Robot autonom Robot de alarmă autonom

Roboții autonomi sunt la orizont pentru guvernul agricol, care va elimina toți roboții din câmpuri. Și printre ele există deja multe prototipuri.

Numărul rămas de roci începe să apară în viitor, cu mai multe dezvoltări în robotică pentru automatizarea diferitelor procese ale stării agricole. În acest caz, există dispozitive autonome care pot procesa și lua decizii în mod independent. Dezvoltarea roboților autonomi este realizată cel mai adesea de companii mici și startup-uri, precum și de universități din întreaga lume.

O colecție de 10 dintre cei mai promițători roboți pentru regatul agricol.

1. Adigo Field Flux Robot - specialist în azot

Azotul este bun pentru N2O, care are un impact negativ asupra mediului și poate deteriora plantele: îngălbenirea frunzelor, distrugerea membranelor sau creșterea crescută. În primul rând, pentru a preveni afluxul negativ de protoxid de azot asupra plantelor, este necesar să se măsoare cantitatea de N2O din câmp. Pentru omul obișnuit, un astfel de test durează 27 de ani, dar Adigo a construit un robot care poate fi finalizat într-un an. Mașina identifică culbutorul, coboară blocurile de aluminiu la sol și analizează solul.

pe Narazi firma se despart versiune noua munca care va fi mai usoara si mai productiva.

2. Ecorobotix – o masă de tenis care luptă cu buruienile

Robotul Ladybird sau „Sonechko” a fost conceput și creat special pentru industria legumelor. Yogo vikoristovuyut pentru paza fermei și plierea hărților tehnologice. Are o serie întreagă de senzori și panouri de monitorizare instalate pe el, care permit robotului să monitorizeze creșterea plantelor și a culturilor cât mai repede posibil. Testele au arătat că robotul poate funcționa trei zile fără încărcare. „Sonechko” are și un braț mecanic, care îi permite să îndepărteze buruienile de pe câmp.

4. Rosphere - un coc care cunoaște boala de a crește

Robot bun Rosphere. Dzherelo:

Cercetătorii de la Universitatea din Madrid au creat un robot sferic pentru a colecta informații despre sol și culturi. Principiul deplasării robotului este similar cu Zorb sau cu o geantă de mers - în mijlocul Rosferei există un mecanism pendul care se poate balansa în două direcții independente în spatele comenzii sistemului de control electronic. Designul permite robotului nu numai să se rostogolească drept, ci și să facă viraj. Robotul este echipat cu un tracker GPS și o gamă întreagă de senzori, care colectează informații despre starea de sănătate a culturilor, depozitarea solului, temperatură și umiditate. Apoi transferă aceste informații pe computerul fermierului prin Wi-Fi.

Un alt robot de David Doorhout. Clădirea Vărsător transportă 114 litri de apă și este folosită pentru udarea plantelor de seră. Robotul funcționează în două moduri: fix și proporțional. În prima etapă, fermierul stabilește însuși doza necesară pentru udarea plantelor și apoi dispozitivul urmează ajustările specificate. O altă variantă este ca robotul, cu ajutorul senzorilor, să analizeze de câtă apă are nevoie pielea și să stabilească în sine doza nutrițională.

În timp ce udați mugurii de Vărsător, puteți deschide ușile și vă puteți deplasa între camere - dar numai manual, deoarece mugurii sunt amplasați în locuri diferite.

8. Vitirover - un robot care nu iubește burgerii din podgorii

Vinicultor robot Vitirover.

Controlul unui robot pentru sarcini complexe. Sensul pe care l-am ales pentru dispozitiv este important pentru a obține date despre mijlocul acestuia. Apoi s-a luat o decizie și au fost întreprinse acțiuni suplimentare. Roboții pot fi autonomi sau neautonomi.

1. Robotul autonom funcționează conform unui algoritm dat bazat pe datele senzorului.
2. Un robot autonom are o sarcină controlată de oameni. Și în plus, există și alte sarcini care se vor termina de la sine.

Roboți autonomi

Un bun exemplu de robot neautonom este un robot subacvatic pliabil. Omul controlează principalele funcții ale robotului. Și la această oră procesorul de la bord vibrează și reacționează la curenții subacvatici. Acest lucru permite robotului să fie menținut în aceeași poziție, fără să derive. Camera de la bordul robotului înregistrează videoclipul înapoi către oameni. În plus, senzorii de la bord pot monitoriza temperatura apei, presiunea și multe altele.

De îndată ce robotul pierde legătura de la suprafață, un program autonom este activat și ridică robotul subacvatic la suprafață. Pentru ca o mamă să-și poată opera robotul, este necesar să se ia în considerare nivelul său de autonomie. Poate doriți ca robotul să funcționeze printr-un cablu, fără dronă sau complet autonom.

Control prin cablu

Cel mai simplu mod de a opera un robot este cu un controler manual, conectându-l fizic la un alt cablu. Comutatoarele, mânerele, obiectele, joystick-urile și butoanele de pe acest controler permit robotului să opereze miezul fără a fi nevoie să împingă electronica pliabilă.

În această situație, motorul și linia de viață pot fi conectate direct la pompă. Ei bine, poți controla acest wrapper înainte/înapoi. Tse zazvichiy vykoristovuetsya în facilitățile de transport.

Ele nu dăunează intelectului și sunt considerate mai degrabă „mașini cerate de la distanță” decât „roboți”.

• Principalele avantaje ale unei astfel de conexiuni sunt că robotul nu este despărțit de o oră de lucru. Deci, cum puteți face conexiuni până la limită. Nu este nevoie să vă faceți griji cu privire la irosirea semnalului. Robotul are un minim de electronică și nici măcar nu este pliabil. Robotul în sine poate fi ușor sau ușor sau mati dodatkove korisne navantazhennya. Robotul poate fi tras fizic folosind un cablu atașat la cablu dacă nu merge nicăieri. Acest lucru este valabil mai ales pentru roboții subacvatici.
• Principalele dezavantaje sunt că cablul se poate încurca, se poate prinde de ceva sau se poate înfășura. Ridică-te unde poți muta robotul, înconjurat de o frânghie lungă. Strângerea cablului provoacă frecare și poate crește sau strânge prinderea robotului.

Efectuarea unui robot în spatele unui cablu suplimentar și a unui microcontroler încorporat

În curând vom instala un microcontroler pe robot și apoi vom scoate cablul. Conectarea microcontrolerului la unul dintre porturile de intrare/ieșire ale computerului (de exemplu, un port USB) vă permite să vă controlați acțiunile. Camera este instalată în spatele oricărei tastaturi, joystick sau alt dispozitiv periferic. De asemenea, puteți adăuga un microcontroler la proiect, astfel încât să puteți programa robotul pentru semnale de intrare.

• Principalele avantaje sunt aceleași ca și pentru controlul direct prin cablu. Comportamentul și reacția complexă a robotului la alte butoane și comenzi pot fi programate. Alegere mare de controler (mouse, tastatură, joystick etc.). Microcontrolerul adăugat are algoritmi integrați. Aceasta înseamnă că puteți interacționa cu senzorii și puteți primi decizii despre melodii în mod independent.
• Într-o oarecare măsură, o mare putere este realizată prin prezența unor electronice suplimentare. Alte deficiențe sunt aceleași ca atunci când controlați direct robotul prin cablu.

Management Ethernet

Vikorist Trandafir Ethernet RJ45. Este necesară o conexiune Ethernet pentru încălzire. Robotul se conectează fizic la router. Ei bine, îl puteți controla prin internet. Același lucru este posibil (deși nu foarte practic) pentru roboții mobili.

Configurarea unui robot care poate fi descărcat prin Internet poate fi, de asemenea, pliată. Primul lucru pe care trebuie să-l facem este să conectăm WiFi ( internet fără săgeți). Combinația dart și dartless este, de asemenea, o opțiune, precum și recepția (transmisie și recepție). Prin realizarea de conexiuni fizice la Internet, datele sunt preluate prin Internet și apoi transmise într-un mod fără săgeţi robot.

• Avantajele sunt că robotul poate fi controlat prin Internet de oriunde în lume. Robotul nu este limitat de ora robotului, așa că puteți vikoriza Puterea prin Ethernet. PoE. Aceasta este o tehnologie care vă permite să transmiteți energie electrică către un dispozitiv la distanță simultan cu date printr-un cablu standard cu pereche răsucită prin Ethernet. Utilizarea Protocolului Internet (IP) poate fi mai ușoară și colorați diagrama de conexiune. Avantajele sunt aceleași ca și pentru controlul direct pe computer prin cablu.
• Unitățile în sine sunt mai ușor de programat, deoarece sunt controlate prin cablu.

Control cu ​​o telecomandă IR suplimentară

Transmisiile și receptoarele cu infraroșu pornesc cablul care conectează robotul la operator. Aceasta, de regulă, este victorioasă în știuleți. Pentru operarea controlului infravierme, este necesară o linie de alimentare. Priymach este responsabil pentru capacitatea mamei de a „grupa” transferul în orice moment pentru a colecta tributul.

Telecomenzi cu infraroșu îngrijire la distanță(la fel de telecomenzi universale telecomandă, pentru televizoare), sunt folosite pentru a trimite comenzi către un receptor infraroșu conectat la microcontroler. Apoi interpretează semnalele și controlează acțiunile robotului.

• Avantajul este toleranța scăzută. Pentru a utiliza un robot, puteți folosi o simplă telecomandă a televizorului.
• Singurul dezavantaj este că pentru rulota este necesară vizibilitatea directă.

Control radio

Operarea la aceste frecvențe radio necesită transmiterea și recepția unor microcontrolere mici pentru a controla, recepționa și interpreta datele transmise prin frecvență radio (RF). Cutia receptorului are o placă secundară (platformă) care găzduiește unitatea principală și un mic controler pentru servomotor. Comunicarea radio necesită transmisie, service/comunicare și recepție. Este posibil să se utilizeze un transceiver care poate trimite și primi date între două sisteme de comunicații diferite din punct de vedere fizic.

Controlul radio nu necesită vizibilitate directă și poate fi acționat pe o distanță mare. Dispozitivele standard de radiofrecvență pot asigura transmisia de date între dispozitive pe distanțe de până la câțiva kilometri. În prezent, dispozitivele profesionale cu frecvență radio pot asigura controlul robotului practic la orice stație.

Există mulți designeri de roboți care sunt dispuși să producă roboți autonomi folosind posturi de radio. Acest lucru permite robotului să fie cât mai autonom posibil și să asigure revenirea sistemului. Vă pot oferi control complet asupra oricărei funcții, după cum este necesar.

• Avantajul este capacitatea de a lucra cu robotul în etape semnificative, care pot fi pur și simplu ajustate. Conexiunea este complet directă, în caz contrar semnalul de blocare permanentă de către pereți sau modificări de cod nu poate trece.
• În perioade scurte viteza de transmisie este foarte mică (doar comenzi simple). Urma Dodatkovo a frecvenței.

Control Bluetooth

Bluetooth folosește un semnal radio (RF) și este transmis folosind protocoale speciale pentru a consolida și elimina datele. Raza principală de acțiune a Bluetooth este adesea de aproximativ 10 m. Cu toate acestea, are avantajul de a permite utilizatorilor să comunice cu roboții lor prin dispozitive compatibile cu Bluetooth. Acestea includ în primul rând smartphone-uri, PDA-uri și laptop-uri (deși interfața poate necesita programare pentru a fi configurată). La fel ca tehnologia radio, Bluetooth oferă comunicare în două sensuri.

