Взаимодействие интеллектуальных робототехнических систем
Боковая панель статьи
Основное содержимое статьи
Аннотация
В статье рассматриваются различные варианты взаимодействия робототехнических систем. Приведено краткое описание каждой из систем. В качестве объектов управления выступают макеты манипулятора, перевернутого маятника и мобильного манипулятора. Мобильный и стационарный манипулятор оснащены системой распознавания образов на основе библиотеки компьютерного зрения OpenCV и аппаратной части, в виде Web-камеры, приставки Kinnect и инфракрасного сенсора. Рассматривается вариант взаимодействия в децентрализованной и иерархической системы управления. Демонстрируется эксперимент в связке «ведущий - ведомый» проводимый на основе системы распознавания мобильного манипулятора.
Макеты оснащены встраиваемой интеллектуальной системой управления разработанной с использованием проблемно независимого программного инструментария «Оптимизатор Баз Знаний». Применение подобного инструментария обусловлено наличием неполнотой описания объектов управления и механизмов их взаимодействия друг с другом. Такого рода подход предполагает использования нескольких генетических алгоритмов с различными функциями пригодности для проектирования правых и левых частей базы правил, оптимизации количества правил и структуры нечеткой нейронной сети.
Результаты экспериментов демонстрируют возможность гарантированного достижения цели управления группой роботов за счет использования технологий мягких вычислений, при проектировании баз знаний нечетких регуляторов в системах управления. Разработанный программный инструментарий позволяет проектировать и настраивать сложные и слабо формализованные технические системы в режиме реального времени. Данная возможность позволяет существенно сократить время при проектировании интеллектуальной системы управления и повысить надежность системы за счет снижения уровня влияния экспертных оценок на процесс проектирования.
Скачивания
Информация о статье
Библиографические ссылки
Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. – М.: Эдиториал УРСС, 2002. – С. 352.
Зайцев А.А., Курейчик В.В., Полупанов А.А. Обзор эволюционных методов оптимизации на основе роевого интеллекта // Известия ЮФУ. Технические науки, 2010. – № 12.
Курейчик В.М., Кажаров А.А., Использование роевого интеллекта в решении np-трудных задач // Известия ЮФУ. Технические науки, 2011. – № 7.
Gregory Dudek, Michael R. M. Jenkin, Evangelos Milios, David Wilkes, A taxonomy for multi-agent robotics, Autonomous Robots, 1996. – Vol. 3. – Issue 4. – Pp. 375-397.
Jun Ota Multi-agent robot systems as distributed autonomous systems // Advanced Engineering Informatics, 2006. – Vol. 20. – Issue 1. – Pp. 59-70. – ISSN 1474-0346.
Kawamura, K., Gordon, S. From Intelligent Control to Cognitive Control // Automation Congress, 2006. – Pp.1,8, 24-26.
Kawamura K., Peters II R.A., Bodenheimer R., Sarkar N., Park J., Spratley A., Hambuchen K. A. Multiagent-based cognitive robot architecture and its realization // Int’l Jo. of Humanoid Robotics, 2004. – 1(1). – Pp. 65-93.
Lenk J.C., Droste R., Sobiech C., Ludtke A., Hahn A. Towards cooperative cognitive models in multiagent systems // International conference on advanced cognitive technologies and applications 07/2012, ISBN: 978-1-61208-218-9.
Керимов Т. А., Решетников А. Г., Ульянов С. В., Интеллектуальное робастное управление динамически неустойчивым объектом. Ч.1: Удаленная настройка баз знаний на технологии мягких вычислений // Системный Анализ в Науке и Образовании: сетевое научное издание. – Дубна, 2013. – № 4. – [Электронный ресурс]. URL: http://sanse.ru/download/191.
Ульянов С.В., Решетников А.Г., Керимов Т.А., Дистанционная настройка базы знаний для интеллектуального управления автономным роботом на основе оптимизатора баз знаний. Ч1: технологии мягких вычислений, // Системный Анализ в Науке и Образовании: сетевое научное издание. – Дубна, 2013. – № 1. – [Электронный ресурс]. URL: http://www.sanse.ru/download/156.
Nawawi S.W., Ahmad M.N., and Osman J.H.S. Real-time control system for a two-wheeled inverted pendulum mobile – robot // Advanced Knowledge Application in Practice, InTech, 2010. – Pp. 299-312.
Gocmen A. Design of two wheeled electric vehicle. Master Sci // Thesis. Atilim Univ., Temmuz, 2011.
Castro A. Modeling and dynamic analysis of a two-wheeled inverted pendulum // Master Sci. Thesis, Georgia Institute of Technology, Atlanta, USA, 2012.