автореферат диссертации по машиностроению и машиноведению, 05.02.05, диссертация на тему:Адаптация траектории мобильных роботов к внешней среде на основе базы знаний и инспекционной системы

На правах рукописи

Королев Денис Евгеньевич

Адаптация траектории мобильных роботов к внешней среде на основе базы знаний и инспекционной системы

Специальность 05.02.05 - «Роботы, мехатроника и робототехнические системы»

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

О 2 АПР 2т

Москва - 2009

003466307

Работа выполнена в ГОУ ВПО Московский государственный университет приборостроения и информатики

Научный руководитель - доктор технических наук,

профессор Аршанский Михаил Маркович

Официальные оппоненты: доктор технических наук,

профессор Синёв Александр Владимирович

кандидат технических наук, профессор Мацнев Анатолий Петрович

Ведущая организация ОКБ Московского государственного института

радиоэлектроники и автоматики (МИРЭА)

Защита состоится 14 апреля 2009 в 12 часов на заседании диссертационного совета Д 212.119.03 в Московском государственном университете приборостроения и информатики по адресу: 107996, г. Москва, ул. Стромынка, 20.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО Московский государственный университет приборостроения и информатики.

Автореферат разослан 10 марта 2009 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат технических наук, профессор

Касаткин Н.И.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Системы, основанные на знаниях, находят все большее применение в различных областях техники и, в частности, в робототехни-ческих системах (РТС). В настоящее время во многих РТС применяются мобильные роботы (МР) с интеллектуальными системами управления (ИСУ). Главная особенность ИСУ - наличие механизмов хранения и обработки знаний для выполнения своих функций в неполнозаданных условиях. При этом структура ИСУ сложным динамическим объектом (и в частности МР) должна соответствовать иерархическому принципу и включать стратегический, тактический и исполнительный уровни, а также комплекс измерительно-информационных средств (ИИС). Требование к наличию ИИС, механизмов хранения и обработки знаний делает актуальным разработку различного информационного обеспечения для систем управления МР.

С другой стороны по характеру выполняемых операций все входящие в РТС средства можно объединить в две группы: инспекционные (разведчики) и технологические. При этом существуют задачи приемлемое или оптимальное (с точки зрения заданных критериев) решение которых требует обязательного наличия определенного (необходимого) набора данных. Для решения таких задач целесообразно использовать инспекционные и технологические системы в информационной связке. В этом случае инспекционная система (ИС) производит сбор данных, необходимых технологической системе (ТС). Очевидно, что полученные данные возможно использовать для формирования или уточнения (оптимизации) процесса выполнения задачи, решаемой ТС.

Выявлено, что существующие системы управления МР не позволяют оперативно адаптировать траекторию их движения к изменившимся условиям эксплуатации и предложено дополнить их ИС.

В этой связи практический интерес представляет разработка информационного обеспечения (инспекционной системы), которое должно обеспечить накопление, хранение, обработку получаемых данных, информационное взаимодействие между системами (обработку запросов ТС и выдачу ей информации в

требуемом виде) с использованием современных интеллектуальных технологий (рисунок 1). Кроме того, ИС также сможет использовать полученные данные, например, с целью выбора траекторий (маршрутов) для проведения новых инспекций.

В работе предлагается управляемая оператором ИС обеспечивающая автоматизированный сбор данных и их обработку на основе базы знаний (БЗ). С её помощью решается задача скрытного движения МР по городской местности. При построении траектории движения МР используются факты, полученные ИС, что дает возможность обеспечить оперативное формирование траектории движения МР с учетом следующих критериев: - безопасность (повышение выживаемости);

- минимизация времени и энергозатрат на выполнение задачи.

Инспекционная система Рисунок 1. Обобщенная схема взаимодействия ИС и ТС

Технологическая система (Мобильный робот)

Так же к числу задач при решении которых возможно использование этого подхода можно отнести изменение номенклатуры продукции в гибких производствах, работы по ликвидации катастроф, тушение лесных пожаров и т.д.

Работа основана на результатах и принципах описанных в трудах М.М. Аршанского, В.М. Лохина, И.М. Макарова, C.B. Манько, М.П. Романова, Е. И. Юревича.

Целью работы является повышение технологических возможностей и управляемости MP на основе использования ИС.

Разработанное в процессе работы над диссертацией программное обеспечение (ПО) использовано ЗАО «МНИТИ» при проведении НИОКР, выполненных по Государственному заказу на основании постановления Правительства РФ (начало работ 2005 г.), в области прикладного телевидения. Также в работе предлагается вариант дальнейшего развития по тематике работ.

Задачи исследования. Для достижения поставленной цели были поставлены следующие задачи:

1. Разработать структуру инспекционной системы;

2. Проанализировать данные от каждого элемента системы;

3. Разработать принципы обработки данных в целях идентификации объектов инспекции;

4. Разработать алгоритм и структуру инспекционной системы;

5. Разработать структуру хранилища данных;

6. Разработать структуру базы знаний и процедуры получения информации;

7. С целью экспериментальной проверки провести моделирование работы базы знаний.

Методы исследования. Теоретические исследования проводились с применением методов системного анализа, синтеза и абстракции. В практической части работы использовалась теория фреймов, парадигма объектно-ориентированного программирования, методы функционального и многопоточного программирования, языки программирования и технологии: Delphi,

XML, SQL, PHP, CLIPS, ГИС (МарХ), баз данных (СУБД InterBase), Dynamic Link Library (DLL), Document Object Model (DOM), ActiveX.

