Rozmyte sterowanie behavioralne mobilnym robotem kołowym w nieznanym środowisku

W artykule zaprezentowano hierarchiczny układ sterowania ruchem mobilnego robota kołowego w nieznanym środowisku ze statycznymi przeszkodami. Układ sterowania składa się z generatora trajektorii realizującego sterowanie behawioralne z zastosowaniem układów z logiką rozmytą oraz neuronowego algorytmu sterowania ruchem nadążnym, w którym zastosowano algorytm aproksymacyjnego programowania dynamicznego. W warstwie planowania trajektorii ruchu zrealizowano sterowania behawioralne typu „podążaj do celu” oraz „omijaj przeszkody”. W prezentowanym hierarchicznym układzie sterowania sygnały sterowania warstwy planowania trajektorii są generowane przez dwa układy z logiką rozmytą, w których zastosowano model Takagi-Sugeno. W warstwie realizacji ruchu zastosowano algorytm aproksymacyjnego programowania dynamicznego w konfiguracji dualnego heurystycznego programowania dynamicznego, zbudowany z dwóch struktur: aktora i krytyka. Struktury aktora i krytyka zostały zrealizowane z zastosowaniem sztucznych sieci neuronowych. Poprawność zaproponowanych rozwiązań zweryfikowano numerycznie, stosując emulator mobilnego robota kołowego oraz laboratoryjnego toru pomiarowego, zrealizowane w środowisku obliczeniowym Matlab/Simulink.

Pełny tekst (pdf)

1. Arkin R.C.: Behavior-based robotics. MIT Press, Cambridge 1998.
2. Borenstein J., Koren Y.: Real-time obstacle avoidance for fast mobile robots. IEEE Transactions on Systems, Man Cybernetics, 19 (1989), 1179-1187.
3. Burghardt A.: Implementation of Kohonen network in behavioral control of the amigobot wheeled mobile robot. Mechanics Mech. Engi., 12 (2008), 337-347.
4. Faihimi F.: Autonomous robots. Modeling, path planning, and control. Springer, New York 2009.
5. Hendzel Z.: Fuzzy reactive control of wheeled mobile robot. J. Theor. Appl. Mech., 42 (2004), 503-517.
6. Hendzel Z., Burghardt A.: Rozmyte sterowanie odruchowe elementarnymi zachowaniami mobilnego robota. PAK, 11 (2004), 23-25.
7. Maaref H., Barret C.: Sensor-based navigation of a mobile robot in an indoor environment. Robotics Autonomous Systems, 38 (2002), 1-18.
8. Millan J.: Reinforcement learning of goal-directed obstacle-avoiding reaction strategies in an autonomous mobile robot. Robotics and Autonomous Systems, 15 (1995), 275-299.
9. Sarkar S., Shome S.N., Nandy S.: An intelligent algorithm for the path planning of autonomous mobile robot for dynamic environment. Communications in Computer and Information Science, 103 (2010), 202-209.
10. Hendzel Z., Szuster M.: Neuronowe programowanie dynamiczne w sterowaniu behawioralnym mobilnym robotem kołowym. Acta Mech. Automat., 5 (2011), 28-36.
11. 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.
12. Hendzel Z., Szuster M.: Discrete model-based adaptive critic designs in wheeled mobile robot control, Lecture Notes Artificial Intelligence, 6114 (2010), 264-271.
13. Hendzel Z., Szuster M.: Discrete neural dynamic programming in wheeled mobile robot control. Communications Nonlinear Sci. Numerical Simul., 16 (2011), 2355-2362.
14. Giergiel M.J., Hendzel Z., śylski W.: Modelowanie i sterowanie mobilnych robotów kołowych. PWN, Warszawa 2002.
15. Giergiel J., śylski W.: Description of motion of a mobile robot by Maggie’s equations. J. Theor. Appl. Mech., 43 (2005), 511-521.
16. Prokhorov D.V., Wunsch D.C.: Adaptive critic designs, IEEE Transactions on Neural Nerworks, 8, 5 (1997), 997-1007.
17. Powell W.B.: Approximate dynamic programming: solving the curses of dimensionality. Wiley, New Jersey 2007.
18. Si J., Barto A.G., Wunsch D.C.: Handbook of learning and approximate dynamic programming. Wiley, IEEE Press, 2004.