Дата публикации в реестре: 2021-08-05T20:51:31Z

Аннотация:

Групповое взаимодействие роботов без коллизий является актуальной задачей в области робототехники и интеллектуальных систем управления. Предлагается новый подход к решению проблемы избегания коллизий в постановке задачи синтеза оптимальной системы управления с минимально доступной информацией. Предполагается, что роботы имеют некоторую область видимости. Если статические или динамические фазовые ограничения находятся в области видимости робота, то он может реагировать на них. По условию считается, что группа гомогенная, а система управления для достижения терминального состояния уже находится на борту роботов. Искомая система управления для разрешения коллизий отвечает за управление роботом во время нахождения ближайшего соседа в области видимости робота. В данной работе рассматривается совместное решение задачи уклонения от столкновения для двух роботов посредством одного блока управления без назначения приоритетов. Задача решается в условиях полного отсутствия информации о среде и текущем состоянии других роботов в каждый момент времени. Роботы способны лишь определить координаты ближайших соседей, за исключением угла поворота, если те находятся в области видимости рассматриваемого робота. Описан вычислительный эксперимент с группой мобильных роботов в качестве объектов управления. В качестве аппроксиматора функции управления по состоянию была взята полносвязная искусственная нейронная сеть типа многослойный персептрон. Оптимизация весов персептрона осуществлялась в парадигме обучения без учителя, методом эволюционных стратегий. Выборка сценариев, на которой проводилась оптимизация, генерировалась случайно, в начале итерации по поколениям, в то время как качество полученных весов оценивалось на фиксированной тестовой выборке сценариев. Результаты эксперимента подтверждают способность найденного персептрона отображать относительное состояние двух мобильных роботов в оптимальное управление, которое позволяет уйти от столкновения, что подтверждают приведенные графики из экспериментальной части.

Тип: Article

Права: open access

Источник: Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie