Статья

Название статьи КОМПЛЕКСНЫЙ МЕТОД СИТУАЦИОННОГО ПЛАНИРОВАНИЯ ПОВЕДЕНИЯ МОБИЛЬНОГО РОБОТИЗИРОВАННОГО ОБЪЕКТА В УСЛОВИЯХ ЧАСТИЧНОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ ДЛЯ ДВУХМЕРНОГО ПРОСТРАНСТВА
Автор А.О. Пьявченко, В.А. Переверзев
Рубрика РАЗДЕЛ III. КОНТРОЛЬ И УПРАВЛЕНИЕ В ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ
Месяц, год 03, 2016
Индекс УДК 007.52+004.896: 656.052.48: 519.876.5
DOI
Аннотация Представлены результаты проведенных исследований разработанного авторами метода ситуационного планирования, получившего обозначение CDVH-NN (distance vector hystogram – neural network complex method). Как и DVH-NN, рассматриваемый комплексный метод ориентирован на применение нейроподобного базиса. Предложенная модификация метода отличается поддержкой алгоритмического базиса, обеспечивающего автоматически настраиваемый уровень безопасности перемещения мобильного роботизированного объекта (МРО), исключение столкновения с подвижными препятствиями, действующими на встречных с роботом курсах. Новые свойства метода получены за счет использования средств краткосрочного прогнозирования развития внешней обстановки. Модельное робототехническое представление о внешней обстановке базируется на постоянно обновляемой в реальном времени гибридной векторной скоростной модели перемещений центров масс подвижных препятствий, обнаруживаемых бортовой системой технического зрения (СТЗ) робота с учетом принятых в методе упрощений и ограничений. Учет габаритных размеров и инерционных свойств МРО выполнен посредством углового расширения препятствий применительно к векторным диаграммам дистанций, периодически поступающим в реальном масштабе времени от СТЗ МРО. Метод позволяет рассчитывать и отслеживать краткосрочные траектории скоростных препятствий, вычислять пространственные и скоростные зоны наиболее вероятного столкновения робота с ними, принимать решение о направлении их обхода за счет динамического смещения вектора предполагаемого движения робота на более безопасное направление с одновременным заданием рекомендуемого значения линейной скорости такого движения. Эффективность новых свойств метода подтверждена результатами программного моделирования в среде MATLAB. Еще одной отличительной особенностью рассматриваемого решения является возможность создания эффективной аппаратно-программной реализации модифицированного метода с применением технологии «Система-на-программируемом-кристалле» (SOPC), что должно обеспечить его дальнейшее применение в реальном масштабе времени в условиях наличия жестких весогабаритных и энергетических ограничений.

