Система керування радіокерованим візком на основі нечіткої логіки

Размещено на http://www.allbest.ru/

Міністерство освіти і науки, молоді та спорту України

Вінницький національний технічний Університет

Інститут інформаційних технологій і комп'ютерної інженерії

Кафедра КН

Пояснювальна записка

з дисципліни „Системи прийняття рішень з нечіткою логікою"

Система керування радіокерованим візком на основі нечіткої логіки

Керівник курсового проекту

к.т.н., доц. В. І. Месюра

Розробив студент гр. 1ІС-10ім

Антонішен Вадим Дмитрович

Анотація

В даному курсовому проекті розв'язується задача розробки системи керування радіокерованим візком на основі нечіткої логіки. В проекті описується короткий огляд математичних моделей та алгоритмів для системи керування мобільними об'єктами; наводиться обґрунтування вибору шляху розв'язання поставленої задачі. Основна мета розробки - радіокерований візок повинен дістатися до цілі, вибравши оптимальний шлях.

Програма керування радіокерованим візком розробляється на мові об'єктного орієнтованого програмування Java, програмному середовищі NetBeans IDE 6.0, завдяки якому виконуються основні розрахунки та взаємодія між об'єктами. Програма, що моделює рух радіокерованого візка до цілі розробляється в програмному середовищі Delphi.

Зміст

Перелік скорочень

• Вступ
• 1. Інформаційний пошук
• 2. Ідентифікація проблеми
• 2.1 Аналіз предметної області
• 2.2 Постановка задачі керування радіокерованим візком
• 3. Здобуття знань
• 4. Структуризація знань
• 5. Формалізація проблеми
• 6. Розробка структури нечіткої системи керування рухом
• 7. Розробка алгоритму програмного модуля
• 8. Аналіз результатів тестування програми
• Висновки
• Література

Перелік скорочень

СКРО - система керування радіокерованим об'єктом.

РВ - радіокерований візок.

БКР - блок керування радіопередавачем.

БОВ - блок обробки відеоданих.

СК - система керування.

ФП - формувач подій.

Вступ

Одна із ключових тенденцій сучасної науки зв'язана зі складністю досліджуваних об'єктів. Якщо раніше дослідники могли аналізувати лише точно описувані явища й процеси з малим числом змінних, то з розвитком теоретичних знань й інформаційних технологій з'явилася можливість дослідження нового класу систем, що одержали загальну назву - складні технічні системи.

Для побудови систем автоматичного керування складними нелінійними, погано формалізованими об'єктами часто застосовують пристрої й алгоритми керування, виконані на основі методів нечіткої логіки (фаззі-логіки). Ці методи принципово відрізняються від звичайних класичних методів автоматики "людським" підходом й "людськими" прийомами рішення задач керування.

Теорія нечітких множин, основні ідеї якої були запропоновані американським математиком Лотфі Заде більше 40 років тому, дозволяє описувати якісні, неточні поняття й наші знання про навколишній світ, а також оперувати цими знаннями з метою одержання нової інформації. Засновані на цій теорії методи побудови інформаційних моделей істотно розширюють традиційні області застосування комп'ютерів і утворюють самостійний напрямок науково-прикладних досліджень, що отримало спеціальну назву - нечітке моделювання [1].

Загальною передумовою для застосування нечітких систем керування мобільними об'єктами є, з одного боку, наявність невизначеності, зв'язаної як з відсутністю інформації, так і складністю системи й неможливістю або недоцільністю її опису традиційними методами й, з іншого боку - наявність об'єкта, необхідних керуючих впливів і т.п., а також наявність інформації якісного характеру.

Отже, саме такі та інші проблеми має вирішувати СКРО на основі нечіткої логіки в різних умовах навколишнього середовища, які в подальшому впливатимуть на більшість результатів дій алгоритму СКРО.

Об'єктом дослідження курсового проекту є методи керування СКРО.

Предмет дослідження курсового проекту - СКРО на основі нечіткої логіки, її складові частини (модулі).

Метою роботи є розробка системи автоматичного керування радіокерованим візком на основі нечіткої логіки. Система має забезпечувати можливість підключення самостійно реалізованих алгоритмів керування об'єктом, корегування траєкторії.

Для досягнення даної мети необхідно вирішити наступні завдання:

· огляд відомих методів розв'язання задачі, їх порівняння та обґрунтовується вибору підходу, на основі якого буде здійснюватися керування радіокерованим візком;

· структуризація знань та формалізація проблеми для СКРО.

· розробка алгоритму нечіткої системи керування рухом радіокерованого візка;

· розробка програми для СКРО;

· виконання тестування роботи програми.

1. Інформаційний пошук

Перед проведенням проектування потрібно виконати пошук та проаналізувати сучасні системи, математичні моделі, алгоритми, розробки, що вже існують на теперішній час, здатні вирішувати поставлену задачу. В даному випадку ця задача полягає у керуванні радіокерованими мобільними об'єктами на основі нечіткої логіки. Об'єктом пошуку є інформаційне джерело, де можна було б отримати потрібну для проектування інформацію. Предметом пошуку являється тематика, яка стосується курсового проекту, зокрема було виділено наступні необхідні дані:

- системи керування мобільними об'єктами на основі нечіткої логіки;

- нечітко-логічні моделі і алгоритми;

- автономний інтелектуальний мобільний робот;

- алгоритми та методи керування радіокерованим об'єктом.

Відповідно метою пошуку було знайти вищевказану інформацію.

Існує багато способів пошуку різноманітної інформації в мережі Інтернет. Якщо не вдається знайти потрібний інформаційний ресурс, можна звернутися до іншого подібного каталогу, який групує інформацію по темах. Серед різноманітності пошукових засобів та каталогів було обрано найбільш перевірені, наведені нижче:

- Google - найпопулярніша і швидка пошукова система, підтримує всі мови, дозволяє організувати пошук персональному сайті.

- Rambler - російська пошукова система, що спеціалізується на російськомовній інформації. Має відмінний тематичний каталог із рейтингом відвідування серверів.

- Яndex - російська пошукова система, що спеціалізується на російськомовній інформації з можливістю передачі запитів у Alta Vista. Дуже висока точність результатів пошуку. У число можливостей Яndex входить пошук за назвами картинок, за java-аплетами та інше.