Научная новизна работы заключается в оперативном построении траектории движения мобильных роботов, система управления которых интегрирована с инспекционной системой внешней среды:

1. Разработана система обработки и структурированного хранения на основе технологий баз данных разнородной (визуальной, навигационной и др.) информации;

2. Предложена структура фреймообразной базы знаний на основе языка XML и её наполнение;

3. Предложены интерфейсы и протокол взаимодействия между инспекционной и управляющей системами;

4. На основе БЗ и данных полученных ИС решена задача построения траектории MP в городской местности, с учетом различных критериев, и предложен вариант ее использования в задачах управления MP.

Практическая ценность результатов исследования заключается в возможности адаптации траектории движения MP на основе данных инспекционной системы, что необходимо как для спецроботов, работающих в экстремальных условиях, так и для робокаров, функционирующих в гибких производствах, при смене номенклатуры выпускаемой продукции.

Апробация работы. Теоретические и практические результаты, полученные автором, докладывались на заседании кафедры «Мехатроника производственных систем», а также на конференциях:

1. Научно-техническая конференция «Современные телевизионные технологии. Состояние и направления развития» (24-25 ноября 2004, Москва). Доклад по теме: «О критериях оптимизации селекторов телевизионных образов»

2. III международная научно-техническая конференция «Современные телевизионные технологии. Состояние и направления развития» (30-31 ок-

тября 2006, Москва). Доклад по теме: «Вычислительный комплекс управления комбинированной системой видеонаблюдения».

3. IV международная научно-техническая конференция «Современные телевизионные технологии. Состояние и направления развития» (15-16 октября 2008, Москва) Доклад по теме: «Особенности построения аппаратно-программных средств автоматизированной аппаратуры телевизионно-командной системы контроля».

4. I и II всероссийские межвузовские научно-технические интернет-конференции (с международным участием) «Мехатроника. Робототехника. Автоматизация» (2007, 2008 гг. Москва).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 6 печатных работ.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, четырех разделов, общих выводов, списка использованной литературы и приложения.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность работы, отмечена ее научная новизна и практическая ценность.

В первом разделе дается анализ современных принципов сбора, хранения и обработки информации для решения специальных технических задач.

На основе различных источников показано, что современные тенденции развития оптических и оптико-электронных средств наблюдения (80-90% объема получаемой человеком информации) заключаются в расширении рабочих спектральных диапазонов, повышении пространственного и временного разрешения, снижении массогабаритных и энергетических показателей, реализации круглосуточного режима работы, в обеспечении скрытности наблюдения и помехоустойчивости. В связи с этим наиболее целесообразным является создание оптико-электронных поисковых и следящих комплексов, в которых объединены информационные каналы, работающие на различных оптико-физических принципах и в различных спектральных диапазонах.

Обнаружение оптических и оптико-электронных приборов (ООЭП) наиболее эффективно при комплексировании лазерного зондирования и пассивных методов фото и видеоконтроля с регистрацией полученной информации. Даны принципы обнаружения ООЭП методом лазерного зондирования, основанного на эффекте световозвращения, и фотометрические соотношения применительно к данному методу. На основе открытых источников проведен анализ современных устройств обнаружения ООЭП, использующих описанный метод.

Обзор современных технологий хранения и обработки информации показал необходимость применения для этого баз данных (БД). Несмотря на наибольшую перспективность объектно-ориентированной модели представления данных, на сегодняшний день она не имеет достаточной формализации (в сравнении с другими) и, как следствие, мало распространена. Также большим недостатком этой модели является отсутствие стандартного языка нерегламентиро-ванных запросов (разработка языка ОС}Ь далека от завершения). Существует также ряд других недостатков. В связи этим для хранения данных выбрана реляционная модель представления, которая с использованием последних объектно-реляционных дополнений и расширений позволяет обеспечить доступ и обработку к достаточно сложным структурам данных, используемых при работе информационных систем.

В связи с все увеличивающимися требованиями к автономной технике (МР), которая должна обладать развитыми возможностями по планированию поведения и последовательности целесообразных действий в условиях неопределенности внешней обстановки при наличии различного рода возмущений, возникает необходимость в привлечении теоретической базы способной обеспечить оперативное решение подобной совокупности задач. Подобной теоретической базой обладают технологии, основанные на знаниях (интеллектуальные). Принципиальные особенности систем, основанных на знаниях - наличие механизмов хранения и обработки знаний для выполнения своих функций. Одной из форм представления и обработки знаний являются фреймообразные структуры, их отличительные особенности состоят в гибкости, наглядности, глубоком пси-

хологическом обосновании, объектно-ориентированной иерархической структуре, возможности использования процедур слуг и демонов. Фреймообразные структуры широко применяются в различных экспертных системах, подсистемах естественно-языкового интерфейса и планирования целесообразного поведения, в составе распределенных интеллектуальных систем дистанционного обучения и т.д.

С другой стороны на сегодняшний день получил широкое распространение и продолжает активно развиваться язык XML, который очень широко используется для обмена данными, хранения структурированной информации и т. д. Иерархическая структура этого языка хорошо сочетается со структурой, применяемой для представления знаний с помощью фреймов. Кроме того, применение одних и тех же технологий для решения задач различных уровней (в рамках принятой концепции иерархического построения интеллектуальных систем) представляется крайне перспективным с точки зрения унификации программно-аппаратных средств, входящих в состав интеллектуальных систем управления различных типов и назначения. В связи с этим, описание фреймов средствами языка XML выглядит актуальной областью для проведения исследований.

Дана классификация МР по принципу управления (программные, адаптивные, интеллектуальные и т.д.). Анализ показал, что для МР, решающих специальные задачи или работающих в условиях быстросменных производств, целесообразно дополнить систему управления инспекционной системой, чему и посвящена настоящая работа.

Второй раздел посвящен созданию автоматизированной инспекционной системы (ИС), обеспечивающей сбор и первичную обработку информации, необходимой для движения МР. ИС предназначена для автоматического обнаружения оптических и оптико-электронных приборов (ООЭП) методом лазерного зондирования. ИС обеспечивает регистрацию эхо-, фото- и видеоизображений зоны контроля в моменты обнаружения ООЭП с привязкой навигационных данных к месту нахождения системы и текущему времени. Видеорегистрация

осуществляется непрерывно в течение всего сеанса работы. Состав и назначение датчиков ИС приведены в таблице 1.

Таблица 1. Перечень датчиков разнородной информации

Сенсор Назначение сенсоров Примечание

1. Блок лазерного зовдировапния (БЛЗ) - подсвет наблюдаемой области; — обнаружение бликующих объектов Ближний ИК диапазон

2. Фотокамера - получение высококачественных изображений

3. Видеокамера - получение видеоизображения

4. Тепловизор - получение тепловой карты наблюдаемой области

5. Приемник спутниковой навигационной системы (СПС) - получение данных о времени; - определение местоположения системы

6. Инерциальная система ориентации - определение направления линии визирования;

Рисунок 2 - Структура базы данных ИС

I -¿делить : ; От «5разигь ю<

Кшммсгво объект» • 113 Д Ноойить ТЭ Пс*у*хгпрвймз [3 5П.З

Сбор информации с помощью ИС осуществляет оператор, который за несколько проходов путем сканирования производит обзор заданной области, получая необходимую информацию об ООЭП в этой области. Полученная информация регистрируется в БД ИС (рисунки 2, 3).

ПО ИС получает данные и осуществляет управление датчиками разнородной информации с помощью специально разработанных программных компонентов (классов сопряжения). Каждый из датчиков обладает особенностями, которые реализованы в соответствующем классе сопряжения, что позволило связать датчики разнородной информации в единую систему, обеспечить гибкое управление, получение информации для ее регистрации в БД. Структура ПО ИС показана на рисунке 4.

»оагда' 1е 15 01 28.08.20071615лк 28 082007 161507 28 0^ 200718 15.09

28 О». 20071*15.12 28082С07 1«Л5-и' 2808.2007 ie.15.1f> 28 08.200716.10:23 2803 .200 7 1*152Ь

5^7751 58 775153 К 775152 77511%

55 775156 56775210 55 775220 5&7Я2Л8 55/752«?

Рисунок 3 - Просмотр БД ИС

Устройства, входящие в состав ИС, имеют различные временные задержки при выполнении своих функций. Это в свою очередь может вызвать существенные задержки при выполнении основного потока. Обеспечение непрерывности основного потока определяет необходимость использования многопоточно-

сти. Для этого в состав практически всех классов сопряжения дополнительно вошли соответствующие элементы - классы наследники ТТЪгеас!. Исключение составляет лишь класс ТХог^ЮССат, в нем многопоточноть реализована за счет функции обратного вызова. Обратная связь с основным потоком классов сопряжения реализована с помощью механизма событий. Всего помимо классов сопряжения, классов основного потока (ПпвресШаг^ег и ПпзресЮрюпэ) и классов обеспечивающих взаимодействие с оператором, в ПО ИС используется 12 классов разработанных для обеспечения многопоточности и гибкости управления.

Сигнальное устройство

Мультпсенсортлй блок

Модуль лазерного подсвета (БЛЗ)

Приемник лазерного эхо сигнала (БЛЗ)

Фотокамера Olympus С-70

Тепловизор (ТГТВ)

СИС

Имерцнальная система ориентации (ИСО)

ПОИС

TInspectOpions (TObject)

Интерфейс пользователя

TSignalDev (TObject)

TCNBEchoRCam (TCNBCam)

Видеокамера TCNBVideoCam

CNB АР 802 (TCNBCam)

TInspectManager (TObject)

TT—Г-Т-

TOlympCam (TRyeNVControl)

TLongIRXCam (TObject)

TSNSRcceivcr (TObject)

TISOReceiver (TObject)

Устройство формирования управляющих сигналов

Оператор

База данных

Рисунок 4- Основные компоненты ПО ИС и ее взаимодействие с оператором

Третий раздел посвящен разработке системы обработки визуальной и навигационной информации (СОВНИ), обеспечивающей накопление, хранение, обработку данных, получаемых ИС, с использованием базы знаний (БЗ), отработку запросов СУ МР с выдачей ей информации в требуемом виде.

В состав СОВНИ входят хранилище данных (ХД) и БЗ. Функции ХД СОВНИ заключаются в накоплении и хранении фактов, получаемых ИС. Пополнение ХД фактами осуществляется после окончания очередного сеанса работы ИС. Структуры ХД и БД ИС в основном идентичны, отличием является информация об ИС, на которой был проведен сеанс работы. Эта информация передается вместе с полученными фактами и добавляется (в случае ее отсутствия) в таблицу «Классификатор ИС», а в таблицу «Сеанс работы» вставляется поле, содержащее внешний ключ, указывающий на соответствующую запись в первой таблице. В таблицах реализуется отношение один-ко-многим.

