Взаимодействие интеллектуальных робототехнических систем

INTERACTION OF INTELLIGENT ROBOTIC SYSTEMS

Kerimov Timur1, Reshetnikov Andrey2,Nikolayeva Alyona3, Povidalo Ilya4, Nozdrachev Andrey5, Ulyanov Sergey6

1PhD student;

Dubna International University of Nature, Society and Man,

Institute of system analysis and management;

141980, Dubna, Moscow reg., Universitetskaya str., 19;

2PhD student;

Dubna International University of Nature, Society and Man,

Institute of system analysis and management;

141980, Dubna, Moscow reg., Universitetskaya str., 19;

2PhD student;

Dubna International University of Nature, Society and Man,

Institute of system analysis and management;

141980, Dubna, Moscow reg., Universitetskaya str., 19;

2PhD student;

Dubna International University of Nature, Society and Man,

Institute of system analysis and management;

141980, Dubna, Moscow reg., Universitetskaya str., 19;

• ²PhD student;

Dubna International University of Nature, Society and Man,

Institute of system analysis and management;

• ³Doctor of Science in Physics and Mathematics, professor;

Dubna International University of Nature, Society, and Man,

Institute of system analysis and management;

Введение

Одной из ключевых задач современной робототехнике является развитие технологий взаимодействия робототехнических систем. Современные подходы в решении данной задачи основываются на теории многоагентных систем [1] и теории роевого искусственного интеллекта [2]. Многоагентная система способна решать сложные динамические задачи по выполнению совместной работы, которая не могла бы выполняться каждым элементом системы в отдельности в разнообразных средах без внешнего управления, контроля или координации. Речь идет о сети слабо связанных между собой роботов, совместно работающих в целях решения задач, которые выходят за рамки индивидуальных возможностей. Различные узлы подобной системы, как правило, имеют различный уровень интеллектуализации (знания, алгоритмы, вычислительные базисы) и разные информационные ресурсы при проектировании. Каждый узел должен быть способен модифицировать свое поведение в зависимости от обстоятельств, а также планировать свои стратегии коммуникации и кооперации с другими узлами. Здесь показателями уровня кооперации являются: характер распределения задач, объединение различных информационных ресурсов и, конечно, возможность решения общей проблемы в заданное время.

Часто проводятся принципиальные различия между распределенным и децентрализованным искусственным интеллектом (рис. 1). Идеология распределенного решения задач предполагает главным образом разделение знаний и ресурсов между агентами и, в меньшей степени, распределение управления и властных полномочий; как правило, здесь постулируется наличие единого органа управления, обеспечивающего принятие решений в критических (конфликтных) ситуациях. Исходным объектом исследования является общая сложная проблема, для решения которой формируется группа агентов, строится общая концептуальная модель и вводятся глобальные критерии достижения цели.

Рис. 1. Классификация многоагентных систем [1]

В полностью децентрализованных системах управление происходит только за счет локальных взаимодействий между агентами. Здесь базовым объектом исследования оказывается уже не распределенное решение некоторой общей задачи, а деятельность автономного агента в динамическом многоагентном мире (а также координация деятельности различных агентов). При этом наряду с распределенными знаниями и ресурсами, описываются локальные задачи отдельных агентов, решаемые на базе локальных концептуальных моделей и локальных критериев.

Для возможности демонстрации взаимодействия были спроектированы макеты управления. Системы управления макетов функционируют на основе нейросетевых нечетких регуляторов разработанных на основе технологии, представленной в [3, 4, 5].

Рассмотрим кратко каждый объект управления.

Объекты управления

Перевернутый маятник. Данная система управления представляет собой динамически-неустой-чивый мобильный объект. Разработанная система интеллектуального управления позволяет роботу свободно перемещаться по различным поверхностям, таким как паркет, асфальт, линолеум, стол, а также дополнительно ставить на робота объекты различной тяжести, например, бокал, телефон и т.п.

Для возможности определения положения этой системы в пространстве используется система инфракрасных «маячков». На четыре угла корпуса робота установлены инфракрасные диоды. Отслеживая камерой двухмерные координаты светодиодов, и, зная точные расстояние между ними, можно вычислить расстояние и положение робота в трехмерном пространстве.

На рис. 2 представлена трехмерная модель перевернутого маятника.

Рис. 2. Трехмерная модель перевернутого маятника

Тележка с манипулятором. Данный объект представляет собой мобильную платформу с установленным на нее манипулятором с тремя степенями свободы. Также, для возможности ориентации в пространстве, на робот установлены две камеры: цветная Kinect и инфракрасная Wiimote . Для распознавания объектов взаимодействия робот использует систему распознавания образов, работающую в среде OpenCV . Система может свободно перемещаться в пространстве, распознавать различные объекты и использовать манипулятор для взаимодействия с ними.

Модель тележки представлена на рис. 3.

Рис. 3. Трехмерная модель тележки с манипулятором

Робот-бармен. Данный робот представляет собой манипулятор с четырьмя степенями свободы. Робот оснащен камерой, которая охватывает обзором поле рядом с манипулятором и системой распознавания контуров. Вместо захвата к манипулятору подведена трубка с жидкостью, которая хранится в бачке. Робот способен распознавать контуры емкостей, размещенных в рабочей области, и наполнять их какой-либо жидкостью.

На рис. 4 представлена трехмерная модель стационарного манипулятора.

Рис. 4. Трехмерная модель робота-бармена

Далее рассмотрим реализованные типы взаимодействия.

Удаленная связь между роботами

Для возможности реализации связи между роботами был реализован беспроводной интерфейс на основе технологии Bluetooth . Беспроводные приемо-передатчики установлены на каждую из робототехнических систем (рис. 5).

Рис. 5. Использование макетами технологии Bluetooth

Профиль соединения представляет собой последовательный порт. В процессе работы системы обмениваются между собой простейшими командами, такими как «двигайся вперед», «повернись налево», «повернись направо», «остановись», закодированными в символьном виде.

Дистанционная настройка с использованием «Оптимизатора Баз Знаний»

«Оптимизатор Баз Знаний» является инструментарием для разработки робастных баз знаний на основе решения одной из алгоритмически трудно решаемой задачи теории искусственного интеллекта - извлечения, обработки и формирования объективных знаний без использования экспертных оценок. В данном оптимизаторе используются три генетических алгоритма, которые позволяют спроектировать оптимальную структуру нечеткого регулятора, аппроксимирующего обучающий сигнал с требуемой ошибкой. Подробнее функции оптимизатора описаны в [3, 4, 5]. Одной из важных особенностей ОБЗ является дистанционная настройка объекта управления (рис. 6), когда интеллектуальная система управления настраивается с использованием самого объекта, независимо от его местонахождения, через беспроводную связь. Применение данной технологии, на примере робота-перевернутого маятника также рассматривается в [3-7].

Рис. 6. Схема соединения настраиваемого устройства и ОБЗ

Технология беспроводной настройки также была применена и роботу-тележке с манипулятором. Здесь интеллектуальная система управления используется для быстрого и точного перемещения к объекту распознавания, а ошибкой является отклонение от прямолинейного курса в условных единицах.

Взаимодействие перевернутого маятника и робота -бармена

На робот-перевернутый маятник устанавливается бокал, который является объектом распознавания для стационарного манипулятора. Перевернутый маятник определяет свое положение относительно робота-бармена с помощью инфракрасной камеры и «маячков» и, когда подается соответствующая команда, меняет свое местоположение и перемещается к манипулятору. Алгоритм взаимодействия представлен на рис. 7.

Когда перевернутый маятник оказывается в зоне видимости стационарного манипулятора (рис. 8), система распознавания определяет местоположение бокала и отправляет команду манипулятору наполнить его жидкостью (рис. 9).

Такое взаимодействие является типовым и его применение возможно в целом спектре задач. Кроме очевидных возможностей автоматизации кафе и баров, также возможна автоматизация множества производственных задач, таких как погрузка-разгрузка контейнеров, сортировка и т.п.

Рис. 8. Перевернутый маятник с бокалом в области видимости робота-бармена

Маятник в оп тимальном по-

Нет ------►

Отправка команды по перемещению маятнику

Определение положения бокала в поле рабочей области «бармена»

Перемещение манипулятора к бокалу и наполнение его жидкостью

Определение положения маятника относительно робота-бармена

Рис. 7. Алгоритм взаимодействия перевернутого маятника и робота-бармена

Рис. 9. Робот-бармен наливает жидкость в бокал, установленный на перевернутом маятнике

Взаимодействие перевернутого маятника и тележки с манипулятором

На перевернутый маятник также устанавливается бокал. Тележка с манипулятором имеет инфракрасную камеру, которая определяет относительное положение перевернутого маятника и начинает к нему движение по прямой. Команда на сближение также отправляется перевернутому маятнику. После сближения тележка, с помощью камеры Kinect и системы распознавания, определяет бокал и его местонахождение, после чего отправляется команда манипулятору, который выполняет захват объекта.

На рис. 10 представлен алгоритм взаимодействия тележки и перевернутого маятника. Сначала тележка находит в зоне видимости перевернутый маятник и определяет его положение. Если маятник повернут, то ему отправляется команда на разворот. Если маятник стоит ровно, то начинается взаимное движение навстречу. Когда дистанция становится оптимальна, в работу включается камера Kinect и происходит распознавание бокала, установленного на маятник. После распознавания бокала отправляются координаты и команда манипулятору на захват бокала.

Рис. 10. Алгоритм взаимодействия тележки с манипулятором и перевернутого маятника

Рис. 11. Тележка с манипулятором выполняет захват бокала с перевернутого маятника

Выводы

Развитие технологий проектирования взаимодействия агентов в многоагентных системах представляет как практический, так и научный интерес. Для возможности реализации таких систем в реальной среде необходимо, чтобы каждый агент имел встроенную интеллектуальную систему управления, т.к. при взаимодействии систем существует множество неучтенных параметров и прочих непредвиденных ситуаций, которые сильно влияют на результат такого взаимодействия. Рассмотренная в статье возможность использования интеллектуальной дистанционной настройки показала свою применимость для такого рода систем.

Разработанные варианты взаимодействия показывают возможности применения таких систем в широком спектре задач, таких как автоматизация складов и производств, автоматические заведения общественного питания, ликвидация последствий чрезвычайных происшествий и т.п. Главной особенностью многоагентной системы является синергетический эффект, возникающий от объединения нескольких робототехнических систем, когда результат взаимодействия намного превышает возможности каждого из роботов в отдельности.