close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

- Портал электронных ресурсов Южного федерального

код для вставкиСкачать
На правах рукописи
Бутов Павел Александрович
РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ ЭЛЕМЕНТОВ СИСТЕМ
УПРАВЛЕНИЯ, РЕАЛИЗУЮЩИХ АВТОНОМНЫЕ РЕЖИМЫ
НАВИГАЦИИ ДЛЯ МАЛОГАБАРИТНЫХ МОБИЛЬНЫХ РОБОТОВ
05.13.05 – Элементы и устройства вычислительной техники и систем управления
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени
кандидата технических наук
Таганрог – 2014
Работа выполнена в Федеральном государственном автономном образовательном
учреждении высшего образования «Южный федеральный университет» (ЮФУ) на
кафедре вычислительной техники.
Научный руководитель: Чернухин Юрий Викторович,
доктор технических наук, профессор,
ФГАОУ ВО «ЮФУ»,
профессор кафедры вычислительной техники
(г. Таганрог)
Официальные оппоненты: Богословский Сергей Владимирович,
доктор технических наук, профессор,
заместитель директора НПК ММСН ОАО «НПП
«Радар ММС» (г. Санкт-Петербург)
Шумкин Сергей Николаевич,
кандидат технических наук,
ведущий научный сотрудник ФГУ НИИЦ АТ 3
ЦНИИ Минобороны России (г. Москва)
Ведущая организация: ОАО «Институт электронных управляющих машин
им. И.С. Брука» (г. Москва)
Защита состоится «5» декабря 2014г. в 16:30 на заседании диссертационного
совета Д 212.208.21 Южного федерального университета по адресу: 347928, г. Таганрог,
пер. Некрасовский, 44, ауд. Д-406.
С диссертацией можно ознакомиться в Зональной научной библиотеке Южного
федерального университета по адресу: 344000, г. Ростов-на-Дону, ул. Зорге, 21ж. и на
сайте: http://hub.sfedu.ru/diss/announcement/f904da1a-7b3a-406d-b879-9db1dc9930a3/
Автореферат разослан «
Ученый секретарь
диссертационного совета
доктор технических наук
»
2014 г.
Боженюк А.В.
3
ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность проблемы. В настоящее время разработка и производство
мобильных роботов представляет собой динамично развивающуюся отрасль.
Мобильные роботы находят свое применение в промышленности и бытовой сфере.
Активно ведутся разработки мобильных роботов для устранения последствий
природных и техногенных катаклизмов, для военно-промышленного комплекса и
космических исследований. Именно поэтому разработка мобильных роботов является
не только коммерчески выгодной и научно значимой, но и стратегически важной для
государства и общества в целом задачей.
Очевидно, что одной из базовых задач, которые должны решаться мобильными
роботами, является задача перемещения в заданную целевую локацию или задача
навигации. Во многих случаях данная задача эффективно решается оператором в
режиме телеуправления. Однако существует ряд причин, обуславливающих
актуальность разработки мобильных роботов, имеющих помимо режима
телеуправления, автономные и полуавтономные режимы решения данной задачи.
Существующие технологии обеспечения канала радиосвязи с оператором
уязвимы по отношению к таким факторам, как зашумленность эфира и наличие
радионепрозрачных преград. Канал радиосвязи может быть подавлен умышленно
посредством существующих систем радиоэлектронной борьбы. Вероятность потери
канала связи с оператором влечет за собой необходимость в наличии таких
автономных режимов, как, например, движение в точку уверенной связи.
Кроме того, даже при наличии стабильного канала связи, внимание человекаоператора должно быть сосредоточено на решении задач стратегического уровня,
таких, как анализ фоно-целевой обстановки. В этой связи наличие автономных
режимов решения локальных рутинных задач, к которым относится задача движения в
заданную целевую локацию, позволяет существенно увеличить эффективность
решения задач стратегического уровня.
В качестве базиса автономных режимов решения задачи движения в заданную
целевую локацию могут служить алгоритмы, построенные на основе различных
методов автоматического планирования траекторий. Среди известных методов
автоматического планирования траекторий могут быть выделены: методы поиска на
графе, метод полей потенциалов, методы, базирующиеся на применении аппарата
нечеткой логики и искусственных нейронных сетей. Производительность
существующих ЭВМ общего назначения позволяет обеспечить функционирование
алгоритмов автономного планирования траектории движения, базирующихся на
применении перечисленных методов, в реальном масштабе времени.
В то же время существует класс малогабаритных мобильных роботов,
конструктивные особенности которых накладывают ограничения на возможности
4
применения производительных бортовых вычислителей общего назначения. Данные
ограничения существенно усложняют разработку бортовых систем управления,
решающих задачу автоматического планирования траектории движения в реальном
масштабе времени в базисе известных методов. При этом специфика применения
малогабаритных мобильных роботов (работы в условиях ограниченного доступа для
человека, задачи скрытного наблюдения) усиливает обозначенные выше факторы,
определяющие необходимость в наличии автономных и полуавтономных режимов
решения задачи перемещения в заданную целевую локацию.
