Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Интеллектуальные методы управления роботами 18
1.1. Постановка задачи интеллектуального управления роботами 18
1.2. Экспертные системы 23
1.3. Искусственные нейронные сети 28
1.4. Технология ассоциативной памяти 37
1.5. Технология нечёткой логики 43
1.6. Анализ и постановка задачи 53
1.7. Выводы 56
Глава 2. Разработка систем управления робототехническими системами 57
2.1. Постановка задачи управления робототехническими системами в неопределённых условиях 57
2.2. Информационно-измерительная система интеллектуальных робототехнических комплексов 60
2.2.1. Аберрация и определение расстояния до целевого объекта 64
2.2.2. Варианты компоновки ССТЗ, из достоинства и недостатки 68
2.3. Разработка обобщённой архитектуры и обобщённого алгоритма управления робототехническими системами на основе метода нечёткой логики и следящей системы технического зрения 70
2.4. Разработка системы управления движением мобильного робота на основе нечёткой логики и ССТЗ 77
2.4.1. Разработка модели мобильного робота 79
2.4.1.1. Кинематическая модель мобильного робота 80
2.4.1.2. Динамическая модель мобильного робота 82
2.4.2. Разработка модели нечёткого регулятора 88
2.4.3. Разработка модели движущегося объекта и модуля ССТЗ 95
2.4.4. Моделирование работы нечёткого регулятора 96
2.5. Выводы 102
Глава 3. Разработка следящей системы технического зрения 103
3.1. Применение систем компьютерного зрения в робототехнике 103
3.2. Построения систем компьютерного зрения 112
3.2.1. Некоторые основные понятия, применяемые при обработке изображения 114
3.2.1.1. Окрестностные операторы 115
3.2.1.2. Понятие о не рекурсивных и рекурсивных окрестностных операторах 115
3.2.1.3. Определение не рекурсивного оператора 116
3.2.1.4. Линейные операторы и взаимная корреляция 117
3.2.2. Линейные фильтры 120
3.2.3. Основные принципы поиска краёв и контуров на изображении 123
3.2.4. Контурные фильтры 126
3.2.5. Градиентные контурные фильтры 127
3.2.6. Частотная фильтрация 129
3.3. Постановка задачи и обзор существующих методов слежения за движущимися объектами на основе систем компьютерного зрения 134
3.4. Разработка метода обработки изображений, позволяющего осуществлять слежение за движущимися объектами 151
3.4.1. Фильтр определения положения целевого объекта на полутоновых изображениях 154
3.4.2. Фильтр определения положения целевого объекта на цветных изображениях 157
3.4.3. Фильтр определения положения подвижного объекта путём сопоставления с шаблоном 162
3.5. Структура и алгоритм работы следящей системы технического зрения 166
3.6. Выводы 168
Глава 4. Практическая реализация нечёткой системы управления мобильным роботом на основе следящей системы технического зрения 169
4.1. Общая структура мобильного робототехнического комплекса 169
4.2. Описание мобильного робота 171
4.3. Аппаратная реализация следящей системы технического зрения... 175
4.4. Экспериментальное исследование автономной работы ССТЗ 189
4.5. Разработка программного обеспечения для реализации нечёткого управления мобильным роботом на основе ССТЗ 201
4.6. Экспериментальное исследование автономной работы мобильного РТК 207
4.7. Выводы 211
Заключение 212
Список используемой литературы
- Искусственные нейронные сети
- Информационно-измерительная система интеллектуальных робототехнических комплексов
- Разработка системы управления движением мобильного робота на основе нечёткой логики и ССТЗ
- Некоторые основные понятия, применяемые при обработке изображения
Введение к работе
С наступлением нового тысячелетия робототехнические системы начали активно внедряться во все сферы деятельности человека. С одной стороны данная тенденция продиктована стремительным скачком в развитии компьютерной и микропроцессорной техники. С другой - стремление всего мирового сообщества к рыночной модели экономических отношений, что в значительной степени позволило расширить область применения робототехнических систем, вплоть до детских игрушек, ярким примером которых является собака AIBO фирмы Sony. Таким образом, можно с уверенностью сказать, что роботы входят в нашу повседневную жизнь как в качестве бытовых систем, так и в качестве комплексов, от которых, порой, зависит наша жизнь и здоровье. Также стоит отметить, что в последнее время к робототехническим системам повысился интерес со стороны государственных структур, таких как МЧС, ФСБ и др.
Ежегодный мониторинг МЧС состояния защиты населения и территорий Российской Федерации от чрезвычайных ситуаций показывает, что Россия по своему географическому положению подвержена воздействию широкого спектра опасных природных явлений и процессов. В настоящее время существует угроза возникновения крупных техногенных катастроф и аварий в связи с неизбежным старением оборудования и интенсивным снижением уровня технологической дисциплины на опасных производствах. В результате этих чрезвычайных ситуаций значительную часть аварийно-спасательных работ по их ликвидации приходится проводить в условиях загрязнения территорий и атмосферы радиоактивными, химическими и биологически-опасными веществами.
