The Virtual Sensors for Intelligent Control of the Mobile Robot
The completeness of situational awareness has an important significance for intelligent control of autonomous mobile robot when it is operated at dynamic environment. Usually the robot is equipped with some set of physical sensors for evaluating certain environmental properties. However, the informa...
Збережено в:
| Опубліковано в: : | Control systems & computers |
|---|---|
| Дата: | 2019 |
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | English |
| Опубліковано: |
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
2019
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/181100 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | The Virtual Sensors for Intelligent Control of the Mobile Robot / O.N. Sukhoruchkina // Control systems & computers. — 2019. — № 6. — С. 58-65. — Бібліогр.: 10 назв. — англ. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-181100 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
Sukhoruchkina, O.N. 2021-10-31T19:37:38Z 2021-10-31T19:37:38Z 2019 The Virtual Sensors for Intelligent Control of the Mobile Robot / O.N. Sukhoruchkina // Control systems & computers. — 2019. — № 6. — С. 58-65. — Бібліогр.: 10 назв. — англ. 2706-8145 DOI https://doi.org/10.15407/usim.2019.06.058 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/181100 004.896 The completeness of situational awareness has an important significance for intelligent control of autonomous mobile robot when it is operated at dynamic environment. Usually the robot is equipped with some set of physical sensors for evaluating certain environmental properties. However, the information from physical devices only may not be enough at analyzing situations to select targeted robot actions. The technique of some virtual sensors implementations for estimations of possible mutual “robot — surrounding objects” states which necessary for path planning problem or planning the robot’s target positions are considered. Мета статті — представлення підходів до реалізації декількох типів віртуальних сенсорів для оцінки взаємних положень МР і об’єктів оточення, які необхідні в задачах планування цілеспрямованих дій робота системою інтелектуального управління. Спираючись на оцінки віртуальних сенсорів можна обрати безпечні траєкторії руху або такі положення у просторі, що є допустимими та відповідають певним умовам. Методи. Представлені підходи спираються на використання просторових моделей об’єктів та моделювання сприйняття оточення бортовою відеокамерою МР. Геометричні моделі об’єктів базуються на представленні їх сукупностями опуклих багатогранників. Використовується рекурсивний алгоритм оцінки взаємних положень моделей об’єктів. Сприйняття оточення відеокамерою робота моделюється за правилами проективної геометрії. Результат. Запропоновані віртуальні сенсори використано як базові модулі алгоритмів оцінки взаємних положень робота і оточуючих об’єктів в програмних ресурсах системи інтелектуального управління діючим прототипом МР ERIC, що забезпечує можливість автономного виконання роботом складних завдань користувача у недетермінованому динамічному середовищі. Цель статьи — представление подходов к реализации нескольких типов виртуальных сенсоров для оценки взаимных положений МР и объектов окружения, которые необходимы в задачах планирования целенаправленных действий робота системой интеллектуального управления. Опираясь на оценки виртуальных сенсоров можно выбрать безопасные траектории движения или такие положения в пространстве, которые являются допустимыми и соответствуют определенным условиям. Методы. Представленные подходы опираются на использование пространственных моделей объектов и моделирование восприятия окружения бортовой видеокамерой МР. Геометрические модели объектов базируются на представлении их совокупностями выпуклых многогранников. Используется рекурсивный алгоритм оценки взаимных положений моделей объектов. Восприятие окружения видеокамерой робота моделируется по правилам проективной геометрии Результат. Предложенные виртуальные сенсоры использованы как базовые модули алгоритмов оценки взаимных положений работа и окружающих объектов в программных ресурсах системы интеллектуального управления действующего прототипа МР ERIC, что обеспечивает возможность автономного выполнения роботом сложных задач пользователя в недетерминированной динамической среде. en Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України Control systems & computers Intellectual Informational Technologies and Systems The Virtual Sensors for Intelligent Control of the Mobile Robot Віртуальні сенсори для інтелектуального управління мобільним роботом Виртуальные сенсоры для интеллектуального управлеіния мобільным роботом Article published earlier |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| title |
