Содержание к диссертации
Введение
1. Анализ проблемы построения автоматизированных микроробототехнических технологических комплексов
1.1. Актуальность проблемы построения автоматизированных микроробототехнических технологических комплексов
1.2. Анализ принципов построения микроробототехнических технологических комплексов
1.3. Анализ существующих подходов к построению управляющих систем микроробототехнических технологических комплексов 31
1.4. Анализ существующих подходов к синтезу алгоритмов управления мобильными микроманипуляционными роботами 45
1.5. Цель и задачи исследования 52
Выводы по главе 1 53
2. Разработка структуры и алгоритмов управления группой микророботов 55
2.1. Разработка обобщенной структуры системы управления группой микророботов 55
2.2. Разработка генетического алгоритма распределения задач между роботами в составе МРК 64
2.3. Разработка алгоритмов группового управления мобильными роботами 79
Выводы по главе 2 92
3. Разработка интеллектуальных алгоритмов управления микророботом 93
3.1. Конструкция и принцип работы микроробота 93
3.2. Разработка алгоритма управления движением мобильной платформой микроробота на основе нечеткой логики 104
3.3. Разработка алгоритмов управления мобильной платформой микроробота на основе самоорганизующихся карт Кохонена 120
3.4. Разработка комбинированных алгоритмов управления микророботами 133
Выводы по главе 3 139
4. Прикладные аспекты проектирования мироробототехнических систем 140
4.1. Архитектура информационно-управляющей системы микроробототехнического комплекса 140
4.2. Разработка архитектуры программного обеспечения для автоматизированной информационно-управляющей системы МРК 152
4.3. Разработка программного обеспечения для моделирования алгоритмов группового управления микророботами 163
4.4. Экспериментальные исследования алгоритмов группового движения мобильных микророботов AMIR 169
4.5. Перспективы развития микроробототехнических комплексов 179
Выводы по главе 4 181
Заключение 183
- Актуальность проблемы построения автоматизированных микроробототехнических технологических комплексов
- Разработка обобщенной структуры системы управления группой микророботов
- Разработка алгоритма управления движением мобильной платформой микроробота на основе нечеткой логики
- Архитектура информационно-управляющей системы микроробототехнического комплекса
Введение к работе
Актуальность темы.
В связи с бурным развитием новых технологий наблюдается тенденция к минитюризации электромеханической продукции, используемой при создании устройств и приборов различного назначения. Микроэлектромеханические системы (МЭМС) находят все более широкое применение в медицине, атомной энергетике, космической отрасли, военной промышленности, робототехнике, системах связи, авиации, автомобилестроении и других областях науки и техники. Сборка таких устройств человеком на последних этапах технологической цепочки является трудоемким процессом, требует немалых временных и материальных затрат, что сказывается на себестоимости продукции при невысоком уровне ее точности и надежности. Поэтому с увеличением объемов производства потребность в автоматизации производства МЭМС становится все более актуальной.
Решение данной задачи потребовало разработки нового поколения мик-романипуляционных систем прецезионной сборки - микропозиционирующих устройств и микророботов, высокоточные приводы которых построены на базе прямых механических преобразователей энергии [16, 17, 70]. Появление мобильных микроманипуляционных роботов, способных выполнять не только манипуляции под микроскопом, но также решать задачи транспортировки микрообъектов в большом диапазоне перемещений, привело к разработке на их основе ряда прототипов настольных автоматических микросборочных станций [69, 88, 98], которые открывают хорошие перспективы для решения комплекса задач по внедрению в промышленность сложных микроробототехнических комплексов (МРК) нового поколения.
Промышленность предъявляет жесткие требования по уменьшению веса, объема, потребления энергии и стоимости к инструментам и средствам производства миниатюрных устройств. Эта тенденция приводит к объединению от-
дельных микророботов, высокоточных позиционирующих устройств и т.д. в компактную производственную систему - «микрофабрику», обеспечивающую полный технологический цикл производства микросистем [58].