• Avantaje: kerovany s be-orice va fi adăugat pentru Bluetooth suplimentar. Vă rugăm să sunați pentru programare suplimentară. Acestea sunt smartphone-uri, laptopuri etc. Alte viteze de transmisie pot fi omnidirecționale. De asemenea, vizibilitatea directă nu este necesară și semnalul poate trece prin pereți.
• Neputiții. Vinovat că a înșelat un cuplu. Vіdstan zazvichaj devin aproape de 10 m-code (fără reshkoda).

Control WiFi

Controlul WiFi este adesea o opțiune suplimentară pentru roboți. Capacitatea de a efectua lucrări robotizate printr-o rețea fără drone prin internet reprezintă câteva avantaje semnificative (și mai multe neajunsuri) pentru keruvannya fără săgeți. Pentru a configura conexiunea Wi-Fi a unui robot, aveți nevoie de un router fără drone, o conexiune la internet și o unitate WiFi pe robot. Pentru robot, puteți utiliza un dispozitiv care acceptă protocolul TCP/IP.

• Avantajul este capacitatea de a manipula robotul din orice punct al lumii. Pentru a face acest lucru, trebuie să vă aflați în raza de acțiune a routerului fără drone. Viteza mare de transmisie a datelor este posibilă.
• Sunt doar câteva care necesită programare. Raza maximă este determinată de alegerea unui router fără drone.

Gestionarea unui număr de telefon suplimentar

O altă tehnologie fără drone, care a fost dezvoltată inițial pentru a conecta oameni și oameni - un telefon mobil, este acum dezvoltată pentru a controla roboții. Frecvențele telefonului mobil sunt reglabile; pornirea modulului de telefon mobil de pe robot va necesita programare suplimentară. De asemenea, nu este nevoie de un sistem sofisticat Tivul Stilnikov ta reguli.

• Avantaje: robotul poate fi controlat oriunde s-ar afla semnal Stilnikov. Un apel puternic prin satelit.
• Insuficient; management ajustat Stilnikovy bond poate fi pliabil - nu pentru știuleți. Pielea are propria sa putere și putere. Deservirea la frontieră nu este fără costuri. Calculați că, cu cât transferați mai multe date, cu atât mai mulți bănuți trebuie să plătiți. Sistemul nu a fost încă ajustat pentru utilizare în robotică.

În curând, veți utiliza constant microcontrolerul din robotul dvs. Mai întâi programăm algoritmul robotizat prin introducerea datelor de la senzori. Controlul autonom poate apărea sub diferite forme:

1. dar preprogramat fără strigătul clopotului cu dovkills
2. Vom interconecta gulerul cu senzori
3. cu poarta plianta cu senzori

Controlul autonom adecvat include funcționarea fără senzori și fără algoritm. Acestea permit robotului să determine în mod independent cea mai bună acțiune în orice situație dată. Cele mai sofisticate metode de control, dintre care unele sunt implementate pe roboți autonomi, folosesc comenzi vizuale și auditive. Pentru control vizual, robotul se uită la oameni și obiecte pentru a-și da comenzile.

Sculptura cu un robot pentru întoarcerea stângaci pentru citire suplimentară din arcul săgeților de hârtie, care indică stângaci, este mai bogată decât visconati, dar nu a putut fi detectată. Comenzile de service precum „întoarceți mâna stângă” necesită, de asemenea, multă programare. Programarea unor comenzi simple fără chip, cum ar fi „Adu-mi bani”, nu mai este o fantezie. Vreau să-l văd și mai mult nivel inalt programare și pentru multe ore.

• Avantajele sunt esența roboticii de „ajutor”. Problemele pot fi și mai simple, de exemplu, datorită luminii care clipește, care se bazează pe citirile unui senzor. Înainte ca nava spațială să aterizeze pe o planetă îndepărtată.
• Câteva lucruri rămân la îndemâna programatorului. Dacă nu doriți ca robotul să funcționeze, atunci aveți o singură opțiune. Verificați codul, schimbați-l și introduceți modificarea în robot.

Partea practică

Scopul proiectului nostru este crearea unei platforme autonome care va lua decizii pe baza semnalelor externe de la senzori. Noi vikoristuvatimemo microcontroler Lego EV3. Vіn ne permite să câștigăm bani ca rezultat platformă autonomă. Deci, fie autonom, wireless, Bluetooth, fie cu o telecomandă suplimentară cu infraroșu.

Programare bloc LEGO EV3

Când vorbești despre roboți de zi cu zi și roboți 3D, majoritatea oamenilor își imaginează un mecanism de înaltă tehnologie sub control uman. Astfel de roboți necesită cel puțin un operator și asistenți - oameni care îi deservesc. Inginerii de la Institutul de Tehnologie din Massachusetts au vizitat compania și au construit un prototip de robot de alarmă autonom.

Robotul este autopropulsat. În partea din față a „clopotului de alarmă” există o „mână” - un manipulator inteligent, bogat funcțional.

În spatele „mânei” cu un mecanism de control computerizat se află o platformă cu provizii.

În acest moment, pentru a dezvolta conceptul, robotul transportă containere cu spumă poliuretanică (spumă poliuretanică) și beton spumos, din care va exista o cabină cu dom folosind tehnologia cofrajului invizibil. Peretele exterior și interior PPU este mai întâi construit, iar golul este apoi umplut cu beton spumos.

Robotul petrece aproximativ 10-14 ani ridicând un dom cu un diametru de 15 metri.

În acest caz, robotul nu necesită control uman și, concentrându-se pe localitatea din spatele semnelor, ia decizii cu privire la modul în care va fi controversat.

Imediat ce conflictul se termină, robotul merge la bază pentru a se alimenta, după care își continuă rutina de trezire.

Potrivit specialiștilor, alegerea materialelor și a metodelor de creare a ideilor va facilita „învățarea” robotului și efectuarea de ajustări suplimentare la programul de securitate.

Piatra de pas este un substitut pentru dezvoltarea betonului, care este modificat cu aditivi speciali pentru sfărâmare.

Pentru lucrul cu diverse utilizări de zi cu zi, a fost furnizat un set de accesorii de tăiere.

În cele din urmă, lumea are un robot extrem de sofisticat care va începe să lucreze la fitinguri și echipamente de sudură.

І cupă de excavator.

Conform planurilor inginerilor, se va putea crea un robot autonom pe baza prototipului.

De exemplu, unul dintre scenarii ar putea fi trimiterea unui număr de roboți de alarmă în zone îndepărtate, interacționând unul câte unul și pornind înainte de alarmare.

Cuvinte cheie

ROBOTI MOBILI AUTONOMI / SISTEM DE NAVIGARE/ SLAM / LOGICĂ FUZZY / LUCRURI LINGVISTICE / SISTEM LOGIC FUZZ / SISTEME ROBOTICE CU AGENȚI MARI/ ROBOȚI MOBILI AUTONOMI / SISTEM DE NAVIGAȚIE / LOGICĂ FUZZY / VARIABILĂ LINGVISTĂ / INFERENȚĂ LOGICĂ FUZZY / SISTEME ROBOTICE MULTIAGENTE

Abstract articole științifice din inginerie electrică, inginerie electronică, tehnologia informației, autor de lucrări științifice - Mihailov Boris Borisovici, Nazarova Anaid Vartanivna, Iuscenko Arkadi Semenovici

Sunt explorate noi metode pentru controlul și navigarea roboților construiți pentru un comportament autonom în mintea unui mediu de lucru nedeterminist. Activitatea unui operator uman se reduce la monitorizarea functionarii sistemului robotizat si stabilirea comenzilor de productie. În acest caz, se adaugă o legătură de întoarcere, ceea ce se poate face. Astfel, managementul sarcinilor evocă natura dialogului dintre o persoană și un robot, care este însoțit de notificări grafice și fizice. Rolul principal în care joacă sistem de navigare Deoarece robotul trebuie să-și evalueze și să planifice în mod independent cursul, inclusiv prezența altor obiecte murdare în zona de lucru. Implementarea automată a acestor sarcini va ușura în esență sarcina operatorului, dar va necesita dezvoltarea unui sistem de control „inteligent” pentru robotul autonom. Înainte de astfel de sarcini, trebuie asigurată rotirea automată a robotului atunci când se pierde comunicarea cu operatorul, soluție care promovează fiabilitatea sistemului robotizat. Schimbarea naturii activității operatorului, care nu mai mânuiește direct brațele robotului, duce la o schimbare a naturii sistemului de control, deoarece acesta este responsabil pentru capacitatea de răspuns a operatorului și natura deciziilor pe care le ia. Una dintre direcțiile principale ale acestei sarcini este utilizarea logicii fuzzy atât în ​​etapa de prelucrare a informațiilor, cât și în etapele de planificare a acțiunilor și luare a deciziilor operaționale. Zastosuvannya de containere „naturale” spațioase pe oră schimbări lingvistice Procesul de control al dialogului dintre operator și robot este și mai aproape, ceea ce vă permite să determinați robotul sistem tehnic de tipul unui sistem de management cooperativ. În realitate, majoritatea comenzilor au fost dezlănțuite roboți mobili autonomi, cum ar fi monitorizarea mediului, recunoașterea radiațiilor și chimice, controlul incendiilor și dezastrele naturale implică participarea unui grup de roboți mobili. Unele dintre rezultatele care rezultă din controlul grupului de roboți sunt, de asemenea, prezentate în robot.

Asemănător celor lucrări științifice în inginerie electrică, inginerie electronică, tehnologia informației, autor de lucrări științifice - Mihailov Boris Borisovici, Nazarova Anaid Vartanivna, Iuscenko Arkadi Semenovici

• Navigare și navigare cu un robot mobil

  2017 / Kershin A.Zh., Yergaliev D.S.

• Perspective pentru dezvoltarea complexelor robotice terestre autonome pentru scopuri militare speciale

  2016 / Lapshov Volodymyr Sergeyovich, Noskov Volodymyr Petrovici, Rubtsov Ivan Vasilyovich, Rudianov Mikola Oleksandrovich, Gurji Arthur Illich, Ryabov Anatoly Viktorovich, Hrusciov Vasil Sergeyovich

• Sistem de poziționare și identificare pentru o platformă robotică mobilă în spațiu interior și exterior

  2018 / Evdokimova Tetyana Sergiivna, Sinodkin Oleksiy Oleksandrovich, Fedosova Lyudmila Olegivna, Tyurikov Maxim Igorovici

• Principalele rezultate și direcții promițătoare pentru urmărirea navigației și controlului sistemelor robotizate mobile

  2013 / Lopota Oleksandr Vitaliyovych, Polovko Sergey Anatoliyovych, Smirnova Katerina Yuriivna, Plavinsky Mikhailo Mykolayovich

• Turnarea modelelor realitate virtualași câmpuri de informații și navigare pentru a asigura funcționarea autonomă a RTK-urilor cu scop special

  2017 / Lapshov Volodymyr Sergeyovich, Noskov Volodymyr Petrovici, Rubtsov Ivan Vasilyovich, Rudianov Mikola Oleksandrovich, Ryabov Anatoly Viktorovich, Hrusciov Vasil Sergeyovich

• Control inteligent al obiectelor mobile autonome, bazat pe o abordare comportamentală

  2015 / Biloglazov D.A., Kosenko E.Yu., Kobersi I.S., Solovyov V.V., Shapovalov I.O.

• Perspective de stagnare a complexelor robotizate de dragul asigurării securității militare a statului

  2016 / Kalach Gennady Petrovici, Kalach Gennady Gennadiyovych, Travnikov Sergey Anatoliyovich

• Sistem de baie cu robot de conductă interioară în miniatură

  2015 / Vorotnikov Sergey Anatoliyovich, Nikitin Mikita Igorovich, Ceccarelli Marco

• Strategii mixte de management de grup în sisteme robotizate cu agenți bogati

  2012 / Makarov Igor Mihailovici, Lokhin Valery Mikhailovici, Manko Sergey Viktorovich, Romanov Mihailo Petrovici, Oleksandrova Rimma Ivanivna

• Algoritmi locali de navigație și cartografie pentru sistemul de navigație de bord al unui robot mobil autonom

  2012 / Kuchersky Roman Volodymyrovych, Manko Sergey Viktorovich

ROBOȚI MOBILI AUTONOMI- NAVIGAȚIE ȘI CONTROL

Noi metode de gestionare și navigare a roboților mobili automati într-un mediu necunoscut, vizibil pe hârtie. Prădătorul uman poate fi capturat doar de sistemul robotic și de puterea noilor acțiuni. Feedback-ul poate fi sub formă de caracter. 3 sarcina de control dobândește o formă de dialog între om și robot însoțită de informații grafice și de vorbire. O parte importantă a controlului automat al robotului este sistemul de navigație, care asigură că robotul determină cel mai bun mod de a face acest lucru. De asemenea, în prezența altor obiecte în mișcare în scenă. Automatizarea unor astfel de operațiuni poate ușura suficient sarcinile operatorului prin intelectualizarea sistemului de control al robotului mobil. Una dintre aceste acțiuni este întoarcerea robotului în cazul pierderii comunicării cu operatorul. Controlorul introduce un nou regim de service de către sistem, care va asigura imediat capacitatea oamenilor de a furniza informații pozitive și de a lua deciziile necesare. O modalitate de a rezolva problema este introducerea unei logici fuzzy în etapa de înțelegere și în etapa de planificare. Aplicarea relațiilor „naturale” de spațiu și timp fac dialogul similar dialogului dintre maestru și asistent. Astfel de sisteme robotizate pot fi numite cooperative. Acțiunile lor practice, de regulă, implică participarea unui grup de roboți autonomi până la finalizarea sarcinii declarate. Sunt prezentate și rezultatele în această direcție.

Text de știință pe tema „Roboți mobili autonomi - navigare și navigare”

17. Pshikhopov V.Kh., Medvedev M.Yu. Adaptivnoe positionnoe upravlenie podvizhnymi ob'ektami, ne linearizuemymi obratnoy svyaz'u, Mechatronika, automation, upravlenie, 2015, voi. 16, nr. 8, pp. 523-530.

18. Martinova L.A., Masoshin A.I., Pashkevich I.V., Sokolov A.I. Sistemul de control este cea mai importantă parte a submarinelor autonome nelocuite, Radioelectronică marină, 2015, nr. 4 (54), pp. 23-32.

19. Martinova L.A., Masoshin A.I., Pashkevich I.V., Sokolov A.I. Sistemul de control pentru un vehicul subacvatic autonom nelocuit a fost integrat, Proceedings of the 8th All-Russian Multi-Conference on Control Problems, Divnomorske, 28 iunie - 3 iunie 2015, 19.3.

20. Martinova L.A., Masoshin A.I., Pashkevich I.V., Sokolov A.I. Algoritmi care sunt utilizați în sistemul de control intern al AUV, Izvestia SFU. Technicheskie nauki, 2015, nr. 1 (162), pp. 50-58.

21. Gorodetskiy V.I., Grushinskiy M.S., Khabalov A.V. Sisteme bogate de agenți (recenzie), Știrile inteligenței artistice, 1998, nr. 2, pp. 64-116.

22. Rzhevsky G.A., Skobelev P.O. Yak upravlyat "sisteme malefice? Multi"tiagentnye technologii pentru sistemele intelektuale sovdanya"nykh upravlenia prepriyatiyami. Samara: Ofort, 2015, 290 p.

23. Innocenti B. Arhitectură multi-agenți cu coordonare distribuită pentru un robot autonom. Ph.D. disertație - Universitat de Girona, 2009, 146 p.

Martinova Lyubov Oleksandrivna - AT „Concern „TsNDI „Electroprylad”; e-mail: [email protected]; 190068, Sankt Petersburg, Rimsky-Korsakov Ave., 49, ap. 1; tel.: +79219411395; NDC „Sisteme integrate de iluminat de situație”; doctor în științe tehnice; cercetător principal

Mashoshin Andriy Ivanovich - e-mail: [email protected]; 197046, Sankt Petersburg, st. Mala Posadska, 30 de ani; tel.: +79217632345; NDC „Sisteme integrate de iluminat de situație”; doctor în științe tehnice; Profesor

Martynova Liubov Alexandrovna - SA CSRI Elektropribor; e-mail: [email protected]; 49-1, pr. Rimskogo-Korsakov, Sankt-Petersburg, 190068, Rusia; NIC „ISOO”; telefon: +79219411395; dr. de ing. sc.; om de știință senior

Mashoshin Andrey Ivanovith - e-mail: [email protected]; 32, strada Malaja Posadskaja, Sankt-Petersburg, 197046, Rusia; telefon: +79217632345; NIC „ISOO”; dr. de ing. sc.; Profesor.

UDC 621.865(075.8)

B.B. Mihailov, A.V. Nazarova, A.S. Iuscenko

ROBOTI MOBILI AUTONOMI - NAVIGARE SI CONTROL

Sunt explorate noi metode pentru controlul și navigarea roboților construiți pentru un comportament autonom în mintea unui mediu de lucru nedeterminist. Activitatea unui operator uman se reduce la monitorizarea functionarii sistemului robotizat si stabilirea comenzilor de productie. Când se face acest lucru, se adaugă o legătură de întoarcere, care

posibil și mobil. Astfel, managementul sarcinilor evocă natura dialogului dintre o persoană și un robot, care este însoțit de notificări grafice și fizice. Rolul principal aici este jucat de sistemul de navigație, deoarece robotul trebuie să evalueze și să planifice în mod independent traseele sale cu mare precizie, inclusiv prezența altor obiecte care se prăbușesc în zona de lucru. Implementarea automată a acestor sarcini va ușura în esență sarcina operatorului, dar va necesita dezvoltarea unui sistem de control „inteligent” pentru robotul autonom. Înainte de astfel de sarcini, trebuie asigurată rotirea automată a robotului atunci când se pierde comunicarea cu operatorul, soluție care promovează fiabilitatea sistemului robotizat. Schimbarea naturii activității operatorului, care nu mai mânuiește direct brațele robotului, duce la o schimbare a naturii sistemului de control, deoarece acesta este responsabil pentru capacitatea de răspuns a operatorului și natura deciziilor pe care le ia. Una dintre direcțiile principale ale acestei sarcini este utilizarea logicii fuzzy atât în ​​etapa de prelucrare a informațiilor, cât și în etapele de planificare a acțiunilor și luare a deciziilor operaționale. Utilizarea notelor „naturale” spațiale-orare și a modificărilor lingvistice aduce și mai aproape procesul de gestionare a dialogului operatorului cu robotul, ceea ce permite ca un sistem robotizat de acest tip să fie definit ca un sistem de control cooperant. În practică, majoritatea sarcinilor care sunt efectuate de roboți mobili autonomi, cum ar fi monitorizarea mediului, recunoașterea radiațiilor și chimice, controlul incendiilor și dezastrele naturale, necesită participarea unui grup mobil și roboți. Unele dintre rezultatele care rezultă din controlul grupului de roboți sunt, de asemenea, prezentate în robot.

Roboți mobili autonomi; sistem de navigare; SLAM; logica fuzzy; schimbări lingvistice; contur logic neclar; sisteme robotizate bogate în agenți.

V.V. Mihailov, A.V. Nazarova, A.S. Iuscenko ROBOȚI MOBILI AUTONOMI- NAVIGARE ȘI CONTROL

Noi metode de gestionare și navigare a roboților mobili automati într-un mediu necunoscut, vizibil pe hârtie. Prădătorul uman poate fi capturat doar de sistemul robotic și de puterea noilor acțiuni. Feedback-ul poate fi sub formă de caracter. 3 sarcina de control dobândește o formă de dialog între om și robot însoțită de informații grafice și de vorbire. O parte importantă a controlului automat al robotului este sistemul de navigație, care asigură că robotul determină cel mai bun mod de a face acest lucru. De asemenea, în prezența altor obiecte în mișcare în scenă. Automatizarea unor astfel de operațiuni poate ușura suficient sarcinile operatorului prin intelectualizarea sistemului de control al robotului mobil. Una dintre aceste acțiuni este întoarcerea robotului în cazul pierderii comunicării cu operatorul. Noul regim al sistemului de rulote controlează noua modalitate a sistemului de rulote, care este acum în vigoare în beneficiul oamenilor, pentru a respinge știrile pozitive și a lua deciziile necesare. Aplicarea relațiilor „naturale” de spațiu și timp fac dialogul similar dialogului dintre maestru și asistent. Acțiunile lor practice, de regulă, implică participarea unui grup de roboți autonomi până la finalizarea sarcinii declarate.

Roboți mobili autonomi; sistem de navigare; SLAM; logica fuzzy; variabilă lingvistică; inferență logică fuzzy; Sisteme robotizate multiagent.

Intrare Roboții mobili de astăzi se pot deplasa independent în spații mari și pot efectua acțiunile necesare cu ajutorul manipulatorilor. Robotul este echipat cu un sistem tehnic de supraveghere și un complex de senzori de informații pentru a formula o declarație cuprinzătoare despre situația actuală. Baza de cunoștințe a robotului îi permite să navigheze în mod independent în mediul înconjurător și să ia decizii cu privire la acțiunile necesare pentru a finaliza sarcina atribuită. În acest fel, mobil manipulator

Robotul este un sistem tehnic „inteligent” conceput pentru un comportament autonom. Tim nu este mai puțin, în cele mai multe cazuri, este concluzionat în spatele minților neimportante și asociat cu „prețul” ridicat al milei în cazul unor acțiuni greșite, ca și înainte, soarta unui operator uman este transferată unui robot controlat.

Utilizarea roboticii în diverse aplicații legate de cele mai înalte niveluri de sarcini speciale va necesita simplificarea maximă a metodelor de interacțiune dintre oameni și roboți. Cel mai firesc mod de astfel de interacțiune reciprocă este gestionarea dialogului verbal. Controlul robotului din partea operatorului în acest caz include un dialog orientat spre problemă, aproape de firesc, și monitorizarea acțiunilor robotului. Setarea sarcinii de control se schimbă din când în când, deoarece robotul devine nu un obiect de control, ci un subiect-partener tehnic, capabil să-și determine în mod independent propriile obiective și linie de comportament în sfera activităților ilegale. operatorul. Rolul callback-urilor în sistemul de control al dialogului este determinat de notificările interne ale robotului către operator, care pot include clarificarea comenzilor, informarea operatorului despre situația actuală sau despre atingerea țintei.

p align="justify"> Un rol deosebit în sarcina actuală de control al roboților autonomi revine sistemului informațional-senzorial, care este responsabil cu analiza independentă a situației actuale, planificarea acțiunilor acesteia și în interacțiunea acestuia cu limbajul om-operator, apropiat. la limbajul natural. Ea trebuie să caute și să identifice în mod independent obiectele nesigure, să se miște liber în spațiul în care pot exista și alte obiecte care se prăbușesc. Atunci când conexiunea cu operatorul este pierdută, robotul este susceptibil să elimine și să memoreze în mod independent, vikoristic informații despre lume, să revină la poziția de ieșire.