The Virtual Sensors for Intelligent Control of the Mobile Robot |
| spellingShingle |
The Virtual Sensors for Intelligent Control of the Mobile Robot Sukhoruchkina, O.N. Intellectual Informational Technologies and Systems |
| title_short |
The Virtual Sensors for Intelligent Control of the Mobile Robot |
| title_full |
The Virtual Sensors for Intelligent Control of the Mobile Robot |
| title_fullStr |
The Virtual Sensors for Intelligent Control of the Mobile Robot |
| title_full_unstemmed |
The Virtual Sensors for Intelligent Control of the Mobile Robot |
| title_sort |
virtual sensors for intelligent control of the mobile robot |
| author |
Sukhoruchkina, O.N. |
| author_facet |
Sukhoruchkina, O.N. |
| topic |
Intellectual Informational Technologies and Systems |
| topic_facet |
Intellectual Informational Technologies and Systems |
| publishDate |
2019 |
| language |
English |
| container_title |
Control systems & computers |
| publisher |
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України |
| format |
Article |
| title_alt |
Віртуальні сенсори для інтелектуального управління мобільним роботом Виртуальные сенсоры для интеллектуального управлеіния мобільным роботом |
| description |
The completeness of situational awareness has an important significance for intelligent control of autonomous mobile robot when it is operated at dynamic environment. Usually the robot is equipped with some set of physical sensors for evaluating certain environmental properties. However, the information from physical devices only may not be enough at analyzing situations to select targeted robot actions. The technique of some virtual sensors implementations for estimations of possible mutual “robot — surrounding objects” states which necessary for path planning problem or planning the robot’s target positions are considered.
Мета статті — представлення підходів до реалізації декількох типів віртуальних сенсорів для оцінки взаємних положень МР і об’єктів оточення, які необхідні в задачах планування цілеспрямованих дій робота системою інтелектуального управління. Спираючись на оцінки віртуальних сенсорів можна обрати безпечні траєкторії руху або такі положення у просторі, що є допустимими та відповідають певним умовам. Методи. Представлені підходи спираються на використання просторових моделей об’єктів та моделювання сприйняття оточення бортовою відеокамерою МР. Геометричні моделі об’єктів базуються на представленні їх сукупностями опуклих багатогранників. Використовується рекурсивний алгоритм оцінки взаємних положень моделей об’єктів. Сприйняття оточення відеокамерою робота моделюється за правилами проективної геометрії. Результат. Запропоновані віртуальні сенсори використано як базові модулі алгоритмів оцінки взаємних положень робота і оточуючих об’єктів в програмних ресурсах системи інтелектуального управління діючим прототипом МР ERIC, що забезпечує можливість автономного виконання роботом складних завдань користувача у недетермінованому динамічному середовищі.
Цель статьи — представление подходов к реализации нескольких типов виртуальных сенсоров для оценки взаимных положений МР и объектов окружения, которые необходимы в задачах планирования целенаправленных действий робота системой интеллектуального управления. Опираясь на оценки виртуальных сенсоров можно выбрать безопасные траектории движения или такие положения в пространстве, которые являются допустимыми и соответствуют определенным условиям. Методы. Представленные подходы опираются на использование пространственных моделей объектов и моделирование восприятия окружения бортовой видеокамерой МР. Геометрические модели объектов базируются на представлении их совокупностями выпуклых многогранников. Используется рекурсивный алгоритм оценки взаимных положений моделей объектов. Восприятие окружения видеокамерой робота моделируется по правилам проективной геометрии Результат. Предложенные виртуальные сенсоры использованы как базовые модули алгоритмов оценки взаимных положений работа и окружающих объектов в программных ресурсах системы интеллектуального управления действующего прототипа МР ERIC, что обеспечивает возможность автономного выполнения роботом сложных задач пользователя в недетерминированной динамической среде.