Характерной особенностью функционирования таких МРК является фактор неопределенности, связанный с недетерминированностью обстановки в рабочей зоне и нестационарностью условий эксплуатации. К ним можно отнести, например, отсутствие точных данных о расположении и ориентации деталей и роботов в рабочей зоне, недостаток информации о массо-инерционных характеристиках объектов, износ или поломка рабочего инструмента микроробота, возникновение непредвиденных для движения препятствий и т.п. Кроме того, при создании МРК одной из важнейших является задача группового управления, поскольку, как правило, каждый отдельный микроробот обладает ограниченными возможностями и поэтому только их групповое применение может привести к решению поставленных перед ними задач. Однако решение задачи группового управления сопряжено с рядом дополнительных технических трудностей, вызванных малыми габаритами микророботов, что делает невозможным размещение сложных вычислительных систем на их борту.
Таким образом, неизбежная на практике вариантность условий функционирования МРК, порождающая структурную и параметрическую неопределённость, порождает и специфические требования к их системе управления, заключающиеся в том, что эти системы обязательно должны быть адаптивными. Однако использование сложных алгоритмов управления затруднено вследствие дефицита временных и энергетических ресурсов, характерного для работы сложных РТС. Поэтому возникает необходимость в том, чтобы системы управления обладали не только адаптивными свойствами, но и определенными элементами искусственного интеллекта, и строились на основе мультиагентного подхода.
Цели и задачи исследования.
Целью работы является разработка и исследование адаптивных и интел
лектуальных алгоритмов управления группой мобильных микророботов, функ-
(р ционирующих в составе микроробототехнических комплексов.
Для достижения поставленной цели требуется решение следующих задач:
1. Разработать обобщенную структуру системы управления МРК, обеспе
чивающую на основе использования адаптивных и интеллектуальных алгорит
мов планирования и управления эффективное мультиагентное управление груп
пой мобильных микророботов.
Разработать алгоритмы распределения задач между микророботами в составе МРК.
Разработать алгоритмы адаптивного управления группой мобильных микророботов при решении задач транспортировки объектов.
Разработать интеллектуальные алгоритмы управления мобильной платформой пьезоэлектрического микроробота на основе методов мягких вычислений.
Разработать архитектуру и соответствующее программное обеспечение информационно-управляющей системы МРК, исследовать эффективность предложенных интеллектуальных алгоритмов управления мобильными пьезоэлектрическими микророботами.
ч* Методы исследования.
Для решения поставленных в диссертационной работе задач были применены методы системного анализа, робототехники, теории автоматического управления, теории искусственного интеллекта, теории мультиагентных систем. Научную ценность представляют:
1. Предложенная обобщенная структура системы управления МРК, содер
жащая стратегический, тактический, исполнительный, координирующий и экс
пертный уровни, объединенных единой универсальной базой данных и знаний в
( единую систему. Данная структура обеспечивает эффективное мультиагентное
управление технологическим процессом производства микросистем в условиях неопределенности, выполняемым в автоматическом режиме группой мобильных микроманипуляционных роботов на основе использования адаптивных и интеллектуальных алгоритмов планирования и управления. 2. Следующие разработанные алгоритмы:
генетический алгоритм распределения задач между роботами в составе МРК, обеспечивающий выбор оптимальной комбинации роботов и компонентов сборки с учетом их соответствия по количеству, типам, статусам (занятости) и степени пространственной близости роботов-претендентов к детали и месту проведения рассматриваемой операции;
алгоритм адаптивного управления группой мобильных микророботов при решении задач транспортировки микрообъектов в МРК на основе использования обобщенной линеаризованной динамической модели группового движения роботов, обеспечивающий отработку желаемой геометрической формы расположения группы роботов в рабочем пространстве;
интеллектуальные алгоритмы управления мобильной платформой пьезоэлектрического микроробота на основе самоорганизующихся карт Кохонена и нечеткой логики.
Практическая ценность и реализация результатов работы.
Разработана архитектура информационно-управляющей системы МРК, позволяющая реализовать групповое управление микророботами на основе мультиагентного подхода, оптимально распределять задачи между вычислительными компонентами и обеспечивающая открытость системы для дальнейших расширений ее функциональных возможностей.
Разработано программное обеспечение, реализующее предложенные интеллектуальные и адаптивные алгоритмы планирования и управления группами мобильных микророботов.
3. Предложена методика использования единого пространства моделиро
вания и разработки программно-аппаратных средств с помощью среды Матлаб и
языка высоко уровня VC++.
<р Эффективность разработанных алгоритмов, реализованных в виде алго-
ритмического и программного обеспечения, подтверждена экспериментальными исследованиями на микросборочной станции, разработанной на кафедре Технической кибернетики УГАТУ совместно с Институтом управляющих вычислительных систем и робототехники Технического университета г. Карлсруэ (Германия), а также на наноманипуляционной станции, разработанной на кафедре Микроробототехники Технического университета Карл фон Осицкого г. Оль-денбург (Германия).
Связь исследований с научными программами.
Исследования в данном направлении выполнялись в рамках:
научно-технической программы «Научные исследования высшей школы по приоритетным направлениям науки и техники», проект 03.01.021 по теме «Разработка настольного микросборочного производственного комплекса» в 2000-2002 г.г.;
федеральной целевой программы «Интеграция науки и высшего образования Российской Федерации на 2002-2006 годы», программное мероприятие 1.4 - «Привлечение иностранных партнеров к проведению
~ совместных исследовании и развитию интегрированных научно-
образовательных структур»; проект № П0039 «Фундаментальные исследования
и новые технологии проектирования сложных технических систем», раздел 7 -
«Интеллектуальное адаптивное планирование и управление
микроробототехническими комплексами»;
- договора о сотрудничестве между Техническим университетом
г. Карлсруэ и УГАТУ на 2002-2006 годы, раздел 2 - «Разработка микророботов,
микроманипуляционных устройств и микроинструмента».
На защиту выносятся:
Обобщенная структура иерархической системы управления МРК, которая содержит стратегический, тактический, исполнительный, координирующий и экспертный уровни, объединенных единой универсальной базой данных и знаний в единую систему, и позволяет обеспечить эффективное мультиагентное управление группой мобильных микророботов на основе адаптивного и интеллектуального подхода.
Генетический алгоритм распределения задач между роботами в МРК с учетом желаемых комбинаций роботов по статусам (занятости), их количеству и типам, степени пространственной близости роботов-претендентов к детали и месту проведения рассматриваемой операции, степени соответствия желаемой комбинации деталей по их статусам (занятости).
Алгоритм адаптивного управления группой мобильных микророботов для решении задач транспортировки микрообъектов в МРК, обеспечивающий на основе использования обобщенной линеаризованной динамической модели группового движения желаемую геометрическую форму расположения роботов в рабочем пространстве.
Интеллектуальные алгоритмы управления мобильной платформы микроробота на основе самоорганизующихся карт Кохонена и нечеткой логики, обеспечивающих движение вдоль заданной траектории с учетом заданной скорости и точности позиционирования.
Архитектура информационно-управляющей системы МРК, методика использования единого пространства моделирования и разработки программно-аппаратных средств с помощью среды Матлаб и языка высоко уровня VC++, включая разработку управляющего программного обеспечения, результаты экспериментальных исследований разработанных алгоритмов на примере управления платформой мобильного пьезоэлектрического микроробота в составе нано-манипуляционной станции.
Апробация работы.
Основные положения и результаты работы докладывались на следующих научно-технических конференциях:
Всероссийская молодежная научно-техническая конференция «Молодые ученые Волго-Уральского региона на рубеже веков». Уфа, 2001 г.;
Международная молодежная научно-техническая конференция «Интеллектуальные системы управления и обработки информации». Уфа, УГАТУ 2001 г.;
Международная конференция по компьютерным наукам и информационным технологиям (CSIT 2001). Уфа, УГАТУ 2001 г.;
Всероссийский научно технический фестиваль молодежи имени профессора Е.А. Девянина «Мобильные роботы 2002». Москва, 2002 г.;
Научная конференция DAAD стипендиатов из Росси и Белоруссии. Берлин 2003 г.;
Всероссийский научно технический фестиваль молодежи имени профессора Е.А. Девянина «Мобильные роботы 2003». Москва, 2003 г.;
Международная конференция по компьютерным наукам и информационным технологиям (CSIT 2003). Уфа, УГАТУ 2003 г.;
Международная молодежная научно-техническая конференция Интеллектуальные системы управления и обработки информации. Уфа, УГАТУ 2003 г.