Controlul unui robot autonom din partea operatorului capătă un nou caracter. Aceasta nu mai este o execuție reală, ci setarea unei comenzi. Fragmentele minții regatului nu vor fi întotdeauna restaurate; managementul își asumă natura dialogului între sistemele de management umane și inteligente. Veți continua să aveți o pondere egală în operațiunile planificate și deciziile luate. Astfel de sisteme robotizate sunt numite sisteme de control cooperativ.

Domeniul de aplicare al roboților autonomi este foarte larg. Aceasta este o căutare pentru investigarea obiectelor nesigure, explorarea radiațiilor și chimice, munca în zona dezastrelor provocate de om și naturale. Se știe că astfel de sisteme robotizate sunt utilizate în sfera civilă ca robotică de serviciu. Roboții de service au apărut deja și preiau cu succes funcțiile de însoțitori de service în muzee, aeroporturi și magazine. Este deosebit de important să se instaleze roboți de serviciu în mediile medicale, inclusiv pentru reabilitarea pacienților. Roboții de serviciu urmăresc în mod activ teleprezența, ceea ce le permite să se afle într-o locație îndepărtată și să se miște, păzindu-i pe cei care se află în apropierea camerei video a robotului.

Mai practic Roboții mobili autonomi au necesitat participarea imediată nu doar a unuia, ci a unui grup de roboți care interacționează între ei. Teoria controlului de grup al roboților inteligenți este în stadiul de dezvoltare. Tim nu este mai puțin, rezultatele cântecului sunt eliminate din acest galus.

1. Navigație și mișcare în spațiu cu probleme care se prăbușesc. Se poate vedea un robot mobil lucrând în cameră, un plan necunoscut dinainte. Cele adiacente au traversări statice (pereți,

mese, mese) și moloz (oameni, alți roboți). Robotul mobil este echipat cu un telemetru cu laser de scanare, care scanează relieful obiectelor suplimentare într-un plan paralel cu suprafața de dedesubt. Este necesar să se determine în timp real poziția robotului mobil în sistemul de coordonate asociat locației (localizare predeterminată), precum și să se creeze o hartă a acestei locații, astfel încât să poată fi afișat relieful pereților și al obiectelor indestructibile. . Astfel de sisteme de control al vizualizării sunt sisteme SLAM (System of Localization and Mapping).

Structura funcțională a sistemului de navigație al robotului mobil este prezentată în Fig. 1 Specificul structurii este independent de tipul de șasiu al robotului mobil, precum și de tipul senzorilor de odometrie, ceea ce permite împărțirea sistemului de navigație în toate tipurile de roboți mobili care lucrează la locul de muncă.

Pentru a-și îndeplini sarcinile, robotul trebuie să urmeze un traseu dat și să asigure siguranța, inclusiv prezența obiectelor libere în zona de lucru. Astfel, robotul se deplasează autonom cu ajutorul unui sistem de navigație suplimentar, operatorul selectând doar funcția de setare a sarcinilor. Modul automat nu pornește, de exemplu, modul de teleprezență, de care operatorul va trebui să-și ia rămas bun.

În prima etapă a sistemului de navigație, există o sarcină de filtrare a scanării pentru a elimina vimirele ascunse cu ajutorul unui filtru special. Pentru cea mai importantă sarcină de analiză a modelului mediului de lucru a fost utilizată metoda distribuțiilor normale (NDT – Normal Distribution Transform). În acest tip, harta locației este împărțită în secțiuni, fiecare dintre acestea nu conține punctele în sine, ci parametrii distribuției normale a tuturor punctelor care s-au pierdut în mijloc. Sarcina principală de a minimiza funcția de corelare reciprocă între scanare și card este de a determina poziția robotului de la care a fost efectuată scanarea în linie.

Mic 1. Schema funcțională a sistemului de navigație al unui robot mobil

Analiza acestei metode arată că fluiditatea mâinii robotului mobil este strict interconectată, deoarece toate calculele se bazează pe scara în timp real. Prin urmare, există o nouă metodă, atunci când sistemul de senzori de informații suplimentare este eliminat, scanarea este convertită într-o funcție de grilă. În acest caz, punctul de piele al scanării este transformat într-o funcție continuă, apoi sunt combinate folosind același principiu de suprapunere și sunt suprapuse pe harta grilă, creând astfel funcția grilă în sine. Metoda funcțiilor de grilă, precum și metoda diviziunilor normale, se bazează pe o scanare dată și o hartă extrasă cu ajutorul unei funcții de corelare reciprocă. Pentru a minimiza această funcție a modificărilor vicoristale, metoda lui Newton. După ce sarcina SLAM este activată, poziția robotului pe hartă poate fi calculată prin conversia sistemului de coordonate al dispozitivului de căutare a distanței cu laser în sistemul de coordonate al robotului mobil. O analiză amănunțită a două metode de localizare a arătat că superioritatea noii metode de funcții de plasă constă în extinderea zonei de capacitate, ceea ce ne permite să creștem semnificativ fluiditatea robotului mobil.

Specificul controlului unui robot mobil într-un mediu dinamic este că codul nu poate fi deblocat de la distanță. Pentru a evita erorile care se prăbușesc, este necesar să se cunoască pozițiile acestora și să se transfere traiectoria prăbușirii lor. Apoi te poți prăbuși de-a lungul traiectoriei planificate, recuperându-te din ea la momentul potrivit pentru a manevra și a evita depășirea. Este prezentat algoritmul de control al robotului într-un mediu dinamic, bazat pe parcurgerea codurilor robotului. În prima etapă, o rută predeterminată este planificată conform hărții de locație generată de metoda funcției grilă. Prin urmare, se folosește binecunoscutul algoritm A*. În plus, există un transfer constant de coduri aleatorii - valoarea vectorului de flux se va schimba în orice moment dat, sincronizându-se cu rezultatele noii scanări. Pentru a solicita lista de coduri de transferat de la început, se efectuează clasificarea și gruparea punctelor de scanare. Agruparea se realizează întotdeauna de-a lungul distanței euclidiene dintre punctele de scanare. Valoarea pragului este calculată pentru cei care părăsesc zona până în punctul în care telemetrul cu laser atinge punctul de tăiere.

Obiectul din piele este tăiat folosind metoda de tăiere a parametrilor relevanți ai mizei dimensionale. După găsirea mizei dimensionale, puteți estima vectorul final al formei obiectului (Fig. 2).

Algoritmul extins transferă noua poziție a obiectului, nivelul vicoristic al cinematicii (transferă obiectul care este protejat, corpul solid care se mișcă de-a lungul planului) și vectorul înainte al poziției sale. Apoi, după eliminarea transferului și a parametrilor mizei dimensionale, se calculează evaluarea (&+1) a poziției obiectului:

Mic 2. La poziția desemnată a obiectului care se prăbușește

к+1 = К ■ хкі + (1 - К) ■ хкр =

Uk+1 = K ■ Uki + (1 - K) ■ Ukr

de хкі, укі – poziția temporară a obiectului, хкр, укр – poziția transferată a obiectului, K – coeficientul de filtrare.

Apoi se calculează data deplasării și direcția luată:

xk+1 - xk) Фкі = 2агС£

(Marea Britanie+1 - Marea Britanie

V xk+1 - xku Se calculează și reducerea cursului de schimb:

Фк+1 = Кф ■Фкі + (1 - Кф) ■Фкр Lichiditatea este calculată pe calea de evaluare a timpului trecut și a creșterii cursului de schimb:

Traseul direct necesar de-a lungul rutei planificate și ocolirea traversărilor în roaming sunt ușoare, deoarece atunci când setați traiectoria obiectelor în roaming, acestea pot ajunge în apropierea acestei traiectorii. În această situație, este necesar să se efectueze o manevră de ocolire. Mișcarea ulterioară, indiferent de cea anterioară, poate fi optimă în funcție de criteriul selectat.

Pentru a confirma metoda de control propusă, a fost efectuat un experiment care a inclus o hartă a locației pe minut, măsurând acuratețea localizării și evaluând viteza de control al robotului pentru detectarea transgresiilor dinamice (Fig. 3).

Mic 3. Realizarea de experimente privind navigarea robotului mobil

Precizia de localizare măsurată a fost de 0,68 ± 0,45° la orice viraj și 0,4 ± 0,8 cm la fiecare poziție, ceea ce este un rezultat bun care depășește alte analogi. Indicatorii vitezei de control au fost calculați în funcție de ultimul traseu, ora operației finale și distanța până la trecere: Lpath = 2,4 ± 0,6 m, TraA = 6,8 ± 1,3 s, Dmax = 0,5 ± 0,2 m.

Sistemul de navigație fragmentat și-a găsit locul într-un adevărat robot de serviciu, îndemnat de compania Neurobotics să patruleze locul în căutarea unor persoane cu modificări ale stării psiho-emoționale. Zona de aglomerație a acestora: gări, aeroporturi, centre comerciale și alte locuri de achiziție în masă de oameni.

2. Configurarea rotației automate a robotului. Este important ca, indiferent de nivelul ridicat de autonomie al unui robot mobil inteligent, acesta trebuie totuși controlat de un operator, care asigură exact informațiile care sunt eliminate. În plus, majoritatea roboților mobili sunt controlați direct de la distanță de către un operator. Când se pierde comunicarea, vizibilitatea este redusă, iar în alte cazuri, dacă nu se poate efectua îngrijirea automată, apare problema rotării automate a robotului către operator. Deoarece principalele sarcini sunt efectuate în modul de la distanță, utilizarea unui telemetru laser scump pentru cea mai bună sarcină folosind metoda SLAM nu este întotdeauna completă. Prin urmare, în situații extreme, o alternativă la aceste metode este odometria vizuală - o metodă de evaluare a deplasării liniare a unui robot cu analiză suplimentară a secvenței de imagini luate de o cameră instalată pe acesta.

In masa 1 metodele de bază care sunt folosite astăzi pentru a finaliza sarcinile de navigare a roboților mobili sunt în curs de actualizare. Aici puteți vedea avantajele „+” și unele „-” ale metodelor de navigare luate în considerare pentru cea mai importantă sarcină de întoarcere a robotului. Este important de remarcat caracterul complet al metodei odometriei vizuale.

tabelul 1

Actualizarea metodelor de navigare pentru roboții mobili autonomi

S % Despre farul SLAM Wheel-inertia. Odometru vizual. odometrie

Nu tezaurizează tăietura.

Precizie ridicată pe traiectorii scurte - +/- + +

Funcționează într-un mijloc nedeterminat + - + + +

Nu reduce acuratețea plasării - - + + +

Mărimea teritoriului nu este limitată. + - - + +

Invariant până când roțile sunt lins + + + - +

Nu afectează obiectele staționare + - - + +

Invariabil la schimbările din mijloc + + - + +

În fig. Figura 4 prezintă secvența etapelor în funcționarea vizuală a odometrului. Pentru acest robot, perechile de imagini sunt introduse periodic folosind două camere de televiziune montate la bordul robotului, iar pielea este prezentată în procedura prezentată în Fig. 4. După ce imaginea este verificată, în imaginea din stânga sunt vizibile puncte speciale care pot fi distinse clar de altele, de exemplu, resturi de obiecte, flăcări, schimbări bruște ale luminozității etc. Pe imaginea din dreapta sunt puncte similare. Calculul coordonatelor spațiale ale anumitor puncte este calculat în funcție de cea mai mare triangulație specificată, cu diferența suplimentară în capacitatea de a imagini aceleași puncte de la două camere. Pentru a calcula deplasarea robotului, poziția punctelor speciale se modifică odată cu ora. Algoritmul Vikoristano Lucas și Keneda și filtrarea Hirschmuller.