При проведении таких работ неотъемлемой задачей является снижение
риска для жизни спасателей. Актуальным решением является освоение и
более широкое применение современных робототехнических систем,
способных повысить эффективность аварийно-спасательных,
противопожарных, неотложно-восстановительных и других специальных работ [1].
Необходимость применения робототехнических комплексов при ликвидации чрезвычайных ситуаций наиболее остро встала уже при ликвидации аварии на чернобольской АЭС. В этот период в экстренном-порядке были разработаны и изготовлены отечественные, а также закуплены импортные робототехнические средства.
В 1997 году была разработана и утверждена программа создания и внедрения робототехнических систем для решения задач МЧС России. Программа, была пролонгирована до 2010 года с учетом изменений и дополнений, отражающих потребности Министерства в оснащении робототехническими системами, в том числе противопожарными и воздушными [1].
Существующие тенденции развития мирового сообщества не могут надежно обеспечить безопасность своим гражданам. Это вызвано- как нечёткостью политики, проводимой в различных странах, неготовностью различных отдельных политических групп идти на разумный компромисс, так и ростом благосостояния различных слоев населения, в том числе и недовольных текущей социально-экономической ситуацией. С ростом информационного обеспечения всех слоев населения (прежде всего за счёт дальнейшего развития Интернет), технологии, ранее бывшие достоянием только военных и спецслужб, сегодня становятся доступными многим.
Террористические акты, произошедшие в России, странах Европы и США показали, что терроризм в его сегодняшнем проявлении может атаковать любую группу населения, в любом месте и в любое время.
Эти тенденции ведут к осознанию- необходимости обеспечения большей защиты граждан от таких атак. Причём такую защиту необходимо обеспечить в широком географическом спектре. Фактически каждый крупный город должен иметь группы быстрого реагирования, способные оперативно сработать в случае внезапной террористической атаки.
В современной концепции обеспечения безопасности значительная роль уделяется применению мобильных робототехнических средств. Это вызвано как возможностью круглосуточной готовности таких роботов, возросшей ценностью человеческой жизни в сознании общества, так и удешевлением самих роботов.
В той или иной степени применение мобильных роботов в интересах спецслужб возможно при проведении операции любого типа. Однако наиболее целесообразно использование роботов при проведении взрывотехнических работ и антитеррористических операций, а также при охране важных объектов.
При этом применение роботов возможно для решения следующих тактических задач:
при проведении взрывотехнических работ
поиск и диагностика взрывных устройств
уничтожение или эвакуация взрывных устройств
расснаряжение или обезвреживание взрывных устройств
- проведение химической и радиационной разведки объектов и
территорий
при проведении антитеррористических операций
постановка радиоэлектронных помех, дымовых и специальных завес
доставка и применение спецсредств нелетального действия
скрытое проникновение на захваченные и охраняемые объекты
- ведение радиоэлектронной аудио- и видеоразведки объектов и
территорий
разрушение преград (двери, стены) при охране объектов
патрулирование территории или периметра объекта
пресечение попыток проникновения на объект
нейтрализация нарушителей.
Указанные операции проводятся на разных объектах и в разнообразных
условиях:
- на объектах общественного транспорта (городской транспорт,
железнодорожный, авиационный, морской, автомобильный);
в местах проживания и жизнедеятельности людей (квартиры, дома, офисы и др.);
на промышленных объектах (объекты химической промышленности, ядерного технологического цикла и пр.);
на объектах городской инфраструктуры (канализация, теплостанции, водопровод и т.п.);
на открытой местности, на сильно пересеченной местности, в лесах и т.д.
Специфика операций, условия эксплуатации и функциональное назначение мобильного робота определяют его конструктивные особенности, степень сложности системы управления, массогабаритные характеристики и состав специального оборудования [2].
В подводной робототехнике начало XXI можно охарактеризовать как время перехода от традиционных технических решений к новым, основанным на современных достижениях биологии, химии, информатики и-теории управления. Внедрение этих технологий позволило не только пересмотреть концепцию использования подводных технических систем при исследовании океанских глубин, но и поднять на более высокий уровень безопасность «взаимоотношения» человек-океан [1].
В первую очередь применение подводных роботов обеспечило возможность сократить до минимума угрозу для жизни людей, участвующих в экстремальных подводных операциях, таких как [1]:
спасательные работы;
ликвидация экологических катастроф;
исследование сейсмоопасных районов океанов и морей;
обследование сложного рельефа дна.