Данные обстоятельства обуславливают актуальность проведения исследований,
направленных на разработку проблемно-ориентированных элементов систем
управления малогабаритных мобильных роботов, обеспечивающих автономные и
полуавтономные режимы решения задачи движения в заданную целевую локацию с
учетом специфики применения данного типа роботов, а также характерных для них
конструктивных ограничений. Очевидно, что разработка таких проблемноориентированных вычислительных элементов неразрывно связана с исследованиями,
направленными на поиск и адаптацию алгоритмического базиса, в котором могут
быть реализованы автономные и полуавтономные режимы решения задачи движения
в заданную целевую локацию.
Известен бионический метод адаптивного управления интеллектными
роботами профессора Ю.В. Чернухина, позволяющий решать задачу автоматического
планирования локальных траекторий в условиях априори неформализованной
динамически изменяющейся внешней среды в базисе однородных вычислительных
структур с параллельной обработкой данных. При этом лежащие в основе данного
метода математические модели могут быть описаны в виде простых логических
уравнений. Данные свойства определяют преимущества выбора метода адаптивного
управления интеллектными роботами для реализации проблемно-ориентированных
бортовых вычислительных систем, обеспечивающих решение задачи автоматического
планирования траектории движения с учетом конструктивных ограничений
малогабаритных мобильных роботов.
Однако автономное планирование траекторий движения для малогабаритных
роботов должно обеспечивать повышенную проходимость в условиях внешней среды,
характерных для внутренних помещений и объектов с затрудненным доступом для
человека: наличие узких проездов в целевую локацию, большое количество объектов
со сложной геометрией. Кроме того, специфика применения малогабаритных роботов
зачастую связна с функционированием в условиях внешней среды, при которых
критерий безопасности траектории превалирует над критерием минимума
энергетических затрат: столкновение с объектами-препятствиями может привести к
возникновению опасной ситуации (работа на аварийных объектах, операции по
разминированию) или демаскированию робота (скрытное наблюдение).
5
Данная диссертационная работа является развитием идей бионического метода
адаптивного управления профессора Ю.В. Чернухина. Разработанный в рамках
данного диссертационного исследования алгоритмический базис, решающий задачу
обеспечения безопасности синтезируемой траектории движения, позволяет
адаптировать данный метод к специфике применения малогабаритных мобильных
роботов. Полученные схемотехнические решения, базирующиеся на применении
технологий «программируемая логика» и «система на кристалле», позволяют
реализовать с учетом имеющихся конструктивных ограничений проблемноориентированные элементы системы управления для малогабаритных мобильных
роботов, обеспечивающие автономные и полуавтономные режимы навигации.
Целью данной диссертационной работы является разработка и
экспериментальное исследование элементов систем управления малогабаритных
мобильных роботов, обеспечивающих автономные и полуавтономные режимы
решения задачи движения в заданную целевую локацию, которые позволяют
минимизировать участие человека-оператора в решении данной задачи.
Для достижения поставленной цели в диссертационной работе решаются
следующие задачи:
1. Исследование и анализ существующих методов автоматического планирования
локальных траекторий, в частности бионического метода адаптивного
управления.
2. Адаптация выбранного по результатам проведенного анализа алгоритмического
базиса к специфике применения малогабаритных мобильных роботов.
3. Разработка технических принципов реализации проблемно-ориентированных
элементов бортовой системы управления, реализующих автономные режимы
навигации с учетом ограничений, характерных для малогабаритных мобильных
роботов.
4. Применение полученных методических, алгоритмических и инженернопрактических результатов при разработке малогабаритного мобильного робота,
имеющего автономные режимы движения в заданную целевую локацию.
5. Проведение с использованием разработанного малогабаритного мобильного
робота натурных экспериментальных исследований, направленных на
верификацию и подтверждение эффективности применения полученных
научных и инженерно-практических результатов для достижения поставленной
цели исследования.
Методы исследования: теоретические, с использованием элементов теории
алгоритмов, дискретной математики, цифровой вычислительной техники, и
экспериментальные, с применением систем виртуального, функционального и
временного моделирования, а также разработанных макетов программно-аппаратного
стенда и мобильных малогабаритных роботизированных платформ.
6
Достоверность результатов диссертационного исследования подтверждается
корректными математическими оценками, результатами численного моделирования с
применением программной среды MATLAB Simulink, результатами верификации
предлагаемых алгоритмов планирования траектории в среде виртуального
моделирования
Coppelia Robotics V-REP, результатами моделирования
схемотехнических решений с применением симулятора Xilinx ISIM, результатами
натурных экспериментов.