БЗ состоит из механизма получения решений (машины вывода), фреймооб-разной БЗ (ФБЗ), инкапсулирующей понятийную и продукционную БЗ (ПнБЗ и ПБЗ), интерфейса, обеспечивающего обработку запросов СУ МР и выдачу ответов (рисунок 5). ПБЗ содержит правила, зависимости, законы и связи используемые машиной вывода при обращении БЗ к рабочей области (доске объявлений). ПнБЗ является библиотекой, в которой помещены как математические, так и нематематические понятия, требующиеся для функционирования БЗ. Например, методы обработки изображений, аппроксимации, интерполяции, функции синуса, косинуса и т.д.

Фреймы, содержащиеся в БЗ, делятся на три вида: вычисляемые — фреймы, получаемые в ходе работы СОВНИ; основные — фреймы, известные системе еще до начала функционирования (априорные) и используемые при работе системы, в частности при заполнении вычисляемых фреймов; итоговые - фреймы, также получаемые в ходе работы СОВНИ, однако от вычисляемых они отличаются тем, что могут быть ответом системы на запросы СУ МР (результирующими фреймами).

Система управления MP

XML запрос Ответ

Интерфейс БЗ

Значения Запрос результат;

| Процедура- ^ слуга

Поиск РФ

Фреймообразная база знаний

t_ Поиск ->

Найденный фрейм

т.

Результирующий фрейм (УФ)

Процедура-демон

Значения-

ZD_UZ

Значени;

я——^

Выполнение процедур

Фреймы

-Вывод-

Выполнение процедур

Рабочая область

ПБЗ

±

Процедуры-слуги

■ч—>

ПнБЗ

t

Процедуры-демоны

ГИС Maplnfo

Картографические запросы-•Запрос->Ответ-

Хранилище данных (ХД)

Рнсунок 5 - Структура базы знаний СОВНИ Интерфейс ФБЗ получает запрос от СУ MP, осуществляет его проверку на соответствие Document Type Definition (DTD) определению, обработку с помощью технологии XSLT и запускает поиск среди итоговых фреймов результирующего (наиболее соответствующего запросу). Результирующему фрейму присваивается значение найденного. Далее интерфейс ФБЗ запрашивает значение результирующего фрейма, активизируя процедуру слугу, в которой используются значения вычисляемых и априорных фреймов. Обращение к значениям вычисляемых фреймов означает активацию имеющихся у них процедур демонов и слуг, при использовании в них значений других вычисляемых фреймов также активируются соответствующие процедуры. Таким образом происходит вычисление всех необходимых значений фреймов по иерархическому принципу. В процессе вычисления активизируемые процедуры обращаются к ПБЗ (через рабочую область) и ПнБЗ (посредством вызова необходимых функций). Ра-

бота механизма получения решений заканчивается получением значения результирующего фрейма. При использовании процедуры демона, в которой используются значения вычисляемых и априорных фреймов, работа механизма получения решений происходит таким же образом. В итоге интерфейс ФБЗ создает ответный XML документ. Доступ к ХД осуществляется из ПнБЗ с помощью SQL запросов. Использование ГИС Mapinfo также происходит из ПнБЗ при помощи ActiveX компонента МарХ

Разработанная структура БЗ позволила использовать знания четырех классов: понятия, как математические так и нематематические (ПнБЗ); факты (ХД, фреймы); правила, зависимости, законы, связи (ПБЗ); алгоритмы и процедуры (ПнБЗ, процедуры слуги и демоны).

В соответствии с требованиями, предъявляемыми к информационному обеспечению БЗ, разработан специализированный редактор.

Для реализации функций ПБЗ в работе использовались возможности оболочки CLIPS, интегрированные в механизм получения решений через вызов функций из DLL библиотеки (clips.dll). ПнБЗ реализована в механизме получения решений на базе динамического экспорта функций из DLL библиотек. Для описания ФБЗ использован язык XML, иерархические структуры фреймов и этого языка очень схожи. В разделе даны DTD определения входных запросов и структуры ФБЗ, приводятся схемы интеграции механизма получения решений с оболочкой CLIPS и использования динамического экспорта функций из DLL для ПнБЗ. Для вычисления значений фреймов также используется язык PHP интегрированный в механизм получения решений с помощью программного компонента PHP4Delphl.

ПО БЗ разработано с помощью среды Delphi и объектно-ориентированной парадигмы программирования (рисунок 6).

Класс TGeneralKB (наследник TObject) инкапсулирует методы и классы, обеспечивающие обработку запросов (класс TInterfaceKB), доступ к XML файлу, содержащему описания фреймов и процедур (слуг и демонов) (TFrameKB), интеграцию с оболочкой CLIPS (TProdKB), динамический вызов функций

ОШойопКВ). Механизм получения решений, осуществляющий иерархическое вычисление значений фреймов с помощью процедур демонов и слуг, реализован в классе ТТгатеКВ. Свойства, поля и методы, общие для классов ТРгашеКВ, ТРгосКВ, ТЫоНопКВ, реализованы в классе родителе ТКпочуВаБе.

Рисунок 6 - Механизм получения решений БЗ

Четвертый раздел посвящен апробации инспекционной системы (ИС) на реальной карте местности. Для этого было разработано ПО, позволяющее получать записи БД, аналогичные формируемым при проведении сеанса работы ИС, отображать процесс и результаты работы БЗ ИС. Отображение результатов работы БЗ на карте местности обеспечивалось ГИС Maplnfo при помощи ActiveX компонента МарХ.