Mic 4. Secvența etapelor de funcționare vizuală a odometrului

Calcularea mișcării unui robot este o sarcină statistică. Precizia se obține cel mai bine în câteva puncte. În fig. Figura 5 arată deplasarea sistemului de coordonate al robotului în timpul orei de schimbare a cadrului. Sistemul de coordonate 0 ° X0У0 20 nerukhoma. 0СХСУС2С - poziția sistemului de coordonate al robotului la o oră dată. 0 r HRUR2Р – la momentul curent înainte al orei. - Puncte speciale Nerukhomi în spațiu. Găsiți coordonatele acestui punct particular din spațiul din sistemul de coordonate al robotului în momentul exact al orei Cg = (X C UUS 2C) T, coordonatele aceluiași punct din spațiu în momentul curent al orei P1 = ( Хр Ур 2р) Se găsește punctul T, N. Modificarea poziției sistemului de coordonate al robotului va fi descrisă în felul următor:

Z(=R1 + T, 1 = mG,

(G11 G12 G13 \

g21 g2 2 g2 z I - matrice de rotație

companie. Problema constă în estimările derivate ale lui T și I cu cel mai mare sistem derivat (reevaluat) de ecuații liniare ale algebrei prin metoda celor mai mici pătrate. Cu cât sunt fixate mai multe coordonate, cu atât se iau mai puține decizii pentru a preveni pierderea coordonatelor anumitor puncte.

Mic 5. Deplasarea sistemului de coordonate robot

Coordonatele exacte ale robotului sunt evaluate la calcularea măsurătorilor T și R. Dacă anumite puncte sunt vizibile din câmpul de vedere al camerelor de televiziune, acestea sunt oprite și înlocuite cu unul nou, ceea ce permite coordonatele din mijloc să fi schimbat. Valoarea coordonatelor robotului permite traiectoriei să se rotească automat către operator, folosind spline suplimentare din a treia etapă.

În Fig. 6. În modul „manual”, operatorul controlează robotul folosind joystick-ul suplimentar J, setând viteza și viteza liniare v** și w**. Aceste semnale sunt recepționate prin receptorul RF și intră în sistemul de control al conducerii D unde sunt convertite în viteza roților q1 și q"2. Contorul vizual VO calculează liniarul și viteza robotului și al cărui număr permite estimarea. și coordonate mai precise x, y și direcția.Blocul de navigare NVG salvează traiectoria urmată de robot, bucle lipsă și zgomot.La pierderea conexiunii, blocul RF comută sistemul în modul „auto”, în care robotul se rotește de-a lungul traiectoriei automat.datele corticale ale contorului vizual ca punct de cotitură „limbaj așa cum este prescris.

Testarea experimentală a unui sistem proprietar de rotație automat instalat pe un robot mobil a fost efectuată în minți reale. În prima etapă, operatorul, folosind un joystick suplimentar, a ghidat robotul până la punctul final de-a lungul unei traiectorii lungi, care a fost urmată de algoritmul atribuit.

Mic 6. Schema sistemului de curățare robot mobil

Dacă robotul a ajuns la punctul final, conexiunea s-a pierdut, iar operatorul a comutat sistemul de încălzire în modul automat. Într-o altă etapă, robotul se întoarce automat către operator (în punctul de ieșire) urmând o descriere sigură a traiectoriei.

La fiecare intrare, după rotirea robotului, s-au măsurat coordonatele punctului pin și s-a estimat deviația pătratică medie a ieșirii robotului la punctul de ieșire până când a fost atinsă traiectoria. Pentru verificare au fost efectuate aproximativ 100 de alergări pe traiectorii diferite. Cercetările experimentale au fost efectuate în interior, pe stradă și în parc. Ei au arătat că cele mai bune rezultate pot fi obținute prin combinarea datelor vizuale ale odometrului cu alte metode de odometrie - odometria roților și datele de dinamică a fluidului inerțial. Diferența medie pătratică a punctului de ieșire rotit în punctul său a devenit puțin mai mare de 3%. Este semnificativ faptul că experimentele au fost efectuate în condiții nefavorabile odometriei vizuale.

vara: în timpul zilei și pe întuneric, pe suprafețe plane pentru a se întinde. Acest lucru nu este mai puțin adevărat și, în multe minți, utilizarea odometriei vizuale a îmbunătățit semnificativ acuratețea sistemului de navigație.

3. Modelul fuzzy al situației fluxului. Controlul roboților mobili autonomi din partea operatorului evocă natura setării sarcinilor și dialogul care îi însoțește. În ochii oamenilor, ceasurile spațiu-timp pot părea „naturale”, ceea ce înseamnă că sarcina de a controla robotul este semnificativ mai ușoară. Pentru a organiza controlul interactiv al unui robot mobil, trebuie să utilizați metode de logică neclară. Aceste metode s-au dovedit a fi foarte eficiente pentru a descrie lumea exterioară și situația actuală cu ajutorul schimbărilor lingvistice. Dezvoltarea acestei abordări în managementul fundamental al roboților constă în găsirea unei evaluări „naturale” a situației și luarea unor decizii în mintea celorlalți care indică comportamentul robotului.

Descrierea lumii exterioare a robotului include o descriere a obiectelor care prezintă interes înainte de finalizarea unei operațiuni date și a spațiilor dintre obiectele lumii, inclusiv robotul însuși. Pentru a descrie liniile spațiale dintre obiectele scenei de lucru, sunt utilizate linii fuzzy extensionale și intenționale. Înainte de prima, sunt afișate poziția și orientarea obiectelor. De exemplu, „obiectul a1 este departe, iar mâna dreaptă a obiectului a2 este în față”. La intensitatea containerelor, astfel de containere sunt transportate pe măsură ce se rulează; stai la mijloc; buti pose; fi în centru etc. Din termeni binari spațioși elementari este posibil, prin folosirea regulilor formale de conjuncție și disjuncție, să se elimine alți termeni ca în practică.

Situația actuală, care include M obiecte, inclusiv un robot de scanare, este descrisă de un sistem de cadre binare (<объект m>, <отношение>, <объект п>), m, i=1,2,...,M. Ca rezultat, datele binare fuzzy sunt instalate între toate obiectele, care pot fi un robot în proces de rukh, și eliminăm o graniță semantică neclară și o hartă neclară. Folosind o astfel de hartă, puteți, în timp ce vizionați, să navigați robotul de-a lungul reperelor, la care ar trebui să fiți atenți. conform obiectelor a căror formare era vizibilă în prealabil. Imaginea situației actuale poate fi înlocuită cu alte semne neclare, pe lângă cele spațioase. De exemplu, un robot mobil este utilizat pentru protecția împotriva incendiilor, senzori de temperatură, senzori de umiditate, condiții de aer din depozit (detecția scurgerilor sau a fumului), senzori acustici. Totalitatea acestor date înseamnă un colaps direct până la sfârșitul zilei.

O caracteristică importantă a controlului unui model foarte neclar al scenei de lucru de către un robot mobil cu un sistem tehnic de viziune constă în faptul că, în procesul de deplasare a scalei imaginii capturate de o cameră de televiziune instalată pe robot, se modifică i . Valoarea se modifică în funcție de distanță până la depășirea limitei cursului. Acest efect duce la necesitatea introducerii unei funcții bidimensionale pentru a determina poziția de curgere a robotului pe suprafață. De exemplu, funcția de relevanță prin orientare (conform tăieturii de curs) se aplică și distanței D. Această caracteristică a sistemului de viziune tehnică a unui robot mobil autonom corespunde legii perspectivei spațiale, viziunea naturală puternică a unei persoane.

Fragmentele lumii exterioare sunt în continuă schimbare atât pentru schimbarea mediului înconjurător al obiectelor care sunt păzite, cât și pentru schimbarea robotului în sine, iar descrierea situației se schimbă în oră. Acest mobilier prezintă o apariție într-un aspect zagal, nu spre deosebire de spațiile spațioase și consumatoare de timp din lumea exterioară, cum ar fi

„Fii acolo în același timp”, „Fii acolo mai devreme”, „Este pentru”. Astfel de containere trebuie să stea în poziție verticală, în timp ce sunt controlate de roboți mobili, care se deplasează în spațiu pentru a găzdui alte obiecte care se prăbușesc. Mirosurile vă permit să asigurați suportul automat al obiectelor în roaming sau să evitați comunicarea cu acestea.

În final, situația este reprezentată de un cadru, ale cărui fante sunt numele obiectelor din lumea exterioară, conexiuni naturale între obiecte, precum spații și ore, și alte semne care caracterizează situația. Compararea situației cu una dintre situațiile standard, care se află în baza de cunoștințe, se realizează după diverse criterii de proximitate neclară a situației, deci este menținută în așa fel încât evaluarea unei situații de către un robot nu reprezintă nimic. mai mult decât o evaluare oficială și medie a unei situații similare de către un om.

Totalitatea semnificațiilor (numelor) obiectelor de sarcină din întinderea scenei de lucru și liniile neclare dintre ele formează un vocabular de descriere în limbaj formal a situației. Vikorista a fost prezentat de D.A. Să folosim terminologia; putem numi limbajul folosit pentru a descrie situația termenilor formal logic, limbaj situațional. Pe baza situației, este posibil să se organizeze un dialog între robot și om atunci când se analizează situația. Organizarea dialogică a interfeței permite robotului să formuleze cereri către operator pentru toate informațiile necesare pentru a genera un model al lumii exterioare.

4. Dialog cu un robot mobil. După ce am descris situația exactă a modificărilor mele lingvistice și a termenilor fuzzy, pot pune comportamentul unui robot autonom într-un mediu nou, cu respectarea strictă a regulilor fuzzy ale tipului de producție. Puteți vedea a priori stereotipuri comportamentale bazate pe situația care s-a dezvoltat. Ele sunt uneori privite ca un analog al comportamentului mental-reflexiv „stimul-răspuns”. Aceste stereotipuri comportamentale arată ca reguli de producție: „dacă situația este Si, atunci tactica este T”. Tactica este înțeleasă ca un set de reguli de comportament exprimate prin schimbări și semnificații lingvistice. Acestea sunt regulile de pus în fața situației tipice a robotului. De exemplu: dacă este departe, atunci se va prăbuși rapid, dacă este aproape, atunci se va prăbuși complet. Se raportează că situațiile tipice pot fi stocate în baza de cunoștințe neclare a robotului, vikoristic și dovezile operatorului uman. Pe baza acestei baze, puteți construi un set de reguli comportamentale (tactici) care indică re-investigarea unui nou obiect, ieșind în punctul specificat la card electronic, trecând prin prag, ocolind trecerea care a apărut Rapto, pe drumul spre zăpadă, însoțind obiectele în mișcare etc. Detectarea tacticilor pe care robotul le ia din spate, iar procesele incep, va simplifica foarte mult sarcinile operatorului, adaugand la capacitatea acestuia de a controla robotul la ora perfectiunii. sarcini de rutină. Această tactică în sine se poate baza pe cunoștințele robotului despre dezvoltarea unei granițe neuro-fuzzy, care este baza unui controler fuzzy.

Meta-controlul unui robot mobil, un sistem de control cunoscut sub numele de controler fuzzy, este formalizat ca un sistem de reguli fuzzy pentru evaluarea deciziilor. Pentru a evalua soluția unui controler fuzzy al unui robot mobil, poate fi utilizată una dintre binecunoscutele scheme de derivare fuzzy. Cel mai adesea se folosește schema Mamdani, care combină atât procedura de fazificare (redusă până la vag) a afișajului senzorilor care indică clar poziția robotului în acest scop, cât și procedura de defazificare, apoi. aducând la claritate semnificația formei neclare a comenzilor nucleului, care este necesară pentru vibrația semnalelor keruvannya.

