Об использовании линейных преобразований в управлении мобильным роботом

Тип работы:
Реферат
Предмет:
Общие и комплексные проблемы технических и прикладных наук и отраслей народного хозяйства


Узнать стоимость

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

В. А. Егунов, С. В. Артюх
ОБ ИСПОЛЬЗОВАНИИ ЛИНЕЙНЫХ ПРЕОБРАЗОВАНИЙ В УПРАВЛЕНИИ МОБИЛЬНЫМ РОБОТОМ
Волгоградский государственный технический университет
vegunov@mail. ru, sergeynexx@yandex. ru
Рассматриваются вопросы использования линейных преобразований в управлении мобильными роботами, концепция построения децентрализованной высокопроизводительной архитектуры мобильного робота.
Ключевые слова: робототехника, робот, мобильный робот, проектирование роботов, система управления роботом, линейные преобразования, аппаратурно-ориентированные алгоритмы, FPGA.
V. A. Egunov, S. V. Artyuh
ON THE USE OF LINEAR TRANSFORMATIONS IN MANAGEMENT OF THE MOBILE ROBOT
Volgogorad State Technical University
The article examines questions of use of linear transformations in management of mobile robots, the concept of creation of the decentralized high-performance architecture of the mobile robot.
Keywords: robotics, robot, mobile robot, the design of robots, robot control system, linear transformations, hardware algorithms, FPGA.
Одной из важнейших систем мобильного робота является система навигации. Для успешного выполнения стоящих перед ней задач данная система должна уметь прокладывать маршрут движения, для чего необходимо управлять работой транспортной подсистемой робота, манипуляционными механизмами и другими подсистемами. Система навигации для принятия решения о выборе маршрута движения должна интерпретировать информацию, поступающую с датчиков, присутствующих в системе, в том числе, возможно, с подсистемы технического зрения. В случае управляемого робота система должна интерпретировать команды, получаемые с пульта управления. Данные команды могут быть речевыми, поступать по проводному или беспроводному каналу связи. В общем случае реализация данных функций является достаточно сложной задачей. Рассмотрим ряд подзадач, возникающих при построении системы навигации.
При реализации функций технического зрения мобильного робота огромную роль играют
преобразования линейной алгебры. Для того чтобы робот мог перемещаться, избегая препятствий, ему требуется определять их позицию и размеры. Так как большинство роботов «видят» благодаря камере, то требуются математические алгоритмы, которые на основе снимка могут определить расстояние до объекта и его размеры. Часто выполняемыми операциями в системах технического зрения являются различные преобразования координат: полярных координат в декартовы, смена базиса в декартовых координатах. Данные преобразования могут быть реализованы с помощью матриц вращения (1).
i с с
RotX (a) = [о costo) -sinto)|, о sinta) costo)
RotY (a)=
RotZicc) =
costo)
s into)
o i с
-sinto) о costo)
costo) -s?nto) о
sinta)
о
cosia) о о 1
Детектор углов или, в более общей терминологии, детектор точечных особенностей является подходом, применяемым в системах технического зрения для извлечения определенных особенностей изображения. Детектор углов часто используется в методах обнаружения движения, сравнения изображений, слежения, совмещении панорамных снимков, 3-мерном моделировании и распознавании объектов. Точечная особенность является точкой на изображении, которая имеет четко определенные позиции и может быть надежно обнаружена. Это означает, что особая точка может быть угловой, но она также может быть, например, изолированной точкой локального максимума линии интенсивности или минимумом, концом линии или точкой на кривой, где кривизна локально максимальна.
Один из вариантов реализации детектора углов связан с алгоритмом обнаружения углов Харриса. Суть его заключается в следующем. Пусть двумерное изображение задано матрицей I, тогда задача реализации детектора Харриса в общем случае сводится к решению задачи собственного разложения для матрицы Харриса (2).
.4 = ^^ш (и, и)
ГI2 II1 лх лхлУ (П) {Ь1у)
II Г2 /хлУ лу. (иУ) (Ф.
(2)
Здесь 1х и 1у — частные производными от I, удовлетворяющие определенным условиям.
Если расширить задачу детектора углов и обобщить ее до задачи распознавания изображений, которая также может решаться в рамках проектирования системы навигации мобильного робота, мы увидим широкое применение аппарата линейных преобразований. Так, в частности, при решении подобных задач широкое применение находит сингулярное разложение (3).
м = иш (3)
где М — исходная матрица порядка т х п, для которой ищется разложение- V — унитарная матрица порядка т х т- Е — диагональная матрица порядка т х п с неотрицательными вещественными числами на диагонали- V — унитарная матрица порядка п х п- V* - сопряженно-транспонированная матрица к V.
Сингулярное разложение матрицы обладает свойством приближения заданной матрицы некоторой другой матрицей, с заранее заданным рангом. Во многом благодаря этому свойству сингулярное разложение и находит широкое практическое применение в техническом зре-
нии, сжатии данных, обработке сигналов, численных итерационных методах для работы с матрицами, методе главных компонент, латентно-семантическом анализе и прочих областях.
Выше были рассмотрены задачи, возникающие в системе навигации мобильного робота при анализе информации об окружающем мире, поступающей с подсистемы технического зрения. Как было показано выше, многие из задач могут быть решены с использованием линейных преобразований. К этим задачам можно добавить еще целый ряд — например, обнаружение объекта в гибридном цветовом пространстве, использование метода главных компонент для обнаружения и распознавания объектов и ряд других. Все перечисленные выше задачи согласованы с автономной работой робота, связанной с управлением транспортной и манипуляционной системами на основе данных, полученных с помощью системы технического зрения с использованием механизма обратной связи. При этом работа робота сводится примерно к следующим алгоритмам: «увидел препятствие» — «подал команду объехать" — «увидел объект» — «подал команду приблизиться» — «подал команду захватить» — «подал команду поднять» и т. д. Если мобильный робот является управляемым, ему должны подаваться команды с использованием определенного канала связи. Этот канал может быть проводным, беспроводным- робот может управляться речевыми командами. Остановимся подробнее на последнем варианте.
В общем случае задача управления мобильным роботом с помощью речевых команд сводится к процедурам выделения из входного звукового потока отдельных команд, их распознавания и исполнения. Выделение пауз в речи (а следовательно, выделение отдельных слов-команд) основано на методах определения кратковременной энергии речевого сигнала и выделения нулей его интенсивности. Данная методика достаточно широко освещена в литературе и не связана с выполнением линейных преобразований, поэтому останавливаться на этих задачах не будем. Далее, после выделения отдельных слов, необходимо определить, является ли это слово известной роботу командой. Эту операцию можно выполнить, если для полученного слова получить определенные метрики и сравнить их с метриками известных роботу команд. Важнейшим параметром, характеризующим спектр (распределение энергии или амплитуды по частотам) речевого сигнала,
являются форманты, которые определяют как концентрацию энергии в ограниченной частотной области. Один из методов выделения формант основан на решении системы линейных алгебраических уравнений, где в качестве матрицы коэффициентов выступает матрица, определяющая степень корреляции между двумя сегментами речевого сигнала. Таким образом, опять используется аппарат линейной алгебры.
Резюмируя все вышесказанное, можно отметить, что при построении системы навигации мобильного робота разработчики могут столкнуться с задачами, требующими получения собственного или сингулярного разложения, решения систем линейных алгебраических уравнений. В работе [1] в качестве базового матричного преобразования для решения задач линейной алгебры и создания на его базе высокоэффективных вычислительных средств предложено QR-разложение. Оценка операционной сложности и времени решения перечисленных выше задач показала предпочтительность данного преобразования по отношению к другим базовым матричным преобразованиям. Подробно этот вопрос рассмотрен в [1].
Однако решение задач, связанных с техническим зрением роботов, распознаванием речевых команд в режиме «реального времени» осложняется очевидно высокой операционной сложностью алгоритмов, используемых при решении подобных задач. Решением этой проблемы может стать децентрализация функций управления мобильным роботом, при которой различные системы управляются различными вычислительными узлами. Данная концепция является альтернативой концепции построения роботов, по которой все функции управления сосредоточены на одном вычислительном узле, анализирующем информацию с датчиков и формирующем сигналы управления исполнительными механизмами. В работе [2] предложена концепция подобной децентрализованной системы управления роботом. В качестве примера реализации подсистем подобной децентрализованной системы управления были рассмотрены транспортная [3] и манипуляционная [4] подсистемы. Одной из таких подсистем может быть блок, выполняющий базовое матричное преобразование, используемое при решении сложных задач системы навигации мобильного робота. Данная подсистема может являться своеобразным сопроцессором для основного вычислительного узла, повышающим его про-
изводительность. Данный сопроцессор может быть реконфигурируемым и реализовываться, например, с помощью БРОЛ-устройства. В настоящий момент такой подход широко используется ведущими мировыми компаниями (в частности, Ш-е1) при реализации встраиваемых систем.
В качестве вывода можно сказать следующее. При реализации «интеллектуальных» функций системы навигации мобильного робота часто необходимо решать задачи линейной алгебры. Данные задачи имеют достаточно высокую операционную сложность, поэтому построение мобильного робота с подобной навигационной системой с использованием единственного вычислительного узла затруднено. Как было показано, оптимальным является использование концепции децентрализованной архитектуры. В ней один из вычислительных узлов может выступать в качестве сопроцессора, который предназначен для повышения производительности главного вычислительного узла при решении типовых задач (в данном случае -линейных преобразований). В общем случае такой сопроцессор может иметь перестраиваемую архитектуру и строиться, например, на базе БРОЛ-устройств. Для этого необходимо построение аппаратурно-ориентированных алгоритмов. В работе [1] подробно рассмотрен вопрос построения подобных алгоритмов для реализации линейных преобразований.
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
1. Егунов, В. А. Аппаратные методы решения задач линейной алгебры: моногр. / В. А. Егунов, В. С. Лукьянов — ВолгГТУ. — Волгоград, 2007. — 152 с.
2. Егунов, В. А. Трехуровневая архитектура мобильных робототехнических комплексов / В. А. Егунов, М. И. Потапов // Известия ВолгГТУ: межвуз. сб. науч. ст. № 4(91) / ВолгГТУ. — Волгоград, 2012. — (Серия «Актуальные проблемы управления, вычислительной техники и информатики в технических системах» — вып. 13). — С. 159−161.
3. Егунов, В. А. Об управлении транспортной системой мобильного робота / В. А. Егунов, А. П. Жуков, М. И. Потапов // Известия ВолгГТУ: межвуз. сб. науч. ст. № 11(84) / ВолгГТУ. — Волгоград, 2011. — (Серия «Актуальные проблемы управления, вычислительной техники и информатики в технических системах» — вып. 12). -С. 51−53.
4. Егунов, В. А. Об управлении манипуляционным механизмом мобильного робота / В. А. Егунов, А. П. Жуков, М. И. Потапов // Известия ВолгГТУ: межвуз. сб. науч. ст. № 11(84) / ВолгГТУ. — Волгоград, 2011 — (Серия «Актуальные проблемы управления, вычислительной техники и информатики в технических системах» — вып. 12). -
С. 49−51.

ПоказатьСвернуть
Заполнить форму текущей работой