БД заполняется путем ручной расстановки в произвольных местах карты ООЭП с требуемыми (введенными) параметрами. При этом обеспечивается размещение и отображение создаваемых объектов с зонами их ответственности. В запросе, поступившем в БЗ, задаются точки между которыми необходимо построить траекторию движения MP. Структура БЗ и её работа показана на рисунке 7.

После обработки запроса от СУ MP интерфейсом БЗ результирующим фреймом выбирается фрейм, который должен содержать траекторию движения MP. При последующем чтении интерфейсом БЗ значения результирующего фрейма активируется процедура слуга, в которой вычисляется его значение (точки траектории). Для этого используется функция из ПнБЗ. В качестве вход-

ных данных функции передается фрейм с именем рабочего слоя для вычисления которого в процедуре слуге используются значения других фреймов и т.д. по иерархическому принципу. В заключительной стадии на рабочий слой наносятся маркеры (количество зависит от параметров работы с картой и размера зоны поиска). Значение каждого маркера зависит от наличия в месте его установки объектов (препятствий) на соответствующих слоях карты. Информация о слоях карты содержится в фрейме «Сборник карт», также при формировании рабочего слоя учитываются объекты (ООЭП) и их зоны ответственности нанесенные на соответствующий слой карты. На основе рабочего слоя формируется матрица смежности для алгоритма Дейкстры, применяемого в функции вызываемой из ПнБЗ при активации процедуры слуги результирующего фрейма.

Траектория .движения МР

«ПнБЗ: Построение г * траектория МР •

Итоговые фреймы

Рабочий слой

Параметры ръ-

• ПнБЗ »самее силе £ маркеров же слой

"""Г"

Слой С СОЛЬНЫМИ объектами

Г. -шлш-шяЧлщгщетвт*

Текущая карта

. Пв£3. Получение • I текущей карты >

Зона поиска

ШЕЗ; каяемшм • £ обмкгое Р» сдой »

Опасные

объекты

РНРБепр! !

1 —

Сборник карт *

Запрос

\

Дельта зоны поиска

ПБ^ -----

Обнаруженные

.объекты

ШВ3.1

*г

Ц

запрос

ПБЗ

Путь жХД

Рисунок 7 — Наполнение и работа БЗ при моделировании При построении траектории МР по текущей карте учитываются слои с препятствиями, путепроводами (дорогами) и вычисленный слой, содержащий опасные объекты (ООЭП с их зонами ответственности). При отсутствии в БЗ

информации о путепроводах (их отсутствии на местности) траектория строится без учета этого слоя, т.е. БЗ работает в неполно определенных условиях. Траектории, построенные в неполнозаданных условиях, обладают меньшим количеством прямолинейных участков (рисунок 8).

В разделе приведен вариант использования траекторий, полученных ИС для управления МР, основанный на дискретизации построенной траектории и интерполяции полученных участков. В предложенном варианте задача СУ МР сводится к парированию отклонений от трассы (стабилизация относительно заданной траектории с учетом систем координат) на базе полученных аналитических выражений и измерительной системы МР, позволяющей определить текущее положение или значение отклонения от заданной траектории.

Рисунок 8 - ПО моделирования работы БЗ. Неполнозаданные условия - слева.

Работа с учетом слоя дорог - справа

Основные выводы и результаты работы

1. Выявлено, что существующие системы управления МР не позволяют оперативно адаптировать траекторию их движения к изменившемся условиям эксплуатации и предложено дополнить их ИС;

2. Предложено и апробировано использование языка XML для описания фрей-мообразной БЗ, с учетом применения этих технологий в других компонентах систем это является перспективным с точки зрения унификации программно-аппаратных средств;

3. Решена задача построения траектории для скрытного движения МР в городской местности с учетом минимизации временных и энергозатрат;

4. Разработанная структура и ПО БЗ позволила использовать знания различных классов (понятия; факты; правила, зависимости, законы, связи; алгоритмы и процедуры) и обеспечить пополнение фактами, полученными ИС;

5. Разработанные структуры БД и ХД ИС, обеспечивающие хранение и обработку данных, полученных от разнородных источников информации, а так же интерфейсы и протокол обмена между ними;

6. Разработано многопоточное ПО, обеспечивающее обработку и получение данных, а также управление источниками разнородной информации с учетом их аппаратных и других особенностей;

7. Предложен вариант использования сформированных ИС траекторий СУ МР;

8. Разработано ПО для отображения процесса и результатов моделирования работы БЗ.

СПИСОК РАБОТ, ОПУБЛИКОВАННЫХ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Ануфриев А.Ю., Королев Д.Е. Анализ устройств обнаружения оптических и оптико-электронных средств наблюдения. Мехатроника. Робототехника. Автоматизация: Сборник научных трудов. Выпуск № 1. М.: МГУПИ, 2006. 106-110 с.

2. Арзуманян Э.П., к.т.н., Будаи Б.Т., д.т.н., Королев Д.Е. Оптимизация алгоритма сегментации применительно к телевизионным изображениям. Техника средств связи. Серия «Техника телевидения», Ks 1. М: ЗАО «МНИТИ», 2005. 87-90 с.