Було застосовано наступні запити для пошуку інформаційних ресурсів:

- „керування мобільними об'єктами на основі нечіткої логіки";

- „нечіткі системи керування";

- „алгоритми та методи керування мобільними об'єктами ";

- та інші.

Виконаємо стислий опис знайдених документів. В [1] наведена функціональна схема системи з нечіткою логікою, описано алгоритм нечіткого виведення Мамдані, формування бази правил системи нечіткого виведення. Також на даному сайті ілюстративно подається фазифікація вхідних і вихідних змінних та дефазифікація; наведено структуру системи нечіткого керування колісним роботом.

В [2] наведений опис теорії і практики нечітких систем. В цій книзі можна знайти приклади нових цікавих розробок, що були запропоновані японськими дослідниками. Розглянуті проблеми розпізнавання звукових і зорових образів, побудова нечітких комп'ютерів і нечітких експертних систем. Особлива увага приділяється застосуванню цих систем в керуванні промисловими об'єктами і в бізнесі. Наведено багато цікавих і нових результатів дослідів в області нечітких систем.

В [3] наведено задачі, які має вирішувати система керування автономним мобільним роботом. Наведена структура системи керування інтелектуального мобільного робота, описано кожен блок системи.

В [4] коротко розглядаються основні засади нечіткої логіки: основні характеристики нечітких множин; методи побудови функцій приналежності; операції над нечіткими множинами; нечітка і лінгвістична змінні; нечіткі висловлення і нечіткі моделі систем; нечіткі множини в системах керування; нечітка логіка в Matlab; переваги нечітких систем та їх застосування.

Отже, в даному розділі наведено опис процесу бібліографічного та інформаційного пошуку в мережі Інтернет та його результатів, обґрунтовано вибір пошукових засобів, показано стислий аналітичний огляд знайдених документів.

2. Ідентифікація проблеми

2.1 Аналіз предметної області

Проблема автоматичного керування транспортними засобами останніми роками активно досліджується у науково-практичній, так і в освітній царинах. Один з перших прототипів автоматичного керування автономним переміщенням транспортного засобу з вибором маршруту руху і виявленням перешкод було розроблено наприкінці 1990-х рр. у межах проектів ARGO і Surface Antarctic Robot і (RAS) [5]. У проекті RAS досліджувались можливості автоматичного керування транспортними засобами в екстремальних умовах.

Значну увагу цій проблемі приділяють військові. Зокрема, Пентагон планує до 2015 р. замінити роботами 30 % свого автомобільного парку для мінімізації ризиків людських втрат в умовах ризику [6].

Широке розповсюдження знайшли мобільні роботи і в освітній області. Так, з 2004 р. щорічно проводяться "Великі гонки роботів" (DARPA Grand Challenge) з призовим фондом в 1 млн. доларів США, які є перегонами транспортних засобів керованих комп'ютерами. Для реалізації сучасних систем навігації використовуються машинний зір, лазерні сканери, GPS, інерційні датчики і бази даних, що забезпечують розуміння середовища. У багатьох університетах світу широкого розповсюдження набули курси лабораторних робіт на основі радіокерованих візків.

Наведемо визначення деяких понять даної предметної області:

Математична модель СКРО - це структура зв'язаних даних, які потрібні для організації роботи алгоритму управління СКРО.

Алгоритм СКРО - чітко визначена послідовність дій, що в сукупності формує закінчену систему управління СКРО.

Цілеспрямовані процеси, що виконуються людиною для задоволення різних потреб, являє собою організовану й упорядковану сукупність дій - операцій, які діляться на два основних види: робочі операції й операції керування.

До робочих операцій відносяться дії, безпосередньо необхідні для виконання процесу відповідно до тих природних законів, якими визначається хід даного процесу, наприклад, повертання рульового механізму радіокерованого об'єкту, дистанційна передача радіосигналу, що являє собою деякий код управління рухом, задання швидкості обертання основного чи допоміжного двигуна й т.п. Для полегшення й удосконалення робочих операцій використовуються різні технічні пристрої, що повністю автоматизують дії системи.

Для правильного і якісного виконання робочих операцій необхідні дії іншого роду - операції керування, за допомогою яких забезпечуються в потрібні моменти початок, порядок проходження й припинення робочих операцій, виділяються необхідні для їхнього виконання ресурси, надаються потрібні параметри самому процесу - напрямку, швидкості, прискорення робочому пристрою або зміну робочого сигналу, й т.д. Сукупність керуючих операцій утворить процес керування Операції керування так само частково або повністю можуть виконуватися технічними пристроями. Технічні пристрої, що виконують операції керування називають автоматичними пристроями. Сукупність технічних пристроїв (машин, їх складових, елементів зв'язку), що виконують даний процес, з погляду керування є об'єктом керування. Сукупність засобів керування й об'єкта утворюють системи керування. Система, у якій всі робітники й керуючі операції виконуються автоматичними пристроями без участі людини, називаються автоматичною системою. Система, у якій автоматизована тільки частина операцій керування, а інша частина (звичайно найбільш відповідальна) виконується людьми, називається автоматизованою (або напівавтоматичною) системою [5]. Коло об'єктів й операцій керування досить широкий. Він охоплює різні процеси й групи взаємозв'язаних апаратів. Об'єкти, у яких протікає керований процес, називають об'єктами керування. Це різноманітні технічні пристрої або процеси. Стан об'єкта можна характеризувати однією або декількома фізичними величинами, названими керованими або регульованими змінними. Для технічного пристрою, наприклад, електричного мотора, регульованою змінною може бути напруга на його вхідних клемах; для радіопередавача - вихідний радіосигнал. Основна мета автоматичного керування будь-яким об'єктом або процесом полягає в тому, щоб безупинно підтримувати із заданою точністю необхідну функціональну залежність між керованими змінними, що характеризують стан об'єкта й керуючими впливами в умовах взаємодії об'єкта із зовнішнім середовищем, тобто при наявності як внутрішніх, так і зовнішніх збуджуючих впливів. Математичні вирази цієї функціональної залежності називається алгоритмом керування [7]. Наведемо приклад узагальненої структурної схеми модульно-керуючої системи керування (СК) механізму переміщення (робота), що відображає взаємозв'язок рівня організації "середовища" й рівня керування роботом, представлена на рис. 2.1[8,3].

Рис. 2.1 - Узагальнена структурна схема системи керування механізму переміщення: ПН- пульт навчання; ТУ- технологічне устаткування; СК- система керування. Модулі: 1- керуючий; 2- інформаційний; 3- виконавчий; 4- програмно-задаваючий; 5- розрахунку адаптивних елементів

2.2 Постановка задачі керування радіокерованим візком

Розробити систему керування від комп'ютера радіокерованим візком, на основі даних, отриманих від системи розпізнавання об'єктів (радіокерованого візка та середовища, що його оточує). При цьому система розпізнавання об'єктів надає для нашої системи дані стосовно поточних координат радіокерованого візка та координат цілі, до якої повинен дістатися цей візок. Задачею системи є формування сигналів, що раціонально керують радіокерованим візком. Тобто візок повинен дістатись цілі по найкоротшому можливому маршруту, залежно від характеристик як самого візка, так і його оточуючого середовища. При цьому таке керування повинно відбуватись на високому та низькому рівнях. Керування на низькому рівні передбачає виконання елементарних пересувань радіокерованого візка для формування більш складних пересувань (наприклад, проїхати на 2 метри вперед повернути на 45 і проїхати на 0,5 метра).

Крім того, оскільки реакція візка на одні й ті ж керувальні сигнали може різнитись (внаслідок змінення характеристик оточуючого середовища та характеристик візка, рівня заряду акумуляторних батарей візка, рівня тертя поверхні, по якій пересувається візок тощо) періодично слід виконувати оцінювання реакції візка на ці керувальні сигнали з метою подальшого подавання адекватних та раціональних сигналів керування.

Об'єкт дослідження: процес керування радіокерованим об'єктом.

Предмет дослідження: алгоритми керування радіокерованим візком на основі даних, отриманих від системи розпізнавання.

Мета дослідження: метою даної роботи є розробка системи керування радіокерованим візком на основі нечіткої логіки на основі даних, отриманих від системи розпізнавання об'єктів. Для досягнення мети слід розв'язати такі задачі:

· огляд відомих методів розв'язання задачі, їх порівняння та обґрунтовується вибору підходу, на основі якого буде здійснюватися керування радіокерованим візком;

· структуризація знань та формалізація проблеми для СКРО.

· розробка алгоритму нечіткої системи керування рухом радіокерованого візка;

· розробка програми для СКРО;

· виконання тестування роботи програми.

Розроблена програма керування радіокерованим візком має виконувати такі задачі:

1. Візок має прибути до цілі. За це відповідає алгоритм пошуку шляху до цілі. Тобто візок повинен дістатись цілі, обминаючи перешкоди, по найкоротшому можливому маршруту, залежно від характеристик як самого візка, так і його оточуючого середовища.

2. Візок має обминати перешкоди, вибираючи оптимальну траекторію. За це відповідає алгоритм обминання перешкод, що використовує апарат нечіткої логіки.

3. Задача калібрування керуючих сигналів. Тобто періодично слід виконувати оцінювання реакції візка на ці керуючі сигнали з метою подальшого подавання адекватних та раціональних сигналів керування.

4. Також необхідно реалізувати зв'язки різних модулів системи, їх сумісність чи взаємодію.

3. Здобуття знань

Сьогодні існують різні підходи до побудови мобільного робота з системою автономного мобільного керування. Серед них можна виділити чотири досить різні підходи.

Логічний підхід. Основою для логічного підходу служить Булева алгебра. Свій подальший розвиток Булева алгебра отримала в вигляді числення предикатів у котрому вона розширилась за допомогою введення предметних символів, відношення між ними, кванторів існування та загальності. Практично кожна побудована на такому принципі система представляє собою машину з доведення теорем. Досягнути більшої виразності логічному підходу дозволяє такий, відносно новий, напрямок як нечітка логіка. Основною відмінністю цього напрямку є те, що істинність висловлювання в ньому може приймати не лише чітких да/ні (1/0), але й проміжних значень, наприклад "не знаю" (0,5).

Структурний підхід. Під структурним підходом мається на увазі побудова ІМР шляхом моделювання структури людського мозку. Основною структурною одиницею що моделюється в перцептроні являється нейрон. Пізніше виникли й інші моделі - штучні нейронні мережі. Ці моделі різняться за будовою окремих нейронів, за топологією зв'язків між ними та за алгоритмами вчення.

Еволюційний підхід. При побудові систем ІМР по даному підходу основна увага приділяється побудові початкової моделі та правилам, за якими вона може змінюватись (еволюціонувати). При цьому, модель може бути побудована найрізноманітнішими способами. Це може бути і НМ, і набір логічних правил, і будь яка інша модель. Після цього, ІМР самостійно відбирає найкращі з них, на основі яких за певними правилами генерує нові моделі. Серед еволюційних алгоритмів класичним вважається генетичний алгоритм.

Імітаційний підхід. Даний підхід являється класичним для кібернетики з одним з її базових понять "чорний ящик" (об'єкт, поведінка якого імітується). Таким чином моделюється інша якість людини -- здатність копіювати те, що роблять інші [9].

Для розв'язання задачі керування радіокерованим візком можна використовувати різіні алгоритми ("Хвильовий алгоритм", "Пошук в ширину", "Гібридний алгоритм С₁+A_МП", алгоритм/метод потенціалів, алгоритм з визначеним маневром руху до цілі, алгоритм із застосуванням нечіткої логіки). Проаналізуємо деякі алгоритми розв'язання задачі керування і обґрунтуємо вибір методу (алгоритму) для розв'язання поставленої задачі.

Відомі стандартні алгоритми такі як "Хвильовий алгоритм" та "Пошук в ширину", але нажаль ці два алгоритми не будуть діяти ефективно так як задача є динамічною, тобто всі її параметри постійно змінюються в часі [4,10-11].

