Электронная библиотека Веда
Цели библиотеки
Скачать бесплатно
Доставка литературы
Доставка диссертаций
Размещение литературы
Контактные данные
Я ищу:
Библиотечный каталог российских и украинских диссертаций

Вы находитесь:
Диссертационные работы России
Технические науки
Роботы, мехатроника и робототехнические системы

Диссертационная работа:

Заединов Руслан Вильданович. Управление роботами на основе быстроменяющейся информации : диссертация ... кандидата технических наук : 05.02.05.- Москва, 2003.- 249 с.: ил. РГБ ОД, 61 03-5/3959-0

смотреть содержание
смотреть введение
Содержание к работе:

Стр.
Введение . 5

1. Современные состояние методов предсказания и управления по
предсказанию. Требования, предъявляемые к сенсорной и управляющей
системам 14

1.1. Развитие и современное состояние нейросетевых методов
управления 14

  1. Исторический обзор 18

  2. Биологические нейронные сети 19

  3. Модель технического нейрона 21

  4. Архитектуры искусственных нейронных сетей 22

  5. Обучение искусственных нейронных сетей 23

  6. Многослойные персептроны 27

1.2. Требования к сенсорной и управляющим системам игрового
тренажера 29

  1. Требования к сенсорной системе 33

  2. Требования к системе управления 36

1.3. Выводы 38

2. Предсказание состояния динамического объекта .: 39

2.1. Метод фильтрации и формирования оценки предсказания 40

  1. Постановка задачи 41

  2. Метод решения 41

  3. Выбор начальных условий 43

  1. Предсказание состояния линейной нестационарной системы 47

  2. Предсказание состояния нелинейной системы 49

  3. Выводы 56

3. Управление манипулятором на основе предсказания состояния внешней
среды 58

Стр.

3.1. Метод полиномиальной интерполяции 60

  1. Решение задачи планирования траектории методом полиномиальной интерполяции..: 62

  2. Моделирование процесса управления манипулятором 65

3.2. Нейросетевой метод планирования траектории 72

  1. Постановка задачи нейросетевого планирования траектории 75

  2. Вывод основных кинематических соотношений манипулятора 78

  1. Прямая задача о положении 78

  2. Обратная задача о положении 80

  3. Прямая задача о скорости 84

  4. Обратная задача о скорости 85

3.2.3. Алгоритм обучения нейронной сети 86

  1. Алгоритм обратного распространения ошибки 87

  2. Модификация алгоритма обратного распространения ошибки 92

  3. Инициализация весов нейронной сети 101

3.2.4. Экспериментальные исследования нейронной сети 105

3.3. Выводы 114

4. Вспомогательное математическое обеспечение 116

  1. Вывод уравнений удара 116

  2. Трехмерная калибровка системы технического зрения 122

  1. Погрешности в трехмерных видеосистемах 122

  2. Модель видеокамеры 127

  3. Вывод уравнений калибровки 129

  4. Решение уравнений калибровки 131

  1. Восстановление трехмерных координат по двумерным 138

  2. Выводы 140

5. Вопросы реализации 142

Стр.

  1. Аппаратная конфигурация 142

  2. Управление интерфейсом видеозахвата 146

  3. Вычислительные процессы ' 150

  1. Подсистема калибровки 151

  2. Подсистема двумерного слежения 153

  3. Подсистема предсказания 156

5.4. Выводы 159

Заключение 160

Список использованных источников 164

Приложение А. Исходный код моделирования алгоритма фильтрации и

формирования оценок предсказания для пакета MatLAB 167

Приложение Б. Исходный код моделирования нейросетевого алгоритма

планирования траектории 173

Приложение В. Исходный код основных функций стерео системы
технического зрения 207

Введение к работе:

Класс задач, который решается робототехническими системами постоянно растет. Робототехника зародилась и развивалась как наука, призванная создать средства для замены человека на производстве и в других средах при выполнении рутинных повторяющихся операций. Но в последнее время робототехника применяется все больше и больше в непроизводственной сфере: решение задач спасения с помощью робототехнических средств, боевое применение роботов, выполнение тех или иных операций в экстремальных средах имеют сейчас большое значение.

