Главная страница

Удк 621. 391 Реализация нечетко-логической модели управления мобильными объектами


Скачать 49.76 Kb.
НазваниеУдк 621. 391 Реализация нечетко-логической модели управления мобильными объектами
Дата08.02.2016
Размер49.76 Kb.
ТипДокументы

УДК 621.391

Реализация нечетко-логической модели

управления мобильными объектами

Атанов С. К., доцент кафедры компьютерные системы Казахского

агротехнического университета им. С.Сейфуллина, Астана.

В настоящее время работы в области создания моделей поведения, использование методов искусственного интеллекта для управления различными объектами имеют в нашей стране в основном теоретический характер. Причины тому много, одной из них является кажущаяся трудоемкость и дороговизна проектов, работающих с реальными техническими устройствами. В то время как подобные макеты в дальнем зарубежье уже продают как детские конструкторы.


Прототип-робот удобно реализовать в виде автономного мобильного объекта, имеющую на борту программируемый контроллер, набор различных датчиков, исполнительные механизмы (ходовые двигатели, манипуляторы и др.), радиоканал или другие модули связи с управляющим компьютером. Робот также легче строить по модульному принципу, что позволяет использовать его компоненты для других разработок. Открытая архитектура робота удобна для реализации на его основе разнообразных моделей поведения, решения широкого круга исследовательских задач. На рисунке 1 приведена блок-схема такой системы, реализованной на программной реализации алгоритма нечеткой логики.


Рис. 1. Блок-схема интеллектуального мобильного объекта
В нечеткой логике вводится понятие лингвистической переменной, значениями которой являются не числа, а слова естественного языка, называемые термами. Например, в случае управления мобильным роботом можно ввести две лингвистические переменные: ДИСТАНЦИЯ (расстояние до помехи) и НАПРАВЛЕНИЕ (угол между продольной осью робота и направлением на помеху).

Рассмотрим лингвистическую переменную ДИСТАНЦИЯ. Значениями ее можно определить термы ДАЛЕКО, СРЕДНЯЯ, БЛИЗКО и ОЧЕНЬ БЛИЗКО. Для физической реализации лингвистической переменной необходимо определить точные физические значения термов этой переменной. Пусть переменная ДИСТАНЦИЯ может принимать любое значение из диапазона от нуля до бесконечности. Согласно положениям теории нечетких множеств, в таком случае каждому значению расстояния из указанного диапазона может быть поставлено в соответствие некоторое число от нуля до единицы, которое определяет степень принадлежности данного физического расстояния (допустим 40 см) к тому или иному терму лингвистической переменной ДИСТАНЦИЯ Степень принадлежности определяется так называемой функцией принадлежности М(d), где d-расстояние до помехи. В нашем случае расстоянию 40 см. можно задать степень принадлежности к терму ОЧЕНЬ БЛИЗКО равную 0,7 , а к терму БЛИЗКО– 0,3 (см. рис.2). Конкретное определение степени принад­лежности может проходить только при работе с экспертами.





Рис.2. Лингвистическая переменная и функция принадлежности.
Переменной НАПРАВЛЕНИЕ, которая может принимать значения в диапазоне от 0 до 360 градусов, зададим термы ЛЕВОЕ, ПРЯМО и ПРАВОЕ.

Теперь необходимо задать выходные переменные. В рассматриваемом примере достаточно одной, которая будет называться РУЛЕВОЙ УГОЛ. Она может содержать термы: РЕЗКО ВЛЕВО, ВЛЕВО, ПРЯМО, ВПРАВО, РЕЗКО ВПРАВО. Связь между входом и выходом запоминается в таблице нечетких правил 1.

Т
аблица 1

Каждая запись в данной таблице соответствует своему нечеткому правилу, например:

Если ДИСТАНЦИЯ БЛИЗКО и НАПРАВЛЕНИЕ ПРАВОЕ, тогда РУЛЕВОЙ УГОЛ РЕЗКО ВЛЕВО

Таким образом, мобильный робот с нечеткой логикой будет работать по следующему принципу: данные с сенсоров о расстоянии до помехи и направлении на нее будут фаззифицированы, обработаны согласно табличным правилам, дефаззифицированы и полученные данные в виде управляющих сигналов поступят на привода робота.

Обычно вычислительные ресурсы таких роботов невелики, к примеру тактовая частота микроконтроллера ATMega162 - 7 МГц, флэш-память для хранения программного кода - 16 K, ОЗУ - 512 байт, но это значительно удешевляет расходы на создание таких. С точки зрения программиста AVR представляет собой 8-разрядный RISC микроконтроллер, имеющий быстрый Гарвардский архитектуры процессор, память программ, память данных, порты ввода/вывода и интерфейсные схемы. Структурная схема такого микроконтроллера приведена на рисунке 3.





Рис. 3: Структурная схема AVR.



Рис. 4. Внешний вид робота


Гарвардская архитектура AVR реализует полное логическое и физическое разделение не только адресных пространств, но и информационных шин для обращения к памяти программ и к памяти данных. Способы адресации и доступа к ним также различны. Такое построение уже ближе к структуре скоростных цифровых сигнальных процессоров и обеспечивает существенное повышение производительности за счет:
а) одновременной работы центрального процессора как с памятью программ, так и с памятью данных;

б) расширения до 16 бит разрядной сетки шины данных памяти программ.

На рисунке 4 приведено фото такого робота, выполненного в рамках дипломного проекта студентами КазАТУ им. С.Сейфуллина.

Применение традиционной нечеткой логики в современных системах крайне ограниченно следующими факторами:

  • сложная система управления имеет большее количество входов, чем самое заурядное нечеткое приложение;

  • добавление входных переменных увеличивает сложность вычислений экспоненциально;

  • как следствие предыдущего пункта, увеличивается база правил, что приводит к трудному ее восприятию;

Заключение


Особенностью рассмотренных в статье моделей является легкость их «натурной» реализация различных алгоритмов, практическое воплощение в робототехническом устройстве. Ориентация на программную реализацию в подобных моделях позволяет определять методику решения задач, например, возможности их обучения, ограничения различных для последующей реализации в полноразмерных роботехнических системах.

Литература


  1. Атанов С.К., Программные средства реализации адаптивных моделей с нечеткой логикой«Вестник науки КазАТУ им. С.Сейфуллина», №2, 2009 год, стр. 27, Астана

  2. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект - основа новой информационной технологии. -М.:Наука, 1988. - 280 с.

Сведения об авторе - Атанов Сабыржан Кубейсинович, к.т.н, доцент кафедры компьютерные системы Казахского агротехнического университета им. С.Сейфуллина, Астана, т.49-19-11
Реализация нечетко-логической модели управления мобильными объектами

аннотация

В настоящее время активно изучаются системы искусственного интеллекта для управления объектами. Данная работа посвящена применению для этих целей нечеткой логики
Realisation of is indistinct-logic model Managements of mobile objects

The resume

Now systems of an artificial intellect for management of objects are actively studied.

The given work is devoted application for these
Анық емес-логикалық үлгiнiң iске асыруы басқарулар жылжымалы объекттермен

Түйін

Дәл қазiр объекттердi басқаруға арналған жасанды ақылдың жүйелерi белсене зерттеледi. Осы жұмыста логиканың айқын мақсатта қолдануға арналған