автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Модели, алгоритмы и программное обеспечение систем управления мехатронно-модульными роботами с адаптивной кинематической структурой

л>

г

□ □348 Ю15

На правах рукописи

Кадочников Михаил Владимирович

МОДЕЛИ, АЛГОРИТМЫ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ МЕХАТРОННО-МОДУЛЬНЫМИ РОБОТАМИ С АДАПТИВНОЙ КИНЕМАТИЧЕСКОЙ СТРУКТУРОЙ

Специальность: 05.13.01 Системный анализ, управление и обработка информации

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Москва - 2009

003481015

Работа выполнена на кафедре «Проблемы управления» Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования (ГОУ ВПО) «Московский государственный институт радиотехники, электроники и автоматики (технический университет)».

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Манько Сергей Викторович

Официальные оппоненты доктор технических наук, профессор

Илюхин Юрий Владимирович

кандидат технических наук, доцент Анисимов Дмитрий Николаевич

Ведущая организация ФГУП «НПЦ АП»

им. академика H.A. Пилюгина

Защита состоится «2.S » 2009 г. в 13 сС часов, на

заседании диссертационного совета Д 212.131.03 при Московском государственном институте радиотехники, электроники и автоматики (техническом университете) (МИРЭА) по адресу: г. Москва, пр-т Вернадского 78., в ауд. Г-412.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МИРЭА.

Отзывы на автореферат в двух экземплярах, заверенные печатью, просим направлять по адресу: 119454 г. Москва, пр-т Вернадского 78, МИРЭА, диссертационный совет Д212.131.03.

Автореферат разослан/^? 2009 г.

Ученый секретарь

Диссертационного совета Д 212.131.03

д.т.н., доцент у О.А.Тягунов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность работы. Одно из важных и перспективных направлений развития современной робототехники связано с разработкой нового класса устройств - мехатронно-модульных роботов с адаптивной кинематической структурой (ММРАКС). Модульность построения ММРАКС является той принципиальной особенностью, которая потенциально позволяет говорить об обеспечении адаптивности кинематической структуры, ее наращиваемости, реконфигурируемости и т.д. в соответствии со спецификой решаемых задач в условиях неопределенностей окружающей обстановки, внешних возмущений и состояния собственных подсистем. Подобный набор функциональных возможностей предполагает необходимость разработки интеллектуальной системы управления (ИСУ) с распределенной структурой аппаратных средств, обеспечивающей не только движение робота в априорно неизвестной среде, но и автоматический синтез структуры и алгоритмов управления ММРАКС в режиме самообучения. Особенности построения и высокая функциональная гибкость ММРАКС определяют широкий диапазон их возможных прикладных применений - от бытовой сферы до решения специальных и боевых задач в интересах силовых структур; от оперативного создания технологически обоснованных конструкций до мониторинга и исследования пространств с ограниченным доступом, исследования поверхности планет солнечной системы и т.д.

Фундаментальной основой для создания ММРАКС послужило развитие методов искусственного интеллекта, информационных, телекоммуникационных и сетевых технологий, достижения в микросистемной технике, мехатронике и других научно-технических направлениях на рубеже 90-х годов.

Понимание возможностей, открываемых в данном направлении, обусловливает активное развертывание работ по созданию ММРАКС с оказанием мощной финансовой поддержки со стороны оборонных ведомств в развитых странах мира, включая западную Европу, США и Японию. Перспективность данной проблематики и недостаточное внимание к ее развитию в России обусловливает актуальность исследований по разработке прин-

ципов построения ММРАКС и созданию интеллектуальных бор-' товых систем управления подобными устройствами.

Предмет исследования - принципы построения и программно-алгоритмическое обеспечение интеллектуальных самообучающихся систем управления.

Объект исследования - мехатронно-модульные роботы с адаптивной кинематической структурой.

Цель работы

Разработка принципов построения и программно-алгоритмического обеспечения бортовых ИСУ ММРАКС. Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи:

1. Анализ перспектив применения, конструктивного исполнения и алгоритмов управления существующих образцов ММРАКС.

2. Разработка моделей, принципов построения, архитектуры, алгоритмического и программного обеспечения ИСУ перспективных образцов ММРАКС.

3. Разработка и исследование методов автоматической реконфигурации и синтеза алгоритмов управления ММРАКС.

4. Разработка инструментальных средств моделирования ММРАКС.

5. Разработка макетного образца ММРАКС.

6. Проведение экспериментальных исследований на моделях и макетном образце ММРАКС.

Методы исследования. Проведенные исследования основаны на использовании методов математического анализа, теории эволюционных алгоритмов, теории распределенных вычислительных систем, математического моделирования и теории нечеткой логики.

Научная новизна диссертации определяется развитием комплексного подхода к разработке алгоритмического обеспечения интеллектуальных систем управления принципиально нового класса устройств - мехатронно-модульных роботов с адаптивной кинематической структурой, включающего:

1. Разработку принципов построения распределенной ИСУ, регламентирующих основные возможности для обеспечения вы-

сокой функциональности ММРАКС.

2. Разработку моделей и алгоритмов целенаправленного движения ММРАКС в различных конфигурациях. Ключевой особенностью предложенного подхода является реализация алгоритмов управления в виде компактного набора продукционных правил, что является удобным способом формирования управляющих воздействий в условиях неопределенностей.

3. Разработку механизмов самообучения и самоорганизации на базе эволюционных алгоритмов; на основе предлагаемых подходов реализованы механизмы, обеспечивающие автоматический синтез структуры и алгоритмов управления ММРАКС.

Обоснованность и достоверность научных положений подтверждается теоретическими выкладками, а также результатами численного моделирования и экспериментальных исследований на моделях и макетном образце ММРАКС.

Практическая ценность диссертации определяется комплексной разработкой моделей и программно-алгоритмического обеспечения тактического и стратегического (поведенческого) уровней интеллектуальных систем управления ММРАКС:

1. Разработаны модели и алгоритмы тактического уровня управления движением ММРАКС в конфигурациях «гусеница», «колесо», «паук».

2. Разработаны алгоритмы самообучения и самоорганизации ММРАКС стратегического уровня управления.

3. Разработан комплекс программно-инструментальных средств моделирования движения, процессов самоорганизации и самообучения ММРАКС на базе эволюционных алгоритмов.

4. Разработан и изготовлен макетный образец ММРАКС с распределенной бортовой системой, реализующей функции тактического уровня управления.