Как и при проектировании роботов для производства задача построения роботов для экстремальных сред разбивается на задачи автоматизации и собственно роботизации.

Автоматизация. В настоящее время большинство роботов для экстремальных сред создается в виде манипуляторов, которыми управляет человек-оператор на расстоянии. Такой подход оправдан во многих случаях, но есть задачи, в которых качество управления должно быть выше, чем у удаленного оператора. Одна из проблем — невозможность формирования и точного отслеживания заданной траектории движения объекта управления из-за физиологических особенностей человека. Данная проблема возникает в той или иной степени независимо от квалификации оператора. Существуют приложения, в которых неточные действия со стороны человека-оператора могут и не приводить к непоправимым последствиям. При выполнении таких задач у оператора имеется несколько попыток. Однако, класс задач, где необходимо достигать цель управления за одну попытку, достаточно широк. Более того, именно такие задачи составляют подавляющее большинство в сфере автоматизации операций спасения, а также при боевом применении роботов. Другая часто возникающая проблема — отсутствие канала связи с достаточно высокими характеристиками для удаленного управления в реальном

масштабе времени. Таким образом, задача создания систем автоматического управления роботами для экстремальных сред является актуальной.

Роботизация. Частично проблемы автоматизации могут быть сняты за счет размещения человека-оператора в непосредственной близости к месту функционирования робота или снабжения его большим количеством информации. Качество получаемой информации также может быть повышено за счет применения средств виртуальной реальности, предварительной оценки и классификации поступающей информации с применением экспертных систем и т.п. Но, во-первых, некоторые из названных методов могут быть не применимы. Например, размещение человека-оператора в месте функционирования робота может быть невозможно из-за крайней агрессивности среды, где производятся работы, или из-за необходимости действовать быстро, не тратя время на привлечение и транспортировку к месту работ квалифицированного сотрудника. Во-вторых, характеристики среды могут быть такими, что применение традиционных подходов к управлению будет безуспешным. В частности, при работе в быстроменяющейся среде многим современным роботам не удастся успешно функционировать по причине недостаточного быстродействия. Большая инерционность роботов по сравнению с объектами экстремальной среды функционирования является основной проблемой роботизации задач рассматриваемого класса.

В качестве иллюстрации рассмотрим несколько задач, в которых ясно прослеживаются названные выше черты.

Сопровождение и техническое обслуживание. Требуется снять с орбиты космический аппарат, который потерял управление и произвольно вращается (рисунок В.1). Подобные ситуации могут возникать и в других экстремальных средах, например, под водой.

Рис. B.l. Сопровождение и техническое обслуживание

В такой ситуации можно использовать манипулятор, который оборудован необходимыми техническими средствами для надежного захвата данного космического аппарата и приведения его к месту оказания помощи. В случае полного отсутствия информации о параметрах полета с самого аппарата, что может быть обусловлено серьезным сбоем на его борту, их восстановление возможно только по визуальной, радиолокационной и прочей внешней информации. Таким образом, информационный поток, который поступает на вход системы управления захватывающего манипулятора, обладает, по крайней мере, двумя негативными свойствами: отсутствие полноты и присутствие шумов. Кроме того вращение космического аппарата приводит к возникновению существенных изменений его ориентации за довольно короткие промежутки времени.

Спасение. Требуется захватить оторвавшегося от страховочного троса космонавта, который находится в открытом космосе (рисунок В.2).

Рис. В.2. Спасение

В этом случае доступна только визуальная информация о параметрах полета. Для успешного спасения необходимо знать, по крайней мере, составляющие линейной и угловой скоростей полета космонавта, что затруднительно при визуальном наблюдении из одной точки. Таким образом, и в этой ситуации информационный поток является неполным. Количество попыток захвата космонавта также ограничено запасом топлива маневровых двигателей космического корабля-спасателя, а при более подробном рассмотрении задачи спасения становится очевидным, что такая попытка всего одна, т.к. неудача при захвате может привести к разгерметизации скафандра, повреждению систем его жизнеобеспечения, ранению или даже гибели космонавта. Дополнительные сложности возникают из-за несоизмеримости массоинерционных характеристик корабля и космонавта.