Также отметим, что подводные роботы, используемые в
технологически развитых странах, как Япония, США, Канада, Италия, Англия, Россия, Исландия и др., способны выполнять не только вышеперечисленные, но и другие разнообразные задачи такие как [1]:
участие в первоочередных спасательных (подводно-водолазных) работах в экстремальных ситуациях (при радиационных, химических и бактериологических загрязнениях;
проведение геологоразведочных работ (обеспечение нефте- и газоразведки на морском шельфе и на больших глубинах, исследование придонных аномальных явлений и активных геологических образований океанского дна);
осуществление мониторинга состояния сырьевых, биологических ресурсов и экологической ситуации в районах промысла в целях долгосрочного прогнозирования изменчивости рыбопродуктивности важнейших промысловых районов;
океанографические исследования и экологический мониторинг водной среды;
фотовидеосъемка, картографирование и акустическое профилирование морского дна;
обзорно-поисковые работы (проведение работ по поиску и обследованию затонувших объектов);
инспекция подводных объектов (обследование сооружений и коммуникаций), выполнение аварийно-ремонтных, восстановительных (прокладка кабеля) и подледных работ (освещение подводной обстановки);
работы военного назначения, включающие, в частности, противолодочную разведку, патрулирование, обеспечение безопасности объектов военной техники, поиск и обезвреживание мин. В 2007 году общая численность населения в мире достигла 6,6
миллиарда, что более чем в два с половиной раза превышает показатель 1950 года - 2,5 миллиарда. К 2050 году на Земле будут жить почти 9,3 миллиарда
человек. Такие данные представлены в докладе американской неправительственной статистической организации "Бюро данных о населении" (PRB) [51]. Согласно прогнозу экспертов, численность населения нашей планеты к 2050 году увеличится на 45%. Но при этом население планеты будет не только расти, но и стареть. Число людей в возрасте старше 60 лет к 2050 году составит почти два миллиарда [52].
Приведённые выше данные свидетельствуют, что потребность населения нашей планеты в продуктах питания будет продолжать расти. При этом современное состояние сельскохозяйственного производства характеризуется снижением эффективности, которая возникает по ряду объективных и субъективных причин, к числу которых в первую очередь, необходимо отнести повышение цен на энергоносители. Также отметим, что для выполнения наиболее трудоёмких сельскохозяйственных операций, таких как уход за растениями, прополка и уборка используется наёмный труд приезжих из ближнего и дальнего зарубежья, что ведёт к снижению интенсификации сельскохозяйственного производства, возрастанию стоимости продукции и снижению её качества.
В сложившейся ситуации, с учётом будущей перспективы роста населения является целесообразно разрабатывать и применять робототехнические системы для выполнения сельскохозяйственных операций таких как:
проведение землепашных работ;
посевные операции;
прополка и полив;
уборка урожая.
В нашей стране разработка таких робототехнических систем ведётся в Волгоградской государственной сельскохозяйственной академии, где был создан многозвенный шагающий робот волнового типа. В Шведском университете Хальмстада был разработан колёсный мобильный робот "Лукас" (Lukas), способный безошибочно идентифицировать сорняки и
автоматически выдёргивать их с корнем [53]. Шведы подсчитали, что прополка вручную поля, засаженного сахарной свёклой, может стоить сельхозпроизводителю 1,3 тысячи долларов. Причём желающих заниматься прополкой год от года всё меньше, и многим фермерам приходится сокращать производство. Разработанный ими робот, в теории, может сократить "прополочные" расходы фермеров на 50%.
Также отметим, что применение в сельском хозяйстве робототехнических систем позволит отказаться от использования химических средств для борьбы с сорной растительностью, что внесёт вклад в охрану окружающей среды и повысит качество производимой продукции.
Актуальность темы исследования:
Большая часть мобильных роботов разрабатывается для работы во вредных или опасных для человека условиях. Такие условия имеют место при ликвидации последствий аварий, при разминировании или при работе на других планетах. Применение мобильных роботов в таких условиях позволяет исключить человеческие жертвы. Таким образом, актуальной является проблема создания мобильных робототехнических комплексов, обладающих возможностью самостоятельного передвижения и выполнения поставленной задачи. Важную роль при этом имеет проблема создания интеллектуальной системы управления, позволяющей роботу автономно выполнять поставленную задачу при минимальном участии человека.
В настоящее время в большинстве случаев управление роботом осуществляет человек-оператор на уровне движений, при этом от человека требуется непрерывное наблюдение за действиями робота и оперативное управление его действиями. Такой подход определяется неспособностью робота принимать самостоятельные решения и имеет ряд недостатков. К ним можно отнести необходимость постоянного канала связи с человеком (кабельная связь или радиосвязь), что существенно ограничивает область применения робота. Также, при выполнении технологических операций оператор, используя информацию об объекте и ходе выполнения работ,
полученную с телекамер и выведенную на экраны мониторов, непрерывно управляет исполнительными механизмами манипулятора и транспортного средства в режиме ручного управления. Сложный процесс управления в сочетании с характером выполняемых работ, требующих повышенного внимания и осторожности, приводит к быстрой утомляемости оператора и, как следствие, увеличению вероятности ошибочных действий. Кроме того, человек не всегда может правильно оценить обстановку по данным телеметрии и осуществить адекватное управление. Указанных недостатков можно избежать, если управление со стороны человека-оператора будет проводиться не на уровне движений, а на уровне постановки цели. В этом случае робот должен самостоятельно или при минимальном участии человека выполнять поставленные задачи. Это остро востребовано в тех случаях, когда участие человека в процессе управления мобильным роботом затруднительно или невозможно, например, при работе в опасных условиях.
Актуальность темы исследования?заключается в том, что предложенная в работе архитектура построения системы управления, позволит повысить эффективность выполняемых работ и расширит сферу применения мобильных роботов за счет обеспечения их автономной работы в частично недетерминированных условиях. Также упрощается задача человека-оператора, который, будучи освобожденным от управления роботом на уровне действий, получает возможность лучше сосредоточиться на задачах более высокого уровня. Кроме того, снижаются требования к квалификации оператора, поскольку отсутствует необходимость его обучения управлению элементарными движениями робота.
Целии задачи» работы.
Целью диссертационной работы является разработка архитектуры, алгоритмического и программного обеспечения интеллектуальных систем управления мобильными роботами на основе метода нечёткой логики и следящей системы технического зрения для автономного выполнения поставленных задач.
В работе были поставлены и решены следующие задачи:
Разработка архитектуры и обобщённого алгоритма управления мобильными роботами на основе метода нечёткой логики и следящей системы технического зрения;
Разработка метода обработки изображения, позволяющего осуществлять слежение за двигающимися объектами в.режиме реального времени;
Разработка программного обеспечения, осуществляющего автономное управление движением мобильного робота, на основе метода нечёткой логики и следящей системытехнического зрения;
Экспериментальное исследование автономной работы предлагаемой системы, состоящей изподвижного объекта, мобильного робота, следящей системы технического зрения. Г
Методы исследования.
При решении поставленных задач автором были использованы теория автоматического управления, теория дифференциальных уравнений, теория нечетких множеств, математические методы обработки цифровых изображений и технология нечёткой логики. Разработка программных приложений велась с использованием технологии объектно-ориентированного программирования в средах Borland C++ Builder и Visual C++. Разработка низкоуровневых программ осуществлялась на языке Assembler.
Исследование работоспособности разрабатываемых структур и алгоритмов проводилось путем математического моделирования с использованием математических пакетов Matlab, Simulink, FuzzyLogic ToolBox, языка C++ и экспериментальных исследований.
Научная новизна работы.
В работе получены и выносятся на защиту основные результаты, обладающие научной новизной:
Архитектура системы и алгоритмы управления движением
мобильных роботов, позволяющие осуществлять автономное управление на основе комбинации метода нечёткой логики и следящей системы технического зрения;
Алгоритм управления и структура следящей системы технического зрения, позволяющая контролировать положение подвижного объекта в области прямой видимости системы;
Метод обработки последовательности кадров потока видео информации, позволяющий отслеживать перемещение подвижных объектов в реальном времени.
Практическая ценность.
Предложенная следящая система технического зрения способна решать
широкий круг прикладных задач в современных мехатронных и
робототехнических системах, такие как мобильные и промышленные
роботы, подводные и беспилотные летательные аппараты, автомобильные
системы парковки, функционирующие в условиях частичной і
неопределённости внешней среды.
Разработан алгоритм работы и программное обеспечение для интеллектуальной системы управления мобильными роботами, позволяющие осуществлять автономное управление при выполнении задач относительно движущихся объектов.
Предложенная архитектура построения систем управления на базе следящей системы технического зрения и метода нечёткой логики может быть использована при создании интеллектуальных систем управления мобильными и промышленными роботами нового поколения с целью расширения их области применения.
Апробация работы.
Основные результаты диссертационной работы докладывались на 18-й и 19-й научно-технических конференциях «Экстремальная робототехника» в Государственном Научном Центре ЦНИИ РТК (г. Санкт-Петербург, Россия) в 2007-2008 гг., на научных чтениях "Робототехника: новые научные и
практические разработки" в Учебном Научно-Техническом Центре* «Робототехника» в МГТУ им. Н.Э.Баумана в 2008г., на Международной молодежной научной конференции XXXIV "Гагаринские чтения" в 2008 г, на научных семинарах кафедры «Робототехника и мехатроника» МГТУ «СТАНКИН».
Публикации.
Основное содержание диссертации опубликовано в пяти печатных работах, в том числе в журнале «Мехатроника, Автоматизация, Управление».
Объем работы.
Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы. Объем работы составляет 222 печатных страниц, включая рисунки, таблицы и список литературы. Библиография содержит 104 наименования, из них 19 иностранных источников.
