТЕМИ ПОЗИЦІЙНО-ТРАЕКТОРНОГО УПРАВЛІННЯ РУХОВИМИ ОБ'ЄКТАМИ*

Розглянуто принципи побудови екстраполіруючого багатовимірного нейромережевого планувальника (ЕМНП) інтелектуальної системи позиційно-траєкторного управління рухомими об'єктами. Так тут представлені результати дослідження модернізованого методу нейромережевого планування переміщення роботизованого рухомого об'єкта стосовно багатовимірного простору з використанням біонічного принципу сприйняття навколишнього оточення в умовах невизначеності та наявності перешкод, що володіють динамікою переміщення. Як основний принцип структуризації та побудови ЕМНП запропоновано використовувати ієрархічний принцип побудови систем обробки інформації, на основі якого синтезовано запропоновану у статті ієрархічну структуру комплексної екстраполіруючої багатовимірної нейроподібної мережі. Таку багатовимірну нейроподібну мережу відрізняє наявність окремих шарів, призначених для різних етапів обробки модельного плану середовища, отриманого від системи технічного зору рухомого об'єкта роботизованого в згаданих вище умовах. Ієрархічна будова комплексної багатовимірної нейроподібної мережі базується на принципах параметричного об'єктно-орієнтованого синтезу, синтезу просторових планів зважених ознак положення об'єктів.

«Denning Mobile Robot Company» — перша компанія Бостон, яка пропонувала готових автономних роботів, яких надалі купували, в основному, дослідниками. Серед інших компаній, які виконують замовлення робототехніків на виробництво готових роботів, були RWI Inc. Гринелла Мура (робота В-21, що створила), американська компанія «Nomadic Technologies» Джеймса Слейтера (розробила машину «XR4000») і швейцарська компанія «K-Team» Франческо Мондейди, (на основі її розробок був створений рухомий робот «Khepera») піонерами цієї галузі. Однак через високу ціну цих машин можливість їх придбання з'являється лише в деяких аспірантів і військових дослідників. Зрештою, у 1995 році було представлено спільну розробку «RWI» та «ActivMedia Robotics», що отримала назву «Pioneer». Саме завдяки появі цього робота та його прийнятній ціні стався серйозний прорив у галузі мобільної робототехніки, про яку йтиметься в даній .

джерело зображення: "Фотобанк Лорі"

Історія

На 1999 року компанія «Denning» вже немає. У 1998 році RWI об'єдналася з ISRobotics, в результаті чого з'явилася компанія iRobot. Спочатку вона була відоміша за рахунок своєї серії дистанційно керованих роботів «PackBot», але пізніше вона змістила свої акценти з автономних дослідницьких роботів на ринок військових досліджень. Також ринок був покинутий компанією "Nomadic Technologies". Компанії «MobileRobots Inc.» і K-Team продовжують підтримувати співтовариство дослідників.

У 2003 році Управління перспективних досліджень і розробок при Міністерстві оборони США уклало контракт із компанією Segway на перетворення п'ятнадцяти Сегвєїв на портативні роботизовані платформи. Сігвеї та необхідні запчастини були доставлені управлінню у квітні. У червні Управління розпочало співпрацю з Тихоокеанським центром космічних та військово-морських систем для постачання запчастин урядових та наукових дослідницьких організацій.

Апаратура для автономної навігації

Робота у приміщенні

Протягом 1990-2000-х років дослідницькі роботи вдосконалювалися автономної роботив приміщенні. Роботи, створені на основі досліджень, включають сенсорну систему, мобільність і необхідні обчислювальні потужності. Серед подібних проектів - "Pioneer", "PatrolBot", "PowerBot", "PeopleBot". Ці платформи здатні створювати плани будівель та використовувати такі нестандартні методи навігації, як SLAM, варіації методу Монте-Карло/локалізації Маркова, модифікованого величинно-ітерованого пошуку без будь-яких двовимірних далекомірів. Подібний метод створює карту робочого простору для робота, яку може прочитати людина, яка керує роботом під час руху. Американська компанія «Evolution Robotics» пропонують програми для роботи суміщеної камери за VSLAM-методом, який замінює далекомір зіставленням з візуальним зразком, але недолік цієї системи — в тому, що ця система не здатна створювати карту, що легко читається для людини. Інші групи зайняті створенням VSLAM-системою з використанням стереокамери, оскільки вона забезпечує дані для далекомірів, що дозволяє роботом створити карту і рухатися нею. Розробка компанії "K-Team" під назвою "Khepera", платформи на основі сегвеїв та інші дослідницькі роботи можуть зв'язуватися із зовнішніми обчислювальними ресурсами для використання подібних програм.

Точність системи залежить від точності датчиків, зернистості зображень та швидкості обчислень. Лазер далекоміра може забезпечувати точність з похибкою ±1 см, в той час як цифрова стереокамера обмежена в своїй точності до 0,25 пікселя, що робить її радіус дії обмеженим. Візуальні системи вимагають більших обчислювальних ресурсів, ніж прості далекоміри типу лазерних, але можуть використовувати цифровий сигнальний процесор, вбудований у камеру. Поступки за ціною на користь точності призвело до появи більш дешевих візуальних систем для роботів споживчого класу, в той час як комерційні, промислові роботи та транспортні засоби з автоматичним керуванням часто мають системи лазерної далекометрії.

Робота на відкритому просторі

На відкритому повітрі автономний робот визначається місцезнаходженням за допомогою GPS-систем. Однак сигнали супутників часто можуть розсіюватися через перешкоди. Винятком є ​​роботи, що використовують численні координати і відстеження руху за інерцією. Обчислення координат залежить від відповідного руху коліс і може зазнавати накопичуваних проблем з буксуванням. Відстеження руху за інерцією використовує швидкісні гіроскопи та акселерометри для вимірювання руху. Точність залежить від калібрування та якості датчиків. Системи The Segway RMP 400 і Seekur є прикладами платформ, розроблених спеціально для подібних досліджень. Більшість інших подібних роботів є лише імітаціями існуючих моделей.

В обмежених відкритих просторах такі роботи, як John Deere Gator, часто оточені радіомаяками і використовують просту тріангуляцію з трьох і більше маяків для визначення розташування і навігації. Також маяки використовуються на фабриках старішими транспортними засобами з автоматичним керуванням.

Програмування

Більшість програм для автономних дослідницьких роботів є відкритим або вільним програмним забезпеченням, серед яких – операційна система ROS, набір інструментів "Carmen" від Університету Карнегі-Меллон, "Player/Stage/Gazebo", розроблена Університетом Південної Кароліни, та API від компанії "MobileRobots Inc.". Набір для розробки програм «URBI», що стосується вільного програмного забезпечення, використовується в багатьох університетах.

Серед комерційних програм є «Webots», розроблена в 1998 році і використовується за ліцензією більш ніж у 500 університетах. Вона працює на ОС «Linux», «Windows» та «Mac OS X». У червні 2006 року Microsoft Research запропонувала безкоштовні бета-версії наборів для розробки програм Robotics Studio для ОС Windows XP.