Спосіб керування переміщенням мобільного робота в теплиці

Реферат: Спосіб керування переміщенням мобільного робота в теплиці, що здійснюється за допомогою системи керування. За зображенням камери формується мапа перешкод для переміщення робота, де накладаються дані методом кластерного аналізу з уточненої математичної моделі просторового розподілення температурних полів для визначення контрольних точок, в яких роботу необхідно провести виміри та на основі яких будується маршрут переміщення робота за допомогою алгоритму стимулюючого навчання. UA 114191 U (12) UA 114191 U UA 114191 U 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 Корисна модель належить до галузі робототехніки і може бути використана для керування сервісним роботом при виробництві овочів в теплицях. Відомий аналог (Патент РФ № 2361726, опубл. 20.07.2009, Система управления антропоморфным роботом и способ управления), здійснюється за допомогою системи керування, що формує команди керування, котрі подаються на приводи маніпуляторів робота. Однак такий спосіб керування передбачає використання "жорсткої" програми, розрахованої на виконання певних дій або безпосереднє керування оператором за допомогою багатоступеневих рукояток. Недоліком аналога є те, що виконується досить вузький клас задач, а також вимагається безпосередня участь оператора. При створенні корисної моделі передбачається задача розширення функціональних можливостей робота за рахунок забезпечення точного його позиціонування в великому технологічному просторі блочної теплиці. Одночасно вирішується завдання мінімізації участі людини в керуванні роботом. Поставлена задача вирішується тим, що спосіб керування переміщенням мобільного робота в теплиці, що здійснюється за допомогою системи керування, згідно з пропонованим рішенням за зображенням камери формується мапа перешкод для переміщення робота, де накладаються дані методом кластерного аналізу з уточненої математичної моделі просторового розподілення температурних полів для визначення контрольних точок, в яких роботу необхідно провести виміри та на основі яких будується маршрут переміщення робота за допомогою алгоритму стимулюючого навчання. У пропонованому способі керування переміщенням мобільного робота в теплиці визначається положення робота, здійснюється подача керуючих сигналів на мікроконтролер і включаються приводи робота після отримання сигналів з мікроконтролера, здійснюється навчання нейронної мережі, враховуючи дані про загальний стан атмосфери в просторі теплиці, отриманих із бази знань за рахунок моделювання температурних процесів методом обчислювальної гідро- газодинаміки та уточнено поточними даними, отриманими від датчиків самого робота. Як вхідні навчальні сигнали для нейронної мережі використовуються отримані від системи технічного зору дані про розташування об'єктів навколо робота, інформацію про поточний розподіл температур в теплиці та поточне положення робота, а як вихідні сигнали формуються координати точок маршруту, де робот повинен побувати для проведення вимірів. Ці координати оброблюються за алгоритмом стимулюючого навчання та формується послідовність дій, які роботу необхідно здійснити для досягнення ключових точок маршруту. Дії реалізуються контролером, котрий встановлює кутові та лінійні швидкості приводів робота, що і забезпечує його переміщення. Керування відбувається наступним чином. Попередньо оператором (людиною) визначаються параметри теплиці для подальшого моделювання розподілу температур за методом обчислювальної гідрогазодинаміки. Результати моделювання у вигляді температурного поля заносяться до бази знань. Також оператором у ручному режимі здійснюється керування роботом для створення так званої мапи - плану приміщення із основними нерухомими перешкодами. Ці дані також заносяться до бази знань. 1-й етап. Два масиви даних є вхідними параметрами для нейронної мережі, яка проводить визначення контрольних точок подальшого маршруту на основі даних температурного моделювання методом кластерного аналізу та накладання цих точок на отриману "мапу". Також встановлюється пріоритет переміщення робота до контрольних точок і на основі такого пріоритету формується маршрут. 2-й етап. Сформований маршрут оброблюється алгоритмом стимулюючого навчання для визначення дій, котрі роботу необхідно здійснити і котрі із них є найдоцільнішими (в оцінці робота) в такій ситуації. Якщо під час переміщення роботом сенсори зафіксують ту чи іншу перешкоду, якої немає на сформованій в базі знань мапі, алгоритм перерахує маршрут із урахуванням об'їзду непередбаченої перешкоди. 3-й етап. Визначений перелік необхідних дій для переміщення робота оброблюється контролером, який ураховує можливості силової установки робота та повертає результат у вигляді уставок кутової та лінійної швидкості для приводів. На цьому етапі проводиться оптимізація руху залежно від того, які переміщення до точки плануються. Наприклад, при досить довгому (більше 10 секунд) лінійному переміщенні робота без поворотів для енергозбереження оптимальним є параболічний профіль набору швидкості. 4-й етап. Безпосереднє переміщення робота. Системою комп'ютерного зору фіксується навколишнє середовище на предмет можливих перешкод, що можуть завадити переміщенню. У разі виявлення таких перешкод дані про них надходять на 2-й етап. Також система 1 UA 114191 U 5 комп'ютерного зору розпізнає спеціальні мітки, які пропонується використовувати в приміщенні теплиці для більш коректного визначення положення робота. Технічне рішення способу керування переміщенням мобільного робота в теплиці дозволяє найбільш економно і доцільно використовувати ресурс акумулятора силової установки робота, самостійно проводити вимірювання фітометричних та фітокліматичних параметрів рослин по всій площі теплиці, а також використовувати робот із мінімальними втручаннями оператора у його функціонування. ФОРМУЛА КОРИСНОЇ МОДЕЛІ 10 15 Спосіб керування переміщенням мобільного робота в теплиці, що здійснюється за допомогою системи керування, який відрізняється тим, що за зображенням камери формується мапа перешкод для переміщення робота, де накладаються дані методом кластерного аналізу з уточненої математичної моделі просторового розподілення температурних полів для визначення контрольних точок, в яких роботу необхідно провести виміри та на основі яких будується маршрут переміщення робота за допомогою алгоритму стимулюючого навчання. Комп’ютерна верстка І. Скворцова Державна служба інтелектуальної власності України, вул. Василя Липківського, 45, м. Київ, МСП, 03680, Україна ДП “Український інститут інтелектуальної власності”, вул. Глазунова, 1, м. Київ – 42, 01601 2