În cele din urmă, tacticile comportamentale ale robotului sunt indicate de un cadru de comandă, care este posibil într-o formă de atac:<текущая ситуация S1> <объект управления а0> <имя операции>Obiecte satelit j >< условия выполнимости операции >. Obiectul controlului minții este un robot mobil, care se poate baza pe o bază de date. Aceste capacități (dimensiuni, flexibilitate, etanșeitate a alergătorilor, fluiditate, manevrabilitate etc.) indică inteligența operațiunii cu reglarea situației de curgere și puterea mediului de lucru (relief, consolidarea roților De la sol, puterea portantă). la pământ, personajul s-a schimbat). Operațiunea finală poate include reverificarea posturilor, care sunt necesare după finalizarea operațiunii. Este posibil, în mintea ta, ca această operațiune să includă crearea unor efecte sonore speciale, pe care le clasificăm drept „operații cognitive” și care sunt, de asemenea, responsabile pentru baza de cunoștințe a robotului.

Comanda operatorului include doar două elemente:<имя операции > <сопутствующие объекты>. De exemplu,<преодолеть > <порог П>. În acest caz, formalizarea situației fluxului și inversarea minților în noua operațiune poate avea ca rezultat sistemul în sine.

Operatorul poate spune robotului doar mișcarea finală în spațiul cu o structură parțial vizibilă. Acest lucru se datorează problemei planificării autonome a mișcării, care necesită o atenție specială. Cea mai importantă sarcină a unei astfel de sarcini este să se asigure că traiectorii sunt așezate în spațiul deschis cu tranzitorii cunoscuți, ceea ce, într-un sens, oferă cele mai bune indicații de viteză și replanificare în cazurile tranzitorii netransferabile. Planificarea este însoțită de un dialog cu operatorul în caz de ambiguitate sau de necesitatea clarificării mărcii date. Dacă scopul este stabilit incorect, iar planificatorul nu a identificat succesiunea implementată de pași care duc la marcaj, operatorului i se cere să clarifice marcajul sau mințile sunt la îndemâna lui.

Organizarea sistemului de control al dialogului transferă sistemul către o interfață web, care include un modul de recunoaștere și un analizor lingvistic. Primul modul este un dispozitiv pentru conversia semnalelor și interpretarea lor ca cuvinte sau fraze. Analizatorul lingvistic efectuează analize sintactice și semantice, ceea ce are ca rezultat umplerea intervalelor de cadre pentru descrierea acțiunilor.

Utilizarea unui sistem de control al dialogului simplifică foarte mult sarcina de a controla robotul, deoarece practic nu necesită abilități speciale din partea operatorului. Prin urmare, se poate presupune că metoda de control interactiv va duce în curând la o extindere mai largă a controlului roboților de serviciu și speciali cu diverse scopuri.

5. Gestionarea unui grup de roboți autonomi. Stagnarea practică a roboților mobili inteligenți în zonele asociate cu riscuri pentru sănătatea oamenilor a condus la recunoașterea importanței gestionării unui grup de roboți, care sunt din ce în ce mai amenințați. Aplicațiile tipice ale unor astfel de sarcini includ operațiuni de recunoaștere, ritual și lichidare în cazul unor accidente la diferite instalații chimice și nesigure pentru radiații. Acest lucru ridică problema organizării muncii roboților autonomi care interacționează pentru a crea un sistem robotic cu agent bogat (MRTS).

Analizele anterioare au arătat că pentru cele mai complexe sarcini din mintea necunoscutului, cea mai completă organizare a unui sistem distribuit de tip hibrid, care este o combinație a unui sistem centralizat și

sisteme descentralizate. Aici, managementul echipei presupune schimbul de informații între agenți, iar prelucrarea datelor este realizată de un centru centralizat.

Depozitul sistemului include un centru de supraveghere, o echipă de agenți robotici, care au diverse „specializări” și capacități suplimentare. Funcțiile unui operator uman includ monitorizarea sistemului și luarea deciziilor în situații dificile. Centrul de bază formează comenzi pentru a gestiona echipa și colectează informațiile deținute de roboți în procesul de cucerire. Roboții, în funcție de capacitățile lor funcționale, pot efectua operațiuni inteligente, sonore și tehnologice. Evident, înainte de a atribui o sarcină centrului, roboții, după un schimb suplimentar de informații, formează grupuri și distribuie sarcini între ei în funcție de criteriul de optimitate dat.

În fig. Figura 7 prezintă o diagramă bloc a unui sistem de control MRTS ierarhic fragmentat bazat pe un principiu modular. Centrul central, care creează primul nivel al sistemului de control, conține un bloc de generare a comenzilor, care asigură generarea unei secvențe de comenzi și transmiterea acestora către roboți, și un bloc de prelucrare a datelor, în care informațiile sunt obținute de la agenți robotici și suplimentar Informații externe-posedare virtuală.

Un alt motiv este pentru planificarea globală a MRTS: descompunerea sarcinilor conectate la MRTS, în termeni simpli, sarcinile și împărțirea acestora între roboți. Rezultatul muncii unor algoritmi similari este determinarea coordonatelor punctului țintă al robotului de piele.

Al treilea nivel va asigura formarea traiectoriei roboților cu ajutorul algoritmilor de planificare locali, bazați pe un analog al metodei potențiale. Pentru a formula traiectoria roverului, este necesar să se determine coordonatele exacte ale roboților din spațiul de lucru, ceea ce este cerut de sistemul de navigație combinat.

Mic 7. Structura sistemului de control MRTS

A patra linie (cea mai recentă) funcționează în interacțiune directă cu toate elementele MRTS și, în plus, este responsabilă pentru vibrația semnalelor ceramice pentru acționările robotului, senzorii de navigație, controlul blând special și suplimentar, sprijină activitatea sistemului senzorial. .

Un nivel înalt de planificare globală este necesar pentru implementarea atât a controlului centralizat, cât și a controlului multi-agent. În cazul controlului centralizat, sarcina unei echipe de roboți este distribuită centrului central în funcție de criteriul de optimitate specificat (de obicei, la vârful sarcinii globale).

Cea mai simplă modalitate de a rezolva problema controlului centralizat este metoda forței brute - pentru a stagna incomplet majoritatea defecțiunilor, cele rămase vor necesita o oră semnificativă de recuperare. Metodele evolutive (algoritmi genetici) câștigă, de asemenea, timp semnificativ prin complexitatea computațională. În legătură cu aceasta, a gestiona la scară reală un grup de roboți, divizii, implementări și investigații este mai simplu - un algoritm de preț. Și aici centrul de control pentru fiecare robot formează o matrice de preț (Cy), unde I = 1,2,...,i - numere de robot, y = 1,2,...,t - numere de ordine. Această masă poate fi folosită pentru a răzbuna risipa robotului (de exemplu, o oră sau o risipă de energie) din departamentul de piele. Centrul responsabil este responsabil pentru împărțirea lucrării dintr-un grup de roboți, astfel încât valorile „prețului” corespunzătoare să fie cât mai minime posibil (Fig. 8).

Mic 8. Centralizat Mici. 9. Echipă multi-agenți

împărțiți comanda grupului; împărțiți comanda grupului

Cu un număr mare de roboți care intră în depozitul grupului, controlul centralizat poate avea o serie de deficiențe, printre care fiabilitatea sistemului de robot este scăzută, Velek navantazhennya pe postul de radio și o mare contribuție la resursele financiare ale centrului suport. În plus, abordarea centralizării este ineficientă atunci când parametrii zonei de lucru sunt modificați rapid. Cu toate acestea, există o altă abordare a distribuirii sarcinii unui grup de roboți - controlul multi-agenți, dacă roboții în timpul procesului de negociere distribuie în mod independent sarcini între ei, respectând și un anumit criteriu de optimitate (Fig. 9).

O astfel de împărțire a sarcinii va asigura cel mai clar modelul de negociere de tip „licitație”, care se bazează pe schimbul de informații între agenții vecini. La licitație, resursele, de exemplu, resursele energetice, necesare agenților pentru a atinge ținta, sunt „puse la vânzare”. Pe măsură ce resursele sunt schimbate, agenții comunică între ei în procesul de „trading”. Când o sarcină este împărțită într-o echipă de roboți, sarcinile în sine acționează ca resurse. Valoarea „cumpărării”, atunci. Valoarea unei anumite sarcini este evaluată de un anumit criteriu de optimitate.

În faza de piele a licitației, agenții robotici formulează matrice de prețuri, iar unul dintre roboții din echipă devine lider. Liderul selectează dintre agenții care au aprobat pe cei care vor oferi cel mai mic preț și îi trimite

Echipa Vikonuvati Zavdannya. La următoarea etapă, liderul este un alt agent, mai senior. Licitația va avea loc până când toate articolele vor fi distribuite. Controlul multi-agenți asigură posibilitatea de auto-organizare a sistemului și crește fiabilitatea activității acestuia. Apariția metodelor multi-agenți a arătat că algoritmul de subdivizare a sarcinii, subdivizat pe baza modelului de negociere „licitație”, are o complexitate de calcul semnificativ mai mică (la 0,12 * ori, cu n >> 8), cea mai comună. metoda multi-agent de finalizare colectiva a planului.

Pentru a implementa ramura multi-agenți a sarcinii, agentul robot trebuie să aibă capacitatea de a schimba informații cu alți roboți care intră în echipa depozitului. În mințile reale, există întotdeauna probleme care apar, iar fragmentele din zona de lucru pot fi supuse diferitelor întreruperi și întreruperi care perturbă schimbul de informații. Principala problemă a acestei probleme este dezvoltarea unei echipe de roboți la marginile grupului, fiecare având un agent lider desemnat să facă schimb de date cu toți ceilalți agenți ai grupului. În acest caz, numărul liderilor poate fi redus la minimum. În cadrul unui algoritm multi-agent fragmentat pentru formarea de grupuri autonome de roboți, agentul de piele, pentru o solicitare suplimentară de cunoștințe, își identifică vecinii - roboți cu care pot face schimb de informații, pot susține numărul și supraveghează acest lucru este important pentru susidasele tale. Apoi robotul de piele selectează un lider-agent din lista vecinilor săi din cel mai mare număr de vecini. Ca urmare, echipa de roboți este împărțită în grupuri, care formează lideri. După aceasta, în mijlocul grupului format, puteți utiliza algoritmul multi-agent discutat anterior pentru sarcină.

Astfel, rezultatul planificării globale - împărțirea echipei de roboți în grupuri, în mijlocul cărora robotului de piele i s-a atribuit o sarcină unică. Toate sarcinile efectuate de roboți într-un depozit de grup sunt efectuate fie până când există o distribuție egală a roboților în zona de lucru, fie înainte de a muta roboții în punctele țintă specificate și de a finaliza orice operațiuni în aceste puncte, pentru care sistemul de control este responsabil. pentru modelul în siguranță traiectoria revoluției robotice, astfel încât virishuvati Zavdannya planificare locală. p align="justify"> Algoritmii principali sunt implementați pe al treilea nivel al sistemului de control și sunt de bază pentru blocul de modelare a traiectoriei.Baza algoritmilor pentru modelarea traiectoriei este să devină un analog cinematic al metodei cunoscute „potenţiale”. .