|
| issn |
2706-8145 |
| url |
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/181100 |
| citation_txt |
The Virtual Sensors for Intelligent Control of the Mobile Robot / O.N. Sukhoruchkina // Control systems & computers. — 2019. — № 6. — С. 58-65. — Бібліогр.: 10 назв. — англ. |
| work_keys_str_mv |
AT sukhoruchkinaon thevirtualsensorsforintelligentcontrolofthemobilerobot AT sukhoruchkinaon vírtualʹnísensoridlâíntelektualʹnogoupravlínnâmobílʹnimrobotom AT sukhoruchkinaon virtualʹnyesensorydlâintellektualʹnogoupravleíniâmobílʹnymrobotom AT sukhoruchkinaon virtualsensorsforintelligentcontrolofthemobilerobot |
| first_indexed |
2025-11-24T16:49:18Z |
| last_indexed |
2025-11-24T16:49:18Z |
| _version_ |
1850484086819258368 |
| fulltext |
58 ISSN 2706-8145, Системи керування та комп'ютери, 2019, № 6
DOI https://doi.org/10.15407/usim.2019.06.058
UDC 004.896
SUKHORUCHKINA O.N., Senior researches, Research and Training Centre of
Information Technologies and Systems of the NAS and MES of Ukraine,
Acad. Glushkov ave., 40, Kiev, 03187, Ukraine,
sukhoru@ gmail.com
THE VIRTUAL SENSORS FOR INTELLIGENT CONTROL
OF THE MOBILE ROBOT
The completeness of situational awareness has an important significance for intelligent control of autonomous mobile robot when it
is operated at dynamic environment. Usually the robot is equipped with some set of physical sensors for evaluating certain environ-
mental properties. However, the information from physical devices only may not be enough at analyzing situations to select targeted
robot actions. The technique of some virtual sensors implementations for estimations of possible mutual “robot — surrounding
objects” states which necessary for path planning problem or planning the robot’s target positions are considered.
Keywords: autonomous mobile robot, intelligent control, virtual sensor, 3D model.
Introduction
The mobile robots that are able to autonomously
carry out a specific class of the missions at the dy-
namic environment are in demand in various fields
of human activity. The practical implementation
of intelligent control techniques for the technical
systems with similar properties are being actively
developed [1–3].
The multi-functional robots that are able to au-
tonomously achieve user-defined target states in
undefined or partial defined surroundings are of
most interest. Such robotic system when it opera-
tions at partial determinacy conditions should be
able to independently perceive the environment
and form sequence of task-oriented actions allow
for current mutual states «robot – environment».
In this case the completeness of situational aware-
ness has an important significance for selection and
activating by robot control system the adequate
actions from the available set of its behavior algo-
rithms.
The intelligent control system (ICS) of an au-
tonomous mobile robot (MR) should not only
be situational aware of the current robot states in
environment, but also predict the possible states.
As the sources of current awareness are the aggre-
gate of hardware in the form of sensors for percei-
ving certain environment properties and software
implementations for the interpretation of the data
received from them. The ability of ICS MR to form
its own representation of surrounding and the ro-
bot state in it is an essential property of the autono-
mous intelligent systems.
A wide range of sensors — the devices for sig-
nals registration of certain physical modality, can
be used as information providers on the actual
environment features for MR. As a rule, modern
sensors are microprocessor-based devices with pri-
mary signal processing and generation of output
data in digital formats. MR can be equipped with
video cameras, rangefinders of various types, ther-
mal imagers or modern devices for direct forming
3D environment models. The sensors for evalua-
ting any specific environmental characteristics can
also be used.
The motion control issues — where and how the
robot can and should move, largely depend on the
ISSN 2706-8145, Control systems and computers, 2019, № 6 59
The Virtual Sensors for Intelligent Control of the Mobile Robot
relative positions of the MR and surrounding ob-
jects. However, the information only from physical
devices may not be enough at analyzing situations
by control system to select and activate targeted
MR actions. So, the physical devices data charac-
terize the current position of the MR and surroun-
ding objects, while the decision on next MR actions
requires an estimation of the predicted states in
which the MR will be as a result of these actions. In
addition, for some aspects of the situations analy-
sis, there are no physical devices as providers of the
necessary information.
The estimates of the actual states of the pair
“MR, environment” are formed on the current
data from onboard physical sensors, when exter-
nal objects directly surrounding the MR during its
movement are found in the zones of their percep-
tion. However, each type of physical sensors has a
limited perception zone with data reliability suffi-
cient for MR control tasks. The computer models
of environment representing in ICS memory and
real time simulations of MR functional interaction
with surroundings provide substantial assistance in
generating missing information and must com-
pensate the actual situations uncertainty outside
these zones.
Based on these software tools, a number of virtual
sensors as software modules that generates relevant
structured information when analyzing the mutual
states of 3D models of MR and surroundings ob-
jects can be implemented. In some cases, the vir-
tual sensors are able to replace expensive physical
sensor devices or to generate data that, in principle,
cannot be registered with physical devices.