3. Ануфриев А.Ю., Королев Д.Е. Использование RAW камер при обработке изображений. Мехатроника. Робототехника. Автоматизация: Сборник научных трудов. Выпуск № 2. М.: МГУПИ, 2007.64-67 с.

4. Ануфриев А.Ю., Королев Д.Е. Вычислительный комплекс управления комбинированной системой видеонаблюдения. Мехатроника. Робототехника. Автоматизация: Сборник научных трудов. Выпуск № 2 М.: МГУПИ, 2007. 67-71 с.

5. Аршанский М.М. д-р техн. наук, проф, Королев Д.Е. Разработка специальной базы знаний на основе данных инспекционной системы в задачах управления мобильными роботами. Мехатроника, автоматизация, управление, № 10,2008 г. 44-47 с.

6. Королев Д.Е. Формирование SQL запросов с помощью базы знаний на основе XML структуры. Системы и средства связи, телевидения и радиовещания, 2008.86-91. с.

ЛР № 020418 от 08 октября 1997 г.

Подписано к печати 06.03.2009 г. Формат 60x84.1/16. Объем 1,25 п.л. Тираж 100 экз. Заказ № 30.

Московский государственный университет приборостроения и информатики

107996, Москва, ул. Стромынка, 20

Введение.

1. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ ПРИНЦИПОВ СБОРА, ХРАНЕНИЯ И ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ СПЕЦИАЛЬНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ ЗАДАЧ.

1.1. Сбор информации.

1.2. Принципы обнаружения оптических и оптико-электронных приборов (ООЭП).

1.3. Хранение и обработка информации с помощью баз данных.

1.4. Интеллектуальные технологии и базы знаний.

1.5. Классификация мобильных роботов по принципу управления.

1.6. Постановка задачи исследования и структура диссертационной работы

2. ИНСПЕКЦИОННАЯ СИСТЕМА.

2.1. Использование инспекционной системы в задачах управления.

2.2. Структура и данные инспекционной системы (ИС).

2.2.1. Структура данных от видеокамеры (ВК) и их обработка.

2.2.2. Структура данных от фотокамеры (ФК) и их обработка.

2.2.3. Структура данных от блока лазерного зондирования (БЛЗ) и их обработка.

2.2.4. Структура данных от тепловизора (ТПВ) и их обработка.

2.2.5. Структура данных от навигационной системы и их обработка.

2.3. Структура базы данных инспекционной системы.

2.4. Принципы обработки данных инспекционной системы и СУБД InterBase.

2.5. Алгоритм и структура ПО инспекционной системы.

2.6. Выводы.!.

3. БАЗА ЗНАНИЙ ИНСПЕКЦИОННОЙ СИСТЕМЫ.

3.1. Структура хранилища данных и ГИС Maplnfo.

3.2. Структура базы знаний инспекционной системы.

3.3. Процедуры обработки информации.

3.4. Пополнение базы знаний инспекционной системой.

3.5. Выводы.

4. ПРАКТИКА ПРИМЕНЕНИЯ ИНСПЕКЦИОННОЙ СИСТЕМЫ МОБИЛЬНЫХ РОБОТОВ.

4.1. Задачи для мобильных роботов в реальной практике.

4.2. Проблемы управления мобильными роботами в реальной практике.

4.2.1. Построение траектории на реальной местности в условиях города.

4.2.2. Построение траектории в условиях частичной неопределенности.

4.3. Использование результатов работы ИС для управления МР.

4.4. Выводы.

5. Общие выводы

Созданная инспекционная система (ИС) в составе системы управления мобильного робота, обеспечит автоматизированный сбор данных необходимых для решения задачи скрытного перемещения в городской метности.

Разработанное многопоточное программное обеспечение (ПО) являющееся важнейшей составной частью ИС, осуществляет получение данных и гибкое управление датчиками разнородной информации с учетом аппаратных и других осбенностей, что позволило связать датчики разнородной информации в единую систему.

Разработанная ИС обеспечит обработку запросов от СУ МР на основе собранных данных, с подключением современных механизмов хранения и обработки знаний, а также построение траектории движения МР в соответствии с запросом. Это в свою очередь обеспечит информационное взаимодействие (интерфейс) между ИС и СУ МР на базе интелектуальных технологий.

Моделирование работы ИС на основе специально созданного ПО показало эффективность работы разработанной БЗ и позволило дать рекомендации по использованию результатов работы ИС в задачах управления МР.

Таюке при проведении работы были получены следующие основные результаты:

1. Выявлено, что существующие системы управления МР не позволяют оперативно адаптировать траекторию их движения к изменившемся условиям эксплуатации и предложено дополнить их ИС;

2. Предложено и апробировано использование языка XML для описания фреймообразной БЗ, с учетом применения этих технологий в других компонентах систем это является перспективным с точки зрения унификации программно-аппаратных средств;

3. Решена задача построения траектории для скрытного движения МР в городской местности с учетом минимизации временных и энергозатрат;

4. Разработанная структура и ПО БЗ позволила использовать знания различных классов (понятия; факты; правила, зависимости, законы, связи; алгоритмы и процедуры) и обеспечить пополнение фактами, полученными ИС;

5. Разработанные структуры БД и ХД ИС, обеспечивающие хранение и обработку данных, полученных от разнородных источников информации, а так же интерфейсы и протокол обмена между ними;

6. Разработано многопоточное ПО, обеспечивающее обработку и получение данных, а также управление источниками разнородной информации с учетом их аппаратных и других особенностей;

7. Предложен вариант использования сформированных ИС траекторий СУ МР;

8. Разработано ПО для отображения процесса и результатов моделирования работы БЗ.

