Засоби інтелектуального оброблення даних для робототехнічних систем
DOI:
https://doi.org/10.31649/1681-7893-2026-51-1-57-67Ключові слова:
аналіз, кореляція, класифікація об’єктів, робототехнічна система, автономністьАнотація
Тематику статті присвячено дослідженню особливостей базових процедур навігаційного оброблення даних для автономного керування робототехнічних систем. Розглядаються такі процедури, як аналіз та класифікація об’єктів зовнішнього середовища для мобільного робота з орієнтацією на автономне керування, а саме, на реалізацію таких його властивостей, як автономність, адаптивність та мобільність. При цьому необхідною умовою є дотримання таких ключових показників, як компактність апаратної реалізації, надійність у складних умовах та захист від несанкціонованого втручання до програмного забезпечення. Для виявлення контрольних об’єктів та визначення їх місцеположення у даній роботі проаналізовано особливості матричного кореляційного оброблення зображень. Такий підхід дозволяє виявити наявність еталонних зображень на полі поточного зображення, а також визначити їх центри з подальшим фокусуванням зорового засобу мобільного робота. Класифікація знайдених об’єктів навігаційною системою мобільного робота необхідна для прийняття конкретних рішень стосовно його подальших дій, зокрема, для уникнення наявних перешкод. У даній роботі пропонується в якості класифікатора об’єктів використати нейроподібний класифікатор на базі лінійних дискримінантних функцій. Особливістю такого підходу є можливість задіяти альтернативний метод сортування у конкурентному шарі класифікатора, який реалізує модель конкуренції WTA (Winner Takes All). Регулярність структури розглянутих засобів інтелектуального оброблених даних для мобільних роботів передбачає компактну реалізацію у мікросхемах ПЛІС.
Посилання
I. G. Tsmots, V. M. Teslyuk, Yu. V. Opotiak, R. V. Parcei, & R. V. Zinko, “The basic architecture of mobile robotic platform with intelligent motion control system and data transmission protection,” Ukrainian Journal of Information Technology, 3(2), 74–80. 2021. https://doi.org/10.23939/ujit2021.02.074
M. Cognominal, K. Patronymic, & A. Wańkowicz, ‘‘Evolving field of autonomous mobile robotics: Technological advances and applications,’’ Fusion Multidisciplinary Res., Int. J., vol. 2, no. 2, pp. 189–200, Jul. 2021. doi: https://doi.org/10.63995/USAS3015
L. Yang, J. Qi, D. Song, J. Xiao, J. Han, & Y. Xia, “Survey of robot 3D path planning algorithms,” J Control Sci Eng, 5 p. 2016. https://doi.org/10.1155/2016/7426913
I. Tsmots, V. Teslyuk, & I. Vavruk, “Hardware and software tools for motion control of mobile robotic system,” in 12th International Conference "The Experience of Designing and Application of CAD Systems in Microelectronics," CADSM 2013, 368 p. 2013.
R. M. F. Alves, & C. R. Lopes, “Obstacle avoidance for mobile robots: A hybrid intelligent system based on fuzzy logic and artificial neural network,” in Proc. of the 2016 IEEE Intern. Conf. on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE), Vancouver, BC, Canada, 24-29 July 2016, 1038-1043. 2016. https://doi.org/10.1109/FUZZ-IEEE.2016.7737802
Y. Yusof, H. M. A. H. Mansor, & A. Ahmad, “Formulation of a lightweight hybrid ai algorithm towards self-learning autonomous systems,” in Proc. of the 2016 IEEE Confer. on Systems, Process and Control (IC-SPC), Melaka, Malaysia, 16-18 December 2016, 142-147. 2016. https://doi.org/10.1109/SPC.2016.7920719
M. Hoy, A. S. Matveev, & A. V. Savkin, “Algorithms for collision free navigation of mobile robots in complex cluttered environments: a survey,” Robotica, 33(3), 463–497. 2015. https://doi.org/10.1017/S0263574714000289
K. Matviichuk, V. Teslyuk, & T. Teslyuk, ”Vision system model for mobile robotic systems,” in Proc. of the KhIIh International Conference "Perspective Technologies and Methods in MEMS Design,” MEMSTECH2016, 20-24 April 2016, Polyana, Lviv, Ukraine, 104-106. 2016. https://doi.org/10.1109/MEMSTECH.2016.7507529
C. L. P. Chen, D. Yu, & L. Liu, “Automatic leader follower persistent formation control for autonomous surface vehicles.” IEEE Access, 7, 12146-12155. 2019. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2886202
Dusan, Glavaski, Volf, Mario, & Bonkovic, Mirjana, “Robot motion planning using exact cell decomposition and potential field methods,” in Proc. of the 9th WSEAS International conference on Simulation, modelling and optimization, World Scientific and Engineering Academy and Society (WSEAS). 2009.
I. Tsmots, O. Skorokhoda, B. Andriyetskyi, and R. Tkachenko, “Hardware implementation of intelligent components of robotic systems”, Bulletin of the National University of Lviv Polytechnic: series “Computer Science and Information Technologies”, No. 744. P. 58-63. 2012.
