Метод построения и исследование нейросетевых визуальных планировщиков перемещений подвижных объектов

Метод построения и исследование нейросетевых визуальных планировщиков перемещений подвижных объектов

Автор: Сиротенко, Михаил Юрьевич

Количество страниц: 194 с. ил.

Артикул: 4409238

Автор: Сиротенко, Михаил Юрьевич

Шифр специальности: 05.13.01

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2009

Место защиты: Таганрог

Стоимость: 250 руб.

Метод построения и исследование нейросетевых визуальных планировщиков перемещений подвижных объектов  Метод построения и исследование нейросетевых визуальных планировщиков перемещений подвижных объектов 

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ.
Глава 1. ОБЗОР МЕТОДОВ И ПОДХОДОВ К СОЗДАНИЮ
ПЛАНИРОВЩИКОВ ПЕРЕМЕЩЕНИЙ МОБИЛЬНЫХ РОБОТОВ
1.1 Анализ задач в области планирования перемещении мобильных роботов.
1.2 Обзор существующих подходов к созданию планировщиков перемещений мобильных роботов
1.2.1 Дискретные метода планирования пути
1.2.2 Планирование движений в непрерывных пространствах
1.2.3 Методы обхода препятствий
1.2.4 Методы визуального планирования и обхода препятствий.
1.2.5 Нейросетевые планировщики
Выводы по главе 1
Глава 2. РАЗРАБОТКА ПЕЙРОСЕТЕВОГО ПЛАНИРОВЩИКА ПЕРЕМЕЩЕНИЙ ПОДВИЖНЫХ ОБЪЕКТОВ.
2.1 Постановка задачи
2.2 Конструирование планировщика.
2.2.1 Выбор представления траекторий.
2.2.2 Синтез обобщенной структуры планировщика.
2.2.3 Глобальное планирование траекторий.
2.2.4 Нейросетевой локальный планировщик с существенной предобработкой данных.
2.2.5 Нейросетевые алгоритмы на основе евергочных нейронных сетей
2.3 Комплекснрование локальной и глобальной траекторий движения
Выводы но главе 2
Глава 3. МОДЕЛИРОВАНИЕ ВИЗУАЛЬНОГО ПЕЙРОСЕТЕВОГО ПЛАНИРОВЩИКА ПЕРЕМЕЩЕНИЙ ПОДВИЖНЫХ ОБЪЕКТОВ.
3.1. Структура программного комплекса для конструирования и моделирования и реализации нсГфоссгсвых планировщиков перемещений .
3.2. Программный модуль для реализации и моделирования нейронных сетей.
3.3. Библиотека для реализации нейросетевых планировщиков на языках высокого уровня .
3.4. Моделирование визуального нейросетевого планировщика
3.4.1. Генерация обучающей выборки.
3.4.2. Результаты моделирования .
Выводы по главе 3.
Глава 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ВИЗУАЛЬНОГО НЕЙРОСЕТЕВОГО ПЛАНИРОВЩИКА ПЕРЕМЕЩЕНИЙ ПОДВИЖНЫХ ОБЪЕКТОВ
4.1 Описание подвижного объекта для экспериментального исследования.
4.2 Сбор обучающих данных.
4.3 Обучение и результаты эксперимета.
Выводы по главе 4.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
ПРИЛОЖЕНИЕ А
ПРИЛОЖЕНИЕ К.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность


От планировщика, как подсистемы обхода препятствий в первую очередь требуется обнаружить препятствие и обойти его в реальном времени. Требование функционирования в реальном времени является, помимо прочего, трудно преодолимым для классических алгоритмов планирования перемещений. К задаче обхода препятствий можно также отнести задачу слежения за объектом и навигацию по внешним ориентирам, которые аналогичны по использующимся алгоритмам, но имеют другие цели. Алгоритмы обхода препятствий, обычно жестко зависят от выбранных сенсоров. Достоинства и недостатки представленных сенсорных систем представлены в таблице 1. Таблица 1. Однонаправленный дальнометрический (ИК-датчик, УЗ-датчик и т. Малые габариты, малая стоимость, малое потребление энергии, простота использования. Малая информативность (только расстояние до объекта перед датчиком), малый радиус действия. Сканирующие дальнометрические (лазерные сканеры, радары, сонары). Большая информативность (профили всех объектов некотором угле обзора), дальний радиус действия, средняя сложность использования. Большие габариты, стоимость, потребление энергии, малый срок службы по причине наличия движущихся частей. Визуальные (моно-и стереокамеры) Малые габариты, средняя стоимость, среднее потребление энергии, большая информативность, дальний радиус действия. Высокая сложность использования. Главное преимущество однонаправленных дал Биометрических сенсоров в их малых габаритах, стоимости и потребляемой энергии. Так, для примера, ультразвуковой датчик Мига1а МАЕ7Я при массе 4. Такой датчик идеально подходит для формализованных сред, в которых появление препятствия маловероятно, а формой и размерами препятствия можно пренебречь. С другой стороны такие датчики не годятся для слабоформализованных сред со статическими и динамическими препятствиями неопределенной конфигурации, в связи с их малой информативностью и малым радиусом действия. Сканирующие дальнометрические датчики, в отличие от однонаправленных предоставляют точный профиль всех препятствий в широком угле и на сравнительно больших расстояниях. Обрабатывать данные также довольно просто, они представляют собой дальности до объектов соотнесенные с углами в системе координат датчика. Но массогабаритные и стоимостные показатели резко ограничивают их область применения. Так, например, одна из самых распространенных в робототехнике моделей лазерных сканеров Sick LMS 1-S имея массу 4,5 кг, габариты 6x5x0 мм, радиус действия м и потребляемую мощность Вт стоит 0 ООО р. На этом фоне телекамеры представляют собой средний вариант между простыми однонаправленными датчиками и сканирующими, а в последнее время, благодаря развитию микроэлектроники все больше приближаются по стоимости к ультразвуковым датчикам. На сегодняшний день доступен очень широкий спектр камер различных габаритов, стоимости, размеров, разрешений и быстродействия. Так, например, одна из самых миниатюрных камер ZT-2A со встроенным радиопередатчиком весит всего г, имеет габариты xx мм, потребляет 0, Вт и стоит в комплекте с приемником р. При этом камеры, в особенности работающие в составе стереосистемы, являясь пассивными сенсорами, обладают большей информативностью, чем представленные выше виды датчиков. Но основной недостаток камер в том, что выделение этой информации из видеокадра является довольно сложной задачей, до конца не решенной по сей день. Решение задачи обхода препятствий на основе визуальной информации позволило бы значительно расширить функциональные возможности и область применения АЛО. В последнее время классические алгоритмы планирования и алгоритмы обхода препятствий все больше сливаются в одно направление исследований. Таким образом, одной из самых актуальных задач робототехники на сегодняшний день является создание систем, осуществляющих планирование перемещений мобильных роботов с учетом априорной информации о внешней среде, а также в реальном времени способных перепланировать движение на основе информации о стационарных и нестационарных препятствиях, поступающей от визуальных сенсоров.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.253, запросов: 244