5. Результаты диссертационной работы использованы в НИР, проводимых кафедрой «Проблемы управления» МИРЭА в рамках грантов РФФИ №05-08-33551-а и №08-08-00345-а, связанных с исследованием и разработкой принципов построения, моделей и алгоритмов управления ММРАКС и использованием эволюционных алгоритмов в задачах автоматического синтеза, настройки и

обучения интеллектуальных систем управления.

6. Результаты диссертации внедрены в учебный процесс кафедры "Проблемы управления" МИРЭА в виде конспектов лекций, программного и методического обеспечения для проведения лабораторных работ по курсу "Интеллектуальные системы управления роботами" для студентов специальностей 220401 (210300) и 220402 (071800) [11].

Апробация работы. Основные результаты диссертации докладывались на Международных научно-технических семинарах "Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации" (Алушта, 2006, 2007, 2008 гг.); международной школе-семинаре «Новые информационные технологии» (Судак, 2006), в рамках которой был получен грант фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере; 5-й научно-технической конференции «Мехатроника, автоматизация, управление» (МАУ-2008).

Публикации. Основные результаты диссертационной работы опубликованы в 11 печатных работах, в том числе четырех статьях в журналах из перечня ВАК РФ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы. Объем основного текста составляет 190 печатных страниц, включая 10 таблиц, 114 рисунков и список литературы из 98 наименований.

КРАТКОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, сформулированы цель, задачи, научная новизна и практическая ценность проводимых исследований.

В первой главе диссертационной работы проведен обзор существующих образцов ММРАКС, включая анализ особенностей конструктивного исполнения, основных функциональных возможностей и подходов к реализации алгоритмов управления, механизмов самообучения и самоорганизации. Показано, что последовательное соединение модулей тем или иным образом позволяет создавать различные по структуре механизмы, обладающие целым рядом преимуществ (рис. 1), к числу которых следует

отнести: многофункциональность, высокую проходимость, надежность и способность к самовосстановлению.

На основе анализа особенностей построения и функциональных возможностей ММРАКС обосновано многообразие вариантов и перспективы их использования в различных прикладных областях, включая задачи гражданской, военной, космической и других сфер применения.

Исходя из результатов проведенного обзора, были выявлены различные подходы к реализации программно-алгоритмического обеспечения систем управления ММРАКС, а применение эволюционных алгоритмов является наиболее перспективным подходом для реализации процессов самообучения и самоорганизации.

1^/рз 1 «

тшшгшш^

■У2'///////У/У///Х/У

*

МОБИЛЬНОСТЬ I

МНОГОФУНКЦИОНАЛЬНОСТЬ

Г^Ч1 \_

РЕКОНФИГУРИРУЕМЫЕ МЕХАТРОННО-МОДУЛЬНЫЕ РОБОТЫ

НАДЕЖНОСТЬ |

1 САМОВОССТАНАВЛИВАЕМОСТЬ

Рис. 1. Основные функциональные возможности ММРАКС

По результатам проведенных исследований сформулирована общая постановка задач диссертационной работы, включая:

- разработку моделей и аппаратно-программных средств тактического уровня системы управления ММРАКС;

- разработку механизмов самообучения и самоорганизации, реализующих интеллектуальные возможности стратегического (поведенческого) уровня системы управления ММРАКС.

Во второй главе сформулированы принципы построения

распределенной ИСУ ММРАКС; предложены модели и алгоритмы формирования целенаправленного движения ММРАКС; приведена методика расчета требуемой мощности исполнительных устройств, необходимой для отработки предложенных алгоритмов управления движением; разработан программно-алгоритмический комплекс для моделирования ММРАКС.

Показано, что конструктивные особенности ММРАКС и требования к их функциональным возможностям по обеспечению .автономной работы в условиях неопределенности по существу предопределяют следующие ключевые принципы построения ИСУ таких устройств:

- система управления роботом должна создаваться на основе распределенного комплекса аппаратных средств, объединяющего в своем составе контроллеры отдельных мехатронных модулей;

- система управления отдельным модулем должна обладать интеллектуальными возможностями, обеспечивающими принятие решений по реализации движений на основе обработки знаний и событий, возможность планирования поведения в части решения задач самообучения и самоорганизации.

Таким образом, функциональная структура ИСУ ММРАКС должна предусматривать наличие иерархической модели представления знаний для решения всей совокупности задач информационно-измерительного, стратегического, тактического и приводного уровней. Роль центрального процессора, основные функции которого связаны с обработкой сенсорной информации и навигационных данных, планирования поведения, расчета параметров движения, синхронизации работы и т.д., должна возлагаться на один из контроллеров, выбираемый из распределенного состава аппаратных средств ИСУ.

Однотипность модулей и однородность вычислительной структуры, образуемой встроенными в них контроллерами, обусловливают целесообразность создания алгоритмов управления, обеспечивающих регулярную повторяемость движений модулей в составе единой кинематической цепи для ее целенаправленного перемещения. Предлагаемый подход основан на представлении алгоритмов управления в виде компактного набора продукцион-

ных правил и связан с организацией последовательной передачи управляющих параметров от модуля к модулю, что обусловливает простоту программного воплощения и не требует больших вычислительных ресурсов.

Возможности разработки и применения подобных алгоритмов для управления движением многозвенных робототехниче-ских систем рассмотрены на примере различных кинематических структур, формируемых на основе типовых мехатронных модулей с двухстепенными шарнирами вращения, допускающих повороты смежных сегментов относительно двух ортогональных направлений. Для ММРАКС с линейной конфигурацией кинематической структуры (рис. 2 а)) один из возможных вариантов перемещения по плоской поверхности сводится к реализации волнообразных движений по аналогии с совершаемыми гусеницей.

г«* Уо г, а у, . у, I,. уз уц.,

I С 1 С] с'1 СI ,

О 12 3 N-1

а) б)

Рис. 2. Многозвенный мобильный робот на базе мехатронных модулей с двухстепенными шарнирами вращения: а) линейная конфигурация кинематической структуры; б) волнообразное движение

Тогда кинематическую модель ММРАКС в данной конфигурации будет описывать цепочка последовательно соединенных модулей (рис. 2 а)). Как показано на рис. 2 б), при условии своей симметричности проходящая вдоль кинематической цепи волна будет определяться взаимосвязью углов в шарнирах соответствующих модулей:

(7^-2)/? + 2а = 0, (1)

где: N - число модулей в составе кинематической цепи, Л^ -

число модулей в волне, а - угол отклонения шарниров в вертикальной плоскости для крайних модулей в волне, /3 - угол отклонения шарниров в вертикальной плоскости для всех промежуточных модулей в волне. Данная модель накладывает следующие ограничения на введенные параметры: количество модулей в кине-

магической цепи должно быть N > 3; количество модулей в волне Nв должно быть в диапазоне [3; ТУ]; угол отклонения шарниров

а не должен превышать порогового значения %.