Разминирование. Требуется отвести на безопасное расстояние от некоторого объекта, например, морского порта, плавающую мину, оторвавшуюся от минрепа (рисунок В.З).

Рис. В.З. Разминирование

Поскольку уничтожение мины вблизи важного объекта недопустимо, необходимо на основании визуальных, акустических и прочих наблюдений захватить мину и транспортировать ее на безопасное расстояние для последующего уничтожения или разоружения. Как и в двух предыдущих примерах здесь имеется всего одна попытка для захвата объекта. Кроме того, в наблюдениях могут присутствовать значительные шумы, а участие человека по соображениям безопасности желательно вообще исключить.

Игровые тренажеры. В качестве модельной задачи, объединяющей в себе свойства названных выше и многих других задач, может выступать игровой тренажер для игры, которая предполагает взаимодействие игроков с динамическим объектом. Такая задача не только объединяет в себе свойства других, но и является самой доступной для исследований и апробации алгоритмов управления.

Рассмотрим, например, тренажер для игры в настольный теннис (рисунок В.4). Требуется отслеживать положение мяча, которому приданы некоторые линейная и угловая скорости. Манипулятор должен отразить удар таким образом, чтобы попасть на половину стола соперника в нужной точке с требуемыми скоростными характеристиками. В этой задаче информация, доступная системе управления манипулятором неполна, т.к. для успешного

10 отражения удара необходимо иметь информацию о вращении мяча, наблюдать которое невозможно.

Рис. в.4. Игровые тренажеры

Доступная же информация о положении зашумлена: для ее получения используются визуальный и, возможно, акустический каналы. Кроме того, мяч летит столь быстро (до 7 м/с), что это можно рассматривать в качестве критических изменений в конфигурации внешней среды за короткие промежутки времени. Очевидно также, что тренажер-манипулятор обладает большими инерционными характеристиками, чем объект наблюдений, а цель управления должна достигаться за одну попытку.

Таким образом, основная проблема при создании систем управления для рассматриваемого класса робототехнических систем заключается в невозможности непосредственного управления на основе текущих наблюдений из-за их неполноты, зашумленности, быстрого изменения состояния объекта наблюдений и инерционности объекта управления.

Решение данной проблемы может лежать в двух плоскостях. Прежде всего, можно разрабатывать новые технические средства (сенсорные системы, манипуляторы) для компенсации шумов, восстановления полноты информации

11 и улучшения массоинерционных характеристик объекта управления. Но можно пойти и по другому пути — по пути создания алгоритмов, которые бы полностью или частично решали данную проблему. Основной идеей, которая могла бы быть при этом применена, является идея предсказания состояния объекта наблюдений по неполной и зашумленной информации о его текущем состоянии на основе априорных знаний. Такое упреждающее знание состояния объекта наблюдений позволит более эффективно строить алгоритм управления и тем самым частично компенсировать инерционность манипулятора или другого применяемого объекта управления.

Задачами данной диссертационной работы являются:

  1. Создание метода предсказания состояния объекта наблюдений на основе априорной информации о данном объекте и сведений о его текущем состоянии, полученных в реальном масштабе времени. При этом данные о текущем состоянии объекта наблюдений могут быть зашумлены и неполны.

  2. Разработка метода управления на основе предсказанного состояния объекта наблюдений.

  3. Исследование обоих методов с целью определения их работоспособности в реальных условиях путем математического моделирования на ЭВМ.

В качестве модельной задачи будет рассмотрен тренажер для игры в настольный теннис. Такой выбор объясняется, прежде всего, тем, что, как уже отмечалось ранее, игровые тренажеры объединяют в себе свойства многих других задач. Кроме того, игровые тренажеры являются наиболее доступными для реализации и, следовательно, для апробации разрабатываемых алгоритмов. Решив обозначенные выше задачи для игрового тренажера, можно быть уверенным, что и задачи сопровождения, автоматического спасения и т.п. могут быть решены в будущем.

