Keywords
generator trajektorii
sieci neuronowe
sterowanie nadążne
układy z logiką rozmytą
How to Cite
Abstract
W artykule zaprezentowano hierarchiczny układ sterowania ruchem mobilnego robota kołowego w nieznanym środowisku ze statycznymi przeszkodami. Układ sterowania składa się z dwóch warstw, warstwy planowania trajektorii ruchu oraz warstwy realizacji ruchu. Warstwa planowania trajektorii generuje bezkolizyjną trajektorię ruchu robota w złożonym zadaniu typu „podążaj do celu z omijaniem przeszkód”. W warstwie planowania trajektorii ruchu zastosowano metody sztucznej inteligencji w formie układów z logiką rozmytą. Warstwę podrzędną hierarchicznego układu sterowania stanowi neuronowy algorytm sterowania ruchem nadążnym, w którym zastosowano algorytm aproksymacyjnego programowania dynamicznego w konfiguracji dualnego heurystycznego programowania dynamicznego, zrealizowany w formie dwóch struktur: aktora i krytyka. W strukturach aktora i krytyka zastosowano sztuczne sieci neuronowe z wagami warstwy wejściowej dobieranymi w sposób losowy w procesie inicjalizacji sieci i sigmoidalnymi bipolarnymi funkcjami aktywacji neuronów. Poprawności procesu generowania i realizacji trajektorii ruchu zweryfikowano poprzez serię testów numerycznych przeprowadzonych w środowisku obliczeniowym Matlab/Simulink z zastosowaniem emulatora mobilnego robota kołowego oraz toru pomiarowego.
References
2. Borenstein J., Koren Y.: Real-time obstacle avoidance for fast mobile robots, IEEE Trans. Systems Man. Cybernetics, 19 (1989) 1179-1187.
3. Burghardt A.: Implementation of kohonen network in behavioral control of the amigobot wheeled mobile robot, Mechanics Mechanical Eng., 12 (2008) 337-347.
4. Faihimi F.: Autonomous robots. Modeling, path planning, and control, Springer, New York 2009.
5. Giergiel M.J., Hendzel Z., Żylski W.: Modelowanie i sterowanie mobilnych robotów kołowych, PWN, Warszawa 2002.
6. Giergiel J., Żylski W.: Description of motion of a mobile robot by Maggie’s equations, J. Theor. Appl. Mech., 43 (2005) 511-521.
7. Hendzel Z.: Fuzzy reactive control of wheeled mobile robot, J. Theor. Appl. Mech., 42 (2004) 503-517.
8. Hendzel Z., Burghardt A.: Rozmyte sterowanie odruchowe elementarnymi zachowaniami mobilnego robota, PAK, 11 (2004) 23-25.
9. Hendzel Z., Szuster M.: Discrete model-based adaptive critic designs in wheeled mobile robot control, Lecture Notes Artificial Intelligence, 6114 (2010) 264-271.
10. Hendzel Z., Szuster M.: Discrete neural dynamic programming in wheeled mobile robot control, Communic. Nonlinear Sci.Num. Simulation, 16 (2011) 2355-2362.
11. Hendzel Z., Szuster M.: Neuronowe programowanie dynamiczne w sterowaniu behawioralnym mobilnym robotem kołowym, Acta Mech. Automat., 5 (2011) 28-36.
12. Maaref H., Barret C.: Sensor-based navigation of a mobile robot in an indoor environment, Robotics Autonomous Systems, 38 (2002) 1-18.
13. Millan J.: Reinforcement learning of goal-directed obstacle-avoiding reaction strategies in an autonomous mobile robot, Robotics Autonomous Systems, 15 (1995) 275-299.
14. Prokhorov D.V., Wunsch D.C.: Adaptive critic designs, IEEE Trans. Neural Networks, 8 (1997) 997-1007.
15. Powell W.B.: Approximate dynamic programming: solving the curses of dimensionality, Willey, New Jersey 2007.
16. Sarkar S., Shome S.N., Nandy S.: An intelligent algorithm for the path planning of autonomous mobile robot for dynamic environment, Communic. Computer Infor. Sci., 103 (2010) 202-209.
17. Si J., Barto A.G., Wunsch D.C.: Handbook of learning and approximate dynamic programming, Willey-IEEE Press, 2004.
18. Szuster M., Hendzel Z., Burghardt A.: Fuzzy sensor-based navigation with neural tracking control of the wheeled mobile robot, Lecture Notes in Artificial Intelligence, 8468 (2014) 302-313.
19. Szuster M: Rozmyte sterowanie behawioralne mobilnym kołowym w nieznanym środowisku, ZN PRz s. Mechanika, 86 (2014) 603-619.