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
Вычислительные машины, системы и сети

Диссертационная работа:

Писаренко Сергей Николаевич. Разработка и исследование экстраполирующих сетей нейропроцессорных систем управления мобильных роботов : Дис. ... канд. техн. наук : 05.13.15, 05.13.01 : Таганрог, 2004 193 c. РГБ ОД, 61:04-5/2708

смотреть содержание
смотреть введение
Содержание к работе:

ВВЕДЕНИЕ 5

1 МЕТОДЫ ПЛАНИРОВАНИЯ ПЕРЕМЕЩЕНИЙ МОБИЛЬНОГО РОБОТА В

ДИНАМИЧЕСКИ ИЗМЕНЯЮЩЕЙСЯ ВНЕШНЕЙ СРЕДЕ 10

1.1 Задача управления мобильным роботом в динамически

изменяющейся внешней среде 10

1.2 Традиционные методы планирования 13

1.3 Нейропроцессорный метод планирования 22

1.4 Экстраполяция ситуаций в среде 28

1.5 Выводы. 33

2 РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМОВ И СТРУКТУР ЭКСТРАПОЛИРУЮЩИХ

СЕТЕЙ ДЛЯ НЕИРОПРОЦЕССОРНЫХ СИСТЕМ ПЛАНИРОВАНИЯ

ТРАЕКТОРИЙ МОБИЛЬНЫХ РОБОТОВ 35

2.1 Синтез алгоритмов и реализующих их структур комплексной

экстраполирующей сети 35

2.1.1 Общая структура сети 35

2.1.2 Синтез сжимающей сети 37

2.1.3. Синтез сети для экстраполяции скоростей перемещения 44

2.1.4 Синтез сети для экстраполяции направлений перемещения. 46

2.1.5 Синтез сдвигающей сети 56

2.1.6 Общий алгоритм функционирования комплексной

экстраполирующей сети 58

2.2 Синтез алгоритмов и реализующих их структур неиропроцессорных систем планирования с экстраполяцией. 61

2.2.1 Процедура оптимизации глубины экстраполяции 61

2.2.2 Синтез алгоритмов сравнения планов среды и оценки числа шагов экстраполяции 63

2.2.3 Синтез подсистемы адаптивной экстраполяции ситуации в среде

2.2.4 Синтез алгоритма и реализующих его структур планирования перемещений мобильного робота с оптимизацией глубины экстраполяции

2.3 Синтез механизма взаимодействия нейропроцессорной планирующей подсистемы и исполнительной подсистемы на базе синергетического регулятора 81

2.3.1. Алгоритмы управления мобильным роботом 81

2.3.2 Взаимодействие нейропроцессорного планировщика и регулятора в статической внешней среде 85

2.3.3 Взаимодействие нейропроцессорного планировщика и регулятора в быстроизменяющейся внешней среде 91

2:4 Выводы. 96

3 ЭКСПЕРИМЕНИТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ РАЗРАБОТАННЫХ

ЭКСТРАПОЛИРУЮЩИХ СЕТЕЙ НА ПРОГРАММНЫХ МОДЕЛЯХ 98

3.1 Программная моделирующая среда. 98

3.2 Результаты экспериментальных исследований алгоритма планирования перемещений MP с оптимизацией числа шагов экстраполяции 104

3.2 Результаты экспериментальных исследований механизма взаимодействия подсистемы нейропроцессорного стратегического планирования и регулятора синергетического типа

3.3 Сравнение быстродействия программной модели КЭС и аппаратной ее реализации 117

3.4 Выводы. 118

4. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ПОЛУЧЕННЫХ В РАБОТЕ РЕЗУЛЬТАТОВ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ПРИКЛАДНЫХ ЗАДАЧ. 120

4.1 Действующий макет мобильного робота «Скиф» ТРТУ 120

4.1.1 Характеристики шасси мобильного робота «Скиф» 120

4.1.2 Программно-аппаратная организация мобильного робота «Скиф» 122 4.2 Программная среда RoboPath для моделирования систем управления мобильных роботов, ориентированная на использование в учебном процессе 130

4.2.1 Общие сведения о программной среде и предпосылки ее создания 130

4.2.2 Элементы интерфейса среды и принципы его работы 132

4.2.3 Программирование системы управления робота 142

4.3 Выводы 146

ЗАКЛЮЧЕНИЕ 148

ЛИТЕРАТУРА 150

ПРИЛОЖЕНИЕ 1 157

ПРИЛОЖЕНИЕ 2 159

ПРИЛОЖЕНИЕ 3 188 

Введение к работе:

Актуальность темы. Несмотря на бурное развитие средств вычислительной техники классической Фон-неймановской архитектуры, остается ряд областей, где их возможностей недостаточно. Одной из них является робототехника мобильных роботов (MP), предназначенных для использования в условиях априорной неопределенности динамически изменяющейся внешней среды. Сферы применения подобных MP обширны и разнообразны: автоматизированное производство, транспорт, домашнее хозяйство, медицина, космос, оборона, подводные исследования, спасательные и ремонтно-восстановительные работы в экстремальных условиях и т.п. [1-7] Во многих из них присутствие человека нежелательно или вообще невозможно. Поэтому для успешного решения поставленных задач, подобно высокоразвитым живым существам, MP должны обладать такими важными качествами как адаптивность и приспосабливаемое к неформализованной изменяющейся рабочей среде.

Усилия по созданию таких роботов и их бортовых систем управления предпринимаются во многих странах мира. В первую очередь это относится к ведущим робототехническим центрам и фирмам Японии, США, Великобритании, Франции, Германии. Однако, несмотря на эти усилия, имеющиеся практические результаты все еще далеки от желаемых. Это связано с тем, что реализация требуемых качеств MP предполагает решение как минимум трех фундаментальных проблем научно-прикладного характера: адекватного восприятия внешней среды, корректного представления знаний о среде, планирования и эффективного исполнения эффекторными подсистемами робота целенаправленных действий в реальном времени.

И если последняя задача достаточно успешно решается методами теории автоматического управления с использованием ЭВМ традиционной архитектуры с последовательным принципом обработки информации, то решение первых двух задач на тех же вычислительных средствах связано со значительными трудностями. Причиной этого является не только необходимость обработки больших объемов информации от распределенных в пространстве и параллельно функционирующих датчиков в реальном масштабе времени, но и применение новых мозгоподобных способов обработки информации, на которые эти ЭВМ не ориентированы. Это обстоятельство приводит к необходимости синтеза специализированных многопроцессорных вычислительных систем нейросетевого типа на основе бионических подходов к управлению MP [7-10]. Естественным прообразом бионических управляющих систем служат нейронные сети мозга. Некоторые концептуальные представления о нейрональных механизмах управления в живых организмах сформулированы П.К. Анохиным в виде функциональной системы [11]. Подобные механизмы использовались ранее при разработке однородных управляющих структур адаптивных роботов [8]. В них восприятие внешней среды MP и обработка информации реализуется в виде целостных образов, состоящих из множества элементов, описывающих состояние участков среды (плана среды), то есть так, как это происходит в живых системах. Для эффективной работы с такой информацией нейросети в системе управления MP также должны быть организованы в виде параллельных вычислительных структур - нейропроцессорных сетей. Анализ показывает, что в большинстве случаев математические операции, выполняемые такими нейропроцессорными сетями крайне просты и могут быть сведены к элементарным логическим операциям [7-10]. На основе этих представлений были изготовлены макетные образцы MP но из-за недостаточной микросхемотехнической базы они использовали лишь простейшие нейропроцессорные сети, которые не учитывали динамику быстрых перемещений препятствий и цели в среде. В то же время исследование вопросов применения в нейропроцессорной системе управления MP нейроподобных сетей для экстраполяции ситуаций в среде [7,8], показали, что они могут существенно улучшить качество планируемых траекторий и повысить безопасность MP. Однако в этих исследованиях рассматривались лишь простейшие экстраполирующие сети и не затрагивались проблемы, связанные с исследованием методов организации экстраполирующих сетей; оптимизацией числа шагов экстраполяции с целью повышения ее точности, а также вопросы программного моделирования и исследования систем управления MP с экстраполяцией. Именно эти вопросы решаются в рамках данной диссертационной работы, что делает ее актуальной и своевременной.

Настоящая работа является дальнейшим развитием результатов исследований, проводимых на кафедре вычислительной техники ТРТУ под руководством профессора Чернухина Ю.В.

Объектом исследования служат комплексные нейроподобные экстраполирующие сети (алгоритмы функционирования, структура, функциональные возможности), а также алгоритмические и структурные аспекты организации нейропроцессорных систем управления MP с их использованием.

Целью работы является разработка и исследование нейросетевых алгоритмов экстраполяции ситуаций в динамически изменяющейся внешней среде и реализующих их структур, встраиваемых в нейропроцессорные системы планирования перемещений MP, а также разработка способов учета кинематических и динамических характеристик шасси MP при отработке спланированных траекторий.

Методы исследований. Для достижения поставленной цели применялись элементы теории дискретной техники, численных методов, теории множеств, адаптивного управления и языков программирования.

Научная новизна. Осуществлен анализ известных методов планирования«и управления мобильными роботами в. динамически изменяющейся среде их функционирования; синтезированы алгоритмы и реализующие их структуры комплексной нейроподобной экстраполирующей сети; синтезирована процедура оптимизации числа шагов экстраполяции для: разработанной сети; разработана и экспериментально исследована на программной модели нейропроцессорная система планирования перемещений MP с оптимизацией числа шагов экстраполяции ситуаций в среде; разработан и экспериментально исследован на программной модели и на действующем макете MP «СКИФ» механизм взаимодействия нейропроцессорного уровня планирования и синергетического регуляторного уровня исполнения.