Задавая значение угла а для крайних модулей, а также их общее число Ыв в волне исходя из соображений о ее величине и

требуемой скорости перемещения, можно определить отклонение Р для шарниров промежуточных модулей:

Программно-алгоритмическая реализация этого процесса сводится к установке счетчика, позволяющего контролировать пошаговое распространение волнообразного движения от модуля к модулю вдоль всей кинематической цепи. При этом на контроллер каждого мехатронного модуля возлагается ряд элементарных проверок по сопоставлению собственного порядкового номера п (и = 0, 1,..., N-1) с текущим показанием счетчика count для выбора требуемого значения угла поворота Angle. Ключевой особенностью предложенного подхода является формирование алгоритма управления движением ММРАКС в виде набора продукционных правил:

ЕСЛИ ((count<-n)MJIM(count >N -1 - п)) ТО count = count -N- dir;

ЕСЛИ (n = count +1), TO Angle = 0;

ЕСЛИ (n = count), TO Angle = a;

ЕСЛИ (count -(N¡¡-2) < n< count - J), TO Angle = ß;

ЕСЛИ (n = count -NB + 1), TO Angle = а/

ЕСЛИ (n = count - NB), TO Angle = 0.

где dir = ± 1 - переменная, определяющая выбор прямого или обратного направления движения робота.

Представление алгоритмов управления в виде продукционных правил является удобным способом формирования управляющих воздействий в условиях неопределенностей, возникающих при движении робота по поверхности произвольного профиля, когда значения углов в шарнирах является априорно непредсказуемым и определяется непосредственно в процессе функцио-

нирования системы.

Важнейшее достоинство ММРАКС связано с возможностью изменения кинематической структуры с переходом, например, от линейной конфигурации к конфигурации колеса или шагающего устройства в целях повышения скорости движения или маневренности в зависимости от текущей обстановки, решаемой задачи и т.д. В диссертации организация перемещений ММРАКС в этих конфигурациях осуществляется по аналогии с реализацией волнообразных движений, когда алгоритм управления формируется на основе продукционных правил, регламентирующих последовательность изменения обобщенных координат ММРАКС. Проведенные модельные эксперименты подтвердили эффективность разработанных алгоритмов управления движением ММРАКС.

При моделировании ММРАКС ключевой задачей является оценка геометрических, динамических характеристик и устойчивости конструкции в процессе отработки алгоритмов движения с возможностью отображения происходящих процессов в трехмерной среде с учетом различных факторов неопределенности и условий функционирования. Разработанный моделирующий комплекс, структура которого показана на рис. 3, позволяет указывать параметры алгоритмов управления движением, конфигурации ММРАКС, координат целевой точки, режимов визуализации, физических свойств объектов, действующих сил и их обработку в реальном масштабе времени. Совокупность возможностей моделирующего комплекса позволяет не только осуществлять оценку динамики движения ММРАКС, но и обеспечивает расчет оптимальных параметров алгоритмов управления с эмуляцией нештатных ситуаций различного характера.

Таким образом, результаты второй главы связаны с решением поставленной задачи по разработке моделей и алгоритмов тактического уровня управления, а также программных средств моделирования ММРАКС.

В третьей главе разработаны алгоритмы самообучения и самоорганизации, позволяющие в автоматическом режиме формировать кинематическую структуру и алгоритмы управления ММРАКС с учетом особенностей решаемой задачи и условий

функционирования. Показано, что многообещающие перспективы для формирования процедур самообучения и самоорганизации связаны с привлечением так называемых генетических алгоритмов, которые являются достаточно эффективным и универсальным средством для решения широкого класса оптимизационных задач на основе эмуляции процессов естественного отбора и наследования в живой природе.

Ключевые вопросы разработки программного обеспечения стратегического уровня управления, отвечающего за поведенческие функции, связаны с построением автоматизированных процедур синтеза программ управления ММРАКС.

Рис. 3. Структура комплекса программных средств для моделирования ММРАКС

Решение данной задачи при помощи генетических алгоритмов связанно с выбором системы базовых представлений для кодирования и оценки искомых решений, что было рассмотрено на примере обучения шагающего устройства с четырьмя конечностями. Показано, что задача формирования программы управления ММРАКС в конфигурации шагающего устройства сводится к организации автоматического поиска комбинации элементарных

повторяющихся движений конечностей шагающего робота, обеспечивающих его целенаправленное перемещение. В этом случае, кодирование искомого решения в виде битовой строки, называемой хромосомой (рис. 4 а)), отражает последовательность движений робота. Структура хромосомы, отвечающей этим требованиям, разбивается на несколько фрагментов, каждый из которых кодирует один такт алгоритма управления, задающий изменение состояний конечностей робота (рис. 4 б)). Совокупность таких фрагментов в составе хромосомы, изменяющей свою длину в процессе эволюции, будет соответствовать повторяемому циклу синтезируемого алгоритма управления.

Подхр.1 Подхр.2

Подхр.п

Подхромосома

] • • •

010 10 1

Хромосома

0 1 о

1 0 1

№ конечности

а) б)

Рис. 4. Структура хромосомы (а)) и ее фрагментов (б)), исиользуемых при автоматическом синтезе алгоритмов управления ММРАКС

Оценка полезности хромосом в данном случае сводится к сравнению эффективности отдельных циклов представляемых ими алгоритмов управления походкой с помощью функции вида:

(х-хн) +(у-л)

N

(3)

где х, у - координаты центрального модуля после отработки одного цикла синтезированного алгоритма управления движением; хн> Ун ~ начальные координаты центрального модуля; Nх - количество подхромосом, задающих последовательность действий.

Для оценки эффективности исследуемых алгоритмов управления шагающим роботом на основе (3) предложено использовать величину его перемещения в результате отработки одного цикла с учетом размерности найденного решения, поскольку при прочих равных условиях использование коротких хромосом является более предпочтительным.

Проведенные модельные эксперименты полностью подтвердили работоспособность предложенного подхода к автоматическому формированию программ управления ММРАКС с помощью генетических алгоритмов. Рассмотренная постановка является частным случаем задачи самообучения ММРАКС, когда формирование алгоритмов управления осуществляется с учетом особенностей априорно выбранной конфигурации.

Более общая постановка связана с необходимостью решения двуединой проблемы одновременного выбора конфигурации и синтеза соответствующих алгоритмов управления ММРАКС, поскольку, с одной стороны, отсутствие алгоритмов управления не позволяет оценить эффективность выбираемой конфигурации робота, а с другой, при неизвестной конфигурации робота невозможно синтезировать алгоритмы управления его движением.

