CC BY
38
тообладатель ГОУ ВПО Тульский государственный университет, Тула. № 2009131383.22; заявл. 17.08.09; опубл. 20.11.09, бюл. №32.
M.B. Tsudikov
VIDEO SURVEILLANCE BEHIND THE PURPOSE FROM THE MOBILE CARRIER
Video monitoring of an object by video camera mounted on mobile stand-alone robot with supervisory manning is considered. Location of the mobile stand-alone robot and target is displayed. Reproduction of target's movement with shaky and fixed sight line in operator's axis system is considered.
Key words: mobile robot, sight line, axis system.
Получено 20.11.12
УДК 519.9.62.50
А.В. Демидова, асп., 8-920-273-82-59, Demidova-A-V@yandex.ru (Россия, Тула, ТулГУ),
Е.А. Семенчев, канд. техн. наук, доц., (4872) 35-19-80, s 1 e2m3 @mail.ru (Россия, Тула, ТулГУ)
ИМИТАЦИОННАЯ МОДЕЛЬ ПЕРЕМЕЩЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ АВТОНОМНЫХ ОБЪЕКТОВ В ПРОСТРАНСТВЕ С ПРЕПЯТСТВИЯМИ НА ОСНОВЕ УНИВЕРСАЛЬНОГО АЛГОРИТМА
Рассматривается имитационная модель перемещения автономного интеллектуального объекта в пространстве при наличии препятствий, реализующая универсальный управленческий алгоритм. В основу алгоритма положен закон сохранения двойственных отношений. Описаны функциональный состав модели и ее организационная структура. Анализируются результаты имитации перемещения различных типов объектов: человекоподобного робота, произвольного автономного робота-аппарата, робота-автомобиля.
Ключевые слова: интеллектуальный автономный объект, универсальный алгоритм перемещения, крестообразующие двойственные пары.
В настоящее время актуальны разработки по автопилотированию земного, воздушного, морского транспорта с помощью роботов и робото-технических систем. Решениям данных вопросов посвящены многочисленные работы и исследования в разных областях науки. [например, 1, 2, 3]. Однако основной проблемой остается создание регулятора, способного вырабатывать управляющие воздействия эффективные на огромном мно-
жестве ситуаций.
В данной работе на имитационной модели исследовались возможности универсального управленческого алгоритма перемещения интеллектуальных автономных объектов разных видов в пространстве с препятствиями.
Идея алгоритма описана в [4]. Все ситуации мы анализируем и выделяем в текущей конфигурации окружающей среды двойственные кре-стообразующие пары определенных точек свободного пространства. Это существенно упрощает последующий анализ ситуации. В соответствии с принципом наименьшего действия наш объект движется по прямой линии с некоторой скоростью. На каждом элементарном временном шаге происходит анализ ситуации. Настоящее положение нашего объекта является действительным полюсом двойственной пары, тогда как то место, куда должен переместиться наш объект - мнимой частью двойственной пары. Мнимая часть вычисляется благодаря другой двойственной паре, образованной концами виртуальной перекладины, соединяющей наиболее сближенные точки границы свободного пространства между препятствиями. Данные пары образуют крест, изображенный на рис.1. Таким образом, наш метод можно назвать методом виртуальных крестообразных двойственных пар, в основе которого лежит принцип наименьшего действия и закон сохранения двойственных отношений [4]
2,2 2 П \
Vй + Z' — X' 1 9 А
cosaz =——^—~ * ri + + yi А + ¿>)ycosa7-,
где А - размер объекта, b - размер безопасной зоны.
Рис. 1. Крестообразующие двойственные пары (на примере объектов типа «автомобиль»)
В разработанном универсальном алгоритме все возможные ситуации разделены на два варианта: когда «чужой» объект находиться на на-
шей траектории и когда он находиться около неё. В первом случае мы имеем одну пару крестообразующих двойственных пар, а во втором - две. Причем и в первом и во втором случае у каждой двойственной пары один из полюсов - является виртуальным.
Случаи же когда на траектории движения объекта находятся сразу несколько объектов являются частными случаями выше рассмотренных, т.к. в данном случае мы так же формируем две или более крестообразующих двойственных пар (в зависимости от количества «чужих» объектов (ЧО)). Просто в данном случае обе границы «поперечной» пары будут физическими, а не виртуальными.
Предполагается, что автономный объект является самоуправляемым и в его структуре существует помимо прочих четыре подсистемы, как показано на рис. 2.
Описанная структура интеллектуального автономного объекта воссоздана в имитационной компьютерной модели. Модель также реализует разработанный универсальный алгоритм перемещения автономного объекта в пространстве с препятствиями.
Рис. 2. Обобщенная структура интеллектуального автономного объекта
Имитационная система включает следующие модули:
1) модуль работы с исходными данными;
2) модуль формирования ситуации;
3) модуль интеллектуального самоуправления;
4) модуль сенсорных элементов;
5) модуль эффекторных элементов;
6) модуль подсистемы самосохранения. Каждый программный модуль имеет ряд функций.