Научная новизна
результатов диссертационной работы заключается в
следующем.
1. Разработан способ обеспечения безопасности синтезируемой траектории
движения для бионического метода адаптивного управления интеллектными
мобильными роботами, отличающийся от известных тем, что он позволяет
решить проблему столкновений с препятствиями, вызванных погрешностями
исполнительных механизмов робота, и при этом не приводит к проблеме
перекрытия существующих безопасных проходов к целевому объекту.
Последнее свойство позволяет реализовывать автономные режимы навигации
для малогабаритных мобильных роботов, типичной средой функционирования
которых являются внутренние помещения и системы с ограниченным доступом
для человека, для которых характерно наличие множества узких проездов.
2. Разработан алгоритм синтеза тормозных регрессивных квазиполей
препятствий, обеспечивающих безопасность синтезируемой траектории,
отличающийся от известных тем, что величины элементов данных квазиполей
не рассчитываются перед каждым актом принятия решений, а загружаются в
планировщик траектории виде априори вычисленных значений функции
изменения тормозного квазиполя посредством волновой итерационной
процедуры. Предложенный способ позволяет минимизировать вычислительные
ресурсы и временные затраты на реализацию функции синтеза тормозных
регрессивных квазиполей препятствий за счет отсутствия необходимости
непосредственного вычисления коэффициентов задержки в процессе синтеза
полей и параллельной организации волновой процедуры их загрузки.
3. Разработаны технические принципы реализации проблемно-ориентированных
элементов системы управления малогабаритного мобильного робота,
обеспечивающих автономные режимы решения задачи движения в заданную
целевую локацию, в базисе технологий «программируемая логика» и «система
на кристалле». Разработанные технические принципы отличаются от известных
тем, что они позволяют увеличить производительность бортовых элементов
систем управления, решающих задачи обеспечения автономных режимов
навигации, обеспечивая при этом возможность реализации данных элементов в
базисе доступных на коммерческом рынке гражданских технологий,
7
удовлетворяющих ограничениям, характерным для малогабаритных роботов.
Полученные в ходе диссертационного исследования результаты соответствуют
пунктам «Разработка принципиально новых методов анализа и синтеза элементов и
устройств вычислительной техники и систем управления с целью улучшения их
технических характеристик» и «Теоретический анализ и экспериментальное
исследование функционирования элементов и устройств вычислительной техники и
систем управления в нормальных и специальных условиях с целью улучшения
технико-экономических и эксплуатационных характеристик» паспорта специальности
05.13.05 «Элементы и устройства вычислительной техники и систем управления».
Научные результаты, выносимые на защиту:
1. Способ обеспечения безопасности синтезируемой траектории движения для
бионического метода адаптивного управления интеллектными мобильными
роботами, базирующийся на
воспроизведении элементов тормозных
регрессивных квазиполей препятствий в матрице ключевых элементов.
2. Алгоритм синтеза значений элементов тормозных регрессивных квазиполей
препятствий посредством волновой итерационной процедуры.
3. Технические принципы реализации проблемно-ориентированных элементов
бортовой системы управления, обеспечивающих автономные режимы решения
задачи движения в заданную целевую локацию для малогабаритных мобильных
роботов в базисе технологий «программируемая логика» и «система на
кристалле».
Практическая
значимость
полученных
результатов.
Полученные
методические, алгоритмические и инженерно–практические результаты могут быть
использованы для организации опытно-конструкторских работ, направленных на
разработку и построение образцов телеуправляемых малогабаритных мобильных
роботов промышленного и специального назначения, имеющих полуавтономные
режимы решения задачи движения в заданную целевую локацию. Разработаны как
программные модели, так и синтезируемые описания цифровых схем для аппаратной
реализации разработанных технических решений в базисе технологий
«программируемая логика» и «система на кристалле». Разработанные в рамках
данного исследования программные модели и схемотехнические решения имеют
свидетельства о государственной регистрации. Также практическая ценность
результатов, полученных в рамках данного исследования, подтверждается актами об
их внедрении в НИР ОАО «НКБ ВС» (г. Таганрог), ЗАО «НПК «БИС» (г. Таганрог), а
также в НИР, проведенную кафедрой ВТ ИКТИБ ЮФУ.
Апробация
результатов
работы.
Основные
научные
результаты
диссертационной работы докладывались и обсуждались на всероссийской научной
конференции «Информационные технологии в системах автоматического управления»
(Таганрог, 2011); международной научной конференции по нейрокибернетике (Ростов-
8
на-Дону, 2012); научно-технической конференции «Техническое зрение в системах
управления»
(Москва, ИКИ РАН, 2012 и 2013); всероссийской НТК с
международным участием «Компьютерные и информационные технологии в науке,
инженерии и управлении» (Таганрог, 2012 и 2013); всероссийской научнопрактической конференции «Перспективные системы и задачи управления» (Красная
Поляна, 2014). Основные результаты диссертации опубликованы в 9 статьях, 5 из
которых включены в перечень изданий, рекомендованных ВАК.
Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав,
заключения, библиографического списка и семи приложений. Основное содержание
диссертации изложено на 142 страницах и содержит 59 рисунков. Список
использованных источников включает 80 ссылок на научную библиографию по теме
проводимых в рамках диссертационной работы исследований.
ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении обоснована актуальность диссертационной работы, кратко
изложены ее теоретические и практические результаты, представлена научная новизна
и практическая значимость полученных результатов, сформулированы основные
положения, выносимые на защиту.
В первой главе проведен анализ известных методов планирования траектории
движения в заданную целевую локацию в контексте проблемы ограниченной
производительности бортовых вычислительных ресурсов и специфики применения,
присущих малогабаритным мобильным роботам, в том числе, специального
назначения.
Результатом проведенного анализа является вывод, что в качестве базиса для
решения задач данного исследования наилучшим образом подходит бионический
метод адаптивного управления, изложенный в работах профессора Ю.В. Чернухина.
Данный вывод основывается на следующих положениях:
1. Бионический метод адаптивного управления позволяет решать задачу синтеза
траектории движения робота в условиях априори неформализованной
динамически изменяющейся внешней среды, что подтверждается результатами
натурных исследований.
2. Математические модели, лежащие в основе бионического метода адаптивного
управления, могут быть описаны в виде простых логических уравнений. В этой
связи упрощается задача реализации в базисе данного метода проблемноориентированных элементов системы управления робота, обеспечивающих
решение задачи планирования траектории в условиях наличия ограничений на
использование высокопроизводительных бортовых вычислительных ресурсов
общего назначения.
3. Возможность параллельной организации процесса синтеза траектории
9
движения к цели позволяет существенно сократить временные затраты и
обеспечить решение данной задачи в реальном масштабе времени.
По результатам проведенного анализа также сделан вывод о необходимости
решения задачи адаптации бионического метода адаптивного управления к специфике
применения малогабаритных мобильных роботов специального назначения в части
разработки алгоритмической базы, направленной на решение задачи обеспечения
безопасности синтезируемой траектории движения и удовлетворяющей следующим
требованиям:
 обеспечение функционирования робота в условиях внешней среды, при
которых критерий безопасности превалирует над критерием минимума
энергетических затрат;
 обеспечение повышенной проходимости в условиях внешней среды,
характерных для внутренних помещений и объектов с затрудненным доступом
для человека: наличие узких проездов в целевую локацию, большое количество
объектов со сложной геометрией;
 применение разрабатываемой алгоритмической базы не должно приводить к
существенному усложнению лежащих в основе бионического метода
адаптивного управления математических моделей.
Поставлена задача разработки алгоритмической базы, направленной на
решение задачи обеспечения безопасности синтезируемой траектории движения и
удовлетворяющей приведенным выше требованиям, а также разработки в базисе
полученной алгоритмической базы проблемно-ориентированных элементов системы
управления малогабаритных мобильных роботов, реализующих автономные режимы
навигации.
Вторая глава исследования посвящена разработке алгоритмической базы,
направленной на решение задачи обеспечения безопасности синтезируемой
траектории для бионического метода адаптивного управления, реализованного в
базисе проблемно-ориентированной однородной вычислительной структуры. Данная
структура представляет собой матрицу ключевых элементов, в которой периодически,
перед каждым элементарным действием исполнительной системы робота,
воспроизводится дискретный план внешней среды, на котором посредством волновой
процедуры отыскивается градиент функционала, определяемого множеством
возможных траекторий движения к цели.
