Синтез систем управления балансирующим роботом на основе методов искусственного интеллекта
Рассматривается задача синтеза систем управления двухколесным балансирующим роботом с помощью методов искусственного интеллекта. Прлведено построение систем управления, основанных на конечных автоматах и систем управления, основанных на ПИД-регуляторах.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 15.01.2019 |
| Размер файла | 22,2 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Синтез систем управления балансирующим роботом на основе методов искусственного интеллекта
Якорев В.О., студент кафедры компьютерных технологий НИУ ИТМО, vadimyakorev@gmail.com
Шалыто А.А.., д.т.н., профессор, заведующий кафедрой технологии программирования НИУ ИТМО, anatoly.shalyto@gmail.com
В данной работе рассматривается задача синтеза систем управления двухколесным балансирующим роботом с помощью методов искусственного интеллекта. Построены системы управления, основанные на конечных автоматах, построенных с помощью метода отжига, системы управления, основанные на ПИД-регуляторах, построенных с помощью генетических алгоритмов и метода отжига. Проведено сравнение полученных систем управления. Результаты экспериментов подтверждают, что методы параметрического и структурного синтеза систем управления достаточно перспективны в плане их применения для построения систем управления мобильными роботами.
В данной работе рассматривается проблема балансировки двухколесного балансирующего робота [1]. Как правило, для такого типа роботов в роли системы управления используется ПИД-регулятор [1, 2, 3]. При этом тема использования эволюционных алгоритмов для параметрического синтеза систем управления [4] подобных роботов остается малоизученой. Также малоизучена тема использования конечных автоматов [5] для управления подобным классом мобильных роботов.
Целями данной работы являются:
· построение систем управления мобильным роботом на основе автоматического синтеза конечных автоматов с помощью метода отжига [6];
· построение систем управления мобильным роботом на основе автоматического параметрического синтеза системы управления (ПИД-регулятор) с использованием генетических алгоритмов и метода отжига;
· анализ применимости и эффективности использования данных методов для построения систем управления мобильным роботом данного типа.
Описание предлагаемого подхода
Для построения систем управления, основанных на ПИД-регуляторах, используются генетический алгоритм и метода отжига для параметризации ПИД-регулятора. При этом каждое решение представляет из себя набор параметров ПИД-регулятора.
Для построения систем управления, основанных на конечных автоматах, используется метод отжига для структурного синтеза автомата. При этом каждое решение представляет из себя конечный автомат, представленный с помощью деревьев решений [7].
Функция приспособленности каждого решения зависит от результата моделирования процесса стабилизации модели балансирующего робота. Критерием оптимальности в данной работе выбран суммарный угол отклонения за время моделирования процесса стабилизации, который необходимо минимизировать.
Описание эксперимента. Для экспериментов была создана математическая модель двухколесного балансирующего робота, которая выступала в роли объекта управления.
Для сравнения рассмотренных методов в работе было сгенерировано десять наборов параметров (описание наборов параметров представлено в работе [8]), соответствующих десяти различным экземплярам роботов.
Далее для каждого робота были проведены следующие этапы эксперимента:
· параметрический синтез (на основе генетического алгоритма и метода отжига) и структурный синтез на основе конечных автоматов;
· для каждого метода синтеза выполнена генерация 1000 решений (экземпляров систем управления) для каждого экземпляра робота;
· тестирование каждого полученного решения на наборе тестов (тестирование проводилось на наборе из 100 тестов, каждый из которых представлял собой многократные отклонения в определенные моменты времени на определенные величины угла);
· нахождение математического ожидания и дисперсии функции приспособленности для каждого метода для каждого экземпляра робота.
Результаты проведенного эксперимента представлены в таблице 1.
управление робот искусственный интеллект
Таблица 1: Результаты эксперимента
|
№1 |
№2 |
№3 |
№4 |
№5 |
№6 |
№7 |
№8 |
№9 |
№10 |
||
|
Параметрический синтез +генетический алгоритм |
|||||||||||
|
M(F) |
128,9 |
54,52 |
65,66 |
95,56 |
30,63 |
92,47 |
92,21 |
139,62 |
88,43 |
95,65 |
|
|
D(F) |
0,31 |
0,0033 |
0,12 |
0,012 |
0,41 |
0,013 |
0,014 |
0,0074 |
0,0011 |
0,011 |
|
|
Параметрический синтез +метод отжига |
|||||||||||
|
M(F) |
126,8 |
53,42 |
67,98 |
95,31 |
31,48 |
91,32 |
91,85 |
138,13 |
89,98 |
93,75 |
|
|
D(F) |
0,22 |
0,038 |
0,022 |
0,014 |
0,021 |
0,15 |
0,019 |
0,047 |
0,028 |
0,045 |
|
|
Структурный синтез |
|||||||||||
|
M(F) |
136,4 |
59,72 |
71,73 |
106,36 |
38,73 |
98,24 |
97,32 |
136,81 |
93,77 |
99,29 |
|
|
D(F) |
3,31 |
2,87 |
1,55 |
2,89 |
2,32 |
1,043 |
1,84 |
1,73 |
2,78 |
1,33 |
Заключение
В результате работы для каждого экземпляра мобильного робота были получены системы управления с помощью как параметрического, так и структурного синтеза, которые успешно справились с задачей стабилизации на всех предложенных тестах в рамках эксперимента. При этом в среднем с помощью параметрического синтеза получалось создавать более эффективные системы управления, для девяти из десяти изученных экземпляров роботов эффективность систем управления, основанных на ПИД-регуляторе и параметрическом синтезе, оказалась выше, чем у систем управления, основанных на автоматах. Несмотря на это, структурный синтез с использованием автоматов представляет собой перспективное направление построения систем управления мобильными роботами. Улучшения результатов можно достичь, используя более точный выбор дискретизации входных воздействий.
Полученные результаты позволяют утверждать, что методы параметрического и структурного синтеза систем управления достаточно перспективны в плане их применения для построения систем управления мобильными роботами.
Литература
1. Chi R. Balancing a Two-Wheeled Autonomous Robot. The University of Western Australia School of Mechanical Engineering, 2003.
2. MathWorks Simulink Team, Simulink Support Package for LEGO MINDSTORMS NXT hardware (R2012a). [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/35206-simulink-support-package-for-lego-mindstorms-nxt-hardware-r2012a, свободный. Яз. англ. (дата обращения 3.10.2011).
3. Энциклопедия АСУ ТП. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.bookasutp.ru/Chapter5_1.aspx, свободный. Яз. русс. (дата обращения 3.10.2012).
4. Бесекерский В. А., Попов Е. П. Теория систем автоматического регулирования. Издание третье, исправленное. М.: Наука, Главная редакция физико-математической литературы, 1975.
5. Шалыто А. А. Технология автоматного программирования / Труды Всероссийской научной конференции «Методы и средства обработки информации». М.: МГУ, 2003.
6. Лопатин А. С. Метод отжига в задачах оптимизации. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.math.spbu.ru/user/gran/students/cothesis.pdf, свободный. Яз. русс. (дата обращения 03.10.2012).
7. Данилов В. Р., Шалыто А. А. Метод генетического программирования для генерации автоматов, представленных деревьями решений. http://is.ifmo.ru/download/2008-03-07-danilov.pdf, свободный. Яз. русс. (дата обращения 07.03.2012).
8. Якорев В. О. Оценка эффективности применения методов искусственного интеллекта для синтеза системы управления мобильным роботом. Бакалаврская работа. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://is.ifmo.ru/papers/2011-bachelor-yakorev/, свободный. Яз. русс. (дата обращения 07.03.2012).
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Понятие искусственного интеллекта как свойства автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека. Экспертные системы в области медицины. Различные подходы к построению систем искусственного интеллекта. Создание нейронных сетей.
презентация [3,0 M], добавлен 28.05.2015Эволюция систем искусственного интеллекта. Направления развития систем искусственного интеллекта. Представление знаний - основная проблема систем искусственного интеллекта. Что такое функция принадлежности и где она используется?
реферат [49,0 K], добавлен 19.05.2006Сущность и проблемы определения искусственного интеллекта, его основных задач и функций. Философские проблемы создания искусственного интеллекта и обеспечения безопасности человека при работе с роботом. Выбор пути создания искусственного интеллекта.
контрольная работа [27,9 K], добавлен 07.12.2009Назначение, область применения и классификация промышленных роботов. Принципиальное устройство манипулятора. Разработка и программирование производственных систем искусственного интеллекта. Блок электрических клапанов и расширения параллельного порта.
дипломная работа [2,0 M], добавлен 10.02.2012Характеристика сущности искусственного интеллекта. Проблема создания искусственного интеллекта. Базовые положения, методики и подходы построения систем ИИ (логический, структурный, эволюционный, имитационный). Проблемы создания и реализация систем ИИ.
реферат [43,1 K], добавлен 19.07.2010Обзор методов реализации алгоритмов искусственного интеллекта. Примеры интеллектуальных систем, основанных на алгоритмах самообучения и кластеризации данных. Создание общей структурной схемы. Выбор языков программирования и инструментальных средств.
дипломная работа [1,6 M], добавлен 20.08.2017Понятие искусственного интеллекта. Представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях. Распознавание образов и машинный перевод. Нейрокомпьютеры и сети. Экспертные системы, их структура,классификация и инструментальные средства построения.
курсовая работа [922,1 K], добавлен 12.01.2009Начало современного этапа развития систем искусственного интеллекта. Особенности взаимодействия с компьютером. Цель когнитивного моделирования. Перспективы основных направлений современного развития нейрокомпьютерных технологий, моделирование интеллекта.
реферат [24,7 K], добавлен 05.01.2010Обзор образовательных стандартов педагогического образования в области искусственного интеллекта. Построение модели предметной области в виде семантических сетей. Характеристика проблемного обучения. Основные средства языка программирования Пролог.
дипломная работа [387,8 K], добавлен 01.10.2013Понятие искусственного интеллекта в робототехнике и мехатронике. Структура и функции интеллектуальной системы управления. Классификация и типы знаний, представление их с помощью логики предикатов. Суть семантических сетей, фреймовое представление знаний.
курс лекций [1,1 M], добавлен 14.01.2011История развития искусственного интеллекта. Экспертные системы: их типы, назначение и особенности, знания и их представление. Структура идеальной и инструменты построения экспертных систем. Управление системой продукции. Семантические сети и фреймы.
реферат [85,7 K], добавлен 20.12.2011Описание подхода по использованию методов оптимального управления для задачи следящих систем. Сопровождающая линейно-квадратичная задача оптимального управления. Свойства и алгоритм построения оптимальной стартовой обратной связи и дискретного управления.
дипломная работа [871,4 K], добавлен 20.08.2013Расчет параметров регулятора и компенсатора для непрерывных и дискретных систем для объекта и возмущающего воздействия в пакете Matlab. Вид передаточных функций. Моделирование систем управления. Оценка переменных состояния объекта с помощью наблюдателя.
курсовая работа [712,5 K], добавлен 04.12.2014Области человеческой деятельности, в которых может применяться искусственный интеллект. Решение проблем искусственного интеллекта в компьютерных науках с применением проектирования баз знаний и экспертных систем. Автоматическое доказательство теорем.
курсовая работа [41,3 K], добавлен 29.08.2013Анализ методов решения разреженных недоопределенных систем линейных алгебраических уравнений с помощью эффективных алгоритмов, основанных на декомпозиции линейных систем и учете их сетевых свойств. Использование встроенных методов пакета Mathematica.
курсовая работа [4,2 M], добавлен 22.05.2014Современные разработки в области искусственного интеллекта: составление расписаний, принципы автономного планирования и управления, диагностика, понимание естественного языка, ведение игр, автономное управление, робототехника. Направления исследований.
реферат [24,0 K], добавлен 11.03.2014Инструментальные средства проектирования интеллектуальных систем. Анализ традиционных языков программирования и представления знаний. Использование интегрированной инструментальной среды G2 для создания интеллектуальных систем реального времени.
контрольная работа [548,3 K], добавлен 18.05.2019Описание процесса нахождения оптимальных параметров ПИД регулятора. Овладение методами математического описания систем. Рассмотрение и применение методов синтеза непрерывных и дискретных систем автоматического управления с помощью MATLAB Simulink.
курсовая работа [1,7 M], добавлен 23.12.2015Область применения систем управления. Разработка математической модели исходной систем автоматического управления (САУ). Синтез корректирующих устройств. Анализ качества исходной и скорректированной САУ. Расчёт параметров корректирующих устройств.
курсовая работа [1,6 M], добавлен 25.02.2014Понятие искусственного интеллекта и интеллектуальной системы. Этапы развития интеллектуальных систем. Модели представления знаний, процедурный (алгоритмический) и декларативный способы их формализации. Построение концептуальной модели предметной области.
презентация [80,5 K], добавлен 29.10.2013