Для більшої наглядності наведемо порівняльну таблицю (табл. 3.1) з методами та алгоритмами СКРО:

Таблиця 3.1 - Порівняння алгоритмів розв'язання задачі керування:

Методи ухилення мобільних об'єктів від зіткнення з перешкодою	Переваги	Недоліки
Гібридний алгоритм ІЗ1+AМП, заснований на методі потенціалів	Поєднує можливості методу потенціалів з одночасним гарантуванням від зациклення без дослідження складних схем формування потенціалу без локальних мінімумів.	Можливе зменшення надійності системи при зміні методів обчислювального процесу.
На основі апарата автокореляційних функцій (алгоритм пошуку)	Можливість включення додаткових складових в обчислювальний процес для зміни характеристик системи, що підвищує її гнучкість, знижує складність написання ПЗ і його вартість	Збільшення етапів обчислень (зменшення швидкодії), можливе зменшення надійності системи при зміні методів обчислювального процесу
Алгоритм з визначеним маневром руху	Не потребує значних апаратних витрат	Низька швидкодія
Алгоритм контурного обходу	У загальному випадку алгоритм може використовувати для сходу до мети будь-яку вершину	Необхідно зберігати весь пройдений шлях щоб уникнути зациклення.
Нечіткі моделі і алгоритми	Висока надійність системи, завадостійкість, широка область застосування, висока швидкодія і продуктивність	Складність написання ПЗ і виправлення непередбачуваних помилок, підвищення собівартості системи СКРО.

Алгоритм з визначеним маневром не потребує значних апаратних витрат, але для подолання перешкод може знадобитись дуже багато часу. Алгоритм на основі апарата автокореляційних функцій (алгоритм пошуку) є відносно гнучким, порівняно не складним для написання ПЗ. Але йому притаманне збільшення етапів обчислень (зменшення швидкодії), можливе зменшення надійності системи при зміні методів обчислювального процесу. В алгоритмі контурного обходу необхідно зберігати весь пройдений шлях щоб уникнути зациклення, а це потребує багато ресурсів пам'яті. Гібридний алгоритм ІЗ₁+A_МП, заснований на методі потенціалів має високу швидкодією та (порівняно з іншими вищевказаними методами) меншу кількістю зациклень. Однак можливе зменшення надійності системи при зміні методів обчислювального процесу.

Доцільним є алгоритм із застосуванням нечіткої логіки так як головними критеріями задачі є: мінімальна кількість кроків для подолання перешкоди; мінімальні затрати часу. Цей алгоритм в певній мірі задовольняє цим критеріям. Саме цей алгоритм було обрано для керування радіокерованим візком.

4. Структуризація знань

Головним завданням системи керування рухом є планування переміщення мобільного об'єкта до деякої цільової точки з урахуванням різних факторів. При русі до цільової точки ця система повинна враховувати задані аспекти поводження, а також конструктивні, динамічні, а іноді навіть енергетичні, можливості конструкції мобільного об'єкта.

Для радіокерованого візка реалізуємо систему керування рухом на основі технології нечіткої логіки. Ця система розділяє локальну карту місцевості, що надходить на вхід системи, на 3 однакові зони: "ліва", "передня" й "права". Зони злегка перетинаються (рис. 4.1).

Рисунок 4.1 - Зони разбиття локальної карти місцевості.

На вхід нечіткої системи керування надходять наступні сигнали (рис. 4.2):

· Небезпеки напрямків рухів до зони "L", "0" й "R" (рис. 4.1) подаються на входи "DL", "D0" й "DR" відповідно.

· Пеленг і відстань до цільової точки (Aц й Dц).

· Поточна швидкість повороту Qspd.

· Останні командні значення швидкості повороту й швидкості Qo й Vo, що формуються на виході системи керування рухом.

· Значення декрементного таймера, що відраховує час від 1000 до 0 мс від моменту подачі останньої команди керування.

Декрементный таймер, позначений на (рис. 4.2) запускається сигналом від формувача подій "ФС". Формувач подій формує на виході одиничний сигнал щораз при зміні одного із двох сигналів на своєму вході.

Рисунок 4.2 - Структура системи керування рухом.

Сигнал про наявність цільової точки керує п'ятьма програмними перемикачами, які в розімкнутому стані підключають відповідний вихід до нуля. Це забезпечує зупинку РВ по прибуттю до цільової точки.

Система цілепризначення перетворить координати цільової точки з декартовой системи координат у полярну, формуючи на своєму виході сигнал Aц - пеленг цільової точки, Dц - дальність до цільової точки.

Для забезпечення коректного поводження РВ в околі цільової точки, де невеликі лінійні неузгодженості по координаті Xц можуть привести до більших неузгодженостей по пеленгу, систем цілепризначення формує на виході Aц значення 0, у випадку, якщо Dц < 70 мм.

У цьому випадку вихідними керуючими сигналами системи керування рухом, є необхідна швидкість руху v і необхідний напрямок повороту q.

Параметр v змінюється від (-1) до 1, при цьому значення більше 0.5 означає рух уперед, а значення менше (-0.5) означає рух назад.

Параметр q змінюється від (-1) до 1. При цьому значення менше (-0.5) означає поворот ліворуч, а значення більше 0.5 - поворот праворуч. Ці залежності задаються двома нелінійними елементами типу "трьохпозиційне реле". Механізм непарного виведення працює на основі композиції MIN-MAX. Перетворення результатів логічного висновку в конкретні значення керуючих сигналів виробляється по методу "центра ваги" [9].

Функціонування розробленої системи керування визначається наступними продукційними правилами, у яких закладена логіка прийняття рішень в тій або іншій ситуації:

