АЛГОРИТМ ПОСТРОЕНИЯ МАРШРУТА РОБОТОТЕХНИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА С ПРИМЕНЕНИЕМ АППАРАТА НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ:

Е. А. Назаров; М. Е. Данилин; Е. Ю. Косенко

Е. А. Назаров Михайловская военная артиллерийская академия
М. Е. Данилин АО «НПО «Аванти»
Е. Ю. Косенко НИИ робототехники и процессов управления Южного федерального университета

Ключевые слова: Робототехнический комплекс, построение маршрута, автономное управление, искусственный интеллект, нечеткая логика, нечеткий логический вывод

Аннотация

В статье рассматривается математическое обоснование алгоритма построения маршру-
та для обеспечения движения мобильного робототехнического комплекса (РТК) в процессе следо-
вания за оператором при решении задач автономного управления с использованием технологий
искусственного интеллекта (ИИ). Представлен подход к реализации задачи обеспечения автоном-
ности следования мобильного РТК за оператором по принципцу «следуй за мной». В качестве ос-
новного метода выбран метод погони, обеспечивающий следование РТК за ведущим оператором
на заданном расстоянии. Моделирование движения РТК вслед за оператором осуществляется в
сопровождающей системе координат для более корректного описания движения материальной
точки по криволинейной траектории. В качестве исходных данных используются два динамиче-
ских массива чисел, включающих в себя информацию о расстоянии от видеокамеры РТК до веду-
щего оператора и о величине курсового угла между продольной осью комплекса и линией визирова-
ния. Построение маршрута осуществляется с запозданием, после того как ведущий оператор
условно сделал один шаг в направлении от робота. Введение нечеткости в процесс управления
подразумевает оценивание воздействий и реакций совокупностью термов, которые сопоставля-
ются с некоторой степенью уверенности с определенными интервалам каких-либо физических
величин. На основе предлагаемого подхода разработан алгоритм, который реализован в про-
граммной среде Python c использованием библиотеки встроенных функций для работы с аппара-
том нечеткой логики Skfuzzy. Для оценивания точности реализации целевой функции проведеноимитационное моделирование. Анализ полученных результатов позволил выявить основные преимущества применения нечеткой логики для решения задач автоматизации по сравнению с тра-
диционными подходами теории автоматического управления.

