Локалізація та навігація мобільних колісних роботів з використанням методів обчислювального інтелекту - Сорокін, А. Р. (ХНУРЕ, 2021)
Дисертацію присвячено розробці гібридних методів локалізації та навігації мобільних колісних роботів з застосуванням нечітких та нейромережевих моделей, що можуть бути ефективно використані у середовищах зі змінними властивостями. В роботі запропоновано метод локалізації та навігації МР в середовищі зі змінними властивостями за умов обмежених можливостей для дистанційного керування, що передбачає можливість перемикання режиму керування роботом в стан автономної навігації. Удосконалено метод автономної навігації МР в невідомому середовищі з комбінованим застосуванням нечіткої моделі і RL-методів, який дозволяє покращувати набір нечітких правил, використовуючи сигнали підкріплення. Запропоновано удосконалення методу локалізації мобільних об'єктів з використанням технології iBeacon та даних акселерометра у просторі з відомими картами приміщень, що дозволяє скоротити кількість необхідних для локалізації передавачів. Запропоновано удосконалення методу локалізації АМР із застосуванням процедур фільтрації Калмана і фільтрації Байєса, який дозволяє враховувати особливості локалізації положення робота за умов наявності або відсутності пропріоцептивних даних; Запропоновано удосконалення методу автономної навігації МР в невідомому середовищі з обходом перешкод із застосуванням нечіткої моделі, який дозволяє реалізувати різні типи поведінки робота в умовах наявності і відсутності пропріоцептивної інформації. В роботі набув подальшого розвитку метод визначення маршруту руху мобільних об'єктів з використанням модифікованого алгоритму Jump Point Search (пошук шляху по стрибковим точкам), що дозволяє зменшити кількість необхідних обчислень в порівнянні з базовими алгоритмами. Практичне значення роботи полягає в тому, що отримані теоретичні результати реалізовано за допомогою нових інтелектуальних процедур локалізації та навігації мобільних об’єктів, що забезпечує можливість їх ефективного використання в системах керування МР в середовищі зі змінними властивостями за умов обмежених можливостей для дистанційного керування. Результати тестування запропонованих методів та відповідних обчислювальних процедур підтверджують її працездатність та перспективи практичного застосування. In dissertation work the solution of the actual scientific and practical task of developing hybrid methods of localization and navigation of mobile wheel robots with the use of fuzzy and neural network models that can be effectively used in environments with variable properties is proposed. The method of autonomous navigation of MR in an unknown environment with combined application of fuzzy model and RL-methods is proposed, which allows to improve the set of fuzzy rules using reinforcement signals. The improvement of the method of localization of mobile objects using iBeacon technology and accelerometer data in space with known maps of premises is proposed, which allows to reduce the amount of transmitters necessary for localization. The improvement of the method of localization of AMP with the use of Kalman filtration and Bayes filtration procedures, which allows taking into account the features of localization of the robot's position in the presence or absence of proprioceptive data, is proposed. The improvement of the method of autonomous navigation of MR in an unknown environment with obstacle bypassing with the use of fuzzy model, which allows to realize different types of behavior of the robot in the presence and absence of proprioceptive information. In this work, the method for determining the route of mobile objects movement using the modified Jump Point Search algorithm has been further developed, which allows reducing the number of computations required in comparison with the basic algorithms. The results of the testing of the proposed methods and the corresponding computational procedures confirm its efficiency and prospects of practical application.
Keywords: мобільний робот; локалізація положення мобільних об'єктів; дистанційне керування рухом мобільного роботу; автономна навігація мобільного роботу; фільтрація Калмана; нечіткий регулятор; керування з підкріпленим навчанням; mobile robot; localization of the position of mobile objects; remote control of the movement of mobile work; autonomous mobile work navigation; Kalman filtration; fuzzy controller; reinforced learning control