1. Агеев M.Д. Автономные подводные роботы. Системы и технологии — М.: Наука, 2005 — 398 с.

2. Агуров П.В. Последовательные интерфейсы ПК. Практика программирования — СПб.: БХВ-Петербург, 2004. — 496 е.: ил.

3. Андон Ф., Резниченко В. Язык запросов SQL. Учебный курс. СПб.: Питер; Киев: Издательская группа BHV, 2006. - 416 е.: ил.

4. Архангельский А.Я. Delphi 7. Справочное пособие. — М.: ООО «Бином-Пресс», 2003 г. — 1024 с.

5. Барсегян A.A. Технологии анализа данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP / Барсегян A.A. M.C. Куприянов, B.B. Степаненко, И.И. Холод. — 2-е изд., перераб. И доп. — СПб.: БХВ-Петербург, 2007. — 384 е.: ил.

6. Бегг Каролин, Коннолли Томас. Базы данных. Проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика. 3-е издание.: Пер. с англ. — М.: Издательский дом «Вильяме», 2003. — 1436 е.: ил.

7. Бондарь А.Г. InterBase и Firebird: Практическое руководство для умных пользователей и начинающих разработчиков. — СПб.: БХВ-Петербург, 2007. —592 е.: ил.

8. Быков P.E., Фрайер Р., Иванов К. В., Манцветов А. А. Цифровое преобразование изображений /Р. Е. Быков, Р. Фрайер, К. В. Иванов, А. А. Манцветов; Под ред. профессора Р. Е. Быкова. — М.: Горячая линия-Телеком, 2003. — 228 е.: ил.

9. Волков В. Г. Приборы ночного видения для обнаружения бликующих элементов // Специальная техника. — № 2. 2002. ttp://st.ess.ru/publications/22004/volkov/volkov.htm.

10. П.Волков В. Г. Применение активно-импульсных приборов наблюдения для видения бликующих элементов // Вопросы оборонной техники. Серия 11, вып. 1-2 (144-145) — 1995. — С. 3-7.

11. Волков В.Л., Луизов A.B., Овчинников Б.В., Травникова Н.П. Эргономика зрительной деятельности человека. — Л.: Машиностроение, 1989.

12. Воробьев Е.И., Бабич A.B., Жуков К.П., Попов С.А., Семин Ю.И. Механика промышленных роботов: Учеб. Пособие для втузов: В 3 кн. / Под ред. К.В. Фролова, Е.И. Воробьева. Кн. 3: Основы конструирования / — М.: Высш. Шк., 1989. —383 е.: ил.

13. Гаврилов A.B. Гибридные интеллектуальные системы: Монография — Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2002. — 142 с.

14. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем.

15. СПб: Питер, 2000. — 384 с.

16. Глохберг Г.С., Зафиевский A.B., Короткин A.A. Информационные технологии. —М.: Издательский центр «Академия», 2004. — 208 с.

17. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений — М.: Техносфера, 2005. — 1072 с.

18. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. — М.: Техносфера, 2005. — 1072 с.

19. Григорьев А.Б. О чем не пишут в книгах по Delphi. — СПб.: БХВ-Петербург, 2008. — 576 е.: ил.

20. Григорьев Ю.А., Ревунков Г.И. Банки данных: Учеб. Для вузов. — М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002. — 320 с.

21. Есенин С.А. DirectX и Delphi: разработка графических и мультимедийных приложений. — СПб.: БХВ-Петербург, 2006. — 512 е.: ил.

22. Заказнов Н.П. Теория оптических систем: Учебник для студентов приборостроительных специальностей вузов/Н.П. Заказнов, С.И. Кирюшин, В.Н. Кузичев. — 3-е изд., перераб. И доп. Ы— М.: Машиностроение, 1992.448 е.: ил.

23. Каляев И.А., Лохин В.М., Макаров И.М. /под общей ред. Юревича Е.И./ Интеллектуальные роботы: учебное пособие для вузов — М.: Машиностроение, 2007. — 360 е.: ил.

24. Карасик В. Е., Орлов В. М. Лазерные системы видения: Учебное пособие. — М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001. — 352 е., ил.

25. Карпова Т. С. Базы данных: модели, разработка, реализация: Учебник для вузов. — СПб.: Питер, 2002 — 304 с.

26. Колесников А. В., Кириков И. А. Методология и технология решения сложных задач методами функциональных гибридных интеллектуальных систем. — М.: ИЛИ РАН, 2007. — 387 с, ил.

27. Королев Д.Е. Формирование SQL запросов с помощью базы знаний на основе XML структуры. Системы и средства связи, телевидения и радиовещания, 2008. 86-91. с.

28. Королев Д.Е., Ануфриев А.Ю. Анализ устройств обнаружения оптических и оптико-электронных средств. Сборник трудов молодых ученых и специалистов МГУПИ № 6 часть I. 2006. с. 36-39

29. Красильщиков М.Н., Серебряков Г.Г. Управление и наведение беспилотных маневренных летательных аппаратов на основе современных информационных технологий / Под ред. М.Н. Красилыцикова, Серебрякова Г.Г. — М.: ФИЗМАТЛИТ, 2005. — 280 с.

30. Криксунов Л.З. Справочник по основам инфракрасной техники. — М.: Сов. Радио, 1978. — 400 е.: ил.