1. ЯКЩО QoL І CmdTime ТО Qleft

2. ЯКЩО QoR І CmdTime ТО Qright

3. ЯКЩО QoF І CmdTime ТО Qforward

4. ЯКЩО VoB І CmdTime ТО Vback

5. ЯКЩО VoF І CmdTime І НЕ(Denger0 І НЕ(Dnodenger)) ТО Vforward

6. ЯКЩО VoZ І CmdTime ТО Vzero

7. ЯКЩО Aleft ТО QL

8. ЯКЩО Aright ТО QR

9. ЯКЩО Aforward І QspdL ТО QR

10. ЯКЩО Aforward І QspdR ТО QL

11. ЯКЩО Dapple І Aback ТО Vback І QZero

12. ЯКЩО НЕ(Dapple) І Aback І Aleft ТО Vzero І QQL

13. ЯКЩО НЕ(Dapple) І Aback І Aright ТО Vzero І QQR

14. ЯКЩО Dnear І Aleft ТО QQL

15. ЯКЩО Dnear І Aright ТО QQR

16. ЯКЩО НЕ(Dapple) І НЕ(Aback) І НЕ(Denger0) ТО Vforward

17. ЯКЩО DengerL І НЕ(Dnodenger) ТО QQR

18.ЕСЛИ DengerR І НЕ(Dnodenger) ТО QQL

19. ЯКЩО Denger0 І DengerL І НЕ(DengerR) І НЕ(Dnodenger) ТО QQR

20. ЯКЩО Denger0 І НЕ(DengerL) І DengerR І НЕ(Dnodenger) ТО QQL

21. ЯКЩО Denger0 І НЕ(Dnodenger) ТО Vback

22. ЯКЩО Dapple І НЕ Aback ТО Vzero

Відповідність між реальними фізичними параметрами й термами, використовуваними в даних правилах, визначають функціями належності. Деякі з них наведені на рис. 4.3.

Рисунок 4.3 - Деякі функції належності нечіткої системи керування рухом радіокерованого візка на основі визначення небезпек: а) Функції належності по змінним DR,DL,D0 (небезпеках напрямку); б) Функції належності по змінній дальності до цільової точки (DЦ).

Розглянемо систему нечітких правил.

Відповідно до правил 1-6 рішення про напрямок руху й напрямок повороту буде незмінним протягом 600-800 миллисекунд, якщо не буде домінувати правило з більш високим пріоритетом. Команда "Вперед" є виключенням із правил 1-6. За правилом 5 команда "вперед" може бути перервана, якщо перед візком виникне перешкода, а візок перебуває не поруч із цільовою точкою.

Правила 7-8 забезпечують поворот візка до цільової точки.

Правила 9-10 забезпечують гасіння швидкості повороту тоді, коли цільова точка перебуває майже перед візком, але швидкість його повороту усе ще більша.

Правило 11 забезпечує задній хід візка (або його гальмування) у випадку, коли цільова точка зовсім близько, але перебуває позаду.

Правило 12 забезпечує лівий поворот візка на місці до цільової точки у випадку, якщо цільова точка перебуває ліворуч позаду візка, а відстань до неї не близька. Дане правило має пріоритет над іншими правилами повороту.

Правило 13 забезпечує правий поворот візка на місці до цільової точки у випадку, якщо цільова точка перебуває праворуч позаду візка, а відстань до неї не близька. Дане правило має пріоритет над іншими правилами повороту.

Правила 14-15 забезпечують строгу орієнтацію візка до цільової точки у випадку під'їзду до неї. Причому правила мають високий пріоритет, що домінують над правилами 1-6.

Правило 16 змушує візок їхати вперед, якщо цільова точка не близько й не позаду, а небезпеки руху впереді не існує.

Правила 17-18 дозволяють візку об'їжджати перешкоди, у випадку, якщо він перебуває далеко від цільової точки. При цьому згідно з даними правилами, поблизу цільової точки перешкоди ігноруються. Це дозволяє візку під'їжджати до об'єктів середовища, не побоюючись зіткнення з ними.

Правила 19-20 дозволяють візку вибрати менш небезпечний напрямок об'їзду перешкоди, що знаходяться прямо на шляху. При цьому згідно з даними правилами, поблизу цільової точки перешкоди ігноруються.

Правило 21 на противагу правилу 15, змушує візок зупинятися або їхати назад, якщо перед ним з'являється перешкода. При цьому, згідно даним правилами, поблизу цільової точки перешкоди ігноруються.

Правило 22 забезпечує зупинку візка, у випадку прибуття до цільової точки. Таким чином, в даному розділі було подано структуру системи керування рухом візка; визначено, які сигнали надходять на вхід нечіткої системи керування; наведено та описано відповідні правила нечіткого виведення.

5. Формалізація проблеми

Нечітка логічна система робить однозначне перетворення вектора вхідних сигналів у вектор вихідних сигналів. Для цього перетворення використовується механізм нечіткого виведення, заснований на знаннях, закладених експертом.

Вхідним і вихідним сигналам у нечіткій логічній системі відповідають логіко-лінгвістичні змінні, значення яких визначається термами-множинами. База знань нечіткої логічної системи складається із продукційних правил, що визначають залежність між вхідними й вихідними термами-множинами, і функцій належності, що показують ступінь відповідності реальних величин поняттям, обумовлених термами-множинами [2,4].

На кожному такті розрахунку в нечіткій логічній системі застосовується наступний алгоритм:

1. Фазифікація вхідних величин (перетворення реальних значень у значення логіко-лінгвістичних змінних).

2. Нечітке логічне виведення.

3. Дефазифікація (одержання реальних значень вихідних змінних).

Фазифікація полягає в перетворенні точних значень вхідних сигналів у значення логіко-лінгвістичних змінних, використовуючи для цього функції належності.

Нечітке логічне виведення може здійснюватися різними методами. Найпоширенішими з них є метод MAX-MIN і метод MAX-DOT. Обидва методи мають на увазі послідовну обробку продукційних правил. При обробці кожного правила виконуються наступні дії [9]:

1. Оцінюється вірогідність лівої частини правила. При цьому:

· Якщо використовується логічне "І", наприклад, "V є БІЛЬША І V є СЕРЕДНЯ", то вірогідність такої конструкції визначається мінімальною вірогідностю операндів (тут у якості операндов виступають конструкції "V є БІЛЬША" й "V є СЕРЕДНЯ").

· Якщо використовується логічне "АБО", наприклад, "V є БІЛЬША АБО V є СЕРЕДНЯ", то вірогідність такої конструкції визначається максимальною вірогідністю операндів.

· Якщо перед операндом стоїть заперечення "НЕ", наприклад, "НЕ V є МАЛА", то вірогідність такої конструкції визначається по формулі НЕ(a)=1-a, де a - вірогідність операнда, НЕ(a) - вірогідність всієї конструкції.

Слід зазначити, що найвищим пріоритетом володіє операція "НЕ", а операція "І" домінує над операцією "АБО". У лівій частині правил дозволено використовувати дужки.

