Разработка и исследование нейросетевых алгоритмов решения задач навигации интеллектуальными мобильными агентами в нестационарных средах

• Автор: Приемко, Андрей Анатольевич
• Шифр специальности: 05.13.17
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Таганрог
• Количество страниц: 217 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ

1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ НАВИГАЦИИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ

МОБИЛЬНЫХ АГЕНТОВ

1.1 Интеллектуальные агенты мобильного типа и проблемы их навигации во

внешней среде.

1.2. Традиционные методы решения навигационных

1.3. Некоторые представления о решении навигационных задач живыми организмами.

1.4. Бионический метод решения навигационных задач.

1.5. Использование бионического метода при навигации по карте внешней среды.

1.6. Выводы
2. РАЗРАБОТКА НЕЙРОСЕТЕВЫХ АЛГОРИТМОВ И СТРУКТУР ДЛЯ РЕШЕНИЯ НАВИГАЦИОННЫХ ЗАДАЧ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫМИ МОБИЛЬНЫМИ АГЕНТАМИ
2.1. Синтез алгоритма формирования карты проходимости внешней среды
2.2. Синтез алгоритма масштабирования карты внешней среды
2.3. Синтез алгоритма определения собственного положения интеллектуального агента на сформированной карте.
2.4. Алгоритм навигации интеллектуального агента по карте внешней среды
2.5. Синтез алгоритма экстраполяции положения цели на карте среды на основе изучения ее поведения.
2.6. Выводы
3. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ РАЗРАБОТАННЫХ АЛГОРИТМОВ РЕШЕНИЯ НАВИГАЦИОННЫХ ЗАДАЧ НА ПРОГРАММНЫХ МОДЕЛЯХ
3.1. Программная моделирующая среда.
3.2. Результаты экспериментальных исследований алгоритмов решения
навигационных задач
3.3. Сравнение быстродействий программной и аппаратной реализации
синтезированных алгоритмов.
3.4. Выводы
4. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ПРАКТИЧЕСКИХ ЗАДАЧ
4.1. Нейросетевая навигационная подсистема, решающая задачу автоматизации управления кораблем в условиях естественных и искусственных навигационных опасностей
4.1.1. Алгоритм работы подсистемы.
4.1.2. Формирование дискретной модели проходимости внешней среды
4.1.2.1. Локализация естественных навигационных опасностей на карте среды.
4.1.2.2. Алгоритм вывода решения об отождествлении информации о подводных объектах с применением нечеткой логики
4.1.3. Отображение сформированной модели внешней среды в подсистему планирования безопасного маршрута движения
4.1.4. Результаты экспериментальных исследований нейросетевой навигационной подсистемы автоматизации управления кораблем
4.2. Нейросетевая навигационная подсистема, решающая задачу автоматизации управления батискафом.
4.2.1. Формирование модели внешней среды
4.2.2. Определение скорости движения батискафа
4.2.3. Экспериментальное исследование навигационной подсистемы управления батискафом.
4.3. Назначение программной среды и основные приемы работы с ней
4.3.1. Общая характеристика программной среды.
4.3.2. Интерфейс программной среды и основные приемы работы с ним для сред различных типов
4.3.2.1. Интерфейс программы для работы с наземной средой.
4.3.2.2. Интерфейс программы для случая надводной и подводной сред
4.3.3. Средство ввода и отладки программ, моделирующих алгоритмы решения навигационных задач.
4.3.4. Написание и отладка программ.
4.3.4.1. Результаты выполнения программ.
4.4. Выводы.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА


На данном рисунке введены следующие обозначения СП сенсорная подсистема ПФКВС подсистема формирования карты внешней среды ПФМВС подсистема формирования модели внешней среды ПГ1Т подсистема планирования траектории движения к цели ПОСП подсистема определения собственного положения ЭП эффекторная подсистема. Необходимо подчеркнуть, что проблема восприятия и распознавания внешней среды ИА при помощи СП, не рассматривается, так как эти вопросы выходят за рамки данной работы. Следует отметить, что успешное решение указанных навигационных задач может быть осуществлено на базе бионического метода 7 с использованием синтезированных в данной работе нейросетевых алгоритмов решения навигационных задач. Однако, как показывает анализ результатов исследований, приведенных на электронных страницах ведущих робототехнических лабораторий мира, существуют и другие подходы к построению навигационных подсистем ИА. В связи с этим целесообразно качественно оценить возможности наиболее характерных из них, для определения места развиваемого в данной работе бионического метода решения навигационных задач ИА. Для того чтобы иметь возможность сравнения различных методов решения задач навигации, необходимо выработать некоторые критерии сравнения. Вычислительные затраты на реализацию метода навигации в том числе на планирование маршрута движения к цели и оценку собственного положения на карте. Для решения навигационных задач в работах , предложены методы, основывающиеся на классической теории искусственного интеллекта. В этих работах в качестве ИА рассматриваются различные виды АМР, функционирующих в наземной среде. Данное обстоятельство связано с тем, что основные разработки в области создания методов автоматического решения навигационных задач, были связаны именно с этим типом агентов. Для навигации агентов, функционирующих в других типах сред, например подводной и воздушной, применяются модифицированные версии методов для наземной среды . В работе предложен метод формирования карты путем разбиения внешней среды функционирования ИА на множество Р прямоугольных областей, имеющих различные размеры, и представляющих однородные участки, свободные для перемещения либо содержащие препятствия. Для обнаружения препятствий ИА оснащен дальнометрическими датчиками. Определение координат участков осуществляется по показаниям одометрической подсистемы на основе информации о величине перемещения колес агента. Вначале внешняя среда не обследована, и агент начинает ее исследование, двигаясь по прямой в произвольно выбранном направлении. Как только происходит обнаружение нового препятствия, выполняется процедура его оконтуривания с целью нанесения на карту и обновления разбиения Р. Для этого ИА выполняет прослеживание границы препятствия, двигаясь по его контуру на некотором априори заданном расстоянии и нанося координаты границы препятствия на карту. Как только контур препятствия полностью прослежен, выполняется его аппроксимация прямоугольниками. Кроме этого на прямоугольные области также разбивается пространство вокруг препятствия. Координаты вершин этих областей наносятся на карту. Пример разбиения внешней среды на прямоугольные области показан на рисунке 1. Л и кЩ
Рисунок 1. Пример разбиения внешней среды на однородные области После определения координат однородных участков происходит формирование базы данных , в которой хранятся записи с информацией о возможности перемещения из одного смежного участка в другой в следующем виде А, В, . Здесь А и В номера смежных участков, признак, принимающий значение , если из А можно попасть в В и в противном случае. Например, для разбиений е и запись имеет вид е, 7,, а для разбиений а и р , ,. По данным из строится навигационный граф, вершинам которого соответствуют разбиения, свободные для перемещения ИА. Пример графа для приведенной выше среды показан на рисунке 1. Рисунок 1. Пример навигационного графа Для планирования траектории перемещения к целевому разбиению используется алгоритм Дейкстры , осуществляющий поиск кратчайшего пути на графе.