Модель ситуаційного планування й керування переміщеннями автономного роботу

Abstract

На сьогодні актуальною є проблема навігації автономних мобільних систем в просторі, де можливі обурення. Проблема полягає в тому, що різноманітні збурення,що виникають у процесі руху роботу, не дозволяють реалізувати переміщення вздовж заздалегідь запланованого маршруту й вимагають поточного перепланування відповідно отриманій від датчиків ситуації. Для автономних систем проблема посилюється необхідністю автоматичного формування моделі поточної ситуації на основі даних від сенсорів й інтегруванні цієї моделі ситуації з моделями планування й керування у реальному часі. Предметом дослідження є знання орієнтовані моделі обробки даних від сенсорів, що застосовуються в навігації автономних мобільних систем. Мета дослідження – імплементація когнітивної моделі сприйняття, заснованої на правилах, для класу задач ситуаційного керування й перепланування руху автономного роботу вздовж маршруту в умовах перешкод. Дослідити спроможність моделі задовільнити вимогам до автономних систем. Результати. Модель сприйняття даних від сенсорів представлена множиною багаторівневих фактів, що у вербальній формі на різних рівнях узагальнення описують поточну ситуацію в оточенні робота. База знань, якою користується робот принавігації, представлена п’ятирівневою ієрархічною структурою нечітких правил: знання про цілі, маршрут й план усунення перешкод, к артографічні знання про робочий простір, стратегіїі конкретні керівні впливи, необхідні для досягнення мети. Розроблено алгоритм й програму, у якій інтегровані модель сприйняття й модифікована модель Такагі-Сугено, що реалізу є ситуаційне керування з переплануванням маршруту. Для дослідження моделі розроблено штучне оточення та наведені результати комп’ютерних експериментів по переміщенню робота по заданому маршруту в оточенні з перешкодами. Висновки. Показана спроможність імплементації моделі сприйняття для класу задач навігації роботу. Модель сприйняття,що інтегрована з модифікованою моделлю Такагі-Сугено, вирішує завдання ситуаційного керування з переплануванням маршруту і задовольняє вимогам щодо автономних систем та має переваги в порівнянні з методами програмного та евристичного керуван-няпо критеріям гнучкість, масштабованістьта опрацювання невизначеності.Today, the urgent problem is the autonomous mobile systems navigation in a space where disturbances are possible. The problem is that various disturbances that occur during the robot motion do not allow movement along a preplanned route and require ongoing replanning in accordance with the situation received from the sensors. For autonomous systems, the problem is complicated by the need to automatically generate the current situation model based on data from sensors and integrate this situation model with real-time planning and control models. The subject of the researchis the knowledge- based models of processing data from sensors used in the autonomous mobile systems navigation. The purpose of the studyis the implementation of a rule-based perception cognitive model for the situational control tasks class and re-planning the autonomous robot motion along a route under interference. Investigate the model ability to meet the autonomous systems requirements. Results. Perception data model from sensors is represented by multilevel facts set, in verbal form at generalization different levels, describing the current situation in the robot environment. The knowledge base that the robot uses when navigating is represented by the fuzzy rules five-level hierarchical structure: knowledge about the goals, route and plan for obstaclesavoidance, cartographic knowledge about the workspace, strategies and specific control actions necessary to achieve the goal. An algorithm and aprogram in which the perception model and the modified Takagi-Sugeno model are integrated, which implements situational control with route replanning have been developed. To study the model, an artificial environment was developed and the results of computer experiments on moving the robot along a given route surrounded by obstacles are presented. Conclusions.The consistency of the perception model implementation for the robot navigation tasks class is shown. The perception model, integrated with the modified Takagi-Sugeno model, solves the situational control problems with route replanningand satisfies the autonomous systems requirements and has advantages over the program methods and heuristic management according to the criteria of flexibility, scalability and processing of uncertainty.