Нейронечітке управління рухом мобільних робототехнічних платформ

Анотація

Обґрунтовано доцільність застосування системи нейронечіткого управління (СНУ) рухом автономних мобільних робототехнічних платформ (МРП) для функціонування за умов високої невизначеності, зашумленості сенсорної інформації та динамічної зміни зовнішнього середовища. Показано, що реалізація ефективної СНУ потребує сучасної елементної бази, враховуючи відеокамери, давачі, мікроконтролери, системи на кристалі (SoC) та одноплатні комп'ютери, а також розроблення алгоритмів для оброблення потоків даних у режимі реального часу. Визначено, що продуктивність СНУ підвищується за рахунок спеціалізованих апаратних модулів, розпаралелення та конвеєризації процесу оброблення даних, а також апаратно-алгоритмічної оптимізації алгоритмів нейронечіткого управління. Показано, що поєднання методів нечіткої логіки та штучних нейронних мереж забезпечує підвищення автономності, адаптивності та стійкості процесу управління порівняно з класичними підходами. Запропоновано концепцію та модульну архітектуру СНУ, яка інтегрує сенсорні підсистеми, засоби локалізації, моделювання середовища, нейронечіткий контролер та виконавчі механізми, що дає змогу реалізувати процес управління в режимі реального часу з урахуванням апаратних та енергетичних обмежень сучасних вбудованих платформ. Розроблено формалізований підхід до оцінювання ефективності використання апаратних ресурсів, який враховує складність нейронечітких алгоритмів, тривалість їх виконання та апаратні витрати, що створює основу для оптимального розподілу ресурсів та вибору раціональної архітектури. Синтезовано структуру нейронечіткого контролера, який містить блок фазифікації, базу нечітких правил, блок формування нечітких висновків і блок нейроподібної дефазифікації. Використання трикутних функцій належності зменшило обчислювальну складність і забезпечило роботу в режимі реального часу. Розроблено базу правил нечіткої логіки для регулювання швидкості та траєкторії руху МРП, що забезпечує плавне керування колесами, ефективне уникнення перешкод та логічну інтерпретованість процесу управління. Запропоновано нейроподібну дефазифікацію на основі нейромереж з використанням моделі послідовних геометричних перетворень (МПГП), що дає змогу здійснити неітеративне обчислення керівних сигналів, зменшення методичної похибки та підвищення швидкодії, що робить можливим апаратну реалізацію на мікроконтролерах, SoC та одноплатних комп'ютерах. Розроблено уніфіковану 16-розрядну систему команд, яка забезпечує гнучкість, масштабованість та інтеграцію додаткових інтелектуальних функцій.