Публикации.
Основные материалы диссертационной работы опубликованы в 10 научных трудах.
Объём и структура работы.
Диссертационная работа состоит из 197 страниц машинописного текста, включающего в себя введение, четыре главы, заключение и список литературы из 116 наименований.
Содержание работы.
Во введении обосновывается актуальность задач исследований, их цель, новизна и практическая ценность выносимых на защиту результатов.
В первой главе рассматривается актуальность проблемы создание микро-робототехнических комплексов, способных за счет полной автоматизации, универсальности и гибкости технологического процесса обеспечить производство микроизделей в промышленных масштабах. Проводится анализ принципов построения МРК и показывается, что решение данной проблемы предполагает широкое использование мобильных микророботов, обеспечивающих выполнение микроманипуляций и перемещения с высокой точностью за счет использования в качестве приводов прямые преобразователи рода энергии, в частности, на основе обратного пьезоэлектрического эффекта.
Отмечается, что МРК следующих поколений следует рассматривать как сложную робототехническую систему, в которой в силу ограниченности возможностей отдельных микророботов предполагается их групповое применение, что порождает функционирование системы в условиях структурной и параметрической неопределенности и накладывает специфические требования к процессу управления. Решение такой сложной задачи, как управление группой мобильных микророботов, требует построения иерархической системы управления на основе мультиагентного подхода с широким использованием адаптивных и интеллектуальных алгоритмов планирования и управления.
Во второй главе предложена обобщенная структура системы управления МРК, содержащая стратегический, тактический, исполнительный, согласующий и экспертный уровни, объединенных единой универсальной базой данных и знаний в единую систему. Данная структура позволяет обеспечить эффективное мультиагентное управление технологическим процессом производства МЭМС в условиях неопределенности, выполняемым в автоматическом режиме группой
мобильных микроманипуляционных роботов на основе использования адаптивных и интеллектуальных алгоритмов планирования и управления.
Разработан генетический алгоритм распределения задач на каждом этапе сборочных работ, обеспечивающий разделение микророботов на группы с учетом оптимальной комбинаций роботов и компонентов сборки по их количеству, типам, статусам (занятости), а также степени пространственной близости роботов-претендентов к детали и месту проведения рассматриваемой операции. Эффективность предлагаемого алгоритма подтверждена путем моделирования на примере формирования требуемой группы из восьми роботов из имеющихся 25 разнотипных роботов, для работы с 5 деталями.
Синтезирован алгоритм адаптивного управления движением группы мобильных роботов при решении задач транспортировки микрообъектов в МРК с учетом отработки заданной геометрической формы их группового расположения в рабочей плоскости. На основе использования обобщенной модели линейной автономной системы LAS синтезирована обратная модель управления группой мобильных роботов, изменяемые параметры которой настраиваются с помощью интегральных алгоритмов адаптации, синтезированных с помощью прямого метода Ляпунова.
В третьей главе представлено описание конструкции и принципа движения пьезоэлектрического мобильного микроробота AMIR, созданного на основе анализа преимуществ и недостатков конструкций микророботов типа PROHAM, MINIMAN в университете Карл фон Осицкого города Ольденбург (Германия), кафедры микроробототехники. Рассмотрены особенности применения нечеткого алгоритма в обратной модели мобильной платформы микроробота для управления его движением по желаемой траектории. На основании проведенных экспериментов доказана эффективность предлагаемых алгоритмов. Предложены алгоритмы управления мобильной платформы на основе самоорганизующихся карт Кохонена. По результатам моделирования можно заключить, что разработанный алгоритм удовлетворяет требованиям управления микророботом. Он адаптив-
ный, способен компенсировать нелинейности, а также разработан без использования математической модели системы. Предложен подход комплексного применения самоорганизующихся нейронных сетей Кохонена и нечеткой логики для построения самообучающихся систем автоматического управления мобильной платформой микроробота.