Литература

1. Beloglazov D.A., Kosenko E.Yu., Kobersi I.S., Solov'ev V.V., Shapovalov I.O. Intellektual'noe
upravlenie dvizheniem avtonomnykh podvizhnykh ob"ektov na osnove povedencheskogo podkhoda
[Intelligent control of the motion of autonomous mobile objects based on the behavioral approach],
Inzhenernyy vestnik Dona [Engineering Bulletin of the Don], 2015, No. 3. Available at:
ivdon.ru/ru/magazine/archive/n3y2015/3077.
2. Pshikhopov V.Kh., Medvedev M.Yu. Otsenivanie i upravlenie v slozhnykh dinamicheskikh sistemakh
[Estimation and control in complex dynamic systems]. Moscow: Fizmatlit, 2009, 295 p.
3. Yushchenko A.S. Upravlenie robotami s ispol'zovaniem nechetkoy logiki: sostoyanie i problemy [Robot
control using fuzzy logic: status and problems], Novosti iskusstvennogo intellekta [Artificial Intelligence
News], 2006, No. 1, pp. 119-130.
4. Saffiotti A. The uses of fuzzy logic for autonomous robot navigation: a catalogue raisonn'e, Soft Computing
Research journal, 1997, Vol. 1, No. 4, pp. 180-197.
5. Pshikhopov V.Kh., Medvedev M.Yu. Upravlenie podvizhnymi ob"ektami v opredelennykh i
neopredelennykh sredakh [Control of moving objects in certain and uncertain environments]. Moscow:
Nauka, 2011, 350 p.
6. Amur S. Al Yahmedi and Muhammed A. Fatmi. Fuzzy Logic Based Navigation of Mobile Robots.
Oman: Sultan Qaboos University, 2012.
7. Tang Sai Hong, Danial Nakhaeinia and Babak Karasfi. Application of Fuzzy Logic in Mobile Robot
Navigation. Malaysia: University Putra, 2013.
8. Kobersy Iskandar S., Ignatev V.V., Beloglazov D.A., Kramarenko E.R. An intelligent navigator with
the control of the car technical condition, ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences,
2014, No. 9, pp. 1094-1098.
9. Beloglazov D.A., Kosenko E.Yu., Solov'ev V.V., Titov A.E., Shapovalov I.O. Razrabotka metoda
planirovaniya traektorii peremeshcheniya mobil'nogo avtonomnogo robota v trekhmernoy srede na
osnove apparata nechetkoy logiki [Development of a method for planning the trajectory of a mobile
autonomous robot in a three-dimensional environment based on the fuzzy logic apparatus],
Inzhenernyy vestnik Dona [Engineering Bulletin of the Don], 2015, No. 4. Available at:
https://www.ivdon.ru/ru/magazine/archive/n4y2015/3387.
10. Kobersy I., Finaev V., Beloglazov D., Shapovalov I., Zargaryan J., Soloviev V. Design features and
research on the neuro-like learning control system of a vehicle, ARPN Journal of Engineering and Applied
Sciences, 2014, No. 1, pp. 73-80.
11. Hamdan N., Medvedev M., Pshikhopov V. Method of Motion Path Planning Based on a Deep Neural
Network with Vector Input, Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie, 2024, Vol. 25 (11), pp. 559-567.
12. GOST R 59276-2020. Sistemy iskusstvennogo intellekta. Sposoby obespecheniya doveriya. Obshchie
polozheniya [GOST R 59276-2020. Artificial intelligence systems. Methods of ensuring trust. General
provisions]. Moscow: Standartinform, 2021, 16 p.
13. ArUco-маркер. Available at: https://docs.opencv.org/4.x/d5/dae/tutorial_aruco_ detection. html).
14. Tekhnologii i sistemy iskusstvennogo intellekta voennogo naznacheniya. Obshchie polozheniya.
Terminy i opredeleniya. Klassifikatsiya. Metodicheskie materialy [Artificial intelligence technologies
and systems for military purposes. General provisions. Terms and definitions. Classification. Methodological
materials]. Moscow: 46 TSNII MO, 2022,18 p.
15. GOST R 59277-2020 Sistemy iskusstvennogo intellekta. Klassifikatsiya sistem iskusstvennogo
intellekta [GOST R 59277-2020 Artificial intelligence systems. Classification of artificial intelligence
systems]. Moscow: Standartinform, 2021, 12 p.
16. Tolstikov A.N., Tolstikov N.G. Sravnenie algoritmov presledovaniya ob"ektov [Comparison of object
pursuit algorithms]. Available at: https://www.cyberleninka.ru/article/n/sravnenie-algoritmovpresledovaniya-
obektov/viewer.
17. Soprovozhdayushchaya sistema koordinat (estestvennyy trekhgrannik) [Accompanying coordinate
system (natural trihedron)]. Available at: https://www.studfile.net/preview/1702159/page:3/.
18. Kakaya dlina shaga pri roste 170 sm? [What is the step length for a person 170 cm tall?]. Available at:
https://www.quepaw.com.ru/smart-home/kakay-dlina-saga-pri-roste-170-sm.
19. Sistemy nechetkogo logicheskogo vyvoda [Fuzzy logical inference systems]. Available at:
https://www.infopedia.su/3x494a.html.
20. Demidova G.L., Lukichev D.V. Regulyatory na osnove nechetkoy logiki v sistemakh upravleniya
tekhnicheskimi ob"ektami [Fuzzy logic controllers in control systems of technical objects]. Saint Petersburg:
Universitet ITMO, 2017, 81 p.
21. Pavlov A.N., Sokolov B.V. Prinyatie resheniy v usloviyakh nechetkoy informatsii: ucheb. posobie [Decision
making in conditions of fuzzy information: textbook]. Saint Petersburg, 2016, 72 p.
22. Chernov V.G. Nechetkie mnozhestva. Osnovy teorii i primeneniya: ucheb. posobie [Fuzzy sets. Fundamentals
of theory and application: a tutorial]. Vladimir: Izd-vo VlGU, 2018, 156 p.
23. Grigor'eva D.R., Gareeva G.A., Basyrov R.R. Osnovy nechetkoy logiki: ucheb.-metod. posobie k
prakticheskim zanyatiyam i laboratornym rabotam [Fundamentals of fuzzy logic: a teaching aid for
practical classes and laboratory work]. Naberezhnye Chelny: Izd-vo NCHI KFU, 2018, 42 p.
24. Bronevich A.G., Lepskiy A.E. Nechetkie modeli analiza dannykh i prinyatiya resheniy: ucheb. posobie
[Fuzzy models of data analysis and decision making: a tutorial]. Nats. issled. un-t «Vysshaya shkola
ekonomiki». Moscow: Izd. dom Vysshey shkoly ekonomiki, 2022, 264 p.
25. Kosenko E., Beloglazov D., Finaev V. Vehicles Fuzzy Control Under the Conditions of Uncertainty,
(chapter in a monograph) Path Planning for Vehicles Operating in Uncertain 2D Environments,
pp. 97. Oxford, United Kindow: Elsevier (Butterworth-Heinemann), 2017, 300 р.
26. Kopylov V.I., Murav'ev D.I., Kolomytsev V.G., Rustamkhanova G.I. Issledovanie klassicheskikh i
nechetkikh PID-regulyatorov dlya nestatsionarnykh ob"ektov upravleniya [Study of classical and
fuzzy PID controllers for non-stationary control objects], Fundamental'nye issledovaniya [Fundamental
research], 2016, No. 11-3, pp. 532-536.
27. Nazarov E.A., Zayara A.V., Zaytseva A.V. Funktsional'no-kognitivnyy podkhod k ispytaniyam
tekhnologiy iskusstvennogo intellekta v nazemnykh robototekhnicheskikh kompleksakh [Functionalcognitive
approach to testing artificial intelligence technologies in ground-based robotic complexes],
Vestnik Voennogo innovatsionnogo tekhnopolisa «ERA» [Bulletin of the Military Innovation
Technopolis "ERA"], 2023, Vol. 4, No. 1, pp. 76-82.