В' первой главе рассматривается вопрос актуальности применения интеллектуальных методов управления для решения задач робототехники. Приводится обобщённая структура систем интеллектуального управления и описываются её отличительные особенности относительно классических методов управления.
Рассматриваются принципы построения и особенности таких интеллектуальных' технологий как: экспертные системы, нейронные сети, ассоциативная память и нечёткая логика. Приводятся примеры применения данных технологий для решения различных задач управления, в том числе и в робототехнике.
На основе проведённого анализа существующих интеллектуальных методов- для. решения задачи управления робототехнической системой в частично недетерминированных условиях принимается решение об использовании механизма нечёткой логики.
Во второй главе приводятся некоторые примеры задач робототехники, при рассмотрении которых мы сталкиваемся с системой, состоящей в общем случае из следующих элементов: подвижная мобильная база, подвижный
рабочий орган и подвижный целевой объект. Такие системы обладают высокой неопределённостью, которая характеризуется наличием подвижного объекта, движение которого описать алгебраическими, дифференциальными или разностными уравнениями либо очень сложно, либо вовсе невозможно. При этом неопределённость также вносится в описание модели робота, на который оказывает воздействие окружающая его среда.
При решении задач управления относительно подвижного целевого
объекта обосновывается эффективность применения в качестве
многофункциональной информационно-измерительной- системы
мехатронный модуль на базе следящей системы технического зрения (СЄТЗ)і Отличительной особенностью предлагаемого модуля является его способность осуществлять слежение не только за счёт алгоритмов обработки последовательности видеокадров, а также за счёт перемещения поля зрения» камеры вслед за движущимся объектом слежения.
Приводится несколько методов, позволяющих определять расстояние до целевого объекта на основе систем технического зрения. Предлагается ряд компоновок ССТЗ, рассматриваются их достоинства и недостатки.
Разработана обобщённая структура построения систем управления-робототехническими устройствами на основе метода нечёткой логики и следящей системы технического зрения. Описаны основные элементы системы и их функциональные назначения. Приведён алгоритм работы предложенной системы управления. Рассматриваются варианты расположения ССТЗ в составе мобильных и манипуляционных робототехнических систем.
Для реализации предложенного подхода построения интеллектуальных систем, управления робототехническими устройствами на основе модуля ССТЗ- разрабатывается математическая модель мобильного робота, модель нечёткого регулятора, упрощённая модель подвижного объекта слежения, относительно которого робот будет выполнять свои действия и блок эмуляции работы следящей системы технического зрения. Проводится
моделирование, описываются и анализируются его результаты.
В третьей главе приводятся примеры широкого применения СТЗ при решении различных задач робототехники. Рассматривается обобщённая структура СТЗ и некоторые базовые понятия, применяемые при обработке изображений.
Подробно- рассмотрена задача слежения за движущимися^ объектами. Показаны различные формы представления объекта слежения и методы^ описания его внешнего вида. Приведены некоторые характерные признаки объектов. Рассматривается методы и алгоритмы, применяемые при обработке цифровых изображений, осуществляющих слежение за подвижными объектами, показаны их достоинства и недостатки.
Для выполнения процесса отслеживания движущихся' объектов обработку видео изображений предлагается реализовать методом локального слежения. На основе1 предложенного метода разрабатываются три цифровых фильтра, позволяющих осуществлять слежения за движущимися.объектами в режиме реального времени. Приводятся их характеристики.
Разработана и описана структура следящей системы, технического зрения, рассмотрен алгоритм её работы.
В четвёртой главе разрабатывается мобильный робототехнический комплекс, осуществляющий движение за подвижным целевым объектом на основе следящей системы технического зрения и нечёткой логике. Приводится обобщённая структура и алгоритм работы разработанного комплекса.
Разрабатывается полностью функциональная следящая система технического зрения, описываются её элементы и принцип работы. Проводятся, экспериментальные исследования автономной, работы разработанной ССТЗ. Для проведения экспериментов разработан тестовый стенд и создана специальная симуляционная программа, основной задачей которой являлось моделирование движения различных объектов с различными скоростями, и на различных фонах. Приводятся результаты
экспериментов, на основе которых составляются рад характеристик демонстрирующие возможности разработанной ССТЗ.
Для реализации нечёткого управления мобильным роботом на основе ССТЗ разработано программное приложение, способное получать и обрабатывать видео изображение, управлять серводвигателями видео камеры, осуществлять нечёткий логический вывод и управлять движением мобильного робота.
Для подтверждения справедливости, предлагаемых в данной работе методов и подходов, проведено ряд практических экспериментов, демонстрирующих полную работоспособность разработанного прототипа мобильного робототехнического комплекса.
В заключении приведены основные результаты, полученные в данной диссертационной работе и сформулированы выводы, следующие из проведенных исследований.
