Введение 4
Глоссарий 6
Глава 1. Обзор литературы 8
1.1. Обзор терминологии 8
1.2. Задачи роевой робототехники 11
1.3. Сенсорные устройства в роевой робототехнике 12
1.4. Обзор систем координатных меток 12
Глава 2. Предварительные исследования 17
2.1. Используемые инструменты 17
2.2. Сравнение и выбор сенсорных устройств 18
2.3. Сравнение и анализ существующих СКМ 22
2.3.1. Сравнение меток на устойчивость к вращению 23
2.3.2. Сравнение меток на устойчивость к перекрытию 27
Глава 3. Оригинальный алгоритм роевого поведения 31
3.1. Преимущества и недостатки оригинального алгоритма роевого
поведения 31
3.2. Описание оригинального алгоритма роевого поведения 33
3.2.1. Параметры алгоритма 34
3.2.2. Ограничения, накладываемые на параметры алгоритма . 35
3.2.3. Определения, используемые в алгоритме 35
3.2.4. Используемые определения множеств и графов роботов . 36
3.2.5. Определение направления движения члена роя 37
3.2.6. Вычисление величины управляющего воздействия .... 38
3.2.7. Правило деактивации связи между роботами 39
Глава 4. Модификация алгоритма роевого поведения 51
4.1. Модификация используемых определений 51
4.2. Модификация используемых коэффициентов 53
Глава 5. Валидация модицированного алгоритма 60
5.1. Валидация алгоритма в математической симуляции 60
5.2. Валидация алгоритма в симуляторе Gazebo 64
Глава 6. Заключение 67
Список литературы
Перед современной робототехникой, как перед областью научного знания, стоят вызовы, неразрывно связанной с применением результатов научных изысканий на практике. Эти вызовы включают в себя спектр задач, решаемых робототехническими системами в течение их функционирования. Для мобильных робототехнических систем самыми важными задачами становятся следующие три: локализация, картографирование и планирование маршрута [1]. За прошедшие годы развития робототехники эти задачи получили множество решений для различных типов роботов и применимых в самых разных средах.
Вместе с работой над одиночными роботами, велись и исследования коллективной (или групповой) робототехники. Группы роботов (часто называемых «роями», англ. swarm) могут быть использованы для нивелирования слабых сторон некоторых робототехнических систем (РТС) при помощи взаимодействия с другими робототехническими системами. Например, беспилотные наземные роботы (БНР) могут эффективно совместно функционировать с беспилотными летательными аппаратами (БПЛА), получая от них информацию о препятствиях в окружающей робота среде [2]. Широкое применение могут получить и гомогенные группы роботов, выполняющие, например, задачи картографирования местности в разы быстрее индивидуальных робототехнических систем [3]. Мощное развитие это направление робототехники получило в последнее десятилетие вместе с удешевлением электронных компонентов и широким распространением мощных одноплатных компьютеров [4]. Эти два аспекта позволили большему количеству исследователей перевести теоретические исследования в практическую плоскость: создание групп роботов стало дешевле и перестало требовать глубоких познаний в электронике и схемотехнике.
Целью данной работы является изучение возможностей создания и сохранения роем роботов связности во время движения в пространстве с препятствиями. Сохранение связности по сути своей позволяет рою роботов оставаться цельной функциональной единицей, а сама задача сохранения связности становится особенно сложной в моменты прохода группой роботов узких мест между препятствиями. В данной работе будет реализован и существенно модифицирован существующий алгоритма роевого поведения. Для его валидации будут проведены многочисленные симуляции с математическими моделями и роботами в среде ROS/Gazebo. Симуляции в среде ROS/Gazebo подготовлены с учетом реальных экономических ограничений роев роботов - для этого в работе приведен анализ существующих подходов к сенсорному восприятию роботов. Также с целью увеличения практической ценности симуляций, проведено сравнение разных систем координатных меток для выбора наилучшей в решаемой задаче.
Данная работа посвящена реализации и модификации алгоритма роевого поведения в среде ROS/Gazebo. Перед непосредственной реализацией была проведена большая исследовательская работа. Были выполнены исследования терминологии роевой робототехники - история становления определений и используемые в данный момент термины. Далее были изучены используемые в научной литературе по роевой робототехнике сенсорные устройства - это позволило качественно оценить, какие сенсорные устройства должны быть использованы в симуляции для повышения ее практической ценности. На основе выбранных сенсоров был определен способ определения позиций роботов в окружающем пространстве - это системы координатных меток. Метки нескольких семейств были сравнены в виртуальных экспериментах и лучшее по выбранным критериям семейство меток было использовано в симуляции Gazebo. Основная часть работы посвящена алгоритму роевого поведения - оригинальный алгоритм дан в кратком виде, приспособленном для реализации на любом языке программирования. Краткая нотация и систематизированность сведений дает возможность быстро приступать к реализации отдельных частей программного кода, легко отделяя их функционал друг от друга и позволяя вести совместную разработку. Далее описаны модификации, введенные в алгоритм с описанием мотивации каждого изменения и примерами улучшения работы алгоритма. Эти модификации снимают некоторые ограничения, используемые в оригинальной работе; обеспечивают целостность используемого математического аппарата и расширяют возможности алгоритма по прохождению узких пространств сложной формы. Важной частью работы является валидация модифицированного алгоритма - для этого были проведены множественные тесты с разным количеством роботов, разными формами препятствий в математической симуляции, в чем был недостаток в оригинальной работе. Валидация в среде ROS/Gazebo показала, что алгоритм применим в условиях использования более реалистичных моделей роботов - учитывающих инерцию, массу и имеющими дифференциальный привод. Однако данная валидация показала ограниченную применимость алгоритма - успех достигался только в случае использования систем объективного контроля для определения позиций роботов. Валидация с помощью меток, закрепленных на роботах, показала несостоятельность такого подхода - даже при использовании сенсоров высочайшего качества, доступных в потребительском сегменте и меток большого размера, слабо применимых на практике. Это означает, что практическое воплощение данного алгоритма роевого поведения должно быть иным, чем оно представляется сейчас в симуляции - и работы по изучению различных возможностей должны быть продолжены. Эти работы могут заключаться в изучении других принципов сенсорного восприятия; в дальнейшем, более глубоком сравнении различных СКМ; в модифицировании алгоритма с учетом несовершенств сенсорного восприятия.
Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров
