СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ МОБИЛЬНЫМ РОБОТОМ

Полезная модель относится к области управления мобильными роботами, в частности мобильными роботами, умеющими ориентироваться в неизвестной среде и обходить возможные препятствия.
Известна система управления мобильным роботом, состоящая из нечеткого контроллера управления скоростью, нечеткого контролера управления направлением, ульразвуковых датчиков окружающей среды, соединенных таким образом, что выходы датчиков соединены с входами нечетких контролеров, выходы контроллеров соединены с приводами колес мобильного робота и с блоком вычисления текущего положения мобильного робота - расстояния до цели и величину ошибки угла направления на цель. Данная система управления реализована в работе Ultrasonic Sensing and Fuzzy Logic Control for Navigation in Unknown Static Environments Alejandro Ramirez-Serrani and Marc Boumedine Instituto Tecnologico у de Estudiores de Monterrey-CCM Calle del Puente 222, Tlalpan 14380, Mexico D.F.,MEXICO Phone: (525)673-1000 ex:4232, Fax: (525)673-2500 E-mail: aramires@campus.ccm.itesm.mx, mboumedi@campus.ccm.itesm.mx, 0-8186-7695-7/96 $5.00©IEEE Proceedings of EUROBOT'96.
Недостатком данной системы управления является ее излишняя сложность, вследствие которой контроллеры реализованы на персональном компьютере, а связь с мобильным роботом осуществляется по беспроводному интерфейсу.
Наиболее близким по структуре и достигаемому результату к заявленной полезной модели, взятая за прототип, является система управления, состоящая из глобального блока планирования, контролера преодоления препятствий и контроллера низкого уровня - контроллера приводов, соединенных таким образом, что выход глобального блока
планирования соединен с входом контроллера преодоления препятствий, выход контроллера преодоления препятствий соединен с контроллером низкого уровня, выход которого, в сою очередь, соединен с контроллером преодоления препятствий. Данная система управления реализована в работе A sensor-based Obstacle Avoidece Controller for a Mobile Robot Using Fuzzy Logic and Neural Network H.R.Beom Ph.D.Student, Research &Development Laboratory Gold Star Industrial Systems, CO.,Ltd. Anayang,Korea and H.S.Cho Professor, Department of Precision Engineerin Korea Advanced Institute of Science&Technology Р.О.Вох 150, Chongryangri, Seul, Korea, 0-7803-0737-2/92$03.00 1992©IEEE.
Недостатком этой системы управления является излишняя сложность, связанная с необходимостью применения видеосистемы для глобального позиционирования мобильного робота.
Задача полезной модели - повышение эффективности работы системы управления, мобильным роботом за счет повышения точности и скорости движения мобильного робота, а также безопасности его работы, что выражается в более гибком поведении мобильного робота в условиях неизвестной среды, предполагающей внезапное возникновение препятствий на пути движения мобильного робота и исключение столкновения с препятствиями.
Поставленная задача решается тем, что предлагается система управления мобильным роботом, состоящая из регулятора и системы датчиков: ультразвуковых - для мониторинга окружающей среды, энкодеров и электронного компаса - для определения положения мобильного робота причем, регулятор состоит из нейронной сети-классификатора, блока нечеткой логики, включающем блок нечеткой логики направления и блок нечеткой логики скорости, блока определения текущего расстояния до цели и угла отклонения, базы правил; выход блока определения текущего расстояния до цели и угла отклонения соединен с входом блока нечеткой логики, выход блока датчиков соединен с входом блока нейронной сети-классификатора
и входом блока нечеткой логики направления и блока нечеткой логики скорости регулятора, выход нейронной сети-классификатора соединен с входом блока нечеткой логики направления и блоком нечеткой логики скорости блока нечеткой логики, выходы блоков нечеткой логики направления и блока нечеткой логики скорости блока нечеткой логики соединены с мобильным роботом. Выход ультразвуковых датчиков соединен с входом нейронной сети-классификатора, входом блока нечеткой логики направления и блоком нечеткой логики скорости блока нечеткой логики регулятора, выход энкодеров соединен с входом блока определения текущего расстояния до цели и угла отклонения.
Использование электронного компаса и энкодеров для глобального позиционирования позволяет отказаться от видеокамер и значительно упрощает систему. Решение задачи управления значительно упрощается и ускоряется.
На фиг.1 представлена структура регулятора заявленной полезной модели.
Система управления мобильным роботом содержит регулятор 1 и систему датчиков: ультразвуковые 2, энкодеры 3, электронный компас 4 и мобильный робот 5 причем, регулятор 1 включает нейронную сеть-классификатор 6, блок нечеткой логики 7 и блок определения текущего расстояния до цели и угла отклонения 8, причем блок нечеткой логики 7 содержит блок нечеткой логики скорости 9 и блок нечеткой логики направления 10, выход блока определения текущего расстояния до цели и угла отклонения 8 соединен с блоком нечеткой логики скорости 9 и блоком нечеткой логики направления 10 блока нечеткой логики 7, выход блока ультразвуковых датчиков 2 соединен с входом нейронной сети-классификатора 6, входом блока нечеткой логики скорости 9 и входом блока нечеткой логики направления 10 блока нечеткой логики 7 регулятора 1, выход нейронной сети-классификатора 6 соединен с входом блока нечеткой логики скорости 9 и входом блока нечеткой логики направления 10 блока
нечеткой логики 7, выход блока нечеткой логики скорости 9 и выход блока нечеткой логики направления 10 блока нечеткой логики 7 соединены с мобильным роботом 5, в качестве датчиков мобильного робота использованы энкодеры 3 и электронный компас 4, причем выход ультразвуковых датчиков 2 соединен с входом блока нейронной сети-классификатора 6, входом блока нечеткой логики направления 10 и блоком нечеткой логики скорости 9 блока нечеткой логики 7 регулятора 1, выход мобильного робота 5 соединен с входом блока определения текущего расстояния до цели и угла отклонения 8.
В предлагаемой полезной модели использован способ управления мобильным роботом, при котором для глобального планирования траектории применяются данные энкодеров, а для периодической коррекции ошибки применен электронный компас, расположенные в мобильном роботе 5.
g
g
Работа полезной модели производится следующим образом. Сигналы ультразвуковых датчиков 2 поступают в блок нейронной сети-классификатора 6, в блок нечеткой логики направления 10 и в блок нечеткой логики скорости 9 блока нечеткой логики 7. Величина ошибки положения мобильного робота 5, определяемая как разность между текущим, представленным в виде координат х и у, и заданным, представленным в виде координат x и y, положением мобильного робота 5, поступает на вход блока нейронной сети-классификатора 6 где производится классификация препятствия. Далее сигнал о типе препятствия вместе с сигналами с ультразвуковых датчиков 2 и сигналами о текущем положении мобильного робота 5 поступает в блок нечеткой логики направления 10 и блок нечеткой логики скорости 9 блока нечеткой логики 7. В блоках нечеткой логики направления 10 и нечеткой логики скорости 9 блока нечеткой логики 7 производится обработка поступивших данных в соответствии с базой правил (на схеме не показаны) и затем, после дефаззификации, сигнал управления поступает на мобильный робот 5. Алгоритм работает в циклическом режиме, согласно программе, заложенной в память контроллера.