В работе предложено два подхода к решению данной задачи. Первый подход основан на применении древовидных структур для описания конфигураций робота. Алгоритм управления, представляющий собой последовательность изменений обобщенных координат, формируется отдельно в каждом модуле в виде битовой строки с изменяемой длиной. Второй подход основан на едином принципе кодирования структуры и алгоритмов управления. Каждый последующий фрагмент хромосомы, являющийся подхромосомой, кодирует вариант сопряжения соответствующего модуля с конструкцией, формируемой на основе предыдущих фрагментов, и алгоритм управления, задаваемый в виде набора параметров периодической функции. Примеры синтеза такого рода структур показаны в табл. 1.

Таблица 1

Значение функции полезности Количество модулей Время обучения Перемещение

0,914 5 37 мин. 1ЩЙ

0,2442 8 45 мин. ¡ЯиШ

Значительное место уделено рассмотрению вопроса органи-

зации процессов самообучения и самоорганизации ММРАКС с использованием нечеткой функции полезности. Показано, что данный подход открывает перспективы автоматического формирования критериев обучения на основе анализа естественноязыковых описаний поставленной прикладной задачи.

Проведенные исследования со всей убедительностью свидетельствуют, что применение эволюционных алгоритмов является эффективным средством для реализации процессов автоматического синтеза структуры и алгоритмов управления ММРАКС.

Четвертая глава посвящена созданию макетного образца ММРАКС и отработке предложенных алгоритмов управления движением: обоснованы требования к перспективным образцам ММРАКС, разработана конструкция типового модуля и бортовая система управления движением, приведены результаты экспериментальных исследований.

Обоснованные требования к перспективным образцам ММРАКС описывают состав программно-аппаратных средств, обеспечивающих реализацию функциональных возможностей, регламентируемых концепцией построения ММРАКС.

Целью разработки макетного образца в рамках данной диссертации является реализация возможности оценки работоспособности предложенных алгоритмов тактического уровня управления на реальном устройстве. Предложенный вариант конструктивного исполнения модуля состоит из трех неразъемных сегментов, обеспечивающих взаимное вращение в двух ортогональных плоскостях с учетом возможностей размещения датчиков внешнего очувствления, навигационного, приемо-передающего оборудования и пр. Показано, что реализация такого подхода обеспечивает возможность самостоятельного перемещения отдельного модуля в пространстве подобно «змее» или «гусенице».

Каждый модуль имеет в своем составе собственную систему управления, обладающую всей инфраструктурой, необходимой для реализации функционального назначения макетного образца в соответствии с поставленными целями. На рис. 5 представлен общий вид разработанного макетного образца ММРАКС в трех различных конфигурациях.

Рис. 5. Макетный образец ММРАКС в различных конфигурациях: а) «гусеница»; б) «колесо»; в) «паук».

Суть экспериментальных исследований на макетном образце, фрагмент которых показан в табл. 2, заключалась в оценке устойчивости движения ММРАКС и пройденного расстояния за отведенное время. Было выявлено, что ММРАКС в конфигурации «колесо» обеспечивает наибольшую скорость движения, в то время как «паук» и «гусеница» обладают более высокой маневренностью и проходимостью соответственно.

Таблица 2

Конфигурация Время движения, Количество Пройденное

сек. тактов расстояние, см.

«Гусеница» 15 20

«Колесо» 30 7 90

«Паук» 18 22

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

В диссертационной работе поставлены и решены ключевые задачи, связанные с разработкой принципиально нового класса устройств - многозвенных мехатронно-модульных роботов с адаптивной кинематической структурой, особенности построения которых обеспечивают расширенный диапазон функциональных возможностей и прикладных применений за счет наращиваемости и реконфигурируемости кинематической схемы, специализированных алгоритмов управления, самообучения и самоорганизации. В диссертации получены следующие основные научные и практические результаты:

1. На основе проведенного аналитического обзора обоснована перспективность и актуальность работ по созданию ММРАКС.

2. Разработаны принципы построения бортовой интеллектуальной распределенной системы управления ММРАКС.

3. Разработаны модели и алгоритмы тактического уровня управления движением ММРАКС в конфигурациях: «гусеница», «колесо», «паук».

4. Обоснованы требования к перспективным образцам ММРАКС. Разработан и изготовлен макетный образец ММРАКС.

5. Разработаны механизмы самообучения и самоорганизации ММРАКС.

6. Разработан комплекс программно-инструментальных средств моделирования ММРАКС. Модельные эксперименты показали эффективность предложенных подходов к реализации алгоритмов движения, самообучения и самоорганизации ММРАКС.

7. Проведены экспериментальные исследования на макетном образце, которые показали работоспособность предложенных методов и подходов к построению программно-алгоритмического обеспечения интеллектуальных распределенных систем управления ММРАКС.

Результаты данной работы использованы в НИР, проводимых кафедрой «Проблемы управления» МИРЭА в рамках грантов РФФИ: №05-08-33551-а и №08-08-00345-а. Материалы диссертации внедрены в учебный процесс кафедры "Проблемы управления" МИРЭА в виде конспектов лекций, программного и методического обеспечения для проведения лабораторных работ.

Основные положения диссертации изложены в следующих публикациях:

1. Кадочников М.В. Модели и алгоритмы управления многозвенными мехатронно-модульными роботами // Материалы 2-й Российской мульти-конференции по проблемам управления «Мехатроника, автоматизация, управление». - С.-Петербург: ГНЦ РФ ЦНИИ «Электроприбор», 2008. с. 223-226.

2. Кадочников М.В. Исследование и разработка принципов построения, моделей и алгоритмов управления мехатронно-модульных роботов с адаптивной кинематической структурой // Тезисы докладов XIV Международной студенческой школы-семинара «Новые информационные технологии». - М.: МИЭМ, 2006. с. 138-139.

3. Кадочников М.В. Разработка алгоритмов управления для многозвенных мехатронно-модульных роботов с адаптивной кинематической структурой // Труды XV Международного научно-технического семинара «Со-

временные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации». Алушта. -М.: МИФИ, 2006. с. 126.

4. Кадочников М.В., Манько C.B. Автоматический синтез структуры и алгоритмов управления многозвенными мехатронно-модульными роботами с адаптивной кинематической структурой // Труды XVII Международного научно-технического семинара «Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации». Алушта. - СПб: ГУАП, 2008. с. 83-84.

5. Лохин В.М., Романов М.П., Манько C.B., Кадочников М.В. Автоматическое формирование алгоритмов управления многозвенными меха-тронно-модульными роботами с адаптивной кинематической структурой // Труды XVI Международного научно-технического семинара «Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации». Алушта. - М.: МИФИ, 2007. с. 167.