Модуль работы с исходными данными - получение исходных данных для их последующего использования.
Модуль формирования ситуации - имитация окружающего пространства, создание «чужих» объектов различной конфигурации.
Модуль интеллектуального самоуправления - анализ текущей ситуации, расчет параметров движения, принятие решений о реакции на ситуацию, формирование управляющих воздействий.
Модуль сенсорных элементов - слежение за потенциальными объектами внимания; фиксация габаритных параметров объектов внимания и характеристик их движения.
Модуль эффекторных элементов - реализация необходимых характеристик движения АО; осуществление его перемещения в пространстве.
Модуль системы самосохранения - анализ положения АО относительно «чужих» объектов (ЧО); контроль параметров движения; распознавание опасных ситуаций, оценка угроз, выбор реакции на ситуацию.
При реализации разработанного универсального управленческого алгоритма наш АО принят симметричным, в форме шара. В модели использовались следующие характеристики:
1) масса объекта - Massa, кг;
2) мощность двигателя объекта - Mosh, Дж;
3) максимальная скорость - Maxsk, м/с;
4) оптимальная скорость АО - V0, м/с;
5) радиус АО - radius, м;
6) скорость поворота АО - skygol, °/с;
7) размер безопасной зоны - radiusb, м; задается в процентом соотношении к радиусу автономного объекта;
8) размер области видимости - radiusv, м.
АО может совершать движение со следующим ускорением
Mosh
а =-,
V0 * Massa
где Mosh - мощность объекта, V0 - оптимальная скорость, Massa - масса объекта.
Работа программы возможна в нескольких режимах: для объекта типа «Андроид» (человекоподобный робот), типа робот, типа «Автомобиль», а так же для любого свободного типа объекта, параметры которого могут задаваться вручную.
При выполнении симуляции происходит автоматическое заполнение бортового журнала, показанного на рис. 3, где фиксируются все изменения параметров движения АО.
[12:47:07] Журнал очищен [12:50:03] Симуляция запущена [12:50:03] Вражеский объекте зоне видимости [12:50:03] Требуется поворот на угол -31.5 град. [12:50:031 Требуется поворот на угол 28.1 град.
2:50:04} Вражеский объект в зоне видимости
Рис. 3. Бортовой журнал
При стандартной симуляции желаемая траектория движения
АО уже изображена - прямая линия с точками на краях - начало и конец пути. Если запускается не стандартная симуляция данную траекторию нужно обозначить самостоятельно и только тогда АО начнет движение. При стандартной симуляции так же возможно изменение траектории. Это осуществляется следующим образом - на желаемом месте окончания пути требуется двойным щелчком мыши обозначить точку окончания движения. После чего автоматически построится вся траектория движения. Во все время работы симуляции есть возможность менять траекторию движения АО.
После начала движения АО рисуется реальная траектория его движения - ломаная линия изображенная на рис. 5.
Разработанная система протестирована для различных типов объектов.
1. Объект типа «андройд» (человекоподобный робот).
Характерные параметры обусловлены типом объекта. Масса и радиус взяты для среднестатистического человека. Оптимальная скорость принята за 2 м/с, т.е. 5 км/ч, а максимальная за 9 км/ч. Мощность принята за 110 Вт, для достижения физически оправданного ускорения и в переводе на лошадиные силы составляет - 0,2 л/с.
Данный тип объекта является наиболее уязвимым. Его функционирование возможно лишь в кругу подобных по параметрам объектов. При наличии более быстрых и объемных объектов АО типа «человек» часто не успевает реагировать.
В случае же со статичными окружающими объектами для нормального функционирования требуется выполнение неравенства - размер ЧО < зоны видимости АО. В противном случае АО типа «андройд» не успевает совершать обход ЧО.
2. Робот. Радиус данного типа объекта специально принят как и у предыдущего типа - человек. Но оптимальная скорость принята за 5 м/с, а максимальная за 16 м/с. Мощность принята за 10 кВт, что в переводе на лошадиные силы составляет - 13 л/с. Масса объекта составляет 100 кг.
Как и предыдущий тип АО данный тип наиболее комфортно ощущает себя среди себе подобных объектов. Благодаря большей мощности имеет лучшие возможности маневрирования, что позволяет быстрее реагировать на движущиеся ЧО. Что же касается статичных ЧО - разница между их размером и зоной видимости должна быть не большой, не более одного порядка.
3. Объект типа автомобиль. Радиус и масса объекта приняты как у среднестатистического легкового автомобиля. Оптимальная скорость принята за наиболее энергетически выгодную - 90 км/ч, а максимальная за 160 м/с. Мощность принята за 75 кВт, что в переводе на лошадиные силы составляет - 100 л/с. Объект типа автомобиль. Данная конфигурация имеет следующие параметры, указанные на рис. 4.
Движущийся объект
О Андроид Масса, кг: [Тзоо у
© Робот Мощность, вт: 175000 у
о Автомобиль Максимальная скорость, м/с: 1« т
Произвольно Оптимальная скорость, м/с: 125 и
Радиус, м: |5 Ш1
Скорость поворота. 7с: I60
Размер безопасной зоны, т
Радиус области видимости, м: |50 Й1
Рис. 4. Параметры объекта типа «Автомобиль»
Данные параметры обусловлены типом объекта. Радиус и масса объекта соответствуют параметрам среднестатистического легкового автомобиля. Оптимальная скорость принята за наиболее энергетически выгодную - 90 км/ч, а максимальная за 160 м/с. Мощность принята за 75 кВт, что в переводе на лошадиные силы составляет - 100 л/с.
Радиус видимости взят за 50 м для проверки адекватности алгоритма. При увеличении радиуса увеличивается и время реагирования АО. Поэтому проверка адекватности алгоритма производилась при минимальном радиусе видимости, изображенной на рис. 5.
Рис. 5. Стандартная симуляция для объекта типа «Автомобиль»
Данный тип объекта наиболее удачен. Он может функционировать как с себе подобными типами, так и более медленными и малогабаритными. Мощность этого объекта позволяет работать даже с более быстрыми ЧО, чем он сам. Но при увеличении габаритов и массы, и сохранении скоростных показателей возможности данного типа объектов уменьшается. Наиболее выгодным является соотношение
289
M0Sh > 2,5, (1)
V0 * Massa
где Mosh - мощность объекта, V0 - оптимальная скорость, Massa - масса объекта.
4. Для свободного типа объекта так же приветствуется выполнение неравенства (1). Кроме этого наиболее оптимальным является соотношение размера объекта вместе с безопасной зоной к его зоне видимости, как 1:5. При более низком соотношении функционирование объекта возможно, но становится более «опасным».
Таким образом, в работе был предложен новый подход к решению актуальной проблемы автопилотирования АО - создание универсального управленческого алгоритма автономного интеллектуального объекта для его перемещения в пространстве со множеством препятствий на основе закона сохранения и эволюции двойственных пар и исследована его реализация на имитационной модели для различных типов автономных объектов.
1. На основе анализа работ по созданию автопилотируемых автономных интеллектуальных объектов были выявлены основные проблемы их создания. Несмотря на интенсивное развитие таких направлений как робототехника, искусственный интеллект и т.д. подходы к созданию универсального алгоритма не были предложены. Все ранее созданные работы в большинстве своем были узко специализированы под конкретную ситуацию либо под конкретный объект, но главное все они содержат сложные математические расчеты, снижающие быстродействие АО.
2. Впервые предложен способ динамического формирования траектории перемещения объектов на основе закона сохранения двойственной пары и временной симметрии, что значительно упрощает вычисления и сокращает временные затраты на планирование и принятие решений в реальном времени.
3. Выбраны принципы организации, функциональный состав и разработана структура механизмов взаимодействия подсистем АО.
4. Построены имитаторы подсистемы АО, алгоритмы их функционирования, интеллектуальной обработки информации при восприятии и распознавании видео образов.
5. Разработана компьютерная модель АО, совершающего движение в пространстве с другими объектами. На основе разработанной компьютерной модели изучены возможности использования созданного алгоритма в качестве универсального управленческого алгоритма для различных типов объектов. Выявлены границы параметров для наиболее продуктивной и безошибочной работы данной системы.
Таким образом, выявлена возможность использования универсального управленческого алгоритма для безлюдного наземного транспорта, а
при дальнейшей его доработке - для воздушного и морского вида транспортов.
Список литературы
1. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход . М.: Издательский дом «Вильямс», 2006. 1408 с.
2. Яковенко О.Ю., Шестакова М.П., Аверкина А.Н. Моделирование управления движением человека. М.: СпортАкадемПресс, 2003. 360 с.
3. Осипов Г.С. Методы искусственного интеллекта и задача управления. Пленарные доклады Международной мультиконференции «Теория и системы управления». М.: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2009. С. 161-169
4. Семенчев Е.А., Демидова А.В. Алгоритм перемещения интеллектуальных автономных объектов в пространстве, основанный на законе эволюции двойственных пар. Вестник ТулГУ. Серия: Вычислительная техника. Информационные технологии. Системы управления. В. 3. «Информационные системы». Тула: Изд-во ТулГУ, 2009. C. 10-18.
A. V. Demidova, E. A. Semenchev
SIMULATOR, BASED ON THE UNIVERSAL ALGORITHM, FOR INTELLECTUAL AUTONOMOUS OBJECTS MOTION IN SPACE WITH OBSTACLES
The study examines a Simulator for moving of an intellectual autonomous object in space with obstacles. The Simulator is based on the universal managerial algorithm. The basic concept of the algorithm is a duel relation conservation law. Model functional and organizational structures are described. The results of simulation motion of objects of various types (humanoid, unspecified autonomous robotic device, robot car) are analyzed.
Key words: intellectual autonomous object, universal motion algorithm, crossing dual pairs.
Получено 20.11.12