The virtual sensors presented in this work, using
a dynamically edited model of the robot’s external
environment, which is based on information about
the real world from available physical sources, gene-
rate the predicted characteristics of possible mu-
tual states of the “MR, environment” pair, which
are necessary for the autonomous control system to
select appropriate robot actions. Samples of virtual
sensors used by ICS MR ERIC developed at the
International Research and Training Center of the
National Academy of Sciences of Ukraine and the
Ministry of Education and Science of Ukraine are
shown [4, 5]. These software tools as the sources of
information about potential events and MR states
are important primarily in the tasks of choosing the
allowable MR paths and positions that satisfy cer-
tain target conditions.
Problem definition
The MR environment in our case is the premises
with initially unknown or partially known loca-
tion of the objects, the visual features and geo-
metric parameters of some of them are already at
the robot ICS knowledge base. The surface of the
MR motion is a horizontal plane. The key role in
the perception of surrounding objects is played by
rangefinder sensors and video camera installed on
the MR functioning prototype. Technologies for
analyzing and interpreting the information of these
devices are shown in [5–7].
The MR ICS is the control system with infor-
mational feedbacks, the organization principle of
which in the case under consideration is shown in
[4, 5]. The expected informational equivalent of
the robot action result is formed by mathemati-
cal modeling and represents the expected mutual
state of the pair “MR, environment” in the special
memory structures.
The spatial-geometrical and visual characte-
ristics of surrounding objects are functionally im-
portant. The 3D models of environment objects
including the robot model are represented by the
sets of nonintersecting convex polyhedrons, which
approximate the connected piecewise-homoge-
neous spatial domains occupied by these objects
with some accuracy [8]. In specialized ICS per-
manent memory structures, the representation of
the spatial geometry of objects is supplemented by
their inherent attributes — the visual properties of
the objects surfaces, namely, the dominant colour
components and image feature descriptors of these
objects. For example, the SIFT (Scale-Invariant
Feature Transform) algorithm can be used for for-
mation of the sets of descriptors characterizing the
object visual features [9].
The formation of the 3D models of the MR
environment in real time is provided by software
implementation of algorithms for analysis of cur-
rent sensory information and object recognition.
60 ISSN 2706-8145, Системи керування та комп'ютери, 2019, № 6
O.N. Sukhoruchkina
In addition to these models, the basic tools for
implementation of ICS virtual sensors are software
resources for simulating in spatial virtual environ-
ment the MR functional activities such as the robot
motion and environmental perception by onboard
rangefinders and video camera. Fig. 1 shows signifi-
cant fragments of the simulation results, namely:
Fig. 1. The results of 3D simulation
c
an arbitrary view of the MR operating space
model with current robot position (Fig. 1, a);
the model of object perceptions by rangefin-
ders (Fig. 1, b);
the shot model of the MR operating space by
the robot camera model (Fig. 1, c), when the robot
located as in Fig. 1, a.
The rangefinder model generates the results of
distance measurements between the rangefinder
receiver and the object surfaces that fall into the
sensor sensitivity zone, and the video camera model
generates the images of the environment model
when the MP model is in a certain position. These
processes mathematical models are based on the
recursive algorithm for determining intersections
of convex polyhedrons and the methods of projec-
tive geometry.
The software presented in the work as virtual
sensors, using specified above resources, generate
model estimates of the following characteristics:
the presence of obstacles in the near zone of
the MR maneuvering;
the presence of obstacles along the MR path,
planned to the target position in the form of a bro-
ken line;
the objects that can fall into the robot camera
field of view when MR is located at a certain posi-
tion.
The unified structures of mathematical repre-
sentation of the models of MR environment ob-
jects and the robot functional components allow
MR ICS to effectively generate the necessary in-
formation at solving these problems.
The virtual sensor for safety motion
verification
Safety motion verification should be preceded by
any MR maneuvers in the environment. Of course,
in a dynamic environment, only the data of physi-
cal sensors recording the actual current MR state
in a real environment can be considered reliable.
