Автор: В. О. Якорев, А. А. Шалыто.
Источник: Материалы научной конференции по проблемам информатики СПИСОК–2013.
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.
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.
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.
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.
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: www.mathworks.com, свободный. Яз. англ. (дата обращения 3.10.2011).
3. Энциклопедия АСУ ТП. [Электронный ресурс]. Режим доступа: www.bookasutp.ru, 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: www.math.spbu.ru, свободный. Яз. русс. (дата обращения 03.10.2012).
7. Данилов В. Р., Шалыто А. А. Метод генетического программирования для генерации автоматов, представленных деревьями решений. Режим доступа: is.ifmo.ru, 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: is.ifmo.ru.