6. Лохин В.М., Романов М.П., Манько C.B., Кадочников М.В. Реконфи-гурируемые мехатронно-модульные роботы // Материалы III Всероссийской научно-практической конференции «Перспективные системы и задачи управления», т. 1 . - Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2008. с. 4-12

7. Макаров И.М., Лохин В.М., Манько C.B., Кадочников М.В., Востри-ков Г.С. Использование генетических алгоритмов в задачах автоматического обучения и самоорганизации интеллектуальных робототехнических систем // Мехатроника, автоматизация, управление: приложение. - 2008. -№9.-с. 2-10.

8. Макаров И.М., Лохин В.М., Манько C.B., Кадочников М.В., Ситников М.С. Использование генетических алгоритмов автоматического формирования базы знаний интеллектуальной системы управления автономным мобильным роботом // Мехатроника, автоматизация, управление. -2008. -№6.-с. 18-22.

9. Макаров И.М., Лохин В.М., Романов М.П., Манько C.B., Кадочников М.В. Алгоритмы управления движением многозвенных мехатронно-модульных роботов с адаптивной кинематической структурой // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2008. - №3. - с. 2-9.

Ю.Макаров И.М., Лохин В.М., Романов М.П., Манько C.B., Кадочников М.В. Многозвенные мехатронно-модульные роботы с адаптивной кинематической структурой // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2006. -№1.-с. 2-11.

11.Манько C.B., Кадочников М.В. Интеллектуальные системы управления роботами. Методические указания по выполнению лабораторных работ для студентов, обучающихся по специальностям 220401 (210300) и 220402 (071800). - М.: МИРЭА. - 2009. - 60 с.

Работы [7-10] опубликованы в 4 статьях в журналах из списка ВАК РФ.

Подписано в печать 13.10.2009 Формат 60x84 1/16. Усл. печ. л.0,93. Усл. кр.-отт. 3,72. Уч.-изд. л. 1,0. Тираж 100 экз. Заказ 615

Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Московский государственный институт радиотехники, электроники и автоматики (технический университет) 119454, Москва, пр. Вернадского, 78

Введение.

Глава 1. Области применения и функциональнее возможности мехатронно-модульных роботов с адаптивной кинематической структурой.

1.1. Типы конструкций существующих образцов мехатронно-модульных роботов с адаптивной кинематической структурой.

1.2. Анализ алгоритмов управления мехатронно-модульных роботов с адаптивной кинематической структурой.

1.3. Подходы к реализации процессов самообучения и самоорганизации в технических системах.

1.4. Выводы по главе и постановка задачи.

Глава 2. Разработка моделей и алгоритмов управления движением мехатронно-модульных роботов с адаптивной кинематической структурой.

2.1. Принципы построения распределенной интеллектуальной системы управления мехатронно-модульных роботов с адаптивной кинематической структурой.

2.2. Разработка моделей и алгоритмов управления движением мехатронно-модульных роботов с адаптивной кинематической структурой.

2.3. Разработка методики расчета требуемой мощности приводов для обеспечения отработки алгоритмов управления движением мехатронно-модульных роботов с адаптивной кинематической структурой.

2.4. Разработка комплекса программных средств для проведения модельных испытаний мехатронно-модульных роботов с адаптивной кинематической структурой.

2.5. Выводы по главе.

Глава 3. Разработка алгоритмов самообучения и самоорганизации мехатронно-модульных роботов с адаптивной кинематической структурой.

3.1. Разработка механизмов автоматического синтеза алгоритмов управления мехатронно-модульных роботов с адаптивной кинематической структурой.

3.2. Разработка механизмов синтеза структуры и алгоритмов управления мехатронно-модульных роботов с адаптивной кинематической структурой на основе генетического программирования с применением древовидных структур.

3.3. Разработка механизмов самообучения и самоорганизащга мехатронно-модульных роботов с адаптивной кинематической структурой на основе модифицированных генетических алгоритмов.

3.4. Реализация процессов самообучения и самоорганизации в мехатронно-модульных роботах с адаптивной кинематической структурой с использованием нечеткой функции полезности.

3.5. Выводы по главе.

Глава 4. Разработка макетного образца мехатронно-модульного робота с адаптивной кинематической структурой и проведение экспериментальных исследований.

4.1. Разработка требований к макетному образцу мехатронно-модульного робота с адаптивной кинематической структурой.

4.2. Разработка конструкции макетного образца мехатронно-модульного робота с адаптивной кинематической структурой.

4.3. Разработка системы управления макетного образца мехатронно-модульного робота с адаптивной кинематической структурой.

4.4. Проведение экспериментальных исследований.

4.5. Выводы по главе.

Развитие теории автоматического управления, методов искусственного интеллекта, информационных, телекоммуникационных и сетевых технологий, достижения в микросистемной технике, мехатронике и других научно-технических направлениях на рубеже 90-х годов XX века вызвали резкую активизацию поисковых исследований и опытно-конструкторских работ по созданию мехатронно-модульных роботов с адаптивной кинематической структурой (ММРАКС). При этом модульность построения этого типа устройств является той принципиальной особенностью, которая потенциально позволяет говорить об обеспечении адаптивности кинематической структуры, ее наращиваемости, реконфигурируемости и т.д. в соответствии со спецификой решаемых задач в условиях неопределенностей окружающей обстановки, внешних возмущений и состояния собственных подсистем. Подобный набор функциональных возможностей предполагает необходимость разработки интеллектуальной системы управления (ИСУ) с распределенной структурой аппаратных средств, обеспечивающей не только движение робота в априорно неизвестной среде, но и автоматический синтез структуры и алгоритмов управления ММРАКС в режиме самообучения.

Особенности построения и высокая функциональная гибкость ММРАКС определяют широкий диапазон их возможных прикладных применений - от бытовой сферы до решения специальных и боевых задач в интересах силовых структур; от оперативного создания технологически обоснованных конструкций до мониторинга и исследования пространств с ограниченным доступом, исследования поверхности планет солнечной системы и т.д.

Понимание возможностей и перспектив, открываемых в данном направлении, обуславливает активное развертывание работ по созданию ММРАКС в развитых странах мира, включая западную Европу, США и Японию. Так, только в США поисковым исследованиям в области реконфигури-руемых систем вообще, и многозвенных мехатронно-модульных роботов, в частности, уделяется самое серьезное внимание с оказанием мощной финансовой поддержки со стороны государства и различных структур министерства обороны. Недостаточное внимание к данной проблематике в России обуславливает актуальность исследований по развитию принципов построения мехатронно-модульных роботов с адаптивной кинематической структурой и разработке интеллектуальных бортовых систем управления подобными устройствами.