However, free space estimation based on the cur-
rent rangefinders data is possible only within their
sensitivity zones, and according to the results of the
analysis of onboard camera images — in the zone
of reliable visual recognition of objects. In this ap-
a
b
ISSN 2706-8145, Control systems and computers, 2019, № 6 61
The Virtual Sensors for Intelligent Control of the Mobile Robot
proach to the ICS organization, the monitoring of
the correspondence of the actual environment sen-
sory perception to the expected information equi-
valent of the MR action results is constantly active
[5]. Detection of the state of the so-called sensory
discomfort leads to automatic activation of MR ac-
tions to clarify the situation and the corresponding
correction of the environment model. All the vir-
tual sensors presented in the work are implemented
taking into account this property of the ICS.
One of the computationally intensive but impor-
tant tasks is identification of the obstacle collisions
threat when the robot path planning. Actually, the
algorithm for the robot path planning to target state
with obstacles avoidance is not considered here.
However, the estimates of the obstacles free path
are based on the computational procedure of a vir-
tual sensor for safety motion verification. It genera-
tes information on the obstacles presence or ab-
sence in the spatial area within which the planned
trajectory is located.
Let us consider two types of feasible MR motion
paths:
maneuvering in the near area of the current
MR location;
motion along a lengthy trajectory in the
polyline form.
The first motion type is typical for kinematic
scheme of two-wheel MR, when during the robot
rotation around its vertical axis only its orientation
changes. Short robot linear motions of forward or
backward also belong to this type if their lengths
and lengths of areas near robot platform, where
there is no perception of physical sensors, are com-
parable. The presence of such “dead areas” is asso-
ciated with location of sensors relative to the robot
platform either with own characteristics of certain
sensors. The second MR motion paths type arises
at motion planning to predetermined target posi-
tion located in the environment model outside the
areas of efficient perception of the actual surroun-
dings by physical sensors.
A preliminary estimate of MR free maneuvering
area both in a small neighborhood around robot
platform and along each of linear sections of the
lengthy motion path can be obtained using simpli-
fied 3D models of such areas as sequences of con-
vex polyhedrons, inside which the robot motion is
supposed.
Checking the intersections of such convex poly-
hedrons with of environment object models which
are also represented by the sets of convex polyhe-
drons is the main computing task of a virtual sensor
for verification of MR safety motion. In our case,
these calculations are based on the recursive algo-
rithm for determining the minimum distance bet-
ween convex polyhedrons [10]. The output of this
sensor is a list of objects, whose 3D models have at
least one common point with the specified sets of
convex polyhedrons as 3D model of the MR mo-
tion area from current position to the planned tar-
get one. The absence of the objects in the list indi-
cates the possibility of safe MR motion of along the
selected path. Fig. 2 schematically shows the sensi-
tivity areas of this virtual sensor. Fig. 2, a represents
the first stage of planning a safe MR path from cur-
Fig. 2. The sensitivity areas of virtual sensor for safety mo-
tion verification
a
b
62 ISSN 2706-8145, Системи керування та комп'ютери, 2019, № 6
O.N. Sukhoruchkina
rent position to the predetermined target one based
on the environment model, when according to the
virtual sensor generated data several obstacles are
detected on the MR path. In Fig. 2, b the final plan
of the safe robot motion with obstacles absence in
each trajectory linear section and in the robot’s ro-
tation areas is shown.
The virtual sensor for camera field
of view verification
Some mission successful completion by the auto-
nomous service robot equipped with video camera
and object recognition software depends on the
ability of the ICS to determine previously in what
location should be MR in order for objects of its
functional interest to be in the onboard camera
field of view. The virtual sensor with the output as a
list of surroundings model objects that will fall into
the camera field of view, when the MR model is in
the defined location, has been implemented for
this. This software sensor can predict what objects
the onboard camera would see if the robot moves to
given location.
As shown above (see Fig. 1, c), the software ICS
resources for each MR location in the environ-
ment model synthesizes the shot model of onboard
camera. Such preliminary field of view verification
makes it possible to select from the set of possible
MR locations such target robot positions in which
the real camera shot will image specific objects or
environment area of interest. Fig. 3, a shows an
arbitrary viewpoint of 3D environment model and
the MR model in it, and Fig. 3, b — the shot model
of onboard camera corresponding to a given MR
position relative to objects. According to the output
of this virtual sensor, not all objects in front of the
robot fall into the camera field of view and can be
imaged on shot of real onboard camera when the
MR takes the certain location. The computing re-
sources of this sensor also verify the possible over-
lap of some object models by others on the camera
shot due to the shape, size and spatial location of
this objects.
