Научные и технические проблемы навигации роботов

При построении системы навигации MP возникает ряд научных и техниче­ских проблем. Для решения данных задач было предложено множество подхо­дов [209, 293]. Рассмотрим некоторые из них.

а). Формирование точного образа окружающего пространства

Сегодня это достигается преимущественно использованием лазерных даль­номеров и ультразвуковых генераторов (сонаров). Однако лазерный луч позво­ляет получить образ среды только в зоне прямой видимости, причем на не­больших расстояниях. Кроме того, на пути луча часто возникают помехи, вно­сящие погрешность в создаваемые образы. Лазерно-оптические системы ближ­ней дальнометрии позволяют для множества точек объекта измерять расстоя­ния, и по полученной карте дальности компьютерными методами восстанавли­вать его трехмерный образ. Для дальностей более 10-20 метров и допустимой неточности 2-4 см используются фазовые и импульсные дальномеры, а для дальностей меньше 10 метров при небольшой глубине анализируемой сцены - базовые лазерные дальномеры с разнесенными осями излучения на выходе пе­редатчика и оптики в канале приема. Для вариантов с большой глубиной анали­зируемой сцены используются стерео дальномеры. Лазерные инфракрасные (ИК) системы обладают лучшей проницаемостью по сравнению с другими электромагнитными колебаниями, в частности в условиях, неблагоприятных для видеосистем: умеренный дождь, слабый снег, слабая дымка [189].

Ультразвуковые датчики характеризуются большим временем отклика (ес­ли робот находится на большом и открытом пространстве), порядка десятых долей секунды, что не позволяет роботу перемещаться быстро. Скорость звука в разных условиях может «плавать», влияя на точность оценки расстояния и искажая общую картину окружающей пространства. Формирование на основе ИК-лазеров и ультразвуковых сонаров трехмерных карт рабочего простран­ства, распознавание объектов и препятствий требует значительных вычис­лительных мощностей и ресурсов.

Наибольший эффект в формировании образа РП могут дать системы технического зрения с использованием современных видеокамер[3, 79], кото­рые хорошо зарекомендовали себя при работе MP в зданиях и в любой другой

предопределенной обстановке (цеховые помещения, офисы, квартиры и т.д.). В идеале, для качественного распознавания среды необходимо оснащение MP возможно большим числом датчиков (ультразвуковыми датчиками, лазерными дальномерами, инфракрасными сенсорами, видеокамерами) [209, 217, 278], что увеличивает стоимость сенсорной системы MP и объем требуемых вычисли­тельных ресурсов.

Для автономного движения MP должен иметь карту РП для планирования маршрута и иметь сенсоры для определения своего местоположения и исклю­чения столкновений с препятствиями. Карта может обновляться при обнаруже­нии каких-то существенных изменений [279]. Автономный мобильный робот, как правило, действует в неопределенном рабочем пространстве, которое возникает по многим причинам. Сенсорные данные всегда содержат ошибки и иногда на них нельзя полагаться. Кинематические и динамические модели ро­бота могут быть неточными из-за неопределенности его параметров, непра­вильных показаний сенсоров (например, для упругих манипуляторов) или вслед­ствие других внешних факторов (таких как буксование колес MP и др.). Суще­ственным фактором является и то, что обычное рабочее пространство, как правило, не является статичным, и в нем часто присутствуют динамические объекты. Поэтому к решению проблем формирования точного образа РП часто применяются вероятностные подходы [217,219, 250, 306,352, 353, 372, 374].

Проблема картографического обеспечения процессов управления движени­ем в автоматическом режиме занимает одно из первых мест, что связано с не­достаточной развитостью сенсорных систем. Неполное знание среды передви­жения (её опорных и профильных свойств, ракурсов навигационных ориенти­ров и др.) тормозит процесс перемещений MP и усложняет процессы навигации и ориентирования. Перспективным является хранение в памяти машины полной карты местности в виде картографической базы данных (КБД).

б). Определение точного местоположения робота (локализация) с ис­пользованием внешних и бортовых систем

Важнейшей, фундаментальной задачей при создании навигационных сис­тем MP является локализация робота, т.е. определение роботом своих точных координат (своего местоположения) на основе сенсорных данных. Эта задача усложняется при движении MP в различных неорганизованных средах, в поме­щениях, офисах, цеховых зданиях[209].

Применение доступных GPS-приемников глобальной спутниковой системы на­вигации для автономных роботов пока ограничено задачами соблюдения общего курса, т.к. невысока их точность (сейчас - около 50 м, в ближайшие годы - 15-20 м). Возможности GPS-системы расширяются за счет развертывания дополнитель­ных наземных станций - если их координаты известны, то можно на основе GPS- информации определять местоположение объекта с точностью около 2-5 м. Поэто­му в качестве базовой GPS-навигация применяется при перемещениях значительно большей длины, чем ее точность. К тому же в различных регионах Земли, на мест­ности со сложным рельефом, в городах и в зданиях GPS-сигнал может приниматься неустойчиво и с помехами. Таким образом, эта система еще довольно долго не сможет использоваться как основная в задачах глобальной навигации небольших аппаратов, а также при навигации роботов в городах и помещениях.

Кроме того, локализация с использованием GPS - систем нарушает принцип автономности мобильного робота, так как ставит его функционирование в пря­мую зависимость от работы внешней по отношению к роботу системы пози­ционирования.

Простейший, широко используемый вариант бортового активного навига­ционного устройства определения пути - одометр. Он периодически измеряет скорость вращения колеса и по его диаметру определяет пройденный путь. Од­нако, реальная длина окружности колеса и колесной базы всегда отличается от расчетной, они могут прокручиваться вхолостую или проскальзывать на льду, а сам одометр под воздействием внешних и внутренних помех постоянно накапливает ошибки измерения.

Механические гироскопы инерционных навигационных систем (ИНС) по­зволяют измерять усилие (момент внешней силы), прикладываемое к телу, на котором они размещены, и на этой основе определять положение тела относи­тельно позиции, с которой началось движение, и его скорость [55]. Механиче­ские акселерометры схожим способом умеют определять собственное ускоре-

ниє. В 70-е годы были созданы относительно небольшие по размерам ИНС, и по сей день применяемые в самолетах, кораблях, устройствах наведения бомб, ракет и торпед. Главный недостаток механических ИНС - накопление ошибок измерения за время активной работы. Кроме того, ИНС малоэффективны в случаях, когда скорость объекта часто и резко меняется. Они также плохо подходят для задач навигации роботов среднего и малого размеров.

в). Построение маршрута

Одним из перспективных методов планирования траектории движения MP является метод потенциалов, который основывается на реализации движения MP в поле «информационных сил» («притяжение» к целевой точке, «отталки­вание» от препятствий и т.п.) [151, 221, 274]. Под действием сил подвижная точка будет притягиваться к цели и отталкиваться от препятствий, причем за­коны движения могут задаваться различными способами. В зависимости от способа задания функций, можно получить трассы с обходом препятствий с той или иной степенью «риска» (величины приближения к препятствиям).

Построение маршрута реализовано и в задаче ориентирования MP на по­лигоне по маякам [148]. На роботе имеется инфракрасный локатор, определяю­щий углы между продольной осью MP и направлениями на маяки, а также им­пульсные датчики углов поворота (и скоростей) ведущих колес. MP после старта определяет координаты маяков и строит карту местности (полигона). Для этого необходимы 2 измерения угловых координат и расстояния между точками изме­рений. Из результатов математического моделирования движения MP и обработки экспериментальных данных получено, что при ошибках локатора маяков порядка ±3 угловых градуса для определения координат маяков с точностью ±0.1 м необхо­димо пройти по прямой отрезок порядка 1-2 м (длина этого начального отрезка за­висит от взаимного расположения робота и маяков). Затем, с помощью сплайн- функций осуществляется планирование траектории огибающей маяки. Исполь­зуемая форма алгоритма автономной навигации мобильного робота основана на

методе Эйлера первого порядка, при котором модельные переменные в навига­ционном блоке вычисляются интегрированием показаний одометров [25,46, 56].

При появлении на рынке быстрых микропроцессоров, стало возможным формировать траекторию движения уже на сложных трехмерных картах, при­чем в реальном времени. Автономный робот должен определять собственные координаты и выбирать направление движения только на основании показате­лей бортовых датчиков, поэтому системы искусственного интеллекта, созда­ваемые для автономных машин, ориентированы на поддержку непрерывного цикла «опрос датчиков - принятие оперативного решения об изменении мар­шрута».

Перспективным подходом является метод качественной (интерпретирующей) навигации (ИН) по ориентирам. Суть метода [80, 81, 150] заключается в том, что положение MP на местности определяется не в декартовой системе координат (ДСК) [169], а на основе описаний окружающего пространства на языке видимых ориентиров и его изменений в процессе движения. При этом аналогом количест­венной модели ДСК выступает граф информационной эквивалентности, где вер­шинам графа соответствуют связные районы местности с одинаковым информа­ционно-визуальным содержанием, а ребрам - изменение этих описаний при пере­ходе между районами. Задание и реализация пути MP на языке ИН допускает эф­фективное согласование с традиционным координатным способом (например, трансляция пути, заданного координатным способом, на язык ИН и наоборот), что позволяет в перспективе увеличить живучесть системы управления MP.

г). Управление двигателем и положением колес

Для эффективного функционирования интеллектуальных роботов исклю­чительно важна теоретико-механическая составляющая задач, включающая исследование общих глобальных свойств управляемой системы: существова­

ния, устойчивости и ветвления решений дифференциальных уравнений дви­жения робота, их геометрических свойств и т.д. После этого, задачи управ­ления и конструирования становятся согласованными с собственными «есте­ственными» свойствами системы, учитывающими неголономный характер связей и обеспечивающими оптимизацию как энергетических затрат при дви­жении системы, так и конструктивных решений [147, 167, 316].

В некоторых задачах динамики движения роботов, нахождение аналитиче­ских решений невозможно или требует существенного упрощения математиче­ской модели. При интегрировании уравнений движения поиск приближенных коэффициентов, определяющих параметры движения, требует от бортового устройства постоянного решения систем дифференциальных уравнений. К за­дачам мобильной робототехники не допускающим точного решения относится, например, задача управления крутящим моментом электродвигателей мобиль­ного робота при точном отслеживании заданного маршрута.

В качестве примера, можно привести исследования динамики типичного MP имеющего два ведущих колеса, вращаемых своими электродвигателями с редукторами, и пассивное рояльное колесо [133, 134, 147]. Проведенные иссле­дования динамики такого робота показали, что когда третье колесо находится впереди ведущих колес, робот может устойчиво двигаться по прямой с любой скоростью. В случае, когда впереди центра масс находятся ведущие колеса, при определенной скорости прямолинейное движение MP становится неустойчи­вым и робот стремится к одному из движений по кругу. Выявлено также, что при осуществлении некоторых программных движений (например, движение «змейкой») со скоростью выше некоторого порогового значения невозможно точно отслеживать траекторию из-за того, что программные напряжения имеют недопустимые скачки, при этом возможно и проскальзывание колес.

1.4.