Целью диссертационной работы является разработка моделей, алгоритмического и программного обеспечения систем управления многозвенными мехатронно-модульными роботами с адаптивной кинематической структурой.

Для достижения поставленной цели в диссертации решаются следующие основные задачи:

- Анализ перспектив применения, конструктивного исполнения и алгоритмов управления существующих образцов ММРАКС.

- Разработка моделей, принципов построения, архитектуры, алгоритмического и программного обеспечения ИСУ перспективных образцов ММРАКС.

- Разработка и исследование методов автоматической реконфигурации и синтеза алгоритмов управления ММРАКС.

- Разработка инструментальных средств моделирования ММРАКС.

- Разработка макетного образца ММРАКС.

- Проведение экспериментальных исследований на моделях и макетном образце ММРАКС.

При решении этих задач в диссертации получены и выносятся на защиту следующие основные результаты:

- принципы построения интеллектуальной распределенной системы управления ММРАКС;

- модели и алгоритмы управления движением ММРАКС в различных конфигурациях;

- алгоритмы самообучения и самоорганизации ММРАКС;

- конструкция и программно-алгоритмическое обеспечение макетного образца ММРАКС.

Научная новизна диссертации определяется развитием комплексного подхода к разработке аппаратно-программных средств интеллектуальных систем управления принципиально нового класса устройств — мехатронно-модульных роботов с адаптивной кинематической структурой, а именно:

- Разработкой принципов построения интеллектуальной распределенной системы управления ММРАКС.

- Разработкой моделей и алгоритмов целенаправленного движения ММРАКС в различных конфигурациях.

- Разработкой механизмов самообучения и самоорганизации ММРАКС.

Практическая ценность диссертации определяется комплексной разработкой моделей и программно-алгоритмического обеспечения тактического и стратегического (поведенческого) уровней интеллектуальных систем управления ММРАКС:

- Разработаны модели и алгоритмы тактического уровня управления ММРАКС в конфигурациях: «гусеница», «колесо», «паук»;

- Разработаны алгоритмы самообучения и самоорганизации ММРАКС стратегического уровня управления

- Разработан комплекс программно-инструментальных средств моделирования движения ММРАКС, процессов самоорганизации и самообучения ММРАКС на базе эволюционных алгоритмов.

- Разработан и изготовлен макетный образец ММРАКС с распределенной бортовой системой, реализующей функции тактического уровня управления.

Результаты диссертации использовались при выполнении НИР, проводимых кафедрой «Проблемы управления» МИРЭА в рамках грантов РФФИ: «Исследование и разработка принципов построения, моделей и алгоритмов управления мехатронно-модульных роботов с адаптивной кинематической структурой» № 05-08-33551-а и «Использование методов эволюционного программирования в задачах автоматического синтеза, настройки и обучения интеллектуальных систем управления сложными техническими объектами» № 08-08-00345-а.

Результаты диссертации внедрены в учебный процесс кафедры "Проблемы управления" МИРЭА в виде конспектов лекций, программного и методического обеспечения для проведения лабораторных работ по курсу "Интеллектуальные системы управления роботами" для студентов специальностей 220401 (210300) "Роботы и робототехнические системы" и 220402 (071800) "Мехатроника" [28].

Основные положения и результаты диссертации докладывались и обсуждались на Международных научно-технических семинарах "Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации" (Алушта, 2006, 2007, 2008 гг.); международной школе-семинаре «Новые информационные технологии» (Судак, 2006) в рамках которой был получен грант фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере; 5-й научно-технической конференции «Мехатроника, автоматизация, управление» (МАУ-2008).

Основные результаты диссертационной работы опубликованы в 11 печатных работах, в том числе четырех статьях в журналах из перечня ВАК.

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы, включающего 98 наименований.

4.5 Выводы по главе

В данной главе были обоснованы требования к перспективным образцам ММРАКС, спроектирован и разработан макетный образец ММРАКС, включая конструкцию и бортовую систему управления движением. Обоснован выбор двигателя и компонентов системы управления, обеспечивающие реализацию функционального предназначения макетного образца.

В соответствии с разработанными требованиями, предложенный вариант конструктивного исполнения модуля состоит из трех сегментов и имеет ряд преимуществ перед известными аналогами: возможность автономного перемещения без сопряжения с другими модулями, наличие дополнительного места для размещения вспомогательного оборудования, экономичность за счет уменьшения количества необходимых для стыковки интерфейсных площадок. Каждый модуль содержит в себе двухстепенной шарнир, обеспечивающий вращение частей модуля друг относительно друга во взаимно перпендикулярных координатных плоскостях.

Разработанный в рамках данной диссертации макетный образец обладает всеми необходимыми средствами для отработки алгоритмов движения следующих типов: волнообразное движение, сплюснутое колесо, шагающее устройство. Результаты натурных экспериментов показали работоспособность предложенных алгоритмов управления движением ММРАКС. Данные, полученные в ходе эксперимента, были сопоставлены с теоретическими расчетами и результатами компьютерного моделирования, в результате чего было выявлено, что скорость движения реального робота несколько ниже расчетной, что связано с наличием люфтов в сочленениях и проскальзыванием.

180

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В диссертационной работе поставлены и решены ключевые задачи, связанные с разработкой принципиально нового класса устройств - многозвенных мехатронно-модульных роботов с адаптивной кинематической структурой. Модульность построения этого типа устройств является той принципиальной особенностью, которая потенциально позволяет говорить об обеспечении адаптивности кинематической структуры, ее наращиваемости, реконфигурируемости и т.д. в соответствии со спецификой решаемых задач. Особенности построения и высокая функциональная гибкость мехатронно-модульных роботов с адаптивной кинематической структурой определяют широкий диапазон их возможных прикладных применений военного и гражданского назначения.

Были рассмотрены вопросы, связанные с принципами построения распределенной интеллектуальной системы управления, моделями, алгоритмами управления движением, подходами к реализации самообучения и самоорганизации ММРАКС. Разработан макетный образец, обеспечивающий возможность отработки предложенных алгоритмов тактического уровня управления на реальном устройстве. Показана целесообразность разработки и практического применения ММРАКС в связи с их многофункциональностью и широким спектром возможных прикладных задач. Несмотря на то, что за рубежом разработкой ММРАКС занимается ведущие институты и научные коллективы, в нашей стране работы в данной области практически не ведутся.