Fig. 4 shows the result of using this virtual sen-
sor in the task of selecting such MR positions from
which the target object will fall into the camera’s
field of view. Namely, Fig. 4, a shows the set of
planned robot locations satisfying such goal, and
Fig. 4, b is the shot model of onboard camera when
MR is in one of the appropriate positions.
Thus, the considered virtual sensors generate
structured information in goal-directed mutual
analysis of 3D models of the robot and surrounding
objects. Such information cannot be obtained from
physical sensors for environment perception from
the current MR location, and its absence signifi-
cantly complicates the ICS abilities to successfully
select robot path for safe moving and certain target
MR positions from a variety of potentially accep-
table ones.
Conclusions
A mobile robot, as a moving technical system,
needs, first of all, to identify the spatial characteri-
a
bFig. 3. Simulation of the onboard camera field of view
ISSN 2706-8145, Control systems and computers, 2019, № 6 63
The Virtual Sensors for Intelligent Control of the Mobile Robot
stics of surrounding objects for safe and effective
autonomous functioning. Fulfillment by the robot
of missions to search, pursue or move certain ob-
jects requires its ability to form the object models
and recognize both the obstacles and target ones
for the corresponding mission.
The proposed approaches to implementation
and use of virtual sensors significantly complement
the abilities of the intelligent MR control system
to analyze the sets of potentially permissible mu-
a b
Fig. 4. The choice of target MR positions on the virtual sensor information
tual states of a moving system with surrounding
objects.
Such analysis is impossible if robot control sys-
tem uses only current information from physical
sensors. The virtual sensors allow expanding the
analyzed set of robot states to activate its adequate
purposeful behaviors, and the ability of an artificial
system to represent its state in the certain spatial
locations is an important characteristic of intellec-
tuality.
REFERENCES
1. Makarov, I.M., Lokhin, V.M., Manko, S.V., Romanov, M.P., 2006. “Artificial Intelligence and Intelligent Control Sys-
tems”. M .: Nauka, 333 p.
2. Zhdanov, A.A., 2008. “Avtonomnyy iskusstvennyy intellekt”. M.: Binom. Laboratoriya znaniy, 359 p.
3. Chechkin, A.V., 1998. “Printsipy i metody matematicheskogo modelirovaniya intellektual'nykh sistem”, Intellektualnyye
sistemy, 3, Vyp. 1-2, pp. 63–83.
4. Sukhoruchkina, O.N., 2007. “The structures of functional organization of the mobile cybernetic system intelligent con-
trol”.Upravlausie sistemy i masiny, 3, pp. 26–33, 63. (In Russian).
5. Sukhoruchkina, O.N., 2012. “The structures and information processes of the mobile robot intelligent control”. Zbіrnyk
naukovykh prats Instytutu problem modelyuvannya v energetytsi іm. G.Ye. Pukhova NAN Ukrainy, No. 62, pp. 93–101.
6. Sukhoruchkina, O.N., 2008. “The multifunctional application of 3D models in the autonomous mobile robot dataware”.
Collected Abstracts of the 19th All-Russian Scientific-and-Technological Conference with International Participation,
April 8-9, Saint-Petersburg, pp. 107–108.
7. Sukhoruchkina, O.N., Progonnyi, N.V., Voronov, M.A., 2017. “Interpretation and use of measurements of the rangefinder
sensor in the control tasks of the autonomous robot”. Upravlausie sistemy i masiny, 1, pp. 26-34. (In Russian).
8. Pronin, A.S., Progonny, N.V., Sukhoruchkina, O.N., 1991. “Construction of images of three-dimensional scenes formed
by disjoint convex polyhedra”. Problem solving in intelligent computer environments. Kiev: Institute of Cybernetics named
after V.M. Glushkov Academy of Sciences of the Ukrainian SSR, pp. 46–55. (In Russian).