Искусственные нейронные сети
Однако во всех разработанных в прошлом системах с базами знаний помимо этих моделей использовались специальные для, конкретного случая средства, поэтому представление знаний получалось сложным. Тем не менее классификация моделей оставалась неизменной. Язык, используемый для разработки систем, спроектированных на основе этих моделей, называется языком представления знаний. Типичная статическая ЭС состоит из следующих основных компонентов (рис. 1.3): Механизма вывода; Рабочей памяти (РП), называемой также базой данных (БД); Базы знаний; : Компонентов приобретения знаний; Объяснительного компонента; Диалогового компонента.
База данных (рабочая память) предназначена для хранения исходных и промежуточных данных решаемой в текущий момент задачи. Этот термин совпадает по названию, но не по смыслу с термином, используемым в информационно-поисковых системах (ИПЄ) и системах управления базами данных (СУБД) для обозначения всех данных (в первую очередь долгосрочных), хранимых в системе.
База знаний в ЭС предназначена для хранения долгосрочных данных, описывающих рассматриваемую область (а не текущих данных), и правил, описывающих целесообразные преобразования данных этой области.
Механизм вывода - осуществление логического вывода на основании знаний, имеющихся в БЗ, и данных, хранящихся в БД. При этом интерпретатор определяет как применять правила для вывода новых знаний на основе информации, хранящейся в БЗ, а диспетчер устанавливает порядок применения этих правил.
Компонент приобретения знаний автоматизирует процесс наполнения ЭС знаниями, осуществляемый пользователем-экспертом.
Объяснительный компонент объясняет, как система получила решение задачи (или почему она не получила решение) и какие знания она при этом использовала, что облегчает эксперту тестирование системы и повышает доверие пользователя к полученному результату. Диалоговый компонент ориентирован на организацию дружественного общения с пользователем как в ходе решения задач, так и в, процессе приобретения знаний и объяснения результатов работы. Структура статической ЭС Статические ЭС используются в тех приложениях, где можно не учитывать изменения окружающего мира за время решения задачи.
Однако существует более высокий класс приложений, где требуется учитывать динамику изменения окружающего мира за время исполнения і приложения. Такие экспертные системы получили название динамических ЭС и их обобщённая структура будет иметь вид, приведённый на рис. 1.4.
По сравнению со статической ЭС в динамическую вводится ещё два компонента [12]: подсистема моделирования внешнего мира: подсистема1 сопряжения с внешним миром. Рис., Г.4. Динамическая экспертная система Динамические ЭС осуществляет связи-с внешним миром через систему контроллеров и- датчиков: Кроме того компоненты БЗ и механизма вывода существенно изменяются, чтобы отразить временную логику происходящих в реальном мире событий.
К разряду таких динамических- сред разработки, ЭС относится семейство программных продуктов фирмы Gensym Corp. (США):, Один из таких продуктов система G2 - базовый: программный продукт, представляющий собой графическую, объектно-ориентированную среду для построения и сопровождения экспертных систем реального времени, предназначенных для мониторинга, диагностики; оптимизации, планирования и управления динамическим процессом.
Информационно-измерительная система интеллектуальных робототехнических комплексов
Для обеспечения функций автономности интеллектуальной робототехнической системы необходима информация как о среде функционирования, так о его внутреннем состоянии. В зависимости от назначения и решаемых задач эта информация может представляться различной совокупностью типов данных. Перечислим основные из них.
Для системы управления поведением: данные о распознаваемых объектах среды (тип объекта, его координаты и свойства) (если такая задача решается); данные об окружающей среде функционирования (например, акустическая обстановка, освещённость, уровень радиации и др.) (если такая задача решается). Для системы управления движением: данные о взаимном расположении робота и окружающих его объектов; данные о параметрах движения мобильных систем (линейные угловые скорости) и положения мобильного робота (координаты робота); данные о координатах целевой точки; данные о состоянии робота, его навесного оборудования и габаритных размерах (если они меняются); Для системы управления исполнительными механизмами: данные от датчиков внутреннего очувствления. Для формирования перечисленных типов данных необходим постоянный опрос и анализ информации, получаемой от сенсорных устройств робота. Эти функции и выполняет информационно-измерительная система.
По мнению многих отечественных и зарубежных специалистов, разработка интеллектуальных автономных мобильных роботов является одной из приоритетных задач робототехники. На борту малогабаритных роботов из-за массогабаритных и энергетических ограничений невозможна установка ни сложных информационных датчиков, ни необходимого числа более простых сенсорных устройств. В этом случае целесообразно выбирать такие сенсорные устройства, обработка информации от которых дает достаточно большое число различных типов данных. Одним из таких устройств являются системы на базе видеокамер. При использовании видеокамер можно решить следующие задачи: обнаружение и распознавание объектов среды. определение параметров движения и положение мобильного робота; определение параметров движения и положение целевого объекта; слежение за перемещением целевого объекта; формирование карты местности.
Для решения рассматриваемого класса задач, в которых имеется подвижная мобильная база, подвижный рабочий орган и подвижный целевой объект, важным элементом в построении системы является многофункциональная информационно-измерительная система, способная контролировать параметры движения и положение целевого объекта. При этом наибольшей эффективностью обладает система, способная не только осуществлять обнаружение и распознание целевого объекта в поле зрения видеокамеры, а также осуществляющая отслеживание перемещения подвижного целевого объекта. Таким образом, в качестве информационно-измерительной системы предлагается использовать подвижный мехатронный-модуль (ММ)- с системой технического зрения (рис. 2.2), реализующий функцию слежения.
Отличительной особенностью- предлагаемой следящей системы технического зрения (ССТЗ) является её способность осуществлять слежение не только за счёт алгоритмов обработки последовательности видеокадров, а также за счёт перемещения поля зрения видеокамеры вслед за движущимся объектом слежения.
Рассмотрим пример работы двух следящих систем технического зрения. Первая ССТЗ осуществляет слежение только за счёт цифровой, обработки последовательности видеокадров и жёстко закреплена на корпусе подвижной мобильной базы, т.е. не может совершать движений относительно мобильной базы; Вторая ССТЗ также осуществляет цифровую обработку видеосигнала и также установлена на корпусе мобильной базы, но при этом она имеет две собственные степени свободы и может совершать движение относительно подвижной мобильной базы. Предположим ситуацию, в которой мобильный робот с ССТЗ- двигается за подвижным целевым объектом; пытаясь занять определённое относительное положение. Поскольку перемещения объекта слежения непредсказуемы и неопределенны, то возможна ситуация, при которой объект слежения резко изменит направление своего движение на противоположенное или на угол более 90. Мобильному роботу с неподвижной ССТЗ придётся резко менять направление своего движения, чтобы объект не вышел за пределы поля зрения ССТЗ и не был потерян (рис. 2.3-а.). Далеко не каждый из современных мобильных роботов обладает необходимой динамикой и маневренностью, особенно, если он имеет гусеничное шасси.
Во втором случае мобильный робот с подвижной ССТЗ может в соответствии со своими динамическими характеристиками спокойно развернуться. В этом случае подвижная ССТЗ независимо от положения мобильного робота будет продолжать совершать слежение за подвижным целевым объектом, не выпуская его из своего поля зрения (рис. 16-6.). Подвижная ССТЗ является более эффективной и при значительном изменении траектории движения объекта позволяет не прерывать информационный поток данных для системы управления мобильным роботом о положении подвижного объекта. Также подвижная ССТЗ позволяет системе управления мобильного робота найти целевой объект вне зависимости от его положения, при этом мобильный робот может стоять или совершать какие-либо движения. Это придаёт мобильной системе большую гибкость при управлении роботом и планировании движения. Подвижная ССТЗ может независимо от движений мобильного робота просканировать область вокруг робота и составить локальную карту местности при выборе направления дальнейшего движения. Таким образом, подвижная ССТЗ обладает следующими преимуществами: является более эффективной при решении задач слежения, чем иные виды СТЗ; придаёт мобильной системе высокую гибкость; является многофункциональной измерительной системой.
Разработка системы управления движением мобильного робота на основе нечёткой логики и ССТЗ
В блоке моделирования целевого объекта задаётся» некий закон его движения. В процессе моделирования на выходе этого блока мы получаем координаты местоположения объекта слежения х0, у0 в мировой системе координат. Блок эмуляции следящей системы технического зрения- в соответствии с положением мобильного робота и координатами целевого объекта вычисляет азимут на целевой объект слежения а и расстояние до него d. По азимуту и расстоянию до целевого объекта нечёткий контроллер вычисляет линейную и угловую скорости движения мобильного робота vp, (Dp. После этого формируются конкретные значения угловых скоростей ведущих колёс мобильного робота оз\ и со2. Далее в соответствии с разработанной кинематической и динамической моделями вычисляются текущие координаты положения и ориентация мобильного робота в мировой системе координат хр, ур% рр.
Для описания поведения мобильного робота необходимо разработать его математическую модель. Это позволит без аппаратной реализации мобильного робота проанализировать работу создаваемой системы управления и при необходимости внести необходимые коррекции. Математическая модель мобильного робота состоит из кинематической и динамической моделей. Кинематическая модель является простейшим описанием поведения мобильного робота и допускает исследование его свойств. Динамическая модель является более подробным описанием мобильного робота и учитывает сило-моментные воздействия, произведённые исполнительными механизмами.
Проводимое в данной работе математическое моделирование движения мобильного робота справедливо для случая движения робота по горизонтальной плоскости. Рис. 2.15. Мобильный робот "Pioneer P3-DX". Реальным объектом разрабатываемой модели является мобильный робот "Pioneer 3-DX", изображённый на рисунке 2.15. Для того, чтобы математически описать мобильный робот, необходимо ввести ряд условий, сформулированных в виде следующих допущений: Будем рассматривать мобильный робот при условии, что его механизм является жёстко связанным; Колёса являются недеформируемыми и находятся в точечном контакте с поверхностью; Движение робота осуществляется без проскальзывания; Платформа рассматривается как твёрдое тело, на. котором закреплена колёсная система.