2. Здійснюється формування результуючих вихідних множин, відповідно до правої частини правила. При цьому та вихідна функція належності, що використана в правій частині правила відтинається (у випадку методу MAX-MIN) або масштабується (у випадку методу MAX-DOT) вірогідністю лівої частини правила. Відзначимо, що в загальному випадку результат, отриманий по методу MAX-MIN, може не збігатися з результатом, отриманим по методу MAX-DOT.

У правій частині правила може бути використана не одна, а кілька функцій належності, об'єднаних зв'язком "І". У цьому випадку описану процедуру варто проробити з кожним операндом правої частини правила.

У результаті обробки всіх правил по кожної вихідний змінній утвориться сукупність результуючих множин. Всі ці множини об'єднуються (накладаються один на одного). Після цього здійснюється операція дефазифікації, що полягає в знаходженні "центра мас" отриманої фігури. Центр мас розраховується по формулі:

де: м_р(у_j) - функція результуючої фігури;

y - вихідне значення нечіткої логічної системи.

Таким чином, в даному розділі визначено нечітку математичну модель, яка буде використовуватися для керування рухом радіокерованого візка.

6. Розробка структури нечіткої системи керування рухом

При побудові загальної структури (рис. 6.1) для СКРО слід зазначити, що вона може включати такі пункти:

1. Радіокерований візок.

2. Web-камера.

3. Блок обробки відеоданих.

4. Нечітка система керування рухом візка.

5. Система цілепризначення.

6. Блок керування радіопередавачем.

7. Радіопередавач.

Створюючи програму для СКРО, важливо дотримуватись таких основних принципів:

- розмежування інтерфейсної, функціональної та логічної частин;

- відокремлення модулів, що мають різні функціональні призначення;

- відокремлення даних від методів оброблення;

- запровадження чіткої системи наслідування класів;

- організація рівнів доступу до методів класів.

Розглянемо детальніше взаємодію різних модулів СКРО. В системі присутня сенсорна частина - web-камера, яка буде передавати кадри на БОВ. Цей блок, розпізнавши рисунок, створить локальну карту місцевості. Нечітка система керування рухом візка розділяє локальну карту місцевості, що надходить на вхід системи, на 3 однакові зони: "ліва", "передня" й "права". Система цілепризначення буде передавати відстань і координати пункту призначення до нечіткої системи керування рухом візка. Нечітка логічна система також відповідає за калібрування, тобто адекватність реакції візка на одні і ті ж сигнали керування в залежності від характеристик поверхні, по якій рухається візок, рівня заряду акумуляторних батарей, інерції тощо. Після оптимізації траєкторії руху візка, блок керування радіопередавачем через LPT порт буде надсилати відповідні сигнали на радіопередавач, який у свою чергу буде безпосередньо керувати РВ.

Розглянемо детальніше підхід до розв'язання поставленої задачі. Вхідними даними для системи є зображення, яке отримується за допомогою web-камери. Перетворення знятих кадрів у внутрішні об'єкти програми здійснюється з використанням Java Mediа Framework 2.0, після чого відбувається перетворення зображення локальну карту місцевості [12].

Важливою задачею стала реалізація зворотної відповідності між локальну

карту місцевості, реальними об'єктами та реальним простором в якому рухатиметься радіокерований візок. Під час руху ПК надсилає до візка сигнал, тривалість якого визначає тривалість руху, але, в залежності від рівня заряду в акумуляторних батареях РВ, від ступеня тертя шин РВ з поверхнею та її рельєфності, інерційності візка, відстань пройдена за один і той же час, як і радіус повороту, можуть значно відрізнятись. Тому цей модуль також потрібно стандартизувати з можливістю його легкої заміни.

Система цілепризначення перетворить координати цільової точки з декартовой системи координат у полярну, формуючи на своєму виході сигнал Aц - пеленг цільової точки, Dц - дальність до цільової точки (рис 4.2). Отже, вхідними даними є відомості про оточуюче середовище візка, координати візка, цілі та поточна відстань до цілі.

Нечітка логічна система робить однозначне перетворення вектора вхідних сигналів у вектор вихідних сигналів. Для цього перетворення використовується механізм нечіткого виведення, заснований на знаннях, закладених експертом.

Вхідним і вихідним сигналам у нечіткій логічній системі відповідають логіко-лінгвістичні змінні, значення яких визначається термами-множинами. База знань нечіткої логічної системи складається із продукційних правил, що визначають залежність між вхідними й вихідними термами-множинами, і функцій належності, що показують ступінь відповідності реальних величин поняттям, обумовлених термами-множинами.

Отримавши вказівки від нечіткої системи керування рухом візка, блок керування радіопередавачем (БКР) через LPT порт передає сигнали на радіопередавач, який в свою чергу, надсилаючи радіосигнали до приймача РВ, керує ним. Далі цикл продовжується.

Рисунок 6.1 - Узагальнена структура нечіткої системи керування рухом.

Аналізуючи математичну модель, що наведена на рис. 6.1, можна зробити висновок, що дана модель є однією з найпростіших для реалізації, але вона має свої складнощі, такі, як необхідність швидкої обробки відеоданих з джерела інформації, і швидке виконання алгоритмів керуванням руху робота, так як при повільній обробці вхідної інформації і формуванню вихідного сигналу інформація може бути вже не актуальною для конкретного моменту часу, або довго формуючись - вона призведе до повільної швидкодії всієї системи, тоді як для даних систем швидкодія виконання має дуже важливе значення.

7. Розробка алгоритму програмного модуля

Рисунок 7.1 - Алгоритм керування рухом візка

На рис. 7.1 зображена блок-схема алгоритму виконання переміщення РВ, яка базується на тому, що РВ на кожному кроці переміщується, перевіряючи своє положення. Це здійснюється до тих пір, поки РВ не досягне цілі.

Опишемо вищенаведену (рис. 2.3) схему алгоритму:

Крок 0. Початок роботи з програмою

Крок 1. Спочатку виконується задача, яка відповідає за розпізнавання, результатом виконання якої є отримання карти приміщення.

Крок 2. Після цього визначаються відстань до цілі та її координати.

Крок 3. Виконується алгоритм нечіткої системи керування рухом візка, а саме: виконується перевірка, чи знаходиться візок біля перешкоди. Якщо так, то виконується крок 5, інакше виконується крок 4.

