УПРАВЛЕНИЕ БОЛЬШИМИ СИСТЕМАМИ
на главную написать письмо карта сайта

Об одном биоинспирированном подходе к ориентации роботов, или настоящий «муравьиный» алгоритм


Автор(ы): Карпова И.П.
Название статьи:  Об одном биоинспирированном подходе к ориентации роботов, или настоящий «муравьиный» алгоритм
Выпуск: 96
Год: 2022
Библиография: Карпова И.П. Об одном биоинспирированном подходе к ориентации роботов, или настоящий «муравьиный» алгоритм // Управление большими системами. Выпуск 96. М.: ИПУ РАН, 2022. С.69-117. DOI: https://doi.org/10.25728/ubs.2022.96.5
Дата опубликования: 31.03.2022
Ключевые слова: автономный мобильный робот, групповая робототехника, навигация муравьев, распознавание сцен, пространственно-временная ориентация, задачи фуражировки и патрулирования
Аннотация: Описывается биоинспирированный механизм навигации мобильных роботов, подобный тому, который используют общественные насекомые. Модельным видом является Formica rufa – рыжий лесной муравей. Муравей-разведчик этого вида не только запоминает маршрут до пищи, но умеет передавать муравьям-фуражирам сведения о местонахождении пищи, и те самостоятельно могут до нее дойти и вернуться домой. Рассмотрены основные аспекты навигации муравьев, которые ориентируются по поляризации освещенного неба, данным одометрии и визуальным ориентирам. В основу предлагаемого метода положено запоминание пути по визуальным ориентирам с учетом показаний компаса и временно?й составляющей. Путь рассматривается как последовательность сцен, образуемых ориентирами. При этом важно, что маршруты как агента-разведчика, так и фуражира определяются как переходы от ориентира к ориентиру. Создана модель поведения агента (робота), которая оперирует исключительно относительными категориями, без привязки к абсолютным физическим величинам. Управление роботами реализовано с помощью конечных автоматов, образующих трехуровневую архитектуру. Приведены результаты имитационного моделирования для решения задачи фуражировки, подтверждающие работоспособность предложенного метода. Реализация метода проверена на реальных роботах. Показано, что благодаря специфическим архитектурным и техническим решениям возможен переход от имитационных моделей к управлению техническими объектами (роботами), минуя стадию физического моделирования. Метод не требует от робота больших вычислительных мощностей и развитых сенсорных возможностей и может также применяться в задачах разведки и патрулирования в групповой робототехнике.


Author(s): Karpova I.
Article title: A bioinspired approach to robot orientation or a real «ant» algorithm
Issue: 96
Year: 2022
Keywords: autonomous mobile robot, group robotics, ant navigation, scene recognition, space-time orientation, foraging and reconnaissance tasks
Abstract: The paper describes a bioinspired method of mobile robots navigation, similar to the navigation mechanism of social insects. The model species is the red forest ant Formica rufa. The scout red forest ant remembers the route to food and can transmit information about the food location to foraging ants. Foragers can on their own walk to the food and return home. These ants are guided by the skylight compass, odometry data and visual landmarks. The proposed method is based on memorizing the path by visual landmarks, compass data and time component. A path is defined as a sequence of scenes consisting of landmarks. The scout route and forager route are defined as transitions from one landmark to another. The created behavior model of an animate (robot) operates only with relative categories. The results of simulation modeling for solving the foraging problem are presented. The method has been tested on real robots. Due to specific architectural and technical solutions, the transition from simulation models to the management of technical objects (robots) is carried out without the stage of physical modeling. The method can also be used in reconnaissance and patrol tasks in group robotics.


В формате PDF
Обсудить статью в Интернет-конференции по проблемам управления

Просмотров: 1164; загрузок: 467, за месяц: 69.

Назад

ИПУ РАН © 2007. Все права защищены