Предметом исследований является система формирования предсказания состояния динамического объекта, а также система управления манипулятором на основе сформированного предсказания. Место подсистем, которые рассматриваются в данной работе, в составе всей робототехнической системы

игрового тренажера — представлено на рисунке В.5. Такая система обладает, прежде всего, подсистемой наблюдения за динамическим объектом

мячом. По результатам работы данной подсистемы формируется вектор наблюдений z, значения компонентов которого передаются в подсистемы оценки текущего значения х и предсказания хг фазового вектора объекта наблюдений. Полученные оценка и предсказание используются системой управления манипулятором для формирования вектора управления q, который передается в исполнительную подсистему.

-Предмет исследований

Рис. В.5. Предмет исследований

В первой главе диссертации дан подробный анализ наиболее перспективных методов управления на основе предсказания — нейросетевых. На основе проведенного исследования выбрана архитектура искусственной нейронной сети для планирования траектории движения схвата манипулятора в составе РТС тренажера для игры в настольный теннис. Кроме того, в первой

главе проанализированы основные требования, которые налагаются на сенсорную и управляющую системы данного тренажера.

Вторая глава посвящена алгоритму формирования предсказания состояния объекта наблюдений. Выведены формулы для вычисления предсказанного вектора состояния на заданный промежуток времени вперед. Формулы получены на основании фильтра Калмана. Проведен анализ выбора начальных условий для интегрирования уравнений предсказания. Полученный результат проверен путем моделирования для случаев предсказания состояния линейной нестационарной и нелинейной стационарной систем.

В третьей главе описан метод управления манипулятором на основе предсказанного состояния объекта внешней среды. Проведено сравнение пластического и нейросетевого методов формирования траектории. При использовании нейросетевого метода для удовлетворения кинематических ограничений манипулятора получен модифицированный алгоритм обучения нейронной сети, основанный на обратном распространении ошибки. Приведены результаты моделирования нейросетевого метода формирования траектории для шестистепенного манипулятора.

Четвертая глава содержит описания вспомогательных математических методов, которые используются при реализации тренажера. Выведены формулы для обновления оценок линейной и угловой скорости объекта наблюдений — мяча — при его ударе о неподвижную плоскость. Также описаны методы трехмерной калибровки стерео системы технического зрения и перевода двумерных координат изображений точки в ее трехмерные координаты.

Пятая глава посвящена описанию реализации быстродействующей стерео системы технического зрения на основе операционной системы реального времени QNX с использованием инструментальных средств фирмы Watcom.

Подобные работы
Минин Андрей Анатольевич
Навигация и управление мобильным роботом, оснащенным лазерным дальномером
Ифанов Андрей Владимирович
Структура и управление манипуляционных систем технологических роботов при лазерной резке объемных объектов
Кузьмин Дмитрий Васильевич
Автоматизация вывода уравнений динамики исполнительных систем роботов на основе метода связных графов
Макарова Наталья Юрьевна
Сенсорные устройства очувствления экстремальных роботов на основе механолюминесцентных датчиков давления
Баранов Дмитрий Николаевич
Разработка интеллектуальной системы управления мобильными роботами на основе следящей системы технического зрения и нечёткой логики
Алехин Дмитрий Борисович
Управление техническим состоянием подвижного состава на основе информации об интенсивности и характере износа протектора шин
Дунаев Дмитрий Владимирович
Системный подход к обеспечению требуемых печатных свойств бумаги на основе информации о качестве печати
Лычев Александр Владимирович
Прогнозирование теплового режима доменной плавки на основе информации об истинном расходе дутья
Овсянникова Наталья Владимировна
Математическое обеспечение контроля расхода теплоносителя в канале реактора РБМК на основе информации об азотной активности
Дунаев Дмитрий Владимирович
Системный подход к обеспечению требуемых печатных свойств бумаги на основе информации о качестве печати

© Научная электронная библиотека «Веда», 2003-2013.
info@lib.ua-ru.net