Статья

Название статьи АЛГОРИТМЫ ИНФОРМАЦИОННОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ МОБИЛЬНЫХ РОБОТОВ ПРИ КАРТОГРАФИРОВАНИИ ВНЕШНЕЙ СРЕДЫ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ
Автор Р.В. Сапрыкин
Рубрика РАЗДЕЛ II. МЕТОДЫ, МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ
Месяц, год 03, 2015
Индекс УДК 004.896:004.853:519.876.5
DOI
Аннотация Актуальность научно-исследовательских работ подобной тематики определяется ростом востребованности в интеллектуальных мобильных роботах (ИМР), способных самостоятельно решать широкий круг задач, важной частью которых является планирование своих перемещений в неизвестной или частично неизвестной внешней среде. Основ- ные области применения таких ИМР связаны с ограждением человека от «не дружелюбной» среды: космические и подводные исследования, мониторинг техногенных и природных ЧС и т.д. Применение бионического подхода для построения систем планирования таких ИМР, позволяет обеспечить достаточную надежность и эффективность при незначительной сложности реализации. Научно-техническая новизна заключается в повышении эффективности и расширении возможностей бионического метода построения нейросетевых планировщиков перемещений за счет использования алгоритмов информационного обмена группы ИМР картографической информацией и данными о свойствах проходимости отдельных участков среды. Рассмотрены различные алгоритмы, а также их комбинации, обеспечивающие расширение возможностей и устранение ограничений, накладываемых конечностью зоны восприятия сенсорной подсистемы ИМР, а также повышение адекватности построения модели внешней среды за счет дополнительной информации о положении и свойствах отдельных участков-препятствий внешней среды функционирования ИМР. При этом показаны структурные схемы и особенности программной реализации различных вариантов информационного взаимодействия ИМР в группе. Также проведено компьютерное моделирование предложенных алгоритмов на базе специально разработанных инструментальных средств, позволяющих оперативно изменять начальные условия проведения экспериментов, отслеживать и настраивать различные параметры исследуемых алгоритмов. При этом средства моделирования предоставляют удобный пользовательский интерфейс и наглядное трехмерное отображение процесса моделирования.