Скачать в PDF

Ключевые слова Мобильный роботизированный объект; система позиционно-траекторного управления; комплексный метод ситуационного планирования поведения; экстраполяционно-интерполяционный расчет траектории объекта; подвижное препятствие; зона вероятного столкновения; двухмерное пространство; прогноз дистанций; параллельно-конвейерный нейроподобный ситуационный планировщик; реальный масштаб времен
Библиографический список 1. Белоглазов Д.А., Гузик В.Ф., Косенко Е.Ю., Крухмалев В.А., Медведев М.Ю., Переверзев В.А., Пшихопов В.Х., Пьявченко А.О., Сапрыкин Р.В., Солововьев В.В., Финаев В.И., Чернухин Ю.В., Шаповалов И.О. Интеллектуальное планирование траекторий подвижных объектов в средах с препятствиями / под ред. В.Х. Пшихопова. – М.: Физматлит,
2014. – 300 с. – ISBN 978-5-9221-1595-7.
2. Borenstein J., Koren Y. he vector field histogram - fast obstacle avoidance for mobile robots // IEEE Journal of Robotics and Automation. – 1991. – Vol. 7, No. 3. – P. 278-288,
3. Borenstein J., Koren Y. Real-time Obstacle Avoidance for Fast Mobile Robots in Cluttered Environments // Reprint of Proceedings of the 1990 IEEE International Conference on Robotics and Automation, Cincinnati, Ohio, May 13-18, 1990. – P. 572-577.
4. Ulrich I., Borenstein J. VFH+: Reliable obstacle avoidance for fast mobile robots // in Proc. IEEE International Conference on Robotics and Automation. – 1998. – P. 1572-1577.
5. Ulrich I., Borenstein J. VFH*: Local obstacle avoidance with look-ahead verification // in Proc. IEEE International Conference on Robotics and Automation. – 2000. – P. 2505-2511.
6. Каляев И.А., Кухаренко А.П. НИИ МВС ТРТУ – 30 лет: история, достижения, перспективы // Искусственный интеллект. – 2002. – № 3. – С. 25-44. URL: http://www.iai.donetsk.ua/ public/JournalIAI_2002+3/02_Kalyaev_Kukharenko.pdf (дата обращения: 20.03.2016).
7. Каляев А.В., Чернухин Ю.В., Носков В.Н., Каляев И.А. Однородные управляющие структуры адаптивных роботов / под ред. А.В. Каляева и Ю.В. Чернухина. – М.: Наука. Гл. ред. физ. мат. лит., 1990. – 152 с.
8. Каляев И.А., Гайдук А.Р. Однородные нейроподобные структуры в системах выбора действий интеллектуальных роботов. – М.: Янус-К, 2000. – 280 с.
9. Гузик В.Ф., Переверзев В.А., Пьявченко А.О., Сапрыкин Р.В. Принципы построения экстраполирующего многомерного нейросетевого планировщика интеллектуальной системы позиционно-траекторного управления подвижными объектами // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2016. – № 2 (175). – С. 67-80.
10. 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.
11. Gong J., Duan Y., Man Y., Xiong G. VPH+: An enhanced vector polar histogram method for mobile robot obstacle avoidance // in Proc. IEEE International Conference on Mechatronics and Automation, 2007.
12. Пьявченко А.О. Переверзев В.А. Нейросетевая реализация DVH-метода планирования перемещения роботизированного объекта // Материалы Десятой Всероссийской научно-практической конференции «Перспективные системы и задачи управления» и Шестой молодежной школы – семинара «Управление и обработка информации в технических системах»: в 2-х т. Т. II. – Ростов-на-Дону: Изд-во ЮФУ, 2015. – С. 277-288. (ISBN: 978-5-9275-1533-6).
13. Пшихопов В.Х. Позиционно-траекторное управление подвижными объектами: монография. – Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2009. – 183 с.
14. Пшихопов В.Х., Медведев М.Ю. Управление подвижными объектами в определенных и неопределенных средах. – М.: Наука, 2011. – 350 с.
15. Кузьмин С.З. Цифровая радиолокация. Введение в теорию. – Киев: Изд-во КВИЦ, 2000. – 428 с.
16. Прокладка на маневренном планшете. URL: http://crew-help.com.ua/stati_part.php?tema=dk/ПРОКЛАДКА%20НА%20МАНЕВРЕННОМ%20ПЛАНШЕТЕ.htm (дата обращения: 21.11.2015).
17. Маневрирование корабля. Метод относительного движения. Треугольники маневрирования, их характеристика и приемы решения. Основные элементы. URL: http://vunivere.ru/work16018 (дата обращения: 21.11.2015).
18. Гусак А.А. и Гусак Г.М., Бричкова Е.А. Справочник по высшей математике. – Минск: ТетраСистемс. 1999. – 640 с.
19. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров. – М.: Наука, 1968.
20. Пьявченко О.Н. Конечно-разностные методы решения обыкновенных дифференциальных уравнений в микрокомпьютера: учебное пособие. – Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2000. – 96 с.
21. Fiorini P. and Shiller Z. Motion Planning in Dynamic Environments Using Velocity Obstacles // Int. J. of Robotics Research. – 1998. – Vol. 17, No. 7. – P. 760-772,
22. Seung-Hwan Lee, Gyuho Eoh, and Beom H. Lee. Robust Robot Navigation using Polar Coordinates in Dynamic Environments," Journal of Industrial and Intelligent Information. – March 2014. – Vol. 2, No. 1. – P. 6-10. Doi: 10.12720/jiii.2.1.6-10. URL: http://www.jiii.org/ index.php?m=content&c=index&a=show&catid=37&id=76 (дата обращения: 11.02.2016).
23. Shiller Z., Large Fr., Sekhavat S., Laugier Chr. Motion Planning in Dynamic Environments: Obstacles Moving Along Arbitrary Trajectories. URL: http://www.liralab.it/IIT_school/files/Papers/ WF-05-06.pdf (дата обращения: 11.02.2016).
24. Ellips Masehian, Yalda Katebi Robot Motion Planning in Dynamic Environments with Moving Obstacles and Target // International Science Index, Computer and Information Engineering. – 2007. – Vol. 1, No. 5. URL: http://internationalscienceindex.org/publications/513/robot-
motion-planning-in-dynamic-environments-with-moving-obstacles-and-target- (дата обращения: 11.02.2016).
25. Jamie Snape, Jur van den Berg, Stephen J. Guy, Dinesh Manocha The hybrid reciprocal velocity obstacle // IEEE Trans. Robot. – 2011. – Vol. 27.
26. Пьявченко А.О., Кущенко А.С., Коваленко А.А. Гибридная реализация нейросетевого DVH-метода планирования перемещения автономных мобильных объектов // Информационные технологии, системный анализ и управление (ИТСАиУ-2014): Сборник трудов XII Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов, г. Таганрог,
18-19 декабря 2014 г. – Ростов-на-Дону: Изд-во ЮФУ, 2015. – Т. 1. – С. 134-141. (ISBN: 978-5-9275-1495-3).

Comments are closed.