Выводы

Разработка ИМР для различных производственных и исследовательских целей является весьма важной и актуальной задачей.

Системы навигации для ИМР состоят из модели внешней среды, содержащей в себе целевой объект, подвижные и стационарные препятствия. Информация о внешней среде воспринимается моделью сенсорной подсистемы и передается в систему искусственного интеллекта (ИИ) мобильного робота. На основе этой информации, с помощью подсистемы построения модели внешней среды, формируется план среды, по которому нейросетевой планировщик определяет оптимальный путь достижения цели. Контурный регулятор синергетического типа на основании найденной траектории движения и информации от внутренних датчиков вырабатывает управляющие воздействия для эффекторной подсистемы с учетом динамической и кинематической моделей мобильного робота.

В процессе выполнения квалификационной работы бакалавра, была достигнута цель работы, посредством выполнения следующих этапов:

- Рассмотрены существующие навигационные системы, а именно:

Системы измерения угловых координат:

Телевизионная угломерная система;

Оптическая угломерная система со сканированием луча;

Индукционная угломерная система;

Радиационная угломерная система;

Системы измерения дальности и скорости:

Акустическая дальномерная система;

Лазерная дальномерная система;

Радиационная дальномерная система;

Системы поиска и обнаружения:

Оптическая система поиска по угловым координатам;

Акустическая система поиска по дальности;

- Разработана система навигации ИМР, включающая подсистемы:

Планирования и задания;

Сегментации изображений;

Порогового ограничения;

Центроидного связывания;

- Реализована программная система навигации ИМР в Visual C++

Данная программная модель позволяет моделировать и изучать функционирование двухуровневой системы управления в сложной динамически изменяющейся среде.

Что же касается недостатков разработанной системы, то к ним следует отнести следующие:

- достоверность получаемых результатов существенно зависит от точности моделирования сенсорной и эффекторной подсистем робота;

- качество моделирования существенно зависит от точности воспроизведения внешней среды (для повышения этой точности желательно использовать саму среду);

- программная модель функционирует на отдельной стационарной ЭВМ, и, таким образом, процессы моделирования всех подсистем робота разделяют ее ресурсы, что приводит к существенному замедлению моделирования и не позволяет эффективно использовать сложные математические модели.

Перечень литературы

1. Фу К., Гонсалес Р., Ли К. Робототехника: Пер. с англ. - М.: Мир, 1989. - 624 с.

2. Шикин А.В., Боресков А.В. Компьютерная графика. Полигональные модели. - М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 2000. - 464 с.

3. Романовский П.И. Ряды Фурье. Теория поля. Аналитические и специальные функции. Преобразование Лапласа. - М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. л-ры, 1980. - 336 с.

4. Gonzalez R.C., Wintz P. Digital Image Processing. Addison - Wesley: Reading, Mass., 1977. - 96 р.

5. Theodoris S., Koutroumbas K. Pattern Recognition. - Academic Press, 1999. - 124 р.

6. Master Thesis LiTH-ISY-3132 Computer Vision Classification of Leaves from Swedish Trees Oskar J.O. Sхderkvist September 20, 2001. - р. 45 - 48.

7. Васильев В.И. Распознающие системы. Справочник. - К.: Наук. думка», 1983. - 422 с.

8. Nevludov I., Andrusevith А., Bondarenko А. Charkov-Rybachie, Proceedings x international conference "New leading technologies in machine building", September 2-6, 2001, р. 49 - 53.

9. Путятин Е.П., Аверин С.И. Обработка изображений в робототехнике. - М.: Машиностроение, 1990. - 320 с.

10. Баклицкий В.К., Бочкарёв А.М., Мусьяков М.П. Методы фильтрации сигналов в корреляционно-экстремальных системах навигации. - М.: Радио и связь, 1986. - 216 с.

11. Хорн Б.К. Зрение роботов: Пер. с англ. - М.: Мир, 1989. - 487 с.

12. Жлуктенко В.І., Наконечний С.І. Теорія ймовірностей і математична статистика: навч.-метод. посіб. у 2-х частинах. Ч. 1: Теорія ймовірностей. - К.: КНЕУ, 2000. - 304 с.

13. Кугушев Е.И., Толстоусова В.Г. Константность восприятия в системах технического зрения роботов. - Предпринт ИПМ АН СССР, №45, 1985. - 24 c.

14. Власов В.Г. Конспект лекций по высшей математике. - М.: АЙРИС, 1996. - 289 с.

15. Айзерман М.А., Браверман Э.М., Розоноэр Л.И., и др. Метод потенциальных функций в теории обучения машин. - М.: Наука, 1970 - 384 с.

16. Microsoft Developer Network. MSDN Library - April 2001

17. Грегори К. Использование Visual C++ 6. Спец. издание.: Пер. с англ. - СПб.: Изд. дом «Вильямс», 2000. - 864 с.

18. Архангельский А.Я. Программирование в С++ Builder 4 - М.: БИНОМ, 1999. - 928 с.

19. Артемиев В. М. Навигационные системы робототов. - М.: Машиностроение, 1988. - 396 с.

20. Цимбал А. М. Технологии програмирования: Visual C++. - М.: Харьков: ХНУРЭ, 2006. - 336 с.

21. Методические указания к дипломному проекту для студентов специальности 8.091402 «Гибкие компъютерные системы и робототехника» Упоряд. В.В. Токарев, О.М. Цимбал. - Харьков: ХНУРЭ, 2003. - 40 с.

22. Державний стандарт України. ДСТУ 3008-95. Документація. Звіти у сфері науки і техніки. Структура і правила оформлення. Чинний від 01.01.96. - К.:Держстантдарт, 1995. - 60 с.

23. ГОСТ 2.105-2001. Единая система конструкторской документации. Общие требования к текстовым документам. - М.: Из-во стантдартов, 2001. - 76 с.

24. Единая система конструкторской документации: Справ. пособ. / С.С. Борушек А.А. Волков, М.М. Ефимова и др. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Изд-во стандартов, 1989. - 352 с.

При цитировании материалов в рефератах, курсовых, дипломных работах правильно указывайте источник цитирования, для удобства можете скопировать из поля ниже:

Поделиться материалом