64 ISSN 2706-8145, Системи керування та комп'ютери, 2019, № 6
O.N. Sukhoruchkina
О.М. Сухоручкіна, старший науковий співробітник
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій та систем НАН та
МОН України, просп. Академіка Глушкова, 40, м. Київ, 03187, Україна,
sukhoru@gmail.com,
ВІРТУАЛЬНІ СЕНСОРИ ДЛЯ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО
УПРАВЛІННЯ МОБІЛЬНИМ РОБОТОМ
Вступ. Повнота ситуаційної обізнаності має важливе значення для інтелектуального управління автономним
мобільним роботом (МР), коли він працює в динамічному середовищі. Зазвичай МР оснащений деяким набором
фізичних сенсорів для оцінки певних властивостей оточення. Однак інформації лише від фізичних пристроїв
може бути недостатньо для аналізу ситуацій, для вибору цільових дій робота. Розглянуто підходи до реалізації
деяких віртуальних сенсорів для оцінки можливих взаємних станів “робот — оточуючі об'єкти”, які необхідні для
задачі планування маршруту або планування цільових положень МР.
Мета статті — представлення підходів до реалізації декількох типів віртуальних сенсорів для оцінки взаємних
положень МР і об’єктів оточення, які необхідні в задачах планування цілеспрямованих дій робота системою
інтелектуального управління. Спираючись на оцінки віртуальних сенсорів можна обрати безпечні траєкторії руху
або такі положення у просторі, що є допустимими та відповідають певним умовам.
Методи. Представлені підходи спираються на використання просторових моделей об’єктів та моделювання
сприйняття оточення бортовою відеокамерою МР. Геометричні моделі об’єктів базуються на представленні їх
сукупностями опуклих багатогранників. Використовується рекурсивний алгоритм оцінки взаємних положень
моделей об’єктів. Сприйняття оточення відеокамерою робота моделюється за правилами проективної геометрії.
9. Lowe, D.G., 1999. “Object recognition from local scale-invariant features”. Proceedings of the International Conference
on Computer Vision (Corfu, Greece, September 1999), No. 2, 1150–1157. DOI: 1109/ICCV.1999.790410.
10. Pronin A.S., 1987. “Rekursivnyy algoritm opredeleniya minimal'nogo rasstoyaniya mezhdu vypuklymi mnogogrannika-
mi”. 16 p. Dep. v VINITI 04.09.87, № 6502 I87.
Received 04.12.19
ЛІТЕРАТУРА
1. Макаров, И.М., Лохин, В.М., Манько, С.В., Романов, М.П., 2006. Искусственный интеллект и интеллектуальные
системы управления. М.: Наука, 333 с.
2. Жданов, А.А., 2008. Автономный искусственный интеллект. М.: Бином. Лаборатория знаний, 359 с.
3. Чечкин, А.В., 1998. Принципы и методы математического моделирования интеллектуальных систем,
Интеллектуальные системы, 3, Вып. 1-2, С. 63–83.
4. Сухоручкина О.Н. Структуры функциональной организации интеллектуализированного управления мобильной
связью. УСиМ, 3, 2007, С. 26–33, 63.
5. Sukhoruchkina, O.N., 2012. The structures and information processes of the mobile robot intelligent control. Zbіrnyk
naukovykh prats Instytutu problem modelyuvannya v energetytsi іm. G.Ye. Pukhova NAN Ukrainy, No. 62,
pp. 93–101.
6. Sukhoruchkina, O.N., 2008. The multifunctional application of 3D models in the autonomous mobile robot dataware.
Collected Abstracts of the 19th All-Russian scientific-and-technological conference with International participation
“Extreme Robotics”, April 8-9, Saint-Petersburg, pp. 107–108.
7. Sukhoruchkina, O.N., Progonnyi, N.V., 2018. On the formation of the object models by autonomous mobile robot re-
sources. Upravlausie sistemy i masiny, № 6, С. 36–45. DOI: https://doi.org/10.15407/usim.2018.06.036
8. Пронин, А.С., Прогонный, Н.В., Сухоручкина, О.Н., 1991. Построение изображений объемных сцен, образованных
непересекающимися выпуклыми многогранниками. Решение задач в интеллектуальных компьютерных
средах. Киев: Ин-т кибернетики им. В.М. Глушкова АН УССР. С. 46–55.
9. Lowe, D.G., 1999. Object recognition from local scale-invariant features. Proceedings of the International Conference on
Computer Vision (Corfu, Greece, September 1999), No. 2, 1150–1157. DOI: 10.1109/ICCV.1999.790410
10. Пронин, А.С., 1987. Рекурсивный алгоритм определения минимального расстояния между выпуклыми
многогранниками. 16 с. Деп. в ВИНИТИ 04.09.87, № 6502 И87.
