Разработка интеллектуальной системы управления мобильными роботами на основе следящей системы технического зрения и нечёткой логики

• Автор: Баранов, Дмитрий Николаевич
• Шифр специальности: 05.02.05
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2008
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 223 с. : ил.

Глава 1. Интеллектуальные методы управления роботами
1.1. Постановка задачи интеллектуального управления роботами
1.2. Экспертные системы
1.3. Искусственные нейронные сети
1.4. Технология ассоциативной памяти
1.5. Технология нечёткой логики
1.6. Анализ и постановка задачи
1.7. Выводы
Глава 2. Разработка систем управления робототехническими системами
2.1. Постановка задачи управления робототехническими системами в неопределённых условиях
2.2. Информационно-измерительная система интеллектуальных робототехнических комплексов
2.2.1. Аберрация и определение расстояния до целевого объекта
2.2.2. Варианты компоновки ССТЗ, из достоинства и недостатки
2.3. Разработка обобщённой архитектуры и обобщённого алгоритма управления робототехническими системами на основе метода нечёткой логики и следящей системы технического зрения
2.4. Разработка системы управления движением мобильного робота на основе нечёткой логики и ССТЗ
2.4.1. Разработка модели мобильного робота
2.4.1.1. Кинематическая модель мобильного робота
2.4.1.2. Динамическая модель мобильного робота
2.4.2. Разработка модели нечёткого регулятора
2.4.3. Разработка модели движущегося объекта и модуля ССТЗ
2.4.4. Моделирование работы нечёткого регулятора
2.5. Выводы
Глава 3. Разработка следящей системы технического зрения
3.1. Применение систем компьютерного зрения в робототехнике
3.2. Построения систем компьютерного зрения
3.2.1. Некоторые основные понятия, применяемые при обработке изображения
3.2.1.1. Окрестностные операторы
3.2.1.2. Понятие о не рекурсивных и рекурсивных окрестностных операторах
3.2.1.3. Определение не рекурсивного оператора
3.2.1.4. Линейные операторы и взаимная корреляция
3.2.2. Линейные фильтры
3.2.3. Основные принципы поиска краёв и контуров на изображении
3.2.4. Контурные фильтры
3.2.5. Градиентные контурные фильтры
3.2.6. Частотная фильтрация
3.3. Постановка задачи и обзор существующих методов слежения за движущимися объектами на основе систем компьютерного зрения
3.4. Разработка метода обработки изображений, позволяющего осуществлять слежение за движущимися объектами
3.4.1. Фильтр определения положения целевого объекта на полутоновых изображениях
3.4.2. Фильтр определения положения целевого объекта на цветных изображениях
3.4.3. Фильтр определения положения подвижного объекта путём сопоставления с шаблоном
3.5. Структура и алгоритм работы следящей системы технического зрения
3.6. Выводы

Глава 4. Практическая реализация нечёткой системы управления мобильным роботом на основе следящей системы технического зрения
4.1. Общая структура мобильного робототехнического комплекса
4.2. Описание мобильного робота
4.3. Аппаратная реализация следящей системы технического зрения
4.4. Экспериментальное исследование автономной работы ССТЗ
4.5. Разработка программного обеспечения для реализации нечёткого управления мобильным роботом на основе ССТЗ
4.6. Экспериментальное исследование автономной работы мобильного РТК
4.7. Выводы
Заключение
Список используемой литературы

Аккумуляция или аккумулирование в системах нечеткого вывода представляет собой процедуру или процесс нахождения функции принадлежности для каждой из выходных лингвистических переменных множества ... ■у5}.
Цель аккумуляции заключается в том, чтобы объединить или аккумулировать все степени истинности заключений (подзаключений) для получения функции принадлежности каждой- из выходных переменных. Причина необходимости выполнения этого этапа состоит в том, что подзаключения, относящиеся к одной и той же выходной лингвистической переменной, принадлежат различным правилам системы нечеткого вывода.
Этап аккумуляции считается законченным, когда для каждой из выходных лингвистических переменных будут определены, итоговые функции принадлежности нечетких множеств их значений.
Дефаззификация в системах нечеткого вывода представляет собой процедуру или процесс нахождения обычного (не нечеткого)-значения для каждой ИЗ ВЫХОДНЫХ лингвистических переменных множества ¥={УЬУ2, ... 5}.
Цель дефаззификации заключается в том, чтобы, используя результаты аккумуляции всех выходных лингвистических переменных, получить обычное количественное значение каждой из выходных переменных, которое может быть использовано специальными устройствами, внешними по отношению к системе нечеткого вывода.
Действительно, применяемые в современных системах управления устройства и механизмы способны воспринимать традиционные команды в форме количественных значений соответствующих управляющих переменных. Именно по- этой причине необходимо преобразовать нечеткие множества в некоторые конкретные значения переменных. Поэтому дефаззификацию называют также приведением к четкости.
Этап дефаззификации считается законченным, когда для каждой из выходных лингвистических переменных будут определены итоговые