Анализ методов координации поведения подвижного объекта

Поведение подвижного объекта представляет собой множество отдельных поведений, причем выбор определенного напрямую зависит от состояния окружающей среды. Основная проблема при синтезе алгоритма управления, основанного на совокупности нескольких отдельных поведений, заключается в необходимости их координации.

Координация поведения _ задача выбора определенного поведения из набора поведений.

По результатам анализа текущего состояния окружающей среды могут возникать ситуации, при которых одновременно могут активизироваться несколько различных поведений, при этом некоторые из них могут конфликтовать между собой.

Например, могут быть одновременно активизированы такие поведения как «достигнуть цели» и «избежать препятствия» как показано на рис. 1.

Задача координации будет состоять в том, чтобы обеспечить выбор отдельного поведения с целью получения управляющих команд передаваемых на приводы подвижного объекта и наиболее полно отвечающих существующей ситуации во внешней среде, как показано на рис. 2.

Рассмотрим подходы к решению задачи координации поведения. В некоторых более ранних работах [10, 11], основанных на архитектуре категоризации Брукса, используется переключательный тип координации поведения. При категоризации используется схема приоритетов, при которой выбирается рекомендация активизации только одного поведения с наивысшим приоритетом, в то время как рекомендации остальных конкурирующих поведений игнорируются. В некоторых ситуациях этот подход приводит к неэффективным результатам.

Рисунок 1 — Конфликт стратегий поведения.

Рисунок 2 — Структура навигации, основанной на поведении.

Другие методы базируются на комбинации поведений, ранжируемых на основе предопределенных весовых коэффициентов, например, моторный подход, представленный в [12, 19].

В работах [20, 21] показана распределённая архитектура DAMN (Distributed Architetecture for Mobile Navigation), обеспечивающая перемещение подвижного объекта на основе централизованной системы «голосования» за каждый из вариантов движения, определяемых независимыми поведениями. В этом методе каждому поведению позволяют «голосовать» за или против некоторых действий подвижного объекта. Действия, которые «выигрывают голосование», выполняются.

Перечисленные ранее методы могут быть не эффективными. В результате это может привести к столкновению с препятствием.

Решение перечисленных проблем может быть найдено на основе ситуативного подхода. В [15, 22 _ 25] предлагается использовать процедуру ситуативно-зависимой комбинации поведений, в которой текущая ситуация используется чтобы оценить принятое решение, используя нечеткую логику.

Так, в работе [27] разработан подход, аналогичный ситуативно-зависимой комбинации, в котором адаптивная иерархия нескольких нечетких поведений сочетаются с использованием степени применимости. В этом случае отдельному поведению разрешается влиять на общее (итоговое) поведение подвижного объекта в соответствии с требованиями текущей ситуации и цели. планировщик мобильный программный Задача формирования контекстно-зависимого поведения подвижного объекта предполагает разделение общего (итогового) поведения на составляющие, отдельные независимые поведения, фокусирующиеся на выполнение определенной подзадачи. Например, общее (итоговое) поведение сосредотачивается на достижение глобальной цели, в то время как отдельные независимые поведения фокусируются на обходе препятствий. При этом каждое поведение составлено из набора нечетких логических правил, нацеленных на достижение поставленной цели.

Описание поведения состоит из набора нечетких логических правил для формирования выходных параметров, например Скорости (Velocity) (линейная скорость) и Угла поворота (Steering) (угол, rad) в виде:

IF C then A.(1).

Если состояние C составлено из нечетких входных переменных и нечетких связок (И), то результирующее (выходное) действие A будет также нечеткой переменной.

Уравнение (1) представляет типовую форму естественных лингвистических правил. Эти правила отражают человеческую логику эксперта, необходимую для обеспечения логики надежного и безопасного поведения подвижного объекта. Например, поведение, обеспечивающее предотвращения столкновения с препятствием, имеет в качестве входных величин данные с датчиков расстояния, которые могут быть представлены нечеткими множествами с лингвистическими переменными, типа {Рядом, Средне, Далеко}, соответствующие расстоянию между роботом и препятствием. Типичные примеры нечетких правил представлены ниже:

Если Передняя левая сторона _ Рядом, и Передняя правая сторона _ Далеко, Тогда Угол поворота, Вправо Если Передняя левая сторона _ Далекое И Передняя правая сторона _ Рядом, Тогда Скорость — Нулевая где Передняя левая сторона, и Передняя правая сторона _ расстояние, получаемые от датчиков, расположенных слева и справа на передней части подвижного объекта.

Таким образом, основываясь на работах [15, 28] предлагается следующая структура системы управления поведениями подвижного объекта, представленная на рис. 3.

На управляющем уровне на основе текущей ситуации принимается решение, какое из поведений активизировать вместо того, чтобы обработать все поведения и затем их комбинировать. Такой подход сокращает время и затраты на вычислительные ресурсы.