Суть разработанного способа обеспечения безопасности синтезируемой
траектории заключается в воспроизведении в матрице ключевых элементов
тормозных регрессивных квазиполей объектов-препятствий. Элементы этих
квазиполей представлены величинами дополнительной задержки волны возбуждения
 ∇ для ключевых элементов (КЭ), соответствующих свободным участкам модели
внешней среды, находящихся в априори заданной окрестности заблокированных
10
участков. Для воспроизведения дополнительной задержки волны возбуждения ξj ∇τ, в
оригинальное логическое уравнение, описывающее математическую
ключевого элемента, вводится дополнительный коэффициент ξj :
̅
 ( + ) = (⋁  ( + ( +  )) ∨ ( )) ∧ ̅̅̅̅̅̅̅
 ( ) ∧ С,
модель
(1)
∈
 ,  , ,  ∈ {0,1},
,  ∈ ℕ
где значение  определяет выходную функцию ключевого элемента;  ( ) –
значения выходных функций КЭ, имеющих связи с данным; A и B - входы,
определяющие функциональное состояние КЭ: соответствует ли данный КЭ
свободному участку дискретного плана (A = 0, B = 0), заблокированному участку
(B=1) или целевому участку (A=1, B=0) в момент времени  ; С - вход, служащий для
сброса состояний матрицы КЭ (C=1);  для КЭ, соответствующих свободным
участкам, представляет собой натуральное число, выражающее трудность
прохождения участка (зависит от рельефа и типа подстилающей поверхности);
Значение задержки  ∇ определяется функцией (), аргументом которой
является расстояние  до кромки ближайшего препятствия на дискретном плане
внешней среды. В ходе проведенного анализа подходов к обеспечению безопасности
синтезируемой траектории для известных методов планирования выделены их общие
свойства и определена кусочно-заданная полиномиальная функция (), выбор
коэффициентов которой позволяет на основе эмпирических данных адаптировать
функцию () к конкретным начальным условиям (параметрам шасси, особенностям
среды функционирования):
 ,  ≤ 
 () = { +  +  + 2 +  + , ρ <  ≤ ρ ,
0, ρ <  ≤ ρ
5
4
3
(2)
где  – максимальное значение коэффициента задержки волны возбуждения; ρ
– максимальное расстояние, на котором тормозное регрессивное поле препятствия
оказывает воздействие на коэффициенты задержки волны возбуждения свободных
участков; a,b,c,d,e,f – коэффициенты полинома, задающего нелинейный сегмент
функции  (). Степень полинома была выбрана эмпирически. Выбор значений
коэффициентов аппроксимирующего полинома ограничивается условием: функция
() должна быть убывающей на данном сегменте. Пример результата синтеза
тормозных квазиполей объектов препятствий посредством функции (2) для заданного
дискретного плана среды показан на рисунке 1.
11
Рисунок 1 – Визуализация дискретного плана внешней среды (слева) и полученных
для него посредством функции  () (2) значений элементов тормозных квазиполей,
препятствий (справа)
Распространение волны возбуждения в матрице КЭ в случае применения для
синтеза тормозных квазиполей препятствий функции (2) будет происходить
неравномерно: скорость распространения волны возбуждения будет снижаться с
уменьшением расстояния до заблокированных КЭ ввиду увеличения задержки,
воспроизводимой находящимися в их окрестности свободными КЭ.
В этой связи фронт волнового процесса будет отодвинут от кромки препятствий
на расстояние, определяемое выбором коэффициентов функции (). Так как
направление вектора единичного перемещения во внешней среде в соответствии с
бионическим методом адаптивного управления определяется направлением
антиградиента волны возбуждения, траектории, проходящие в непосредственной
близости к объектам-препятствиям, будут иметь меньшей приоритет (ввиду большей
суммарной задержки волны возбуждения), нежели траектории, находящиеся на
удалении от препятствий (см. рис. 2).
Применение разработанного способа обеспечения безопасности синтезируемой
траектории совместно с расширением размеров препятствий, присутствующих на
плане среды, на величину, равную половине ширины корпуса робота, позволяет
решить проблему столкновений с препятствиями, вызванных погрешностями
исполнительных механизмов робота. Так как необходимость расширения размеров
препятствий более чем на половину ширины корпуса робота при этом отсутствует, а
использование тормозных регрессивных полей лишь только снижает скорость
распространения волны возбуждения в окрестности препятствий, а не блокирует ее
полностью, решается также проблема перекрытия существующих безопасных
проходов к целевому объекту. Такая стратегия планирования траектории наилучшим
образом удовлетворяет специфике применения малогабаритных мобильных роботов
специального назначения, функционирующих в условиях внешней среды, с одной
12
стороны содержащей потенциально опасные объекты, а с другой – не имеющей
широкого пространства для совершения маневра по их объезду.
Рисунок 2 – Визуализация процесса распространения волны возбуждения
(показана белым цветом) в матрице КЭ без учета воздействия тормозных
регрессивных квазиполей препятствий (сверху) и с учетом последних (снизу).
Синтезируемая планировщиком траектория движения показана пунктиром, значения
коэффициента  – оттенками серого
Непосредственное вычисление функции () на каждой итерации алгоритма
планирования траектории посредством программ для процессорных ядер общего
назначения является ресурсоемкой и затратной по времени операцией, что связано с
необходимостью вычисления для каждого КЭ расстояния от соответствующего ему
участка дискретного плана до кромки ближайшего препятствия. В этой связи был
разработан алгоритм синтеза элементов тормозных квазиполей препятствий
непосредственно в матрице КЭ, используемой для решения задачи планирования
траектории движения.