В четвертой главе предложена многоуровневая архитектура информационно-управляющей системы микросборочной фабрики. Исходя из принципов разделения обработки информации система управления группой мобильных микророботов строится мультиагентной. В качестве основного подхода к проектированию программного комплекса группового управления мобильными микророботами был выбран объектно-ориентированный подход. Подробно описываются основные классы системы и их взаимодействия, а также схема функционирования системы. Предлагается общее описание программной реализации алгоритмов группового движения микророботов, генерации плана сборки, распределение задач между роботами для моделирования в среде Matalb 6.0. Разработанные интеллектуальные алгоритмы позволили реализовать программное обеспечение для расчета параметров движения микроробота на основе нечеткой логике и нейронной сети Кохонена. Предлагается структурная схема методики создания единого пространства моделирования и разработки программно-аппаратных средств с помощью среды Матлаб и языка высоко уровня VC++.
Актуальность проблемы построения автоматизированных микроробототехнических технологических комплексов
В повседневной жизни человека, медицине, биотехнологиях, производстве, космосе, океане и т.д. находят все более широкое применение интегрированные микро электронно-механические системы (МЭМС). Это микродвигатели, микродатчики, микронасосы, миниатюрные гироскопы и другие подвижные микроустройства, которые становятся основой промышленности следующих поколений. Другими словами можно отметить, что в результате последовательной эволюции научных знаний сформировалась новая научная дисциплина - микросистемотехника (МСТ), развитие которой наряду с прогрессом информационных технологий в значительной степени определяет современный и будущий прогресс науки и техники.
Современные технологии позволяют с высокой точностью изготовить продукт практически любого размера [72, 98, 108]. С усовершенствованием конструкции сканирующих туннельных микроскопов и разработкой технологии их применения стало возможным получать детали (компоненты), сравнимые с размерами молекул и атомов. Однако, несмотря на это, существует множество проблем при массовом производстве микросистем, в первую очередь связанных с размерами микрообъектов.
В соответствии с существующими технологиями микросистема обычно содержит несколько микрокомпонент, которые изготовляются из различных материалов с использованием различных технологий производства микроструктур [81]. Отдельные микрокомпоненты на последнем этапе технологической цепочки - микросборке - должны с высокой точностью быть собраны в желаемую микросистему. Кроме традиционных трудностей автоматизации сборочного процесса решение задачи микросборки усугубляется особенностями окружающей микросреды и соответствующими ограничениями микроманипуляционных устройств, то есть для микросистем не могут быть применены методы и механизмы реализации сборки, разработанные для обычных систем.
При производстве микросистем приходится сталкиваться с целым рядом новых проблем. Из-за очень малого размера объектов приходится учитывать явления и силы, которыми для макрообъектов пренебрегали, например, силами сцепления, возникающими между микрозахватом и объектом манипулирования. Обычно задача микроманипулирования сводится к операциям подъема (захвата), перемещения (переноса) и опускания (отпускания) микроэлементов. Когда объекты, над которыми производятся манипуляции, имеют размеры от 1 мм и ниже, гравитационные и инерционные силы, которые пропорциональны объему объекта, имеют меньшее влияние по сравнению с силами сцепления, пропорциональными площади поверхности. Силы сцепления (электростатические, Ван-дер-Ваальса и поверхностного натяжения) создают проблемы при высвобождении микрообъекта из захватного устройства микроманипулятора. Для микросборочных систем также предъявляются особые требования к среде, в которой происходит сборочная операция. Одним из основных таких требований для помещения, где располагается микроманипуляционная система, является поддержание определенной влажности воздуха. Следует отметить, что вакуумная гигиена зачастую исключает непосредственный контакт оператора с изделиями, что наряду с выше перечисленными причинами обусловливает повышенную неопределенность выполняемого технологического процесса и требует его полной автоматизации. Существующие сегодня системы микросборки довольно громоздки и предназначены для сборки стандартных механических устройств в заранее заданной последовательности. Роботы, выполняющие операции, строятся как многозвенные манипуляторы или портальные конструкции. В качестве привода используются двигатели постоянного тока или шаговые. Точность сборки для роботов стандартных конструкций механически ограничена. Дефекты изготовления узлов робота, трение в устройствах преобразования движения, тепловое расширение или вычислительные ошибки имеют существенное