В диссертации получены следующие основные научные и практические результаты:

1. На основе проведенного аналитического обзора обоснована перспективность и актуальность работ по созданию многозвенных мехатронно-модульных роботов с адаптивной кинематической структурой.

2. Разработаны принципы построения бортовой интеллектуальной распределенной системы управления ММРАКС. Показано, что одним из важнейших вопросов разработки такого рода устройств является синхронизация межмодульного взаимодействия.

3. Разработаны модели и алгоритмы тактического уровня управления движением ММРАКС в основных конфигурациях, обеспечивающих базовый набор возможностей: «гусеница», «колесо», «паук». Предложенные алгоритмы управления движением ММРАКС обладают высоким быстродействием, низкими требованиями к памяти вычислительного устройства и представлены в виде набора правил.

4. Обоснованы требования к перспективным образцам ММРАКС. Разработан и изготовлен макетный образец многозвенного мехатронно-модульного робота с адаптивной кинематической структурой, включая конструкцию и аппаратно-программное обеспечение. Предложенный вариант конструктивного исполнения ММРАКС обеспечивает решение всех поставленных задач, связанных с перемещением робота в различных конфигурациях.

5. Разработаны механизмы самообучения и самоорганизации, обеспечивающие автономное формирование структуры и алгоритмов управления ММРАКС в рамках решения конкретной прикладной задачи. Модельные эксперименты показали эффективность предложенных подходов.

6. Разработан комплекс программно-инструментальных средств моделирования движений ММРАКС с учетом их динамических свойств. Привлечение технологий виртуальной реальности делает данный моделирующий комплекс удобным инструментом по оценке эффективности программной реализации интеллектуальной системы управления ММРАКС и позволяет в интерактивном режиме производить отладку ее алгоритмического наполнения.

7. Проведены экспериментальные исследования на компьютерных моделях и макетном образце, которые показали работоспособность предложенных методов и подходов к построению программно-алгоритмического обеспечения систем управления ММРАКС.

В данной работе решены все поставленные задачи, связанные с особенностями построения ММРАКС. Поскольку задачами, связанными с разработкой систем очувствления, навигацией и пр. занимается множество научных коллективов в рамках других проектов, они в данной работе не рассматриваются.

Результаты данной работы использованы в НИР, проводимых кафедрой «Проблемы управления» МИРЭА в рамках грантов РФФИ: «Исследование и разработка принципов построения, моделей и алгоритмов управления меха-тронно-модульных роботов с адаптивной кинематической структурой» № 05-08-33551-а и «Использование методов эволюционного программирования в задачах автоматического синтеза, настройки и обучения интеллектуальных систем управления сложными техническими объектами» № 08-08-00345-а. Материалы диссертации были внедрены в учебный процесс кафедры "Проблемы управления" МИРЭА в виде конспектов лекций, программного и методического обеспечения для проведения лабораторных работ по курсу "Интеллектуальные системы управления роботами" для студентов специальностей 220401 (210300) и 220402 (071800).

Основные положения и результаты диссертации докладывались и обсуждались на Международных научно-технических семинарах "Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации" (Алушта, 2006, 2007, 2008 гг.); международной школе-семинаре «Новые информационные технологии» (Судак, 2006) в рамках которой был получен грант фонда содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере; 5-й научно-технической конференции «Мехатроника, автоматизация, управление» (МАУ-2008).

1. Бедный Ю.Д., Шалыто A.A. Применение генетических алгоритмов для построения автоматов в задаче "Умный муравей". СПбГУ ИТМО. 2007

2. Бурцев М.С. Исследование новых типов самоорганизации и возникновения поведенческих стратегий. Диссертация на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук. Институт прикладной математики им. В.М. Келдыша РАН, Москва, 2005

3. Василенко Н.В., Никитин К.Д., Пономарёв В.П., Смолин А.Ю., Основы робототехники. -Томск: МГП «РАСКО», 1993.

4. Васильев В.И., Ильясов Б.Г. Интеллектуальные системы управления с использованием генетических алгоритмов // Информационные технологии. Приложение. 2000. №12

5. Васильев В.И., Ильясов Б.Г. Интеллектуальные системы управления с использованием генетических алгоритмов // Информационные технологии (приложение к журналу), 2000, № 12.

6. Вороновский Г.К., Махотило К.В., Петрашев С.Н., Сергеев С.А. Генетические алго-ритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности. Харьков: Основа, 1997

7. Гладков Л.А., Курейчик В.В., Курейчик В.М. Генетические алгоритмы: Учебное пособие. Под ред. В.М. Курейчика. Ростов-на-Дону: ООО «Ростиздат», 2004

8. Гусак A.A., Гусак Г.М., Бричикова Е.А. Справочник по высшей математике. / 2-е изд., стереотип. Мн.: ТетраСистемс, 2000

9. Ю.Джонс М.Т. Программирование искусственного интеллекта в приложениях. М.: ДМК Пресс, 2004.

10. Интеллектуальные системы автоматического управления / Под ред. И.М.Макарова, В.М. Лохина. М.: Физматлит, 2001.

11. Курейчик В.М., Лебедев Б.К., Лях A.B. Проблемы эволюционной адаптации в САПР. // Новинтех. 1991. №3.

12. Лебедев Б.К. Методы поисковой адаптации в задачах автоматизированного проектирования СБИС: Монография. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2000.

13. Лохин В.М., Захаров В.Н. Интеллектуальные системы управления: понятия, определения, принципы построения / Интеллектуальные системы автоматического управления / Под ред. И.М.Макарова, В.М. Лохина. М.: Физматлит, 2001.

14. Лохин В.М., Манько C.B., Романов М.П., Гарцеев И.Б и др. Автономный мобильный мини робот / Известия ТРТУ. Тематический выпуск. «Перспективные системы и задачи управления». — Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2006, №3(58).

15. Люггер Д.Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем, 4-ое издание. М.: Издательский дом «Вильяме», 2003.

16. Макаров И.М., Лохин В.М, Еремин Д.М. и др. Новое поколение интеллектуальных регуляторов / Приборы и системы управления, №3, 1997.

17. Макаров И.М., Лохин В.М., Манько C.B., Романов М.П. Технологии обработки командной информации и управления поведением в интеллектуальных робототехнических системах / Информационные технологии, № 7, 2005. Приложение.

18. Макаров PI.M., Лохин В.М., Манько C.B., Романов М.П., Евстигнеев Д.В., Семенов A.B. Интеллектуальные робототехнические системы: принципы построения и примеры реализации (ч. 1-2) // Мехатроника, автоматизация, управление, 2004, № 11, 12.