P. Denysyuk, V. Teslyuk, & I. Chorna, “Development of mobile robot using LIDAR technology based on Arduino controller,” in 14th International Conference on Perspective Technologies and Methods in MEMS Design, MEMSTECH 2018, Proceedings, 240–244. 2018. https://doi.org/10.1109/MEMSTECH.2018.8365742
I. Islam, M.T. Shahria, M.S. Sunny, M.M.R. Khan, S. Ahamed, I. Wang, & M. Rahman, “A Vision-based Object Detection and Localization System in 3D Environment for Assistive Robots’ Manipulation,” in Proc. of the 9th International Conference of Control Systems, and Robotics (CDSR’22), Niagara Falls, ON, Canada, 2–4 June 2022. doi: 10.11159/cdsr22.112
C.L.P. Chen, D. Yu, & L. Liu, “Automatic leader-follower persistent formation control for autonomous surface vehicles,” IEEE Access (2019) 7, 12146–12155. doi: 10.1109/ACCESS.2018.2886202.
S. Wang, G. Xu, T. Liu & Y. Zhu, “Robust Real-time Obstacle Avoidance of Wheeled Mobile Robot based on Multi-Sensor Data Fusion,” in Proc. of the IEEE 5th Advanced Information Technology, Electronic and Automation Control Conference (IAEAC), Hongqing, China, 2021, pp. 2383-2387. doi: 10.1109/IAEAC50856.2021.9391021.
A. Medina-Santiago, L. A. Morales-Rosales, C. A. Hernández-Gracidas, I. Algredo-Badillo, A. D. Pano-Azucena, & J. A. Orozco Torres, “Reactive Obstacle – Avoidance Systems for Wheeled Mobile Robots Based on Artificial Intelligence,” Applied Sciences, 11(14), 6468. 2021. https://doi.org/10.3390/app11146468
Tsmots, R. Tkachenko, V. Teslyuk, Y. Opotyak & V. Rabyk, “Hardware Components for Nonlinear Neuro-like Data Protection in Mobile Smart Systems,” in Proc. of the IEEE 17th International Conference on Computer Sciences and Information Technologies (CSIT), Lviv, Ukraine, 2022, pp. 198-202. doi: 10.1109/CSIT56902.2022.10000636.
Z. Wan, B. Yu, T. Y. Li, J. Tang, Y. Zhu, Y. Wang, & S. Liu, “A survey of FPGA-based robotic computing,” IEEE Circuits and Systems Magazine, 21 (2), pp. 48–74. 2021. https://doi.org/10.1109/MCAS.2021.3071609
S. Pine, & B. B. Choudhury, “FPGA implementation of modified swarm optimization based control strategy for a mobile robot,” in Applications of Robotics in Industry Using Advanced Mechanisms: Proc. of International Conference on Robotics and Its Industrial Applications 2019. J Springer International Publishing, 280–290. 2020. https://doi.org/10.1007/978-3-030-30271-9_26
I. Syafalni, M. I. Firdaus, N. Sutisna, Y. W. Hadi, & T. Adiono, “Control system for mobile robot using FPGA-based Q-learning accelerator,” in 8th International Conference on Wireless and Telematics (ICWT), IEEE, pp. 1–6. 2022. https://doi.org/10.1109/ICWT55831.2022.9935386
M. Tim Jones, AI Application Programming, 2nd ed. Dreamtech Press. 2006.
S.Haykin, Neural Networks. A Comprehensive Foundation, 2nd ed. Prentice Hall, Inc., 1999.
A. Ghorbel, N. Ben Amor, & M. Jallouli, “Design of a flexible reconfigurable mobile robot localization system using FPGA technology,” SN Applied Sciences, 2, pp. 1–14. 2020. https://doi.org/10.1007/s42452-020-2960-4
A. H. Issa, A.T. Humod, & S.A. Gitaffa, “FPGA implementation of reconfigurable intelligent controller for mobile robot,” Journal of Mechanical Engineering Research and Developments, 44 (1), pp. 254–264. 2021.
Y. Zhou, X. Jin, & T. Wang, “FPGA Implementation of A* Algorithm for Real-Time Path Planning,” International Journal of Reconfigurable Computing, 2020, 1–11. 2020.
https://doi.org/10.1155/2020/8896386
W.K. Pratt, Digital image processing, 2nd ed. A Willey-Interscience Publication, Willey.1991.
R.E. Woods, & R. C.Gonzalez, Digital image Processing, 4th ed. Global Edition, New York. 218.
T.B. Martynyuk, S.V. Bogomolov, S.M. Fashchilin, and E.S. Generalnytsky, “Image analysis in an optoelectronic system with a correlation matrix,” Information Technologies and Computer Engineering, No. 3 (46), pp. 39-46. 2019.
R.M. Rangayyan, Biomedical Signal Analysis, 2nd ed. Willey-IEEE Press. 2015.
T. Martyniuk, A. Kozhemiako, S. Bogomolov at all, “Feature of Functional Basis for Neural Network Classifiers,” in Proc. of SPIE the international Society for Optical Engineering, 2025, 14009, 1400919.
D.E. Knuth, The art of computer programming. Vol.3. Sorting and Searching, 2nd ed. Addison Wesley Longman Publishing Co., Inc. 1998.
S. Osowski, Sieci neuronowe do przetwarzania informacji. Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej. 2013.
T. Martyniuk, B. Krukivskyi, L. Kupershtein, & V. Lukichov, “Neural network model of heteroassociative memory for the classification task,” Radioelectronic and Computer Systems, no.2(102).2022. doi: 10.32620/reks.2022.09.
Bisikalo, O., Kharchenko, V., Kovtun, V., Krak, I., Pavlov, S. Parameterization of the Stochastic Model for Evaluating Variable Small Data in the Shannon Entropy Basis, Entropy, 2023, 25(2), 184.
Kukharchuk, V.V., Pavlov, S.V., Holodiuk, V.S., et al. Information conversion in measuring channels with optoelectronic sensors, Sensors , 2022, 22(1), 271
##submission.downloads##
-
pdf
Завантажень: 2
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