Суть разработанного алгоритма состоит в том, что значения коэффициентов
задержки волны возбуждения  не рассчитываются перед каждым шагом алгоритма
планирования траектории, а загружаются в матрицу КЭ в виде априори вычисленных
значений выбранной решетчатой функции (ρi), где ρi - целые неотрицательные числа,
определяющие нормированные значения расстояний до кромки ближайшего
препятствия. При этом порядок загрузки априори вычисленных значений функции
(ρi) в матрицу КЭ определяется посредством волновой итерационной процедуры:
1. априори вычисленные на заданном интервале значения функции (ρi)
сохраняются в массив коэффициентов задержи волны возбуждения E таким
образом, чтобы значение (ρi) было доступно по индексу i;
13
2. если на дискретном плане среды есть хотя бы одно препятствие, переход к
пункту 3, иначе процесс синтеза тормозных квазиполей препятствий
завершается;
3. выполняется процедура подготовки дискретного плана среды к синтезу
тормозных квазиполей препятствий: из плана исключаются целевые объекты;
участки плана, соответствующие объектам-препятствиям помечаются как
целевые; коэффициенты μ, определяющие трудность преодоления свободных
участков плана, задаются равными 1 для всех КЭ;
4. преобразованный дискретный план среды загружается в матрицу КЭ;
5. в матрице КЭ воспроизводится очередная i-я итерация процесса
распространения волны возбуждения;
6. перебор по всем КЭ: если КЭ находятся в возбужденном состоянии и для него
еще не было задано значение ξj , коэффициент задержки волны возбуждения ξj
для данного КЭ задается равным значению E[i];
7. если все КЭ матрицы находятся в возбужденном состоянии, процесс синтеза
тормозных квазиполей препятствий завершается, иначе переход к пункту 5.
Таким образом, волновая процедура используется для косвенного определения
расстояния от каждого КЭ, соответствующего свободному участку дискретного плана,
до ближайшего к нему КЭ, соответствующего заблокированному участку.
В работе показано, что изменение значения задержки распространения волны
возбуждения через различные группы связей КЭ позволяет задавать форму тормозных
регрессивных квазиполей препятствий, синтезируемых посредством разработанного
алгоритма. При этом так как значения решетчатой функции (ρi) вычисляются
априори, а разработанный алгоритм определяет лишь только порядок их загрузки в
матрицу КЭ посредством волновой итерационной процедуры, использование
разработанного алгоритма позволяет существенно сократить временные затраты и
вычислительные ресурсы на этапе синтеза значений элементов тормозных квазиполей
объектов-препятствий.
В третьей главе исследования рассмотрены вопросы разработки проблемноориентированных элементов системы управления, решающих задачи обеспечения
автономных режимов навигации для малогабаритных мобильных роботов.
Проведен анализ вычислительных платформ для интеграции бионического
метода адаптивного управления и разработанной в рамках данного исследования
алгоритмической базы в бортовые системы управления малогабаритных мобильных
роботов. По результатам анализа сделан вывод, что для реализации выбранной
алгоритмической базы, с учетом имеющихся ограничений, наилучшим образом
подходит технология интегральных микросхем, сочетающих в себе технологии
«система на кристалле» (СнК) и «программируемая логика» (ПЛИС). Выбор данной
технологии связан с возможностью реализации в базисе программируемой логики
14
проблемно-ориентированных элементов системы управления, реализующих принцип
параллельной обработки данных для решения задачи планирования траектории
движения. Наличие же в данных интегральных микросхемах СнК, вычислительным
ядром которой является процессор общего назначения, существенно упрощает
реализацию алгоритмов обработки сенсорных данных, синтеза дискретного плана
внешней среды, высокоуровневой логики автономных режимов навигации, а также
реализацию протоколов информационно-логического взаимодействия отдельных
подсистем бортовой системы управления робота.
Разработаны технические принципы реализации в базисе технологий СнК и
ПЛИС проблемно-ориентированных элементов системы управления малогабаритного
мобильного робота, обеспечивающих автономные режимы решения задачи движения
в заданную целевую локацию. В частности, разработана общая структура бортовой
подсистемы автономной навигации (см. рис. 3) и синтезируемые описания на языке
Verilog элементов подсистемы планирования локальных траекторий, реализуемых в
базисе программируемой логики.
Рисунок 3 – Структурная схема бортовой подсистемы автономной навигации для
малогабаритных мобильных роботов, реализованной в базисе технологий ПЛИС и
СнК
15
Данные синтезируемые описания были верифицированы посредством
функционального и временного моделирования и имплементированы в базисе одной
из доступных на коммерческом рынке микросхем, сочетающих в себе технологии СнК
и ПЛИС (Xilinx Zynq XC7Z045).
Произведены оценки ресурсов программируемой логики, затрачиваемых на
реализацию проблемно-ориентированных элементов подсистемы планирования
локальных траекторий. Данные оценки показали, что для выбранной микросхемы
может быть реализован планировщик локальных траекторий, работающий с
дискретным планом размерами 80х60 дискретных участков. При этом время решения
задачи планирования траектории на каждом шаге не превышает 5 мкс (50%
заполнение плана препятствиями, максимальное значение коэффициента задержки
волны возбуждения – 32 такта) при частоте работы устройства 100 МГц.
Разработанный проблемно-ориентированный модуль существенно превосходит по
быстродействию результаты программной реализации выбранных алгоритмов
планирования локальных траекторий для процессора общего назначения типа
APQ8064 (используется в мобильных встраиваемых системах), имеющего
производительность порядка 3.3 DMIPS/МГц, работающего на частоте порядка 1.7
ГГц (55 мс) и имеющего сопоставимые требования по питанию.
Четвертая глава посвящена описанию экспериментальных исследований
эффективности применения полученных алгоритмических и технических результатов.
В целях экспериментального исследования анализа эффективности применения
разработанной алгоритмической базы, а также проблемно-ориентированных
элементов подсистемы планирования локальных траекторий, реализованных в базисе
технологий СнК и ПЛИС, был разработан стенд виртуального моделирования (см.
рис. 4). Кроме того, для проведения натурных исследований было разработано
несколько макетов малогабаритных роботизированных платформ.
Результаты виртуального моделирования (см. рис. 5) и натурных экспериментов
(см. рис. 6) показали, что разработанная алгоритмическая база, а также проблемноориентированные элементы системы управления, позволяют эффективно решать
задачу планирования локальных траекторий движения в заданную целевую локацию с
учетом конструктивных особенностей и специфики применения малогабаритных
мобильных роботов в условиях априори неформализованной динамически
изменяющейся внешней среды, содержащей стационарные и подвижные объектыпрепятствия.
Практическая полезность полученных результатов была продемонстрирована в
рамках научно-исследовательских работ ЗАО «НПК «БИС», направленных на
разработку бортовой информационно-управляющей системы (БИУС) для
малогабаритных мобильных роботов, обеспечивающей режим супервизорного
телеуправления.
16
Рисунок 4 – Стенд для экспериментального исследования эффективности применения
разработанной бортовой подсистемы автономного планирования локальных
траекторий
Данный режим подразумевает диалоговое управление движением робота:
оператор указывает целевую локацию в канале технического зрения, после чего
контур управления движением замыкается через БИУС робота и тот осуществляет
перемещение в указанную локацию в автоматическом режиме (с объездом статичных
и подвижных препятствий). Таким образом, за счет замыкания контура управления
движением на борту робота, внимание человека-оператора может быть сосредоточено
на решении высокоуровневых задач, таких, как анализ визуальной информации в
произвольной области интереса, не связанной с курсовой камерой робота.
В ходе проведенных в рамках данной НИР экспериментальных исследований
была продемонстрирована принципиальная возможность реализации режима
супервизорного телеуправления движением робота. Было установлено, что
применение результатов данной работы позволяет реализовывать в базисе доступных
на коммерческом рынке вычислительных платформ БИУС, осуществляющие
планирование траектории с частотой порядка 10Гц, что в свою очередь позволяет
малогабаритному роботу эффективно решать задачу автономного перемещения в
среде с высокой плотностью препятствий на скорости до 0.5 м\с. При этом объезд
единичных препятствий может осуществляться на скорости до 1 м\с.
17
Рисунок 5 – Результаты виртуального моделирования с применением разработанного
программно-аппаратного стенда (траектория движения робота показана тонкой
сплошной линией).
Рисунок 6 – Натурный эксперимент (слева) и визуализация результатов работы
бортовой подсистемы планирования локальных траекторий (справа)
18
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В ходе проведения данного диссертационного исследования были получены
следующие результаты:
1. Разработан способ обеспечения безопасности синтезируемой траектории
движения для бионического метода адаптивного управления интеллектными
мобильными роботами, базирующийся на
воспроизведения элементов
тормозных регрессивных квазиполей препятствий в матрице ключевых
элементов.
2. Разработан алгоритм синтеза значений элементов тормозных регрессивных
квазиполей препятствий посредством волновой итерационной процедуры.
3. Разработаны технические принципы реализации проблемно-ориентированных
элементов бортовой системы управления, обеспечивающих автономные
режимы решения задачи движения в заданную целевую локацию для
малогабаритных мобильных роботов в базисе технологий «программируемая
логика» и «система на кристалле».
4. Разработан программно-аппаратный стенд виртуального моделирования
поведения малогабаритного мобильного робота, функционирующего в
автономном режиме под управлением бортовой подсистемы автономного
планирования локальных траекторий движения, реализованной в базисе
технологий «программируемая логика» и «система на кристалле».