19. Манько C.B., Кадочников М.В. Интеллектуальные системы управления роботами. Методические указания по выполнению лабораторных работ для студентов, обучающихся по специальностям 220401 (210300) и 220402 (071800). М.: МИРЭА, 2009

20. Махотило К.В. Разработка методик эволюционного синтеза нейросетевых компонентов систем управления. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. Харьковский государственный политехнический университет, Харьков, 1998

21. Поликарпова Н. И., Точилин В. Н. Применение генетического программирования для реализации систем со сложным поведением // Научно-технический вестник СПбГУ ИТМО. Выпуск 39

22. Прикладные нечеткие системы / Под ред. Тэрано Т., Асаи К., Сугэно М.-М.:Мир, 1993.

23. Редько В.Г. Эволюционная кибернетика. // Научная сессия МИФИ. IV Всероссийская научно-техническая конференция «Нейроинформатика- 2002»: Лекции по нейроинформатике. Часть 1. М.: МИФИ,2002.

24. Родзин С.П. Гибридные интеллектуальные системы на основе алгоритмов эволюцион-ного программирования // Новости искусственного интеллекта, 2000, № 3

25. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. М.: Горячая линия — Телеком, 2004.

26. Скурихин А.Н. Генетические алгоритмы / Новости искусственного интеллекта, 1995, №4.

27. Спицын В.Г., Цой Ю.Р. Представление знаний в информационных системах: учебное пособие. Томск: Изд-во ТПУ, 2006г

28. Таненбаум Э., ван Стеен М. Распределенные системы. Принципы и парадигмы. СПб.: Питер, 2003

29. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. М.: Эдиториал УРСС, 2002.

30. Усков A.A., Кузьмин A.B. Интеллектуальные технологии управления. Искусственные нейронные сети и нечеткая логика. — М.: Горячая линия1. Телеком, 2004.

31. Evolutionary Design by Computers. Ed. by Bentley P. Morgan-Kaufmann, San Francisco, 1999.

32. Funes P., Pollack J. Computer Evolution of Buildable Objects. In Evolutionary Design by Computers. Ed. by Bentley P. Morgan Kaufmann, San Francisco, 1999.

33. Koza J.R. Genetic Programming: On the Programming of Computers by Means of Natural Selection. Cambridge, MA: MIT Press, 1992.

34. Michalewicz Z. Genetic Algorithms + Data Structures = Evolution Programs. Springer-Verlag, 1992.

35. Сайт в сети Интернет http://adapsys.feis.herts.ac.uk/

36. Сайт в сети Интернет http://ailab.ifi.uzh.ch/publications

37. Сайт в сети Интернет http://alife.ccpl4.ac.uk/zooland/zooland/

38. Сайт в сети Интернет http://ccsl.mae.cornell.edu/research/selfrep/

39. Сайт в сети Интернет http://developer.nvidia.com/object/physx.html

40. Сайт в сети Интернет http://frt.fy.chalmers.se/cs/

41. Сайт в сети Интернет http://havok.com/

42. Сайт в сети Интернет http://selfreconfigurable.com/

43. Сайт в сети Интернет http://sktb.rtc.ru/projects.html

44. Сайт в сети Интернет http://staff.aist.go.Jp/e.yoshida/test/related-e.htm

45. Сайт в сети Интернет http://unit.aist.go.jp/is/dsysd/mtran3/

46. Сайт в сети Интернет http://www.analog.com

47. Сайт в сети Интернет http://www.angstrem.ru/

48. Сайт в сети Интернет http://www.atmel.com

49. Сайт в сети Интернет http://www.calresco.org/

50. Сайт в сети Интернет http://www.can-cia.de/

51. Сайт в сети Интернет http://www.cs.cmu.edu/~biorobotics/projects/тоёзпаке/тоёзпаке.Ыт!

52. Сайт в сети Интернет http://www.cs.cmu.edu/~unsal/research/ices/cubes/

53. Сайт в сети Интернет http://www.cs.colostate.edu

54. Сайт в сети Интернет http://www.demo.cs.brandeis.edu/

55. Сайт в сети Интернет http://www.dunkermotoren.de/

56. Сайт в сети Интернет http://www.egr.msu.edu/microrobot/

57. Сайт в сети Интернет http://www.faulhaber-group.com/

58. Сайт в сети Интернет http://www.genetic-programming.com/

59. Сайт в сети Интернет http://www.hitec-rc.ru/

60. Сайт в сети Интернет http://www.hitecrcd.com/

61. Сайт в сети Интернет http://www.isab.org.uk/

62. Сайт в сети Интернет http://www.isi.edu/robots/conro/

63. Сайт в сети Интернет http://www.isi.edu/robots/superbot/

64. Сайт в сети Интернет http://www.maxonmotor.com/

65. Сайт в сети Интернет http://www.mel.go.jp/soshiki/buturi/system/murata/ fractum-e.htm

66. Сайт в сети Интернет http://www.microchip.com

67. Сайт в сети Интернет http://www.motorola.com

68. Сайт в сети Интернет http://www.newscientist.com/article.ns?id=dn4075

69. Сайт в сети Интернет http://www.newtondynamics.com/

70. Сайт в сети Интернет http://www.ode.org/

71. Сайт в сети Интернет http://www.semiconductors.philips.com

72. Сайт в сети Интернет http://www.silabs.com

73. Сайт в сети Интернет http://www.space.com/news/snakebots000504.html

74. Сайт в сети Интернет http://www.swsys.ru/index.php? page:=article&id=715

75. Сайт в сети Интернет http://www.ti.com

76. Сайт в сети Интернет http://www.tokamakphysics.com/

77. Сайт в сети Интернет http://www2.parc.com/spl/projects/modrobots

78. Сайт в сети Интернет http://www-robot.mes.titech.ac.jp/robot/snakee.html i /

79. Страница в сети Интернет http://wsni2003.narod.rii/Papers/Samarin.htm

80. Страница в сети Интернет http://www.cogs.susx.ac.uk/users/ezequiel/ alife-page/alife.html

81. Страница в сети Интернет http://www.defensereview.com/idfs-new-camouflaged-robotic-snake-aka-robot-snake-slithers-into-combat-reconnaissance-robots-get-sneakyreal-sneaky/

82. Страница в сети Интернет http://www.defense-update.com /products/v/vipere .htm

83. Страница в сети Интернет http://www.engin.umich.edu/research/mrl/ 00MoRob6.html

84. Страница в сети Интернет http://www.isi.edu/robots/workshop2005/ stoyrss2005.ppt

85. Страница в сети Интернет http://www.jpost.com/servlet/Satellite? cid=1244371047887&pagename=JPost%2FJPArticle%2FShowFull