Крок 4. Виконується алгоритм обминання перешкод.

Крок 5. Виконання умови: "РВ знаходиться біля цілі?". Якщо умова виконується, то закінчення роботи програми, РВ прибув до цілі. Інакше виконується крок 6.

Крок 6. Виконується алгоритм пошуку цілі, який починає цикл з кроку 2.

Одна з основних функцій РВ - рух у заздалегідь задану ціль згідно відомого плану приміщення. Розглянемо, які задачі треба вирішити для цього:

1. Необхідно знайти найкоротший шлях до цілі.

2. Потрібно враховувати розміри РВ, і не йти туди, куди він не пролізе. Тут для простоти передбачається, що РВ займає деяку квадратну або круглу ділянку.

3. Шлях повинен містити найменше число змін напрямку, тому що поворот для РВ - це окреме завдання, що споживає деяку кількість ресурсів (тобто заряду акумуляторів), і займає чимало часу.

4. Так як більшість мобільних об'єктів не можуть крутиться на місці, то варто враховувати неможливість здійснення різкого повороту.

Програмний комплекс розроблений на мові програмування Delphi. Наведемо деякі основні оператори і засоби мови програмування, використані при реалізації програми:

distchange - змінна, що визначає зміну дистанції до цілі з моменту попереднього ходу.

go - процедура, що переміщає РВ в зазначену точку.

step - крок РВ, основна процедура, де реалізується вся логіка пересування РВ.

calcrepeat - функція, що підраховує, наскільки "відвідувана" дана точка, шляхом додавання кількості відвідувань всіх точок, що відповідають РВ.

Функція calcdistance обчислює поточну відстань між РВ і цільовою точкою. Для обчислення відстані між двома точками, потрібно взяти корінь від суми квадратів різниці координат. Функція просто реалізує ці обчислення:

function TBull.calcdistance(x,y:integer):integer;

begin

calcdistance:=round(566 - sqrt(sqr(x-finx) + sqr(y-finy)));

end;

Ще одна допоміжна функція, що наочно показує, як спрацьовується розмір РВ, а також принципи обробки BMP-зображення - calcfloor.

Перейдемо до розгляду коду основної процедури, що реалізує алгоритм пошуку шляху для РВ.

procedure Tr_car.step;

var i,j:integer; // змінні циклу

t, // загальний показник позиції, що обчислюється ("вага")

d, // (distance) дистанція, що обчислюється

my_d // (my_distance) поточна відстань до цілі

:integer;

best:record // краща із знайдених позицій

t,x,y,pain:integer;

end;

Основною ідеєю в цьому алгоритмі пошуку шляху є використання поняття "вага", що характеризує, наскільки вигідна та або інша позиція.

мобільний радіокерований нечіткий програма

8 Аналіз результатів тестування програми

Тестування програми проводилось на неоднорідній поверхні, в обмежених умовах. Для БОВ ставилася задача розпізнати два світлодіоди (синій і червний) серед площини підлоги і самого візка, на якому знаходилися ці світлодіоди. Ці світлодіоди і є координатами передньої і задньої частин візка (рис. 8.1). БОВ обробляє отримані кадри і передає в систему керування рухом візка. Тривалість сигналу визначає тривалість руху, але в залежності від відсотку заряду накопиченого в акумуляторних батареях радіокерованого візка, від ступеня тертя шин візка з поверхнею, від рельєфності поверхні, відстань пройдена за один і той же час, так само як і радіус повороту можуть, і будуть відрізнятись. Коли буде створено програму врахування коефіцієнту тертя із поверхнею, та повне і вдосконалене розпізнавання можна буде виконувати нормальне тестування системи в цілому.

Рисунок 8.1 - Знімок радіокерованого візка з двома світлодіодами (червоний світлодіод - передня частина візка; синій - задня частина)

На рис. 8.2 зображено вікно програми, що моделює рух РВ до заданої цілі, обминаючи перешкоди, що трапляються на шляху. Карта для РВ задається у вигляді звичайного графічного файлу формату BMP, чорним на ній позначені непрохідні перешкоди, червоним - "небезпечні" ділянки, де варто рухатися з підвищеною обережністю. Звичайно карта такого роду виходить за допомогою сканування плану квартири або будь-якого іншого приміщення, і доповнення цього плану червоними позначками в місцях, де відкриваються двері, можуть розташовуватися стільці, столи, або - де часто ходять люди. Для отримання карти приміщення потрібно вдосконалити БОВ для можливості повного і вдосконаленого розпізнавання приміщення і перетворення його ділянок у внутрішні об'єкти карти. Після цього можна буде виконувати нормальне тестування системи в цілому. На даний момент розроблена програма, що моделює рух РВ по власноруч створеній карті до заданої цілі.

Рисунок 8.2 - Результати роботи програми.

Задачею програми є те, що візок повинен дістатись цілі, обминаючи перешкоди, по найкоротшому можливому маршруту.

На рис. 8.2 наведено приклад роботи програми, що моделює рух візка до цілі. На даному рисунку наведено приклад карти приміщення, на якій зображено кілька перешкод, різних за розміром. Після того, як ми обрали карту приміщення, потрібно "встановити РВ в обране місце", а також встановити місцезнаходження цілі. Після натиснення кнопки "Пошук", спрацьовує алгоритм пошуку цілі.

Для реалізації руху РВ до цілі, поданого на рис. 8.2, в СКРО використовується база знань нечіткої логічної системи, що складається із продукційних правил і функцій належності.