5. Разработаны макеты малогабаритных мобильных роботов, оснащенных
бортовой
информационно-управляющей
системой,
реализующей
полуавтономные режимы навигации (в т.ч. режим супервизорного
телеуправления движением).
6. Получен патент на полезную модель № 139231 «Устройство управления
автономным мобильным роботом».
7. Получено свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ
№2014618988 «Программа планировщика траектории движения автономного
мобильного робота», в котором содержится описание планировщика локальных
траекторий на языке описания аппаратуры Verilog.
8. Получено свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ
№2013618155
«Программный
комплекс
исследования
поведения
интеллектуального мобильного робота с биоинспирированной системой
технического зрения для нейросетевой системы управления».
Результаты теоретических и экспериментальных исследований использованы в
НИР, проведенных на кафедре вычислительной техники ЮФУ, в ОАО «Научноконструкторское бюро вычислительных систем» (г. Таганрог), ЗАО «Научнопроизводственный комплекс «Бортовые интеллектуальные системы» (г. Таганрог).
19
Основные публикации по теме диссертации
Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК
1. Чернухин Ю.В., Бутов П.А. Синтез тормозных квазиполей препятствий для
бортовой системы автономного планирования траектории движения
малогабаритных мобильных роботов // Электронный научный журнал
"Инженерный
вестник
Дона".
2014.
№2.
–
URL:
http://ivdon.ru/magazine/archive/n2y2014/2382
2. Чернухин Ю.В., Сапрыкин Р.В., Бутов П.А. Подходы к реализации
нейросетевых систем управления интеллектуальными мобильными роботами //
Известия ЮФУ. Технические науки. - Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2011. – № 1
(114). – с. 157-162;
3. Чернухин Ю.В., Сапрыкин Р.В., Бутов П.А., Доленко Ю.С. Мобильная
робототехническая платформа с перестраиваемой гетерогенной системой
управления // Известия ЮФУ. Технические науки. - Таганрог: Изд-во ТТИ
ЮФУ, 2012. – № 1 (126). – с. 96-103;
4. Чернухин Ю.В., Доленко Ю.С., Бутов П.А. Нейросетевой подход к решению
задачи локальной навигации интеллектуальными мобильными роботами в
условиях, приближенных к реальной среде // Известия ЮФУ. Технические
науки. - Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2013. – № 5 (143). – с. 80-84;
5. 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. Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2012. – № 5 (130). – с. 194-199;
Публикации в других изданиях
6. Бутов П.А., Доленко Ю.С. Реализация бортовой системы автономного
планирования траектории движения для малогабаритных мобильных роботов в
базисе SoC и FPGA технологий // Сборник материалов Девятой Всероссийской
научно-практической конференции «Перспективные системы и задачи
управления», Таганрог, 2014, с. 502 – 513.
7. Чернухин Ю.В., Бутов П.А., Доленко Ю.С. Оптимизация нейросетевого
подхода методом поля потенциалов в задаче навигации автономных
интеллектуальных мобильных роботов // Материалы XVI Международной
конференции по нейрокибернетике. Том 2. – Ростов-на-Дону: Издательство
ЮФУ, 2012 ;
8. Чернухин Ю.В., Бутов П.А., Доленко Ю.С. Биоинспирированная система
технического зрения для автономных интеллектуальных мобильных роботов //
Тезисы докладов научно-технической конференции «Техническое зрение в
20
системах управления - 2012». – Москва: ИКИ РАН, 2012 – С. 24-26.
9. Чернухин Ю.В., Бутов П.А., Доленко Ю.С. Гетерогенная система технического
зрения для нейросетевой системы управления автономного мобильного робота
// Тезисы докладов научно-технической конференции «Техническое зрение в
системах управления - 2013». – Москва: ИКИ РАН, 2013 –С.65-67.
В работах, написанных в соавторстве, личный вклад автора состоит в
следующем: в [1,6,7] предложен способ обеспечения безопасности синтезируемой
траектории движения для бионического метода адаптивного управления
интеллектными мобильными роботами и алгоритм синтеза значений элементов
тормозных регрессивных квазиполей препятствий посредством волновой
итерационной процедуры; в [2,3,6] описаны технические принципы реализации
проблемно-ориентированных элементов системы управления малогабаритного
мобильного робота, обеспечивающих автономные режимы решения задачи движения
в заданную целевую локацию, в базисе технологий «программируемая логика» и
«система на кристалле»; в [4,5,8,9] описаны принципы взаимодействия
разработанных элементов системы управления малогабаритного мобильного робота,
обеспечивающих
автономные
режимы
решения
задачи
навигации,
с
биоинспирированными гетерогенными системами технического зрения.
Соискатель
Бутов П.А.
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа