1. SISN
  2. Всі випуски
  3. Випуск 16, 2024
  4. Базові компоненти системи нейронечіткого управління групою мобільних робототехнічних платформ

Базові компоненти системи нейронечіткого управління групою мобільних робототехнічних платформ

SISN.
2024;
Випуск 16
: cc. 348 - 368
https://doi.org/10.23939/sisn2024.16.348
Автори:
  1. Іван Цмоць
  2. Юрій Опотяк
  3. Олександр Олійник
  4. Володимир Антонів
  5. Андрій Литвин
1
Національний університет "Львівська політехніка", м. Львів, Україна
2
Національний університет «Львівська політехніка», кафедра автоматизованих систем управління
3
Національний університет «Львівська політехніка», кафедра автоматизованих систем управління
4
Національний університет «Львівська політехніка», кафедра автоматизованих систем управління
5
Національний університет «Львівська політехніка», кафедра інформаційних технологій видавничої справи

Розроблено метод нейронечіткого управління рухом групи мобільних робототехнічних платформ (МРП), який за рахунок використання кожною МРП засобів фазифікації навігаційних даних про стан навколишнього середовища, розроблених баз правил, результатів нечіткого виведення та нейромережевого дефазифікатора забезпечує управління групою МРП у режимі реального часу з підвищеною точністю. Розроблений метод дозволяє зменшити час та вартість розробки системи нейронечіткого управління рухом групи МРП. Досліджено методи управління мобільними робототехнічними платформами. Визначено, що гібридний метод управління МРП є оптимальним для функціонування групи в умовах динамічно змінюваного оточення. Показано, що для забезпечення гібридного управління групою МРП кожна система нейронечіткого управління рухом окремою МРП повинна мати засоби приймання команд з спільного пункту управління, а при відсутності такого зв’язку – засоби автономного нейронечіткого управління МРП у групі. Визначено, що для розроблення системи нейронечіткого управління рухом необхідні базові апаратно-програмні компоненти: збору та попереднього опрацювання даних з навігаційних давачів; виявлення перешкод; бездротового зв’язку з безконфліктним обміном даними між МРП у групі; контролери нечіткої логіки з нейроподібною дефазифікацією; обчислення таблиць макрочасткових добутків для таблично-алгоритмічної реалізації нейромережевих компонентів; планування маршруту руху МРП. Визначено, що інтелектуальні компоненти МРП доцільно реалізувати на базі проблемно-орієнтованого підходу, який поєднує програмні та апаратні засоби для забезпечення високих техніко-експлуатаційних характеристик і роботи у реальному часі. Вибрано апаратну базу для реалізації системи, яка включає мікрокомп’ютери Raspberry Pi, мікроконтролери STM8S003F3 та ESP32C3, гіроскоп MPU-6050, цифровий компас QMC5883L, лідар YDLidar X4, трансивер Si4463 та GPS-модуль GP-01-Kit. Розроблено апаратно-програмні засоби на основі мікроконтролера STM8S003F3 для збору та попереднього опрацювання даних з навігаційних давачів, що підвищують точність визначення напрямку та орієнтації МРП. Використання розроблених базових компонентів забезпечує зменшення часу та вартості розробки систем нейронечіткого управління групою МРП у реальному часі з урахуванням вимог конкретного застосування.

group control; mobile robotic platforms; hybrid control; neuro-fuzzy control
  1. Cortes, J., & Egerstedt, M. (2017). Coordinated Control of Multi-Robot Systems: A Survey. SICE Journal of Control, Measurement, and System Integration, 10(6), 495–503. https://doi.org/10.9746/jcmsi.10.495
  2. Ballotta, L., & Talak, R. (2024). Safe Distributed Control of Multi-Robot Systems with Communication Delays. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2402.09382
  3. Dong, Y., Li, Z., Zhao, X., Ding, Z., & Huang, X. (2023). Decentralised and cooperative control of multi- robot systems through distributed optimisation. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2302.01728
  4. Ibrahim, A., Alexander, R., Shahid, M., Sanghar, U., Dsouza, R., & Souza, D. (2016). Control Systems in Robotics: A Review. International Journal of Engineering Inventions, 5, 2278-7461
  5. Osadchy, S. I., Zozulya, V. A., Ladanyuk, A. P., & et al. (2019). Optimal Robust Control of a Robots Group. Automatic Control and Computer Sciences, 53, 298-309. https://doi.org/10.3103/S0146411619040084
  6. Petrenko, D. V., & Protasov, A. G. (2024). Overview of Modern Technologies for Increasing the Autonomy of Mobile Wheeled Robots. Scientific Notes of Taurida National V.I. Vernadsky University. Series:  Technical Sciences, 2, 122–128. https://doi.org/10.32782/2663-5941/2024.2/17
  7. Mohaghegh, M., et al. (2023). Optimal predictive neuro-navigator design for mobile robot navigation with moving obstacles. Frontiers in Robotics and AI, 10. https://doi.org/10.3389/frobt.2023.1226028
  8. Jiang, C., Huang, X., & Guo, Y. (2023). End-to-end decentralized formation control using a graph neural network-based learning method. Frontiers in Robotics and AI, 10, 1285412. https://doi.org/10.3389/ frobt.2023.1285412
  9. Blumenkamp, J., Morad, S. D., Gielis, J., Li, Q., & Prorok, A. (2021). A Framework for Real-World Multi- Robot Systems Running Decentralized GNN-Based Policies. 2022 International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 8772–8778. https://doi.org/10.48550/arXiv.2111.01777
  10. Omrane, H., Masmoudi, M., & Masmoudi, M. (2016). Fuzzy Logic Based Control for Autonomous Mobile Robot Navigation. Computational Intelligence and Neuroscience, 2016, 1–10. https://doi.org/10.1155/2016/9548482
  11. Wang, L., Chen, M., Li, G., & Fan, Y. (2016). Data-Based Control for Humanoid Robots Using Support Vector Regression, Fuzzy Logic, and Cubature Kalman Filter. Mathematical Problems in Engineering, 2016, Article ID 1984634. https://doi.org/10.1155/2016/1984634
  12. Lillian, M., et al. (2021). Navigational Behavior of Humans and Deep Reinforcement Learning Agents. Frontiers in Psychology, 12. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2021.725932
  13. Carli, R., Cavone, G., Epicoco, N., Di Ferdinando, M., Scarabaggio, P., & Dotoli, M. (2020). Consensus- Based Algorithms for Controlling Swarms of Unmanned Aerial Vehicles. In: Grieco, L.A., Boggia, G., Piro, G., Jararweh, Y., & Campolo, C. (Eds). Ad-Hoc, Mobile, and Wireless Networks. ADHOC-NOW 2020. Lecture Notes in Computer Science, vol 12338. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-61746-2_7
  14. Kotani, K., & Namerikawa, T. (2019). Cooperative Transport of Quad-rotor by Consensus Algorithm.2019 12th Asian Control Conference (ASCC), 1364-1369.
  15. Sell, R., Väljaots, E., Pataraia, T., & Malayjerdi, E. (2019). Modular Smart Control System Architecture for the Mobile Robot Platform. Proceedings of the Estonian Academy of Sciences, 68, 395. https://doi.org/10.3176/proc.2019.4.08
  16. Tzafestas, S. G. (2018). Mobile Robot Control and Navigation: A Global Overview. Journal of Intelligent & Robotic Systems, 91, 35–58. https://doi.org/10.1007/s10846-018-0805-9
  17. Razzaq, Z., Brahimi, N., Rehman, H., & Khan, Z. (2024). Intelligent Control System for Brain-Controlled Mobile Robot Using Self-Learning Neuro-Fuzzy Approach. Sensors, 24. https://doi.org/10.3390/s24185875
  18. Samadi, M., & Jond, H. (2021). An Intelligent Approach for Autonomous Mobile Robots Path Planning Based on Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System. Ain Shams Engineering Journal. https://doi.org/10.1016/j.asej.2021.05.005
  19. Stingu, P. E., & Lewis, F. L. (2009). Neuro-fuzzy Control of Autonomous Robotics. In: Meyers, R. (Eds). Encyclopedia of Complexity and Systems Science. Springer, New York, NY. https://doi.org/10.1007/978-0-387- 30440-3_357
  20. Hasibuan, A., Nasution, T., & Azis, P. (2023). MPU-6050 Wheeled Robot Controlled Hand Gesture Using L298N Driver Based on Arduino. Journal of Physics: Conference Series, 2421. https://doi.org/10.1088/1742- 6596/2421/1/012022
  21. Ammar, A., Yusril, M., & Broto, P. (2023). Prototype of Automatic Tractor Control Navigation System Using ESP 32 Microcontroller. Al-Fiziya: Journal of Materials Science, Geophysics, Instrumentation and Theoretical Physics, 6, 20-29. https://doi.org/10.15408/fiziya.v6iI.31593
  22. Park, G., & Chung, W. (2024). Uncertainty aware LiDAR based Localization for Outdoor Mobile Robots. Journal of Field Robotics. https://doi.org/10.1002/rob.22392
  23. Yousuf, S., & Kadri, M. B. (2021). Information Fusion of GPS, INS and Odometer Sensors for Improving Localization Accuracy of Mobile Robots in Indoor and Outdoor Applications. Robotica, 39(2), 250-276. https://doi.org/10.1017/S0263574720000351
  24. Yang, L., Li, P., Qian, S., Quan, H., Miao, J., Liu, M., Hu, Y., & Memetimin, E. (2023). Path Planning Technique for Mobile Robots: A Review. Machines, 11, 980. https://doi.org/10.3390/machines11100980
  25. Agung, F., Herizon, H., Madona, E., Rohfadli, M., & Ja’far, J. (2023). Implementation of LiDAR Sensor for Mobile Robot Delivery Based on Robot Operating System. JECCOM: International Journal of Electronics Engineering and Applied Science, 1(2), 67–79. https://doi.org/10.30630/jeccom.1.2.67-79.2023
  26. Chen, C.-H., Wang, C.-C., Wang, Y. T., & Wang, P. T. (2017). Fuzzy Logic Controller Design for Intelligent Robots. Mathematical Problems in Engineering, 2017, Article ID 8984713, 12 pages. https://doi.org/10.1155/2017/8984713
  27. Hentout, A., Maoudj, A. & Aouache, M. A (2022) review of the literature on fuzzy-logic approaches for collision-free path planning of manipulator robots. Artif Intell Rev 56, 3369–3444. https://doi.org/10.1007/s10462- 022-10257-7
  28. Li, Y., Song, G., Yip, T. L., & Yeo, G. T. (2024). Fuzzy Logic-Based Decision-Making Method for Ultra- Large Ship Berthing Using Pilotage Data. Journal of Marine Science and Engineering, 12(5), 717. https://doi.org/10.3390/jmse12050717
  29. Tkachenko, R., & Izonin, I. (2018). Model and Principles for the Implementation of Neural-Like Structures Based on Geometric Data Transformations. In Z. Hu, S. Petoukhov, I. Dychka, M. He (Eds), Advances in Computer Science for Engineering and Education. Advances in Intelligent Systems and Computing, 754, 578–587. Cham: Springer.
  30. Teslyuk V., Tsmots I., Tkachenko R., Tkachenko*** P., Rabyk*** V., Opotyak Y., Oliinyk O. Implementation of neuro-like network defuzzifier for mobile platform motion control system // CEUR Workshop Proceedings. – 2024. – Vol. 3664 : Proceedings of the 8th International conference on computational linguistics and intelligent systems. Vol. I: Machine learning workshop, Lviv, Ukraine, April 12–13, 2024. – P. 215–231. https://ceur- ws.org/Vol-3664/paper16.pdf