значение в микромире. Кроме того, точность позиционирования и допуски изготовления микрокомпонентов находятся в диапазоне нескольких нанометров, что существенно меньше величин, реализуемых при обычной сборке. Темпы развития МСТ как отрасли промышленности и как области знания определяют необходимость разработки нового поколения микроманипуляционных систем и автоматизированных систем высокоточной сборки. Требуемая точность может быть достигнута только при использовании микропозиционирующих устройств и микророботов, имеющих высокоточные приводы, построенные на базе прямых механических преобразователей энергии, и более совершенных систем управления [9,10,79]. Следует также отметить, что существующие устройства, предназначенные для выполнения управляемых микроопераций, в большинстве своем управляются вручную, а контроль над операциями осуществляется визуально оператором при помощи микроскопа. Большая доля участия человека при этих микрооперациях значительно увеличивает себестоимость изготавливаемых МЭМС. Поэтому новое направление исследований -построение автоматизированных микроробототехнических технологических комплексов, полностью автоматизирующих технологический процесс сборки МЭМС при помощи универсальных микророботов и визуальных сенсоров -микроскопов и видеокамер, лазерных датчиков или различных тактильных микродатчиков, позволяющих осуществлять высокоточные операции с микрообъектами - является весьма актуальной проблемой. В настоящее время рассматриваемая проблема является приоритетной для всего мирового сообщества. Исследования по созданию микроманипуляционных устройств, подвижных микрокомпонентов активно проводятся в университетах и институтах Японии, США, Германии, Италии, Швейцарии и многих других стран мира [72, 79, 88] в тесном сотрудничестве с крупнейшими компаниями или государственными и международными учреждениями, например, Boeing, Philips, NASA, NATO и др. Таким образом, в связи с вышеизложенным можно выделить ряд задач, требующих своего решения при разработке технических устройств данного типа, а именно: - разработка новых типов приводов, которые смогли бы обеспечить требуемые параметры движений при микроперемещениях инструмента под микроскопом, а также соответственно на их базе новых конструкций микроманипуляционных роботов и микропозиционирующих устройств.
Разработка обобщенной структуры системы управления группой микророботов
Как уже было отмечено в первой главе, современный этап развития средств производства МЭМС характеризуется переходом от экспериментальных, настольных микросборочных систем, к построению компактных микроробототехнических технологических комплексов (МРК) промышленного применения, так называемых «микрофабрик» [58].
Концептуально такую «микрофабрику» можно представить в виде, изображенном на рисунке 2.1, где в качестве «сборочных цехов» или «участков» используются отдельные гибкие микроробототехнические технологические ячейки, реализованные в соответствии с ранее разработанной концепцией построения гибких настольных микросборочных систем [88].
Для выполнения сложного производственного цикла отдельные роботы могут использоваться совместно, то есть каждый из роботов должен быть ориентирован на выполнение целого ряда специфичных технологических или сборочных операций. В этом случае роботы выполняют манипуляции в строго определенной последовательности. Роботы могут также работать совместно для выполнения более сложных действий, которые требуют одновременного использования различных инструментальных средств (например, операции транспортировки и захвата объектов). При этом особо следует отметить, что если в настольной микросборочной системе (или внутри микросборочного «участка»/«цеха») транспортировка микрообъектов относится к вспомогательными операциям, то уже в рамках всей «микрофабрики» (между «участками» или «цехами») - является одной из важнейших и предполагает групповое управление специализированными мобильными транспортными микророботами.
Таким образом, «микрофабрика» содержит все атрибуты «больших» робототехнических комплексов и в этом смысле должна рассматриваться как сложная РТС, эффективность функционирования которой из-за ограниченности существующих сенсорных систем в условиях неопределенности «микромира», в первую очередь, определяется уровнем адаптивности и «интеллектуальности» ее информационно-управляющей системы.
Поддержание функциональной эффективности управления группой микророботов в условиях неопределенности предполагает наличие иерархической системы управления, обладающей развитыми интеллектуальными возможностями по анализу и распознаванию обстановки, формированию стратегии целесообразного поведения, планированию последовательности действий и синтезу исполнительных законов для их реализации с необходимыми показателями качества. Укрупненную структуру многоуровневой интеллектуальной системы управления группой микророботов можно представить в виде, изображенном на рисунке 2.2.
В предлагаемой иерархической структуре системы управления микроробототехнического технологического комплекса можно выделить три основных уровня: стратегический уровень; тактический уровень; исполнительный уровень; И два дополнительных уровня: согласующий уровень; уровень анализа и обучения. На стратегическом уровне решается задача формализации цели управления системы, планирования поставленных задач, например, по сборке микрообъектов, состоящих из нескольких деталей; планирование действий робота или поведения РТС в соответствии с целью её функционирования и реальной обстановкой. Данная задача не тривиальна, так как имеет множество решений, которые зависят от множества факторов: 1) Сколько конкретных микрообъектов (деталей) в системе. Достаточно ли их для выполнения поставленной задачи. 2) Как расположены компоненты на рабочем столе. 3) Сколько типов роботов в системе и их реальное количество. Достаточно ли их для выполнения поставленной задачи. 4) Как расположены микророботы друг относительно друга и относительно микрообъектов. В случае, если возможно выполнение поставленной задачи при данных условиях, блок планирования микросборки и распределения действий генерирует множество достижимых последовательностей сборки, из которых затем выбирает оптимальную последовательность. Также выполняется декомпозиция сборочного плана групповой сборки для роботов? находящихся в системе. В отрицательном случае оператор получает информацию о невозможности выполнить поставленную задачу.
Разработка алгоритма управления движением мобильной платформой микроробота на основе нечеткой логики
Как уже было указано ранее, управление движением мобильной платформы микроробота в силу фактора неопределенности является сложной и неоднозначной задачей. При реализации мобильности возникает множество проблем, которые вызваны действием внешних возмущающих воздействий случайного характера, нетипичных для «больших» систем робототехники, и связаны, прежде всего, с малой величиной перемещений и особенностями реализации шагоподобного движения пьезоэлектрических приводов платформы. В микромире становятся наиболее существенными те свойства материалов, которыми в макромире пренебрегали ввиду минимального их воздействия на выполнение операций и связанных с ними перемещений [63]. К ним можно отнести, прежде всего, шероховатость поверхности, по которой происходит перемещение. Кроме того, весьма существенным становится качество изготовления приводов, тем более, что пьезоэлектрические приводы для подвижной платформы микроробота изготавливаются вручную, что приводит к значительному технологическому разбросу их характеристик (к отклонениям площади сегментов, нарушению ортогональности поляризации материала, отклонениям от базовой ориентации и т.д.).
Данные факторы приводят к уменьшению величины шага от расчетного значения, к изменению ориентации платформы, что оказывает значительное влияние на точность движения платформы микроробота по заданной траектории.
Другой проблемой при реализации управления движением микроробота является отсутствие датчиков, способных определять координаты микроробота в рабочей области с диапазоном перемещений, отличающимся на более чем шесть порядков от значения требуемой точности измерений. Поэтому обратная связь системы управления микроробота организуется с использованием двухуровневой системы технического зрения: глобального и локального (под микроскопом) наблюдения. Существенной особенностью такого канала обратной связи, связанной с необходимостью большого объема вычислений при реализации процедур обработки и распознавания изображений, является то, что период дискретизации СТЗ значительно превышает период дискретизации цифрового канала управления. В результате значительный период времени система управления является разомкнутой, и поэтому к качеству регулятора предъявляются повышенные требования.
Таким образом, построение системы управления с использованием в качестве регулятора только обратной модели микроробота является практически невыполнимой задачей. Для уменьшения величины отклонения от требуемой траектории движения необходимо скомпенсировать влияние внешних возмущающих воздействий, то есть построить адаптивную систему управления, способную обеспечить жесткие требования к системе управления требуемой точности выполнения перемещения и манипуляций, а в некоторых случаях и к скорости выполнения данных действий.
Одним из высокоэффективных способов решения данной задачи является использование методов теории искусственного интеллекта и, в первую очередь, аппарата нечеткой логики и искусственных нейронных сетей, которые позволяют системе работать в условиях неопределенности и действиях случайных возмущений со стороны внешней среды. Контроллеры, использующие нечеткую логику или нейронные сети, во-первых, не нуждаются в точной модели процесса управления, и, во-вторых, система может управлять, используя даже неточные или неполные данные датчиков. Рассмотрим систему управления движением мобильной платформы микроробота на основе нечеткой логики.
Построение нечеткой обратной модели (ОМ) мобильной платформы микроробота как объекта управления с приемлемой величиной времени расчетов управляющих воздействий предоставляет возможность применить ее непосредственно в качестве регулятора управляющей части системы. В этом случае система управления при генерации управляющих сигналов будет учитывать наиболее значимые особенности объекта, и в системе будут присутствовать только ошибки, связанные с ориентацией приводов платформы микроробота (постоянная составляющая) и качеством поверхности движения (случайная составляющая). Постоянную составляющую ошибки можно учесть на этапе создания обратной модели при проведении тестовых испытаний с натурным объектом. Причем эту коррекцию желательно проводить даже после незначительных изменений в конструкции микроробота, или замене приводов, или изменении их ориентации и т.д.
Архитектура информационно-управляющей системы микроробототехнического комплекса
Важной задачей при проектировании МРК является выбор её архитектуры, при которой возможно оптимальное распределение функций между её элементами, и связанных с ней алгоритмов планирования и задач группового управления. В данной главе рассматриваются принципы организации архитектуры системы управления на примере микросборочной фабрики, состоящей из миниатюрных мобильных роботов-манипуляторов. Основные элементы микросборочной фабрики: - высокоточные микророботы-манипуляторы; - сенсорная система (глобальные и локальные видеокамеры); - система коммуникаций; - вычислительные машины и контроллеры. Архитектура системы управления микросборочной фабрики на основе функционального разделении всех возникающих в процессе её работы задач условно делится на две части: систему верхнего уровня управления и систему нижнего уровня управления. Система верхнего уровня управления предназначена для решения следующих задач: - планирование технологического процесса микросборки; - распределение задач между роботами в процессе работы; - управление группами роботов, выполняющими совместные работы; - расчет траектории движение каждого микроробота. Система нижнего уровня управления предназначена для решения следующих задач: - расчет параметров движения для каждого микроробота; - расчет коэффициентов коррекции движения для каждого микроробота; - генерация управляющих напряжений; - обработка изображений и распознавание образов. Для решения перечисленных выше задач в архитектуре системы управления предусмотрены соответствующие агенты, которые имеют собственные базы знаний, часть которых располагаются на сервере, а часть непосредственно на рабочей станции для ускоренного доступа к данным. Агенты могут оперативно обмениваться информацией через каналы связи и синхронизировать данные через дискретные промежутки времени. Принцип действия мультиагентных систем основывается на декомпозиции общей задачи на ряд локальных задач, возлагаемых на агентов, распределением этих задач между различными агентами [49]. Выделяются следующие типы агентов: Агент планирования сборки и распределения задач между микророботами; Агент планирования траектории движения; Агент-робот; Агент обработки изображения; Агент-диспетчер; Агент-эксперт. На основе задачи, поставленной оператором, агент планирования сборки будет решать задачу генерирования оптимальной последовательности сборки микрообъектов. Генерируемый план помещается в базу данных. На основе составленного плана происходит распределение задач между роботами. Это требует больших вычислительных затрат, так как необходимо учитывать не только порядок сборки, но и количество деталей и роботов в системе в текущий момент времени, расположение деталей и микророботов друг относительно друга, а также их расположение относительно CCD камер в процессе работы. В базе данных агента планирования траекторий хранится информация о микродеталях, микророботах и о изделиях, их местоположение, а также данные об элементарных последовательностях сборки микродеталей в конечный продукт.
Агент обработки изображения решает следующие задачи: определение положения и ориентации микророботов, определение формы и расположения деталей в рабочей зоне, распознавание объектов микросборки в рабочей области камеры локального обзора. Эти задачи могут решаться, например, следующим образом.
Изображение, полученное с камеры, проходит этап предварительной обработки. В этот этап включается применение к изображению различных методов фильтрации с целью повышения его качества и уменьшения влияния помех. Следующий этап - выделение контуров. Задача данного этапа состоит в выделении на изображении контуров объектов, объединение выявленных кандидатов в одну связную линию, утончение границ. Завершающий этап -непосредственно распознавание. Он заключается в опознавании выделенных в изображении объектов и составлении описания сцены.
Похожие диссертации на Алгоритмы адаптивного и интеллектуального управления группой мобильных микророботов