Скачать в PDF

Ключевые слова Интеллектуальный мобильный робот; картографирование; бионическая система планирования; самообучение; информационное взаимодействие.
Библиографический список 1. Glassius R., Komoda A., C.C.A.M. Gielen. Neural network dynamics for path planning and obstacle avoidance // Journal Neural Networks. – 1995. – Vol. 8 (1). – P. 125-133.
2. Kolski S, Bellino M, Siegwart R. Autonomous driving in structured and unstructured environments // In IEEE Intelligent Vehicles Symposium, Lausanne, Switzerland and Pittsburgh, USA, 2006.
3. Khatib O. Real-Time obstacle avoidance for manipulators and mobile robotics // In Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation. – 1985. – P. 500-505.
4. Gat E., Slack M., Miller D. and Firby R. Path planning and execution monitoring for a planetary rover // In Proc. IEEE Internationa l Conference on Robotics and Automation (ICRA’90). – Cincinnati, USA, 1990. – Vol. 1. – P. 20-25.
5. Пшихопов В.Х. Позиционно-траекторное управление подвижными объектами: Монография. – Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2009. – 183 c.
6. Pshikhopov V. Kh., Ali A. S. Hybrid motion control of a mobile robot in dynamic environments // in Proc. Int. Conf. on Mechatronics, ICM 2011. – P. 540-545.
7. Chen W., Fan C., & Xi, Y. (2003). On-line safe path planning in unknown environments. In Proceedings of IEEE International Conferenc e on Robotics and Automation (pp. 4191{4196). Taipei, Taiwan: IEEE.
8. Jarvis Ray. Distance Transform Based Path Planning for Robot Navigation // in Recent Trends in Mobile Robots, ed. Yuan F. Zheng, (River Edge, New Jersey: World 129 Scientific Publishers, 1993). – P. 3-31.
9. Levitt, Tod S. and Daryl T. Lawton. Qualitative Navigation for Mobile Robots // Artificial Intelligence. – 1990. – Vol. 44, № 3. – Vol. 305-360.
10. Arkin R. Behavior-Based Robotics //The MIT Press, Cambridge, Massachusetts, London, England, 1998.
11. Coulter R. Implementation of the Pure Pursuit Path Tracking Algorithm // Robotics Institute, Carnegie Mellon University, January, 1992
12. Чернухин Ю.В. Микропроцессорное и нейрокомпьютерное управление адаптивными мобильными роботами: Учебное пособие. – Таганрог: ТРТИ, 1993. – 91 с
13. Чернухин Ю.В. Нейропроцессорные сети. – М.: Изд-во ТРТУ, 1999. – 439 с.
14. Чернухин Ю.В. Искусственный интеллект и нейрокомпьютеры. – Таганрог: Изд-во ТРТУ, 1997. – 273 с
15. Чернухин Ю.В., Доленко Ю.С., Бутов П.А., Бионические подходы к обработке сенсорной информации в нейросетевых системах управления интеллектуальных мобильных роботов // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2012. – № 5 (130). – С. 194-199.
16. Чернухин Ю.В. Приемко А.А. Моделирование поведения интеллектуальных агентов в динамических средах. Учебное пособие. – Таганрог: Изд-во ЮФУ, 2007. – 233 c.
17. Chernukhin Yu.V., Priemko А.А. Method of an environment mapping in neural network control system of adaptive mobile robot // Optical memory and Neural Networks. – 2006. – Vol. 15, № 1. – P. 45-49.
18. Чернухин Ю.В., Сапрыкин Р.В., Романчак Е.И., Доленко Ю.С. Программно-аппаратное моделирование внешней среды функционирования мобильных роботов с нейросетевым управлением на базе робототехнического комплекта HEMISSON // Материалы XV Ме-
ждународной конференции по нейрокибернетике.
19. Чернухин Ю.В., Сапрыкин Р.В., Бутов П.А., Доленко Ю.С. Мобильная робототехническая платформа с перестраиваемой гетерогенной системой управления // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2012. – № 1 (126). – С. 96-103.
20. Guzik V.Ph., Chernukhin Yu.V., Pyavchenko A.O., Polenov M.Yu., Pereverzev V.A., and Saprykin R.V. Neural network method of intellectual planning of mobile robotic object movement in the conditions of uncertainty. Advances in Robotics, Mechatronics and Circuits. Proceedings of the 2014 International Conference on Mechatronics and Robotics, Structural Analysis (MEROSTA 2014), Santorini Island, Greece, 2014. – P. 194-200.
21. Пшихопов В.Х., Чернухин Ю.В., Федотов А.А., Гузик В.Ф., Медведев М.Ю., Гуренко Б.В., Пьявченко А.О., Сапрыкин Р.В., Переверзев В.А., Приемко А.А. Разработка интеллектуальной системы управления автономного подводного аппарата // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2014. – № 3 (152). – С. 87-101.
22. Чернухин Ю.В., Ю.С. Доленко, П.А. Бутов. Нейросетевой подход к решению задачи локальной навигации интеллектуальными мобильными роботами в условиях, приближенных к реальной среде // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2013. – № 5 (143). – C. 80-84.
23. Чернухин Ю.В., Пшихопов В.Х., Писаренко С.Н., Трубачев О.Н. Иерархическое нейросетевое управление мобильными роботами в программной среде // Труды 1-й Международной конференции по мехатронике и робототехнике МиР – 2000. – Т. 2. – СПб., 2000. – С. 375-379.
24. Чернухин Ю.В., Пшихопов В.Х., Писаренко С.Н., Трубачев О.Н. Моделирование нейросетевых систем управления интеллектуальных мобильных роботов // Сб. тр. Международной конференции «Идентификация систем и задачи управления – SICPRO – 2000», ИПУ РАН им. В.А. Трапезникова. – М., 2000.
25. Чернухин Ю.В., Сапрыкин Р.В. Система виртуального моделирования поведения интеллектуальных агентов при исследовании ими естественной среды функционирования // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2008. – № 11 (88). – С. 19-24.

Comments are closed.