Рекомендуемая категория для самостоятельной подготовки:
Дипломная работа*
Код |
563743 |
Дата создания |
2019 |
Страниц |
80
|
Мы сможем обработать ваш заказ (!) 19 декабря в 16:00 [мск] Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
|
Содержание
ВВЕДЕНИЕ 4
ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ 5
1 РОБОТОТЕХНИКА 6
1.1 Цели робототехники 6
1.2 Виды роботов 9
1.3 Мобильные роботы 14
1.3.1 Способы взаимодействия работа с окружающей средой 14
1.4 Сенсорные системы роботов 18
1.5 Технические сложности мобильной навигации 21
1.6 Схеми навігації автономних пристроїв 23
2 ЛОКАЛИЗАЦИЯ. МОДЕЛИРОВАНИЕ И АЛГОРИТМ 32
2.1 Понятие локализации 32
2.2 Методы решения задачи локализации 33
2.2.1 Фильтр Байеса 33
2.2.2 Фильтр Калмана 36
2.2.3 Фильтр частиц 37
2.3 Метод фильтраци частиц 38
2.4 Модель движения 40
2.5 Модель сенсора 42
2.6 Модель сенсора на основании вероятностных полей (likelihood fields) 46
3 ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ 49
3.1 Python 3.4 и PyQt5 49
3.2 Структура программы 52
3.3 Работа программы 57
ВЫВОДЫ 60
ЛИТЕРАТУРА 61
ПРИЛОЖЕНИЕ А 63
ПРИЛОЖЕНИЕ Б 67
ПРИЛОЖЕНИЕ В 71
ПРИЛОЖЕНИЕ Г 73
ПРИЛОЖЕНИЕ Д 74
ПРИЛОЖЕНИЕ Е 75
Введение
Цель дипломной работы:
1. Ознакомиться с основными понятиями в робототехнике, в частности с работой мобильных роботов.
2. Проанализировать существующие методы для решения задачи локализации.
3. Реализовать наиболее удобный способ, путем моделирования двухмерного среды и работа в нем.
4. Провести эксперименты по локализации работа в смоделированной среде.
Фрагмент работы для ознакомления
ВВЕДЕНИЕ
В настоящее время робототехника превратилась в развитую отрасль промышленности: тысячи роботов работают на различных предприятиях мира, подводные манипуляторы стали непременным принадлежностью подводных исследовательских и спасательных аппаратов, изучение космоса опирается на широкое использование роботов с различным уровнем интеллекта. Особое внимание уделяется автоматизации тяжелых, вредных, утомительных и однообразных работ в различных отраслях с помощью роботов.
Ключевой проблемой мобильной робототехники является решение задачи навигации, подразумевает под собой определение положения мобильного робота в рабочем пространстве - локализацию. Информация о текущем состоянии работа необходима для решения большинства существующих задач управления: прохождение заданной траектории, поиска пути в заданную точку, возврат в исходное положение.
...
1.1 Цели робототехники
Предмет робототехники - это создание и применение роботов и других средств робототехники различного назначения. Возникнув на основе кибернетики и механики, робототехника в свою очередь породила новые направления развития и самих этих наук. Для кибернетики это связано прежде всего с интеллектуальным управлением, которое нужно для роботов, а для механики с многозвенной механизмами типа манипуляторов. Работа можно определить, как универсальный автомат для осуществления механических действий, подобных тем, которые производит человек, выполняющий физическую работу.
Примеры успешных роботизированных систем включают в себя мобильные платформы для исследования планет, робототехнические руки на сборочных линиях, автомобили, которые самостоятельно ездят по трассам, управляемые руки, которые помогают хирургам.
...
1.2 Виды роботов
Большинство современных роботов относится к одной из трех основных категорий.
Роботы-манипуляторы, или роботы-руки, физически привязаны к своему рабочему месту, например, на заводском сборочном конвейере или на борту Международной космической станции (рис. 1.1). В движении манипулятора обычно участвует вся цепочка управляемых шарниров, позволяет таким работам устанавливать свои исполнительные механизмы в любую позицию в пределах своего рабочего пространства. Манипуляторы относятся к типу наиболее распространенных промышленных роботов, поскольку во всем мире установлено более миллиона таких устройств. Некоторые мобильные манипуляторы используются в больницах в качестве ассистентов хирургов. Без робототехнических манипуляторов в наши дни не смогут продолжать свою производственную деятельность большинство автомобильных заводов, а некоторые манипуляторы использовались даже для создания оригинальных художественных произведений.
Рисунок 1.
...
1.3.1 Способы взаимодействия работа с окружающей средой
Мобильная робототехника - это одна из наиболее динамично развивающихся областей робототехники на сегодняшний день. Создаются алгоритмы, позволяющие осуществить переход от мобильных роботов, дистанционно управляемых оператором, к роботов способных выполнять движение в автоматическом режиме, не требуя постоянного контроля. Решение этой задачи стало возможно благодаря развитию информационных систем мобильных роботов, включающих приводные, сенсорные и вычислительные системы.
Датчики - это не что иное, как интерфейс между работами и той средой, в которой они действуют, что обеспечивает передачу результатов восприятия. Пассивные датчики, такие как видеокамеры, в полном смысле этого слова выполняют функции наблюдателя за средой - они перехватывают сигналы, создаваемые другими источниками сигналов в среде. Активные датчики, такие как локаторы, посылают энергию в среду.
...
1.4 Сенсорные системы роботов
Это чувствительные устройства, предназначенные для получения оперативной информации о состоянии внешней среды. В отдельных системах роботов также различные чувствительные устройства - датчики, необходимые для функционирования этих систем (например, датчики обратной связи в приводах, во вторичных источниках питания и т.п.). Эти устройства, ориентированные на внутренние параметры работа, не специфичны для него в целoм и поэтому не относятся к сенсорных систем работа. По виду оказываются свойств внешней среды сенсорные системы роботов делятся на три группы:
1) сенсорные системы, служащие для определения геометрических свойств объектов и внешней среды в целом;
2) сенсорные системы, выявляют другие физические свойства;
3) сенсорные системы, проявляют химические свойства.
Характерными представителями сенсорных систем первой группы измерители координат (сканирующие локаторы, координаторы, информационные линейки и т.п.).
...
1.5 Технические сложности мобильной навигации
При построении системы навигации роботов возникает ряд технических сложностей. Рассмотрим их подробнее.
Чтобы двигаться к цели, работу необходимо сформировать достаточно точный образ окружающего его пространства.
Сегодня это достигается преимущественно использованием лазерных дальномеров и ультразвуковых генераторов (сонаров). Однако лазерный луч поможет получить образ среды только в зоне прямой видимости. Кроме того, на пути луча часто возникают мелкие препятствия, которые вносят погрешность следующим образом. А 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 различных условиях также может "плавать", влияя на точность оценки расстояния, в результате в "голове" работа искажается общая картина окружающей среды.
...
1.6 Схеми навігації автономних пристроїв
Робототехники выделяют три навигационные схемы:
- глобальная - определение абсолютных координат устройства при движении по длинным маршрутам;
- локальная - определение координат устройства по отношению к некоторой (конечно стартовой) точке. Эта схема востребована разработчиками тактических беспилотных самолетов и наземных роботов, которые выполняют миссии в пределах заранее известной области;
- персональная - позиционирование роботом частей своего тела и взаимодействие с прилегающими предметами, что актуально для устройств, снабженных манипуляторами.
Считается, что чем больше аппарат, тем выше для него важность глобальной навигации и ниже - персональной. В роботов-детей все наоборот.
Системы навигации классифицируются еще по одному признаку - они могут быть пассивными и активными.
...
2.1 Понятие локализации
Локализация - одна из самых фундаментальных задач восприятия в робототехнике, поскольку знания о местонахождении объектов и самого действующего субъекта является основой любого успешного физического взаимодействия. Существуют три разновидности задачи локализации с возрастающей сложностью. Во всех задачах предполагается что робот располагает моделью окружающей среды, или другими словами имеет карту. Если первоначальная вне локализуемое объекта известна, то локализация сводится к задаче отслеживания траектории. Более сложной является задача глобальной локализации, в которой первоначальное местонахождение объекта полностью неизвестно. Также, может произойти "похищение" (то есть внезапное исчезновение) объекта, который он пытался локализовать. Задача локализации в таких неопределенных обстоятельств называется задачей похищения [10].
Вероятностный подход к моделированию позволяет явно учитывать неопределенности возникают в процессе решения задач робототехники.
...
2.2.1 Фильтр Байеса
Задачей локализации является вычисление распределения вероятностей состояния системы в каждый момент времени, основываясь на информации от сенсоров и системы управления робота. Фильтр Байеса представляет из себя наиболее общий механизм, который позволяет рекурсивно вычислять это деление на основании наблюдений и управления.
Состояние системы оценивается в дискретные моменты времени, которые будем обозначать: t, t + 1, t + 2 ... Для моделирования данной задачи введем такие случайные переменные:
xt - вектор описывает состояние системы в момент времени t, или в нашем случае местоположение и ориентация работа в пространстве.
zt - вектор описывает данные с сенсоров
ut - вектор управления, в нашем случае описывает действия работа, например: вращение колес, или поворот вокруг своей оси.
Процесс движения робота в пространстве моделируется с помощью случайного процесса, который представлен в графическом виде на рис. 2.1.
Рисунок 2.
...
2.2.2 Фильтр Калмана
Фильтр Калмана является одним из важнейших частных случаев применения фильтра Байеса для нормальных распределений и линейных моделей.
Фильтр Калмана представляет апостериорная вероятность bel (xt) с помощью гауссова распределения. Среднее этого гауссова распределения будет обозначено μt, а его ковариация - Σt. Основным недостатком использования гауссовых доверительных состояний является то, что они замкнуты только при использовании линейных моделей движения и линейных моделей измерения. В случае нелинейных или результат обновления фильтра обычно не является гауссовым. Таким образом, алгоритмы локализации, в которых используется фильтр Калмана, линеаризуют модели движения и восприятия. Линеаризацией называется локальная аппроксимация нелинейной функции с помощью линейной.
Фильтр Калмана, линеаризующий функции и с помощью разложения в ряд Тейлора, называется расширенным фильтром Калмана (или Extended Kalman Filter - EKF).
...
2.2.3 Фильтр частиц
Локализация с использованием метода фильтрации частиц относится к разряду методов Монте-Карло, и также называется локализацией Монте-Карло, или сокращенно MCL (Monte Carlo Localization). Алгоритм основан на рекурсивном уточнении апостериорного распределения положения работа, на основе сигналов от сенсоров (радар измеряет расстояние до ближайших объектов). Это распределение аппроксимируется с помощью конечного числа сэмплов, которые называются долями. Робот не может сразу определить где именно на карте он находится, поэтому генерирует множество случайных предположений о своем местонахождении. Эти предположения и называются долями, каждая из которых содержит описание возможного состояния в этой точке - априорное распределение. Когда робот, с помощью своих датчиков, изучает окружающую среду, он отвергает частицы, несовместимые с полученными данными, и генерирует больше частиц близких к тем, которые более соответствуют возможном нахождению.
...
2.3 Метод фильтраци частиц
Основная идея метода фильтрации частиц состоит в представлении апостериорного распределения положения работа , с помощью конечного числа сэмплов, вместо того чтобы представлять его распределение в параметрическом виде (например экспоненциальной функции в случае нормального распределения). Такое представление является приближенным, но благодаря Непараметрическая вида позволяет представлять намного сложнее распределения.
Обозначим множество из N частиц. Каждая частица представляет конкретную гипотезу о положении работа в данный момент. Также присвоим каждой частице вес , которая будет обозначать как данная гипотеза о положении работа правдоподобная в данный момент.
Тогда псевдокод алгоритма фильтрации частиц для локализации работа выглядит следующим образом:
particle_filter(Xt-1, ut, zt):
for n = 1 to N:
// Шаг 1
// Шаг 2
end for
for n = 1 to N:
вытянуть из вер.
...
Рисунок 2.1 – Модель движения робота в пространстве
Стрелки показывают зависимости между случайными переменными. Как видим, состояние системы (положение работа) в момент времени t зависит от состояния в предыдущий момент t-1 и от действий работа. Само состояние системы x неизвестен (выделено серым), и единственное что мы можем наблюдать это переменные u и z. Информация от сенсоров z, в свою очередь, зависит от положения работа и от окружения в котором робот находится (которое мы будем называть картой).
Другими словами, мы будем рассматривать такие условные распределения вероятностей:
• – распределение вероятностей описывающее как система эволюционирует во времени. Также это распределение называется моделью движения;
• – распределение вероятностей описывающее как измерения сенсоров соответствуют положению работа. Также называется моделью измерений. Тогда задачей локализации является вычисление, в каждый момент времени t, последующего распределения вероятностей:
(2.
...
2.5 Модель сенсора
На шаге 2 алгоритма, описанного в разделе 2.3, мы используем модель измерений работа для вычисления веса каждой частицы в данный момент времени. Модель измерений представляет из себя функцию, которая на основании данных от сенсоров zt и положение частицы, вычисляет вес частицы. Для этого модель сенсоров использует информацию о карте и определяет насколько вероятны текущие измерения для каждой частицы xi.
Вид модели движения и вектора zt во многом зависит от вида сенсора, используемого роботом. Например, в случае если робот оборудован стереокамерой, zt может представлять из себя пару изображений, а модель сенсоров пытаться распознать объекты на этих изображениях и сопоставить их с реальными объектами на карте. Модель сенсоров проектируется разработчиком работа и должна быть тщательно откалибрована и протестирована.
Рассмотрим модель сенсора на примере дальномера - датчика который определяет расстояние до ближайшего объекта на карте в определенном направлении (рис.2.
...
Список литературы
1. Юревич Е.И. Основы роботехники / Е.И. Юревич. – СПб, 2010. – 252 с.
2. Thrun S. Probabilistic robotics / S. Thrun, W. Burgard, D. Fox – Seattle, 2000. – 492 p.
3. Интернет портал Википедия // – Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/Python - 15.01.2019.
4. Swaroop C.H. A Byte of Python: пер. с англ. / C.H. Swaroop – NY, 2013. – 159 p.
и еще 12 источников
Пожалуйста, внимательно изучайте содержание и фрагменты работы. Деньги за приобретённые готовые работы по причине несоответствия данной работы вашим требованиям или её уникальности не возвращаются.
* Категория работы носит оценочный характер в соответствии с качественными и количественными параметрами предоставляемого материала. Данный материал ни целиком, ни любая из его частей не является готовым научным трудом, выпускной квалификационной работой, научным докладом или иной работой, предусмотренной государственной системой научной аттестации или необходимой для прохождения промежуточной или итоговой аттестации. Данный материал представляет собой субъективный результат обработки, структурирования и форматирования собранной его автором информации и предназначен, прежде всего, для использования в качестве источника для самостоятельной подготовки работы указанной тематики.
bmt: 0.00462