Поскольку движение робота осуществляется в горизонтальной плоскости, то достаточно рассмотреть плоский случай. На рисунке 2.16 изображен мобильный робот с соответствующими системами координат. В точках L и R расположены колеса, оси вращения которых совпадают с отрезком LR длины /. Свяжем с роботом систему координат 00X0Y0, расположив точку 00 посередине отрезка LR и направив ось Х0 перпендикулярно LR в направлении движения. Тогда положение основания робота как твердого тела задается тройкой чисел ф, х, у, где ф - угол между осями X и Х0; х, у - координаты точки 00 в абсолютной системе координат OXY.
Положение точек робота 00, L и R в абсолютной системе соответствует радиус-векторам г о, гь и rR. При этом, также, положение точки 00 может быть получено из следующих выражении: Г0 rR+ rOR rO=h+rOL Из кинематики плоского движения известно, что скорость движения любой точки некоторого твёрдого тела может быть представлена в виде: (1) (2) ул=Го+&хгш где VA - скорость поступательного движения произвольной точки A, Vo - скорость поступательного движения полюса твёрдого тела, со - скорость вращательного движения твёрдого тела относительно полюса О, г0л -радиус-вектор, определяющий положение точки А относительно полюса О.
Таким образом, в соответствии с рисунком 2.16 скорость движения мобильного робота может быть получена из следующих выражений:
Некоторые основные понятия, применяемые при обработке изображения
Области применения систем компьютерного зрения определяются их функциональными задачами. Система компьютерного зрения может быть использована в технике, в медицине, в системах обработки документов, в картографии, в системах охраны внешнего и внутреннего наблюдения, в научных исследованиях и т.д.
Целью компьютерного зрения является обеспечение методов для автоматического решения задач, связанных с обработкой визуальной информации, включающей [71]: обнаружение и распознавание известных объектов; получение геометрической модели неизвестных объектов; компьютерное позиционирование и ориентирование объектов; измерение пространственных свойств объектов; измерение параметров движения объектов; оценка характерных признаков объектов.
Система компьютерного зрения включает в себя аппаратные и программные средства, которые позволяют решать широкий круг пользовательских задач. Наиболее эффективное использование системы 113 компьютерного зрения может быть достигнуто там, где необходимо получить высокую производительность работы оборудования. Например, на сборочных операциях в машиностроении, в микроэлектронике, в робототехнике, на конвейерах в промышленности, на операциях контроля качества деталей и выявления дефектов и т.д.
Рассмотрим принципы и элементы построения системы компьютерного зрения на примере системы распознавания объектов, представленной на рисунке 3.8.
Работу системы компьютерного зрения можно разделить на следующие основные этапы: ввод изображения, обработка изображения, анализ изображения, распознавание образов [71].
Освещение /I \
1) Ввод изображения осуществляется с помощью аналоговой или цифровой видео камеры, при этом, если камера аналоговая, то необходимо использовать цифровой преобразователь. Необходимо отметить, что качество получаемого изображения определяется не только аппаратными возможностями видео камеры, но и освещением объекта распознания. Получение качественного исходного изображения играет не маловажную роль, так как оказывает сильное влияние на результаты, получаемые на последующих этапах работы системы.
2) На этапе обработки изображения производится улучшение качества изображения, за счёт применения фильтров, осуществляющих устранение или снижение шумов, которые могут иметь место в исходном изображении, увеличение контраста, нормализацию яркости, получение бинарного или обратного изображения и др.
3) Под анализом изображения понимается последовательное описание параметров и характеристик изображения в виде вектора свойств. В начале может осуществляться сегментация изображения для определения отдельных его элементов, затем поиск контуров или углов на изображении с последующим их кодированием, анализ формы, округлости и размеров объекта, расчёт центрального момента и моментов 2-го порядка, определение ориентации и т.д.
4) В системе компьютерного зрения имеется база данных, в которую записаны вектора свойств распознаваемых объектов. На этапе распознания происходит сопоставление вектора свойств, полученного при анализе изображения с векторами, хранящимися а базе данных системы. По результатам сравнения система компьютерного зрения принимает решение об образе, совпадает он с эталоном или нет. Выполнение рассмотренных этапов при распознавании объектов позволяет получить высокую надежность [71].
Прежде, чем начать рассмотрение алгоритмов, осуществляющих слежение за движущимися объектами, необходимо рассмотреть ряд понятий и определений, которыми мы будем пользоваться в дальнейшем.
Похожие диссертации на Разработка интеллектуальной системы управления мобильными роботами на основе следящей системы технического зрения и нечёткой логики