Metoda Realiza Tsyoye de a uita robotul Robotiv în zona timidă la ї ї este monitorizată pentru viyannaya a semnelor situației, iar aceasta este schimbarea robotului la punctele zilov pentru vicunologia operațiunilor tehnologice. În ambele cazuri, roboții din proces sunt vinovați din cauza interferenței cu modificările de cod static și alți roboți.

Metoda de îngrădire a teritoriului este de a furniza hărți zilnice ale zonei de lucru. Aceasta poate fi fie o hartă fizică a localității, fie o cartogramă specială, bazată pe rezultatele prelucrării informațiilor colectate de o echipă de roboți, de exemplu, informații despre contaminarea radioactivă. Pentru a colecta date, roboții sunt distribuiți uniform în zona de lucru și ajustează valorile parametrilor necesari. Rezultatele determinării se obțin din baza de date a centrului și se aplică pe o hartă specială a localității. Cartograma desenată este o suprafață r = / (x, y), unde perechea x, y sunt coordonatele punctului, g este nivelul de contaminare chimică sau radiativă. Această suprafață trebuie aplicată manual pe operator pentru o formă adecvată. Cel mai bun

Cea mai simplă și eficientă modalitate este de a crea o cartogramă bidimensională de culoare (gradient). Cartograma, pe lângă informațiile pentru operator, poate ajuta la formularea rutelor sigure pentru evacuarea persoanelor. Un algoritm pentru crearea de rute sigure cu un nivel de siguranță garantat P*, atunci. în funcție de valoarea parametrului dat fk, astfel încât acesta să nu fie mutat în același punct al traseului găsit, baza algoritmului Bellman-Ford este găsirea celui mai scurt traseu în celebrul grafic. În Fig. 10 a citirilor, rezultatul algoritmului robotizat este de a crea cea mai scurtă rută sigură pe o cartogramă cu gradient cu un nivel de siguranță garantat P = 1,5.

Mic 10. Cel mai scurt traseu sigur de pe hartă

Pentru verificarea metodelor stabilite, a fost dezvoltat un pachet software care implementează algoritmi de management centralizat și multi-agent al unei echipe de roboți, algoritmi de modelare a traiectoriei roboților, precum și metode de procesare colectate de roboți informație. Rezultatul procesării datelor de ieșire este un model de program al unei hărți fizice a localității cu transcoduri specificate, care este afișat în fereastra de animație (Fig. 11).

Ammaionim vikno

* * ♦ . „-- »__„ J 1

, ® h ~ 1" - G! „-| |

Mic 11. Marcarea rutelor sigure și „neutralizarea” punctelor de contaminare

Adâncimile și intensitatea contaminării chimice sunt afișate în fereastra corespunzătoare sub formă de cartografi. În continuare, operatorul are posibilitatea de a selecta secvențial următoarele comenzi și, astfel, de a începe procesul de modelare a modurilor avansate ale robotului MRTS. Urmând comanda „Unfastened”, roboții sunt distribuiți uniform în zona de lucru și concurează

concentrarea discursurilor distincte. Punctele la care concentrația depășește nivelul permis sunt indicate pe hartă, iar cartografia de infecție este ajustată pe baza rezultatelor determinării. Comanda „Search for Safe Routes” va urma automat rutele de evacuare pentru personal, iar comanda „Marking and Neutralization” va efectua împărțirea roboților în grupuri în funcție de specializarea acestora. Unii roboți sunt uscați până la sfârșitul infecției pentru a-i neutraliza, iar alți roboți sunt plasați de-a lungul rutelor de evacuare ca markeri (în Fig. 11 sunt furnizați proporțional).

Un sistem robotizat fragmentat, bogat în agenți, se poate bloca atât în ​​cazul diverselor accidente provocate de om la obiecte nesigure din punct de vedere chimic, în cazul contaminării cu radiații și biologice (cu utilizarea unor echipamente speciale), cât și în cazul lichidării ii moșteniri a dezastrelor naturale.

Visnovok. Dezvoltarea roboticii intră într-o nouă etapă când sarcina de control de la distanță a dispozitivelor robotice mobile și manipulatoare trece la controlul de tip cooperativ, în care robotul devine un participant cu drepturi depline la procesul de control - partener operator. Aceasta va spune la revedere meserii de operator, care practic nu necesită pregătire avansată. Cu toate acestea, sistemul robotic în sine evoluează, astfel încât acum are un nivel ridicat de autonomie și capacitatea de a obține inteligență artificială. Acum este posibil să ne bazăm pe utilizarea dispozitivelor robotizate mult mai pe scară largă decât înainte. Problemele se confruntă acum, pe de o parte, cu capacitatea tehnologiei computaționale, care este responsabilă pentru evaluarea situației actuale și monitorizarea situației actuale cu roboți mobili la scară în timp real, menținând în același timp dinamica de mare viteză. Și pe de altă parte, capacitatea psihofiziologică a unui operator uman de a însoți activitatea autonomă a roboților mobili în lumea exterioară. Deoarece prima problemă apare treptat în cursul progresului tehnologic, apoi o alta, prin interconectarea capacităților umane, necesită o dezvoltare constantă a interfeței „om-robot” în raport cu granițele psihologice.

Bibliografie

1. Kristensen S, Horstmann S., Klandt J., Lohner F. și Stopp A. Interacțiune prietenoasă cu oamenii pentru învățare și cooperare // Proceedings of the 2001 IEEE International Conference on Robotics and Automation, Seul, Korea, 2001. IEEE . – P. 2590-2595.

2. Gerasimov V.M., Mikhailov B.B. Dezvoltarea sarcinii de control al mâinii unui robot mobil pentru detectarea modificărilor dinamice de cod // Buletinul MDTU im. Nu. Bauman. Aparate. Număr special „Sisteme robotice”. – 2012. – Nr 6. – P. 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. Gerasimov V.M. Algoritm SLAM cu funcție de corelare // Extreme Robotics: Collection of Proceedings of the All-Russian Scientific and Technical Conference.

Sankt Petersburg: Editura „Polytechnika-Service”, 2015. – p. 126-133.

5. Gerasimov V.M. Înainte de a alimenta controlul mâinii unui robot mobil într-un mediu dinamic // Robotică și cibernetică tehnică. – 2014. – Nr 1 (2).

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

7. Dev'yaterikov E.A., Mihailov B.B. Recuperarea datelor vizuale ale contorului de parcurs pentru rotirea autonomă a unui robot mobil în mijloc fără puncte fixe // Robotică extremă: Colectare de dovezi de la conferința științifică și tehnică din toată Rusia. – Sankt Petersburg: Editura „Polytechnika-Service”, 2015. – P. 356-361.

8. Dev'yaterikov E.A. Algoritm pentru descrierea traiectoriei unui robot mobil pe baza datelor vizuale ale odometrului pentru rotirea automată către operator // Știință și lumină. MDTU im. Nu. Bauman. – 2014. – Nr. 12. – P. 705-715.

9. Dev'yaterikov E.A., Mihailov B.B. Odometru vizual // Buletinul MDTU im. Nu. Bauman. Ser. Aparate. Număr special „Sisteme robotice”. – 2012. – Nr. 6.

10. Kandrashina E.Yu., Litvintseva L.V., Pospelov D.A. Această cunoaștere se referă la timp și spațiu în sistemele inteligente. – M.: Nauka, 1989. – 328 p.

11. Iuşcenko O.S. Rutarea unui robot mobil în mintea nesemnificației // Mecatronică, automatizare și control. – 2004. – Nr. 1.

12. Iuşcenko O.S., Tachkov O.O. Sistem de control integrat pentru robotul minier de incendiu // Buletinul MDTU im. Nu. Bauman. Aparate. Număr special „Sisteme robotice”. – 2012. – Nr 6. – P. 106-11.

13. Vorotnikov S.A., Ermishin K.V. Sistem de control inteligent pentru un robot mobil de serviciu // Buletinul MDTU im. Nu. Bauman. Aparate. Număr special „Sisteme robotice”. – 2012. – Nr 6. – P. 285-289

14. Melikhov A.M., Bernstein L.S., Korovin S.Ya. Sisteme de recomandare situațională cu logică fuzzy. – M.: Știință: Fizmatlit, 1990. – 271 p.

15. Iuşcenko O.S. Controlul dialogului roboților folosind logica fuzzy // Extreme Robotics: Collection of Proceedings of All-Russian Scientific and Technical Conference. – Sankt Petersburg: Editura „Polytechnika-Service”, 2015. – P. 143-146.

16. Iuşcenko O.S. Planificarea inteligentă a activităților robotului // Mecatronică, automatizare, control. – 2005. – Nr 3. – P. 5-18.

17. Zhonin A.A. Algoritm pentru dezvoltarea unui manager de dialog pentru un sistem de control al robotului // Integrarea modelelor și calculelor în inteligența piesei: Culegere de lucrări științifice ale conferinței internaționale. – K.: Fizmatlit, 2011. – P. 395-406.

18. Nazarova A.V., Rizhova T.P. Metode și algoritmi pentru controlul multi-agent al unui sistem roboto-tehnic // Buletinul MDTU im. Nu. Bauman. Aparate. – 2012.

- Nr. 6. - p. 93-105.

19. Jennings N., Paratin P., Jonson M. Ajutor de la agenții inteligenți la procesele de management de afaceri // Aplicarea practică a agenților inteligenți și a tehnologiei cu mai mulți agenți: Proceedings of the First Intern. Conferinţă. Londra (Marea Britanie). – 1996. – P. 345-376.

20. Kapustyan S.G. Algoritm pentru finalizarea colectivă a planului în cadrul orei de realizare a subdiviziunii obiectivelor unui grup de roboți // Piesa de inteligență. – 2005. – Nr 3. – P. 463-474.

21. Darintsev O.V. Sistem de management pentru o echipă de microroboți // Piece intelligence.

2006. – Nr 4. – P. 391-399.

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

2. Gerasimov V.N., Mihailov V.V. O soluție pentru controlul mișcării unui robot mobil în prezența dinamicii, Buletinul MGTU numit după 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. Gerasimov V.N. Algoritm SLAM bazat pe o nouă funcție de corelare, Robotică extremă: colecție de rapoarte de conferințe științifice și tehnice din Rusia.

5. Gerasimov V.N. Înainte de procesul de control al mișcării unui robot mobil într-un mediu dinamic, Robototechnika și technicheskaya kibernetika, 2014, nr. 1 (2), pp. 44-51.

6. Nist'er D., Naroditsky O., Bergen J. Visual odometry for agricultural robots, Journal of Field Robotics, 2006, voi. 23 (1), pp. 3-20.

7. Deviaterikov E.A., Mihailov V.B. Utilizarea datelor senzorilor vizuali pentru introducerea autonomă a unei mașini mobile în mediu fără puncte fixe de vedere este o robototehnika extremă: Sbornik dokladiv vserossiysky cal științific și tehnic. Sf. Petersburg: Izd-vo „Politekhnika-servis”, 2015, pp. 356-361.

8. Devyaterikov E.A. Algoritm pentru determinarea traiectoriei unui „robot” mobil pe baza datelor de la un senzor vizual pentru redirecționare automată către operator, Știință și Tehnologie. MGTU im. N.E. Baumana, 2014, Nr. 12, pp. 705-715.

9. Deviaterikov E.A., Mihailov V.B. Vizual"nyy odometr, VestnikMGTU numit după N.E.

10. Kandrashina E.Yu., Litvintseva L.V., Pospelov D.A. Prezentarea cunoștințelor despre timp și prostranství în intelectual "nychh sistemakh. Moscova: Nauka, 1989, 328 p.