31. Кузнецов Н.А., Баксанский О.Е., Гречишкина Н.А. Фундаментальное значение информатики в современной научной картине мира. Электронный научный журнал «Информационные процессы», 2006 т. 6, № 2, стр. 81-109.

32. Леонтьев Б. К. Форматы файлов Microsoft Windows ХР: Справочник 2005. / Б. К. Леонтьев. — М.: ЗАО «Новый издательский дом», 2005. — 352 с.

33. Луизов А.В. Инерция зрения. — М.: Оборонгиз, 1961.

34. Люггер Дж. Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем, 4-е издание : Пер. с англ. — М.: Издательский дом «Вильяме», 2005. — 864 е.: ил.

35. Макаров И. М. Искусственный интеллект и интеллектуальные системы управления / И. М. Макаров, В.М. Лохин, С.В. Манько, М.П. Романов ; отв. Ред. И.М. Макарова. ; Отделение информ. Технологий и вычислит. Систем РАН. — М.: Наука, 2006. — 333 с.

36. Минский М. Фреймы для представления знаний. Пер. с англ. 1979. 152 с.

37. Рагулин П.Г. Информационные технологии. Электронный учебник. — Владивосток: ТИДОТ Дальневост. Ун-та, 2004. — 208 с.

38. Рассел, Стюарт, Норвиг, Питер. Искусственный интеллект: современный подход, 2-е изд.: Пер. с англ. — М.: Издательский дом «Вильяме», 2006. — 1408 е.: ил.

39. Роб П., Коронел К. Системы баз данных: проектирование, реализация и управление. — 5-е изд., перераб. И доп. Пер. с англ. — СПб.: БХВ-Петербург, 2004. — 1040 е.: ил.

40. Семакин И.Г. Информационные системы и модели. Элективный курс: Учебное пособие/ И.Г. Семакин, Е.К. Хеннер. — М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2005. — 303 е.: ил.

41. Степанов А.Н. Информатика: Учебник для вузов. 4-е изд. — СПб.: Питер, 2006. — 684 е.: ил.

42. Тарасов В.В., Якушев Ю.Г. Инфракрасные системы «смотрящего» типа. — М.: Логос, 2004. — 444 с. + 8 с. Цв. Вкл.

43. Тимофеев А. В. Роботы и искусственный интеллект. — М.: Наука. Главная редакция Физико-математической литературы, 1978. — 192 с.

44. Хомоненко А. Д., Цыганков В. М., Мальцев М. Г. Базы данных: Учебник для высших учебных заведений / Под ред. Проф. А.Д. Хомоненко. — 4-е изд., доп. И перераб. — СПб.: КОРОНА принт, 2004 — 736 с.

45. Челпанов И.Б. Устройство промышленных роботов: Учебник для учащихся приборостроительных техникумов. — СПб.: Политехника, 2001. — 203 с.

46. Черняков М.В. Основы компьютерных технологий и систем. — М.: Наука, 2004. — 446 с.

47. Шапиро Л. Компьютерное зрение / Л. Шапиро, Дж. Стокман; Пер. с англ. — М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006. — 752 е., 8 с. Ил.: ил.

48. Юревич Е. И. Основы робототехники. — 2-е изд., перераб. И доп. — СПб.: БХВ-Петербург, 2007. — 416 е.: ил.

49. AL-Taharwa Ismail, Sheta Alaa, Al-Weshah Mohammed. A mobile robot path planning using genetic algorithm in static environment. Journal of Computer Science, 2008 № 4 c. 341-344

50. Bacon Jean. Concurrent Systems: An integrated approach to Operating Systems, Database, and Distributed Systems. Addison-Wesley ISBN: 0-201-41677-8

51. Berrabah S. A., Colon E. Vision — based mobile robot navigation. Journal of Automation, Mobile Robotics & Intelligent Systems, 2008 № 4 c. 7-13

52. Doroftei D., Colon E., De Cubber G. A behaviour-based control and software architecture for the visually guided robudem outdoor mobile robot. Journal of Automation, Mobile Robotics & Intelligent Systems, 2008 № 4 c. 19-24

53. Jallouli Mohamed, Amouri Lobna, Derbel Nabil. An effective localization method for robot navigation through combined encoders positioning and retiming visual control. Journal of Automation, Mobile Robotics & Intelligent Systems, 2009 № 2-е. 15-23

54. Kurian J., Saseendran Pillai P.R. An encoded infrared sheet of light navigational beacon system for precise localization of indoor mobile robot vehicles. Journal of Automation, Mobile Robotics & Intelligent Systems, 2009 № 2 c. 34-41

55. Laser Countermeasure System, AN/PLQ-5 and AN/PLQ-4. Проспект Night Vision and Electronic Sensors Directorate. US Army Communications -Electronics Command Research, Development and Engineering Center. США, 1999.

56. Nyakoe G N, Nakashima M, Ohki M, Ohkita M. Mobile robot path planning with real-time obstacle avoidance. Reports of the Faculty of Engineering, Tottori University, 2000 c. 7-14

57. Osmialowski P. On path planning for mobile robots: introducing the mereological potential field method in the framework of mereological spatial reasoning. Journal of Automation, Mobile Robotics & Intelligent Systems, 2009 № 2 c. 24-33

58. Uhl Т., Buratowski T. The 2-wheeled mobile robots capable of cooperating in group of robots. Journal of Automation, Mobile Robotics & Intelligent Systems, 2007 № 1 c. 24-31