Моделі та методи адаптивного візуального керування роботами - Бронніков, А. І. (ХНУРЕ, 2021)
Дисертаційна робота присвячена вирішенню актуального завдання розробки моделей та методів адаптивного візуального керування мобільними роботизованими засобами. Вперше розроблено інформаційно-логічну модель робочого простору, що відображає об`єкти ГІВС, характерні для завдань інтелектуального керування роботами та зв`язки між об`єктами, що враховує дискретність та заповненість виробничого робочого простору; ґрунтується на інформації, отриманій від об`єктової системи комп`ютерного зору; визначає та враховує властивості об’єктів, що розміщуються в робочому просторі; враховує взаємодію, упорядкованість та сумісність об’єктів. Також вперше розроблено функціональну модель ГІВС, яка забезпечує опис взаємодії об’єктів на рівні виконання поставлених перед ГІВС виробничих, транспортувальних, сервісних, моніторингових, управлінських та інших завдань та ґрунтується на інформаційно-логічній моделі робочого простору враховує особливості технологічних операцій, містить детальний опис властивостей об’єктів та їх взаємодії, включає можливість кількісної оцінки вартості та якості робіт. Вдосконалено метод адаптивного візуального керування, що описує сукупність прийомів та операцій, які слід застосувати у інтелектуальних системах керування роботів для планування завдання переміщень на основі отримання зорової інформації від систем комп’ютерного (технічного) зору та орієнтований на використання в мобільних робототехнічних системах. Отримала подальший розвиток модель керування мобільним роботом у просторі ГІВС, що здійснює керування шасі двоколісного робота, та функціонує на основі інформації від глобальних/локальних систем комп`ютерного зору та виконання функцій розпізнавання та ідентифікації об`єктів ГІВС, забезпечує розрахунок координат та швидкостей роботизованої платформи та інших об`єктів ГІВС, розрахунок лінійних та криволінійних траєкторій переміщень у дискретному робочому просторі, подання маршруту у вигляді послідовностей переміщень, забезпечує організацію керування транспортувальними роботам за їх візуальним положенням; нечітка складова моделі містить розгорнутий опис процедур формування лінгвістичних змінних, пов’язаних з динамікою руху мобільної роботизованої платформи та формалізує набір продукційних правил нечіткого регулятора. Практичне значення отриманих результатів полягає у розробці інформаційного та програмного забезпечення адаптивної візуальної системи керування мобільним транспортувальним роботом, яке реалізує запропоновані моделі і метод, практично забезпечує аналіз робочого простору за допомогою системи комп’ютерного/технічного зору, розпізнавання та ідентифікацію об`єктів робочого простору та робототехнічних засобів, отримання їх просторових координат, підтримку візуального цілевказання маршруту мобільного робота та функціонування інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень. The thesis is devoted to solving the urgent problem of developing models and methods of adaptive visual control of mobile robotic means. For the first time, an information-logical model of the workspace has been developed that reflects the FIPS objects characteristic of the tasks of intelligent work control and communication between objects, taking into account the discreteness and fullness of the production workspace; based on information received from object computer vision systems; defines and takes into account the properties of objects placed in the workspace; takes into account the interaction, ordering and compatibility of objects. Also, for the first time, a functional model of the GIVS has been developed, which provides a description of the interaction of objects at the level of execution of production, transportation, service, monitoring, management and other tasks assigned to the FIPS and is based on the information-logical model of the workspace takes into account the peculiarities of technological operations, contains a detailed description of the properties objects and their interactions, including the ability to quantify the cost and quality of work. The method of adaptive visual control has been improved, describes a set of techniques and operations that should be applied in intelligent control systems of robots for planning a movement task based on receiving visual information from computer (technical) vision systems and is focused on use in mobile robotic systems. The model for controlling a mobile robot in the space of the FIPS, which controls the chassis of a two-wheeled operation, has been further developed, and operates on the basis of information from global / local computer vision systems and performs the functions of recognition and identification of FIPS objects, provides the calculation of coordinates and speeds of the robotic platform and other FIPS objects, calculation of linear and curvilinear trajectories of movements in a discrete workspace, presentation of the route in the form of sequences of movements, ensures the organization of control of transporting works according to their visual position; the fuzzy component of the model contains a detailed description of the procedures for the formation of linguistic variables associated with the dynamics of the movement of a mobile robotic platform and formalizes a set of production rules for a fuzzy regulator. The practical significance of the results obtained lies in the development of information and software for an adaptive visual control system for a mobile transport robot, which implements the proposed models and method, practically provides an analysis of the workspace using a computer / technical vision system, recognition and identification of objects in the workspace and robotic equipment, obtaining their spatial coordinates, support for visual target designation of the route of the mobile robot and the functioning of an intelligent decision support system.
Keywords: Industry 4.0; Flexible Integrated System; автоматизація процесів керування; робототехніка; адаптивне візуальне керування; Industry 4.0; Flexible Integrated System; automation of control processes; robotics; adaptive visual control