11. Iuşcenko A.S. Marshrutizatsiya dvizheniya mobil "nogo robota în usloviyakh neopredelennosti, Mechatronika, automatizare și control, 2004, nr. 1.

12. Iuşcenko A.S., Tachkov A.A. Un sistem de control integrat pentru translatorul sferic „robot”, Vestnik MSTU im. NU. Bauman. Instrumentaţie.

13. Vorotnikov S.A., Ermishin K.V. Intellektual"naya system upravleniya service mobile robotom, Vestnik MGTU im. N.E. Bauman. Instrumentation. Spetsvypusk "Robotic systems", 2012, nr. 6, pp. 285-289.

14. Melikkhov A.N., Bernshteyn L.S., Korovin S.Ya. Situationnye sovetuyushchee sisteme s nehetkoy logikoy. Moscova: Nauka: Fizmatlit, 1990, 271 p.

15. Iuşcenko A.S. Dialogovo upravlenie roboty na osnove neetkoy logiky, Ekstremal"naya robototechnika: Conferința științifică și tehnică Sbornik dokladіv vserossiyskoy. Sankt Petersburg: Izd-vo "Politechnika-servis", 2015, -4.

16. Iuşcenko A.S. Intelectuală „noe planning in deyatel”nosti robotov, Mechatronika, automation, Management, 2005, Nr. 3, pp. 5-18.

17. Zhonin A.A. Algoritm pentru inițierea dialogului unui sistem de control al robotului de dialog vocal, Modele integrate și științe soft în inteligența artistică: Colecție de lucrări științifice ale conferinței internaționale. Moscova: Fizmatlit, 2011, pp. 395-406.

18. Nazarova A.V., Rizhova T.P. Metode și algoritm mul"tiagentnogo upravleniya robotochnicheskoy sistemoy, Vestnik MGTU im. N.E. Baumana. Priborostroenie, 2012, nr. 6, pp. 93-105.

19. Jennings N., Paratin P., Jonson M. Help with Intelligent Agents for Managing Business Processes, Practical Application of Intelligent Agents and Multi-Agent Technology: Proceedings of the First Intern. Conferinţă. Londra (Marea Britanie), 1996, pp. 345-376.

20. Kapustyan S.G. Algoritm pentru ullushheniya plana colectivă cu reshenii zadach raspredeleniya tsley în grupul robotov, intelectul Shtuchnyy, 2005, nr. 3, pp. 463-474.

21. Darintsev O.V. Sistem de management pentru o echipă de microroboți, Piece intellect, 2006, nr. 4, pp. 391-399.

Iuşcenko Arkadi Semenovici – Universitatea Tehnică de Stat din Moscova numită după. Nu. Bauman (MDTU im. N.E, Bauman); e-mail: [email protected]; 105037, Moscova, str. Izmailivska, 7; Centrul de cercetare și dezvoltare „Robotică” MDTU im. Nu. Bauman; doctor în științe tehnice; Profesor

Mihailov Boris Borisovici – Centrul de Cercetare și Dezvoltare „Robotică” MDTU im. Nu. Bauman; doctorat; asistent universitar.

Nazarova Anaid Vartanivna – Centrul de Cercetare și Dezvoltare „Robotică” MDTU im. Nu. Bauman, Ph.D.; asistent universitar.

Yuschenko Arkady Semenovich - Universitatea Tehnică de Stat Bauman din Moscova (BMSTU); e-mail: [email protected]; 7, str. Izmailovskaya, Moscova, 105037, Rusia; Centrul științific-educațional „Robototechnika” BMSTU; dr de ing. sc.; Profesor,

Mihailov Boris Borisovici - Centrul științific-educațional „Robototechnika” BMSTU, cand. de ing. sc.; Profesor Asociat

Nazarova Anaid Vartanovna - Centrul științific-educațional „Robototechnika” BMSTU; cand. de ing. sc.; Profesor Asociat

UDC 681.511.4+004.896:519.876.5

V.F. Guzik, V.A. Pereverzev, A.O. P'yavchenko, R.V. Saprikin

PRINCIPII DE STABILIRE A UNUI PLANIFICATOR NEUROMETERIAL BIGATOMIROS EXTRAPOL AL UNUI SISTEM INTELECTUAL DE CONTROL POZIȚIONAL-TRAIECTORII AL OBIECTELOR FLYER*

Sunt luate în considerare principiile inducerii unui planificator neuro-limită multidimensional extrapolator (EMNP) al unui sistem inteligent pentru controlul pozițional-traiectorie al obiectelor umane. Așadar, prezentăm aici rezultatele unui studiu al metodei modernizate de planificare neuro-limită a mișcării unui obiect robotic, la îndemână, într-o întindere vastă, cu ajutorul principiului bionic de a aduce claritate extremă în mintea necunoscutului și evidența transgresiunii, care în tinerețe prin dinamica deplasării. Ca principiu de bază al structurării și impulsionării EMNP, principiul ierarhic al formării sistemelor de procesare a informațiilor se bazează pe structura ierarhică sintetizată a lumii bogate extrapolante complexe.măsură asemănătoare neuro. O astfel de măsură bogată asemănătoare neuronului este relevată de prezența bilelor adiacente, care sunt utilizate pentru diferite etape de prelucrare a planului model al corpului mijlociu, extras din sistemul de viziune tehnică a obiectului la îndemână, robotizat în mintea lui. mintile. Viitorul ierarhic al unei măsuri complexe, multi-lume, asemănătoare unui neuro, se bazează pe principiile sintezei parametrice orientate pe obiecte, sinteza planurilor spațiale, semne importante ale poziției obiectelor.

„Denning Mobile Robot Company” este prima companie din Boston care a produs roboți autonomi gata fabricați, care au fost cumpărați în trecut, în principal de către adepți. Printre alte companii care se bazează pe robotică pentru producția de roboți gata fabricați se numără RWI Inc. Grinella Moore (robotul B-21, pe care l-a creat de ea), compania americană Nomadic Technologies a lui James Slater (a dezvoltat mașina XR4000) și compania elvețiană K-Team a lui Francesco Mondeidi (pe baza dezvoltărilor sale, robotul portabil). Khepera) ) pionierii acestei galuse. Cu toate acestea, din cauza prețului ridicat al acestor mașini, posibilitatea de adăugare a acestora este limitată la unii studenți absolvenți și succesori militari. Zreshta, în 1995, a fost introdusă o nouă dezvoltare: RWI și ActivMedia Robotics, care au luat numele de Pioneer. Însuși aspectul acestui robot și prețul său favorabil au devenit o descoperire serioasă în domeniul roboticii mobile, așa cum se menționează în acest articol.

Imaginea Dzherelo: „Photobank Lori”

Istorie

Din 1999, compania Denning nu mai este activă. În 1998, RWI a fuzionat cu ISRobotics, rezultând iRobot. Vaughn a fost inițial cel mai bine cunoscut pentru dezvoltarea seriei „PackBot” de roboți controlați de la distanță, dar ulterior și-a mutat atenția de la roboții de supraveghere autonomi pe piața de supraveghere militară. De asemenea, piața a fost abandonată de compania „Nomadic Technologies”. MobileRobots Inc. Și K-Team va continua să sprijine parteneriatul predecesorilor săi.

În 2003, Agenția de Cercetare și Dezvoltare Avansată a Departamentului de Apărare al SUA a atribuit un contract Segway pentru dezvoltarea a cincisprezece Segway-uri pe o platformă robotică portabilă. Piesele de schimb necesare au fost acum livrate departamentului. Direcția Cernia a început cooperarea cu Centrul Pacific pentru Sisteme Spațiale și Militar-Maritime pentru a furniza piese de schimb pentru guvern și organizațiile de cercetare științifică.

Echipamente pentru navigație autonomă

Lucrează pentru un înlocuitor

De-a lungul anilor 1990-2000, roboții pre-Sled au fost complet dezvoltați robot autonomîn zona Roboții bazați pe supraveghere includ sisteme senzoriale, mobilitate și muncă manuală. Printre proiecte similare se numără „Pioneer”, „PatrolBot”, „PowerBot”, „PeopleBot”. Aceste platforme vor crea planuri și vor folosi metode de navigare non-standard, cum ar fi SLAM, variații ale metodei Monte Carlo/localizare Markov, căutare iterată pe dimensiune modificată fără nicio distanță bidimensională iriv. Această metodă creează o hartă a spațiului de lucru pentru robot, care poate fi citită de un om care ghidează robotul non-stop. Compania americană „Evolution Robotics” promovează software pentru camere robotizate folosind metoda VSLAM, care înlocuiește lumea îndepărtată cu imagini vizuale, dar deficiențele acestui sistem sunt că acest sistem nu creează o hartă ușor de citit Eating for people . Alte grupuri sunt ocupate cu crearea unui sistem VSLAM cu o cameră stereo de vâscozitate, care va furniza date pentru lumi îndepărtate, ceea ce permite robotului să creeze o hartă și să o folosească. Dezvoltarea companiei „K-Team” sub numele „Khepera”, o platformă bazată pe Segway-uri și alți roboți de urmărire poate comunica cu resurse de calcul externe pentru a crea programe similare.

Precizia sistemului depinde de acuratețea senzorilor, de granularea imaginii și de viteza de calcul. Un laser la distanță poate oferi o precizie de ± 1 cm, în timp ce o cameră stereo digitală are o precizie de 0,25 pixeli, astfel încât poate atinge aceeași rază. Sistemele vizuale necesită mai multe resurse de procesare, la fel ca sistemele laser, dar pot folosi și un procesor de semnal digital pentru a intra de la o cameră. Prețul acurateței a dus la apariția unor sisteme vizuale mai ieftine pentru roboții din clasa generală, într-un moment în care roboții comerciali, industriali și vehiculele de transport cu camere automate folosesc adesea sisteme de rază laser.

Lucrul în spații deschise

În aer liber, robotul autonom este atribuit zonei locale cu ajutorul sistemelor GPS. Cu toate acestea, semnalele satelitului pot fi adesea perturbate. De vină este munca care vicorizează coordonatele numerice și accelerează rotația în spatele inerției. Calculul coordonatelor se află în direcția de direcție a roții și poate recunoaște acumularea de probleme cu alunecarea. Rotorul este susținut de inerție folosind giroscoape rotative și accelerometre pentru vibrarea rotorului. Precizia depinde de calibrarea și acuratețea senzorilor. Sistemele Segway RMP 400 și Seekur au butoane de platformă concepute special pentru o astfel de urmărire. Majoritatea celorlalți roboți similari sunt pur și simplu imitații ale modelelor originale.

În spațiile deschise, roboții precum John Deere Gator afișează adesea balize radio și folosesc triangularea simplă cu trei sau mai multe balize pentru poziționare și navigare avansată. De asemenea, farurile sunt instalate în fabrici prin mijloace de transport mai vechi cu echipamente automate.

Programare

Majoritatea programelor pentru roboții autonomi pre-sleuth sunt software deschise sau libere, cum ar fi: sistem de operare ROS, un set de instrumente „Carmen” de la Universitatea Carnegie Mellon, „Player/Stage/Gazebo”, dezvoltat de Universitatea din Carolina, și un API de la compania „MobileRobots Inc”. Kit-ul pentru dezvoltarea programului „URBI”, care oferă securitate software gratuită, este disponibil în multe universități.

Printre programele comerciale se numără Webots, care a fost divizat în 1998 și este licențiat la peste 500 de universități. Lucrează pe sistemele de operare Linux, Windows și Mac OS X. La începutul anului 2006, Microsoft Research a lansat versiuni beta gratuite ale kit-urilor de dezvoltare software Robotics Studio pentru Windows XP.