Основные положения, выносимые на защиту. На защиту выносятся следующие положения и результаты:

алгоритм функционирования и структура комплексной экстраполирующей сети;

- процедура оптимизации числа шагов экстраполяции;

- алгоритм и реализующая его структура подсистемы адаптивной экстраполяции процессов в среде функционирования MP;

- алгоритм и реализующая его структура системы управления MP с адаптивной экстраполяцией процессов во внешней среде;

- механизм взаимодействия стратегического уровня нейропроцессорного планирования траекторий движения MP с- адаптивной экстраполяцией процессов в среде его функционирования и тактического уровня их исполнения на базе синергетического контурного регулятора.

Практическая ценность работы. Разработанные в диссертации экстраполирующие сети и механизм взаимодействия нейропроцессорного планировщика и контурного регулятора ориентированы на применение в действующих системах управления мобильных роботов с целью повышения их эффективности в процессе эксплуатации. Полученные в работе результаты использовались в госбюджетной; НИР № 12293 по гранту Минобразования РФ «Синтез нейросетевых структур и исследование алгоритмической базы систем динамического планирования поведения интеллектуальных мобильных роботов», в НИР №12163 «Разработка теоретических основ и методов нейрокомпьютерного конструирования многокритериальных систем управления промышленными роботами», при выполнении проекта РФФИ №99-01-00071 «Синергетаческие методы синтеза и нейрокомпьютерная реализация систем планирования и управления интеллектуальных роботов», в учебном процессе кафедры вычислительной техники Таганрогского государственного радиотехнического университета, а также при разработке системы управления действующего макета мобильного робота «Скиф» ТРТУ, что подтверждено соответствующими актами..

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались на:

- международной конференции «Идентификация систем и задачи управления» (М., ИПУ РАН, 2000 г.);

- Всероссийской научной конференции студентов и аспирантов «Техническая кибернетика, радиоэлектроника и системы управления», (ТРТУ, 2000 г.);

- XII научно-технической конференции «Экстремальная робототехника»

(СП6ГТУ,2001 г.);

- Всероссийской научной конференции с международным участием молодых ученых и аспирантов «Новые информационные технологии. Разработка и аспекты применения» (Таганрог, ТРТУ, 2001 г.);

- Международной научно-технической конференции «СуперЭВМ и многопроцессорные вычислительные системы» (Таганрог, ТРТУ, НИИ МВС, 2002 г.);

- 5-я научная школа-конференция «Мобильные роботы и мехатронные системы» (Москва, МГУ, 2002 г.);

- Международной конференции по нейрокибернетике (Ростов-на-Дону, РГУ, НИИ Нейрокибернетики им. Б.А. Когана, 2002 г.)

- научных семинарах кафедры ВТ в 2002-2003 г.г.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 16 печатных работав которых отражены основные результаты диссертации.

Структура и объем работы. Материал основной части диссертационной работы изложен на 156 страницах машинописного текста. Диссертация состоит из введения, четырех разделов, заключения и списка литературы из 70 наименований, содержит 72 рисунка, 5 таблиц и 3 приложения на 36 страницах. 

Подобные работы
Мамойленко Сергей Николаевич
Разработка и исследование средств организации функционирования распредел#нных вычислительных систем и сетей
Чумаченко Георгий Олегович
Исследование, разработка и применение ассоциативной памяти для организации параллельных вычислительных процессов в системе с автоматическим распределением ресурсов
Майданов Юрий Сергеевич
Разработка и исследование средств параллельного мультипрограммирования и поддержки живучести для распределенных вычислительных систем
Белкин Виктор Викторович
Разработка и исследование функциональных диагностических тестов конвейеризованных RISC процессоров
Шидловский Станислав Викторович
Разработка и исследование перестраиваемых вычислительных сред для систем автоматического управления
Якопов Михаил Владимирович
Разработка и исследование программно-аппаратных вычислительных средств автоматизации прецизионных астрофизических экспериментов
Тишковская Светлана Владимировна
Разработка и исследование методов байесовского оценивания параметров распределений и оптимального группирования данных
Тесленко Александр Владимирович
Разработка и исследование аппаратурно-ориентированных алгоритмов дискретных косинусных преобразований
Джанхотов Валентин Викторович
Исследование и разработка следящих электроприводов на базе вентильных двигателей с управлением от сигнального процессора для шагающего робота
Астафьева Ольга Владимировна
Исследование перенапряжений и разработка системы защиты от них в сетях среднего и высокого классов напряжения металлургических заводов и комбинатов

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