Planowanie trajektorii ruchu formacji robotów mobilnych z zastosowaniem układów z logiką rozmytą

• Autorzy: Burghardt A. , Szuster M.

Warianty tytułu

EN

Fuzzy logic systems in wheeled mobile robots formation path planning

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W pracy zaprezentowano hierarchiczny układ sterowania ruchem formacji mobilnych robotów kołowych, w którym zastosowano koncepcję wirtualnej struktury. W algorytmie tym każdy z agentów podąża za zadanym punktem wirtualnej struktury, realizując trajektorię formacji wygenerowaną przez najwyższą warstwę hierarchicznego układu sterowania. Środkowa warstwa algorytmu sterowania wyznacza trajektorie ruchu poszczególnych agentów, które następnie są realizowane przez warstwę sterowania ruchem nadążnym. W prezentowanej pracy zastosowano nowe podejście, w którym jedna struktura warstwy generowania trajektorii, zbudowana z zastosowaniem dwóch układów z logiką rozmytą, generuje sygnały sterowania umożliwiające realizację złożonego zadania typu „podążaj do celu i omijaj przeszkody”.

EN

In the article a hierarchical control system of the wheeled mobile robots formation is presented, where the virtual structure conception is applied. In the proposed control algorithm every agent tracks a desired point of the virtual structure and realises trajectory of the wheeled mobile robots formation generated by the highest layer of the hierarchical control system. The middle layer of the control system is the formation control layer. It generates desired trajectories for particular agents. These trajectories are realized by the tracking control layer. In the presented article a new approach is applied, where one structure of the highest layer of the hierarchical control system generates control signals that make realisation of the complex task of “goal seeking with obstacle avoiding” possible. In this layer two fuzzy logic systems were used.

Słowa kluczowe

PL

formacja mobilnych robotów kołowych; sterowanie behawioralne; sterowanie nadążne; układy z logiką rozmytą

EN

wheeled mobile robots formation; behavioral control; tracking control; fuzzy logic system

• Wydawca: Polskie Towarzystwo Mechaniki Teoretycznej i Stosowanej. Oddział Gliwice
• Czasopismo: Modelowanie Inżynierskie
• Rocznik: 2014
• Tom: T. 20, nr 51
• Strony: 7--14
• Opis fizyczny: Bibliogr. 18 poz.

Twórcy

autor

Burghardt A.

• Katedra Mechaniki Stosowanej i Robotyki, Politechnika Rzeszowska

autor

Szuster M.

• Katedra Mechaniki Stosowanej i Robotyki, Politechnika Rzeszowska

Bibliografia

• 1. Arkin R. C.: Bahavioural-based robotics. Cambridge: MIT Press, 1998.
• 2. Burghardt A: Sterowanie behawioralne minirobota kołowego. „PAK” 2004, Vol. 11, p. 26 - 29.
• 3. Egerstedt, M., Hu, X.: Formation constrained multi-agent control. „IEEE Trans. Robot. Autom.” 2001, 16, Vol. 7, p. 947 - 951.
• 4. Fahimi F.: Autonomous robots. Modeling, path planning, and control. New York: Springer, 2009.
• 5. Giergiel J., Zylski W.: Description of motion of a mobile robot by Maggie’s Equations. „Journal Theoretical and Applied Mechanics” 2005, 3, Vol. 43, p. 511 - 521.
• 6. Giergiel M., Hendzel Z., Żylski W.: Modelowanie i sterowanie mobilnych robotów kołowych. Warszawa: PWN, 2002.
• 7. Hendzel Z.: Fuzzy reactive control of wheeled mobile robot. “Journal of Theoretical and Applied Mechanics” 2004, 3, Vol. 42, p. 503 - 517.
• 8. Hendzel Z., Burghardt A., Szuster M.: Artificial intelligence methods in reactive navigation of mobile robots formation. In: 4th International Conference on Neural Computation Theory and Applications, 2012. Proceedings. SciTePress, p. 466 - 473.
• 9. Z. Hendzel, M. Szuster: Discrete model-based adaptive critic designs in wheeled mobile robot control. L. Rutkowski et al. (Eds.): ICAISC 2010, Part II, „LNCS” 2010, Vol. 6114, p. 264 - 271.
• 10. Hendzel Z., Szuster M.: Neuronowe programowanie dynamiczne w sterowaniu behawioralnym mobilnym robotem kołowym, „Acta Mech. Automatica” 2011, 1, Vol. 5, p. 28 - 36.
• 11. Z. Hendzel, M. Szuster: Neural dynamic programming in reactive navigation of wheeled mobile robot. L. Rutkowski et al. (Eds.): ICAISC 2012, Part II, „LNCS” 2012, Vol. 7268, p. 450 - 457.
• 12. Hendzel Z., Szuster M., Neural sensor-based navigation of wheeled mobile robot in unknown environment. „PAR” 2013, 1, p. 114 - 120.
• 13. Maaref, H., Barret, C.: Sensor-based navigation of a mobile robot in an indoor environment. „Robot. Auton. Syst.” 2002, Vol. 38, p. 1-18.
• 14. Millan, J.: Reinforcement learning of goal-directed obstacle-avoiding reaction strategies in an autonomous mobile robot. „Robot. Auton. Syst.” 1995, 4, Vol. 15, p. 275 - 299.
• 15. Powell W.B.: Approximate dynamic programming: solving the curses of dimensionality. Princeton: Willey-Interscience, 2007.
• 16. Prokhorov D., Wunch D.: Adaptive critic designs. „IEEE Trans. Neural Netw” 1997, Vol. 8, p. 997 - 1007.
• 17. Si, J., Barto, A.G., Powell, W.B., Wunsch, D.: Handbook of learning and approximate dynamic programming. IEEE Press, Wiley-Interscience, 2004.
• 18. Yamaguchi, H.: Adaptive formation control for distributed autonomous mobile robot groups. In Robotics and Automation, 1997. Proceedings., 1997 IEEE International Conference on, Vol. 3, p. 2300 - 2305.