Управление мобильным роботом в неопределенных условиях на основе нечеткой логики

• Автор: Киселев, Дмитрий Валериевич
• Шифр специальности: 05.02.05
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2002
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 175 с.

Содержание

Введение
Глава 1. Методы управления мобильными роботами
1.1. Постановка задачи управления мобильным роботом в неопределенных условиях
1.2. Применение методов искусственного интеллекта в задачах управления мобильными роботами,
их преимущества и недостатки
1.3. Основные задачи, возникающие при управлении мобильными роботами
1.4. Аппаратная реализация компонентов интеллектуальных систем как средство повышения производительности
систем управления роботов
1.5. Выводы. Выбор направления исследований
Глава 2. Элементы теории нечеткого управления мобильными
роботами
2.1. Обобщенная структура системы нечеткого управления мобильными роботами
2.2. Системы нечеткого управления, основанные на априорных знаниях
2.3. Обучаемые системы управления на основе нечеткого
вывода
Выводы
Глава 3. Разработка системы управления мобильного робота на основе
нечеткой логики
3.1. Разработка системы управления движением мобильного
робота, основанной на априорных знаниях

3.2. Разработка системы управления, основанной на обучении на примере задачи управления конфигурацией шасси мобильного робота
3.3. Моделирование работы системы управления конфигурацией
шасси
Выводы
Глава 4. Аппаратная реализации системы нечеткого управления
мобильного робота
4.1. Аппаратная реализация схемы нечеткого вывода
4.2. Замечания по аппаратной реализации элементов обучаемых
систем нечеткого управления
Выводы
Заключение
Литература

Введение
С развитием техники мобильные роботы находят все большее число приложений. По данным исследования ActivMedia Research, мобильная робототехника находится сейчас в том же состоянии, в котором находилась индустрия персональных компьютеров в начале восьмидесятых, когда никто не мог предсказать роста производства на 3500%. Прогнозируется значительное увеличение объема продаж мобильных роботов с 665 млн. долларов в 2000 до 17 млрд. в 2005, в соответствии с результатами исследования компании ActivMedia Research «Мобильная робототехника: следующая революция». Спектр применения мобильной робототехники очень широк: от миниатюрных роботов, предназначенных для использования в программах исследования планет, до тяжелых роботов военного назначения, предназначенных для движения по пересеченной местности с использованием систем автономной навигации.
Большая часть мобильных роботов разрабатывается для работы во вредных или опасных для человека (экстремальных) условиях. Такие условия имеют место при ликвидации последствий аварий, при разминировании или при работе на других планетах. Применение мобильных роботов в таких условиях позволяет исключить человеческие жертвы. Таким образом, актуальной является проблема создания мобильных робототехнических комплексов, обладающих возможностью самостоятельного передвижения и выполнения поставленной задачи. Важную роль при этом имеет проблема создания интеллектуальной системы управления, позволяющей роботу автономно выполнять поставленную задачу при минимальном участии человека.
В нашей стране наибольший вклад в область создания мобильной робототехники внесен следующими научно-исследовательскими
организациями. В ЦНИИ «РТК», разработана гамма мобильных роботов для

этим автором предлагается следующий подход. Вначале человек-оператор осуществляет ручное управление роботом в условиях, похожих на те, в которых предполагается функционирование робота. При этом система управления анализируя действия человека-оператора и окружающую обстановку каким-либо образом выделяет знания, которые она накапливает и использует для последующей автономной работы. При этом возникает ряд задач, которые должны решаться системой управления по извлечению, накоплению и обработке знаний, а также принятия решения об управлении на основе накопленных знаний.
В качестве устройства, непосредственно формирующего управление, наиболее привлекательным автору представляется использование нейронной сети, поскольку она способна обучаться и достаточно быстро формировать управление, но при этом очень важным является вопрос требуемой сложности сети, то есть вопрос ее информационной емкости. Идея «обучения» сети на все многообразие входных сигналов приводит к тому, что сеть будет иметь чрезмерную сложность, что делает ее нереализуемой. При анализе этого аспекта возникла идея вместо нейронной сети использовать нейроподобную структуру, основанную на нечеткой логике. Подобные идеи стали появляться в публикациях в последнее время, например работы Б.Коско [62], П.Вуоримо в [92], или Р.Янга [56] и С.Ли [65]. В [93] система управления, основанная на подобных принципах, используется для для управления химическим процессом. Предполагается, что использование нечеткой логики для представления знаний и для описания механизмов принятия решения позволит создать систему управления, способную адекватно реагировать на все многообразие информации внешнего мира. Кроме того, представляется целесообразным использование элементов ситуационного управления, поскольку в некоторой области общего информационного пространства, именуемой «ситуацией» [16], ориентироваться легче чем во всем этом пространстве. Результатом исследования может стать метод, который может