Надійшла 04.12.2019
ISSN 2706-8145, Control systems and computers, 2019, № 6 65
The Virtual Sensors for Intelligent Control of the Mobile Robot
Результат. Запропоновані віртуальні сенсори використано як базові модулі алгоритмів оцінки взаємних
положень робота і оточуючих об’єктів в програмних ресурсах системи інтелектуального управління діючим
прототипом МР ERIC, що забезпечує можливість автономного виконання роботом складних завдань користувача
у недетермінованому динамічному середовищі.
Висновки. Запропоновані підходи до реалізації та використання віртуальних сенсорів суттєво доповнюють
можливості інтелектуальної системи управляння МР аналізувати множини потенційно допустимих взаємних
станів рухомої системи з оточуючими об’єктами. Такі оцінки принципово неможливі з використанням лише
поточної інформації фізичних сенсорів. Здатність штучної системи уявити свій стан у певних просторових
положеннях є важливою характеристикою образного мислення. Віртуальні сенсори вказаного типу дозволяють
формувати множини можливих станів робота, які відповідають цільовим вимогам, і обирати безпечні траєкторії
руху до них.
Ключові слова: автономний мобільний робот, інтелектуальне управління, віртуальний сенсор, 3D-модель.
О.Н Сухоручкина, старший научный сотрудник,
Международный научно-учебный центр информационных технологий и систем НАН
и МОН Украины, просп. Акад. Глушкова, 40, Киев, 03187, Украина,
sukhoru@gmail.com,
ВИРТУАЛЬНЫЕ СЕНСОРЫ ДЛЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО
УПРАВЛЕІНИЯ МОБІЛЬНЫМ РОБОТОМ
Введение. Для интеллектуального управления автономным мобильным роботом (МР) в динамической среде
важное значение имеет полнота ситуационной осведомленности. Обычно робот оснащен некоторым набором
физических датчиков для оценки определенных свойств окружающей среды. Однако информации только от
физических устройств может быть недостаточно при анализе ситуаций для выбора целевых действий робота.
Рассмотрены подходы к реализации некоторых виртуальных сенсоров для оценки возможных взаимных состояний
“робот — окружающие объекты”, которые необходимы для задачи планирования маршрута или планирования
целевых положений МР.
Цель статьи — представление подходов к реализации нескольких типов виртуальных сенсоров для оценки взаим-
ных положений МР и объектов окружения, которые необходимы в задачах планирования целенаправленных
действий робота системой интеллектуального управления. Опираясь на оценки виртуальных сенсоров можно
выбрать безопасные траектории движения или такие положения в пространстве, которые являются допустимыми
и соответствуют определенным условиям.
Методы. Представленные подходы опираются на использование пространственных моделей объектов и
моделирование восприятия окружения бортовой видеокамерой МР. Геометрические модели объектов базируются
на представлении их совокупностями выпуклых многогранников. Используется рекурсивный алгоритм оценки
взаимных положений моделей объектов. Восприятие окружения видеокамерой робота моделируется по правилам
проективной геометрии
Результат. Предложенные виртуальные сенсоры использованы как базовые модули алгоритмов оценки
взаимных положений работа и окружающих объектов в программных ресурсах системы интеллектуального
управления действующего прототипа МР ERIC, что обеспечивает возможность автономного выполнения роботом
сложных задач пользователя в недетерминированной динамической среде.
Выводы. Предложенные подходы к реализации и использованию виртуальных сенсоров существенно дополняют
возможности интеллектуальной системы управления МР анализировать множества потенциально допустимых
взаимных состояний подвижной системы с окружающими объектами. Такие оценки принципиально невозможны
с использованием только текущей информации физических сенсоров. Способность искусственной системы
представить свое состояние в определенных пространственных положениях является важной характеристикой
образного мышления. Виртуальные сенсоры указанного типа позволяют формировать множества возможных
состояний робота, соответствующих целевым требованиям и выбирать безопасные траектории движения к ним.
Ключевые слова: автономный мобильный робот, интеллектуальное управление, виртуальный сенсор, 3D-модель.
|