Траєкторія руху РВ (рис. 8.2) реалізується виконанням наступних правил:

1. ЯКЩО ЦільДалеко ТО Їхати

2. ЯКЩО НебезпекаПрямо ТО Стояти

3. ЯКЩО НебезпекаСправа ТО Вліво

4. ЯКЩО ЦільСправа ТО Вправо

5. ЯКЩО ЦільБлизько ТО Стояти

Нечітка логічна система послідовно виконує всі правила. При цьому при активізації правила визначається вірогідність його лівої частини. Ця вірогідність змінюється від 0 до 1. Значенням вірогідності відтинається вихідна функція належності й поєднується з іншими активізованими функціями належності. Таким чином, після виконання всіх правил на виході формується фігура. Положення центра мас цієї фігури є значенням відповідної вихідної змінної. Таким чином, правило 4 забезпечує прямування візка до цільової точки. Правило 3 забезпечує відхилення візка від перешкод. Правила 1, 2 й 5 регламентують швидкість руху візка до цільової точки. Отже, рухаючись в середовищі з перешкодами, РВ повинен, з одного боку, прямувати до цілі, а, з другого - обходити перешкоди. Використання технології нечіткої логіки для цих цілей дозволяє досить простим інструментами приймати рішення в цій суперечливій ситуації. Причому це рішення буде середньозваженим, що дозволяє реалізувати плавний обхід перешкод і плавне прямування до цілі. Результати тестування показують ефективність розробленого алгоритму, хоча потрібно відмітити його недоліки: спостерігається достатньо різкий перехід із звичайного стану в стан виявлення перешкоди; неможливість прогнозування поводження системи на кілька кроків вперед.

Висновки

Враховуючи рівень розвитку сучасних навігаційних систем, використання ними лазерних технологій та інше, можна визначити основний недолік досліджуваної СКРО - складність керування, що полягає в неоднозначній реакції візка на одні й ті ж сигнали керування в залежності від характеристик поверхні, по якій рухається візок, рівня заряду акумуляторних батарей, інерції тощо.

Основним недоліком прототипу системи керування РВ виявилась складність програмного коду і взаємозалежність окремих модулів (блоків). Отже, було поставлено задачу забезпечення простоти підключення до системи автоматичного керування РВ самостійно реалізованих алгоритмів, що потребувало розв'язання таких основних задач:

– реалізації гнучкої системи керування радіокерованим візком;

– забезпечення чіткої і зрозумілої архітектури програмного продукту для можливості використання системи з навчальною метою;

– реалізації модульної структури системи з можливістю підключення самостійно розроблених модулів.

Здійснені дослідження в даному курсовому проекті засвідчили, що для СКРО більш доцільним є алгоритм із застосуванням нечіткої логіки так як головними критеріями задачі є: мінімальна кількість кроків для подолання перешкоди; мінімальні затрати часу. Цей алгоритм в певній мірі задовольняє цим критеріям. Саме цей алгоритм було обрано для керування радіокерованим візком.

Однак застосування нечіткого підходу в порівнянні з імовірнісним не приводить до підвищення точності обчислень. Також одним із серйозних недоліків нечітких систем керування є неможливість прогнозування поводження системи на кілька кроків вперед, тому що існуючий математичний апарат нечіткої логіки дозволяє будувати правила керування, що зв'язують лише поточний стан об'єкта з бажаним за допомогою керуючого впливу, який необхідно почати в поточній ситуації.

Але всі ці недоліки нечіткої логіки не можуть переважити її переваги достоїнства, саме тому перспективи нечіткої логіки при рішенні прикладних і погано формалізуємих завдань величезні і користуються попитом.

Даний проект може мати практичне застосування для побудови більш складних інтелектуальних систем пов'язаних з розробкою стратегії керування мобільними роботами. При створенні цих систем потрібно в першу чергу з'ясувати якими функціональними можливостями володіє об'єкт та зрозуміти як відбувається його переміщення в залежності від поверхні по якій він пересувається.

Ця задача є дуже перспективною тому, що дозволяє аналізувати інтелектуальні системи над реальними об'єктами в реальних умовах. Також на основі даної системи перспективним є побудова більш складних систем, які включають в себе нові стратегії та задачі, що дозволить більш глибоко розуміти теорію та практично її застосовувати. Існує безліч сфер де можна застосовувати дану систему, починаючи від побутових автоматизованих роботів і закінчуючи космічними апаратам, які працюють в автоматичних режимах без втручання людини на протязі тривалого періоду.

Література

мобільний радіокерований нечіткий програма

1. Цюй Дуньюэ Управление мобильным роботом на основе нечетких моделей [Електронний ресурс]: http://www.science-education.ru/24-803

2. Прикладные нечеткие системы: Пер. с япон. /К. Асаи, Д. Ватада, С. Иваи и др.; под редакцией Т.Тэрано, К.Асаи, М.Сугэно. - М.: Мир, 1993.- 368 с., ил.

3. Сенсоры для навигации мобильного робота [Електронний ресурс]:

http://pda.coolreferat.com

4. Нечітка логіка [Електронний ресурс]:

http://www.victoria.lviv.ua/html/oio/html/theme11.htm

5. Computer // IEEE Computer Society, V. 39, No 12, Грудень, 2006.

6. DARPA Grand Challenge. [Електронний ресурс]: http://ru.wikipedia.org/wiki /

7. Вертю Ж., Куафе Ф. Телеуправление роботами с помощью ЭВМ: Пер. с франц. -- М.: Мир, 1989. -- 198 с., ил. ISBN 5-03-001156-0.

8. Шелованов Е.Л., Суков С.Ф., Защита данных в радиоканале при дистанционном управлении стационарными и движущимися объектами [Електронний ресурс]:

http://masters.donntu.edu.ua/2005/kita/shelovanov/library/article.htm

9. Попов Е.П., Письменный Г.В. Основы робототехники: Введение в специальность. -- М.: Высш.шк., 1990.

10. Основы робототехники / Под ред. Е.П. Попова и Г.В. Письменного. М., 1990.

11. Управляющие системы промышленных роботов / Под ред. И.М. Макарова и В.А. Чиганова. М., 1984

12. Арсенюк І. Р. Розпізнавання об'єктів у змінному середовищі / І. Р. Арсенюк, В. В. Колодний, Д. І. Будельков // Ін-тернет-Освіта-Наука--2006 : збірник матеріалів V Міжнародної конференції. -- Вінниця : УНІВЕРСУМ-Вінниця. 2006. -- Т. 2. -- С. 603--605.

13. Методичні вказівки до виконання курсового проекту з дисципліни „Системи прийняття рішень з нечіткою логікою" для студентів спеціальності 7.080404 - „Інтелектуальні системи прийняття рішень"/Уклад. В.І.Месюра, Л.М.Ваховська - Вінниця: ВНТУ, 2004.

Размещено на Allbest.ru