23 Июн

СИСТЕМА КОЛЛЕКТИВНОГО ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ МОБИЛЬНЫМИ РОБОТАМИ




Номер части:
Оглавление
Содержание
Журнал
Выходные данные


Науки и перечень статей вошедших в журнал:

Современные технологические процессы требуют постоянного развития как математических методов и моделей, так и технических средств используемые для их управления. В итоге, для достижения поставленных целей, появляется необходимость в использовании новых алгоритмов и технологий на базе распределенных систем управления (параллельные вычислительные системы) или систем коллективного принятия решений (коллективный интеллект) [1]. По определению коллективный интеллект представляет собой частный случай реализации распределенных систем управления на базе моделей коллективного принятия решений.

В работе [2] представлено проектирование системы коллективного интеллекта на базе множества вычислительных элементов (процессоров) реализующие алгоритм роевого поведения. Данное техническое решение позволило отказаться от ведущего вычислительного устройства, которое, по мнению авторов, является слабым звеном в топологии вычислительной архитектуры.

Другой пример реализации параллельных вычислительных процессов представлен в работе [3] где в модели коллективного принятия решений отказались от процесса синхронизации и каждый процессор выполняет собственное задание, что обеспечивает полную независимость, которое выгодно реализовать для систем с открытой вычислительной архитектурой.

Постановка задачи коллективного принятия решений для управления мобильными роботами

Пусть в пространстве  задан процесс p коллективного принятия решений для управления мобильными роботами. Пространственная и временная эволюция процесса p  задано системой нелинейных уравнений (1):

Структура системы коллективного принятия решений

Структура системы коллективного принятия решений представляет собой MIMD (Multiple Instruction, Multiple Data) [5] вычислительную архитектуру, которая обеспечивает асинхронную параллельную обработку данных.

На Рисунке 1 представлена структура системы коллективного принятия решений, которая состоит из M устройств обработки данных  формирующие между собой Mesh сеть Mesh NW.

Рисунок 1. Структура системы коллективного принятия решений

Устройства обработки данных  представляют собой ESP8266-12 модули [6,7,8], которые обеспечивают следующие технические характеристики: 32-bit RISC CPU (Tensilica Xtensa LX106 running at 80 MHz); 64 KB of instruction RAM (IRAM); 96 KB of data RAM (DRAM); IEEE 802.11 b/g/n Wi-Fi; Integrated TCP/IP protocol stack; 16 GPIO pins; и 10-bit ADC.

Выбор ESP8266-12 модулей для реализации системы коллективного принятия решений обоснован тремя условиями: минимальная масса и потребляемая мощность, технические характеристики и поддержка обмена данными в сети Wi-Fi.

Синтез функциональной и структурной схемы

Для обеспечения функциональности и достижения поставленной цели для вычислительных устройств системы коллективного принятия решений разработаны: функциональная схема распределения памяти программ и данных, и структурная схема устройства управления мобильным роботом.

Функциональная схема распределения памяти программ и данных представлена на Рисунке 2, где:

IRAM — память программ, которая распределена на три области:  Private Program Code — это ядро программы или ОС,  Private Program Code — это процедуры для решения модели (4), управления мобильным роботом и генерация запросов к другим устройствам обработки данных , и Distributed Program Code  — это процедуры обслуживания запросов от других устройств обработки данных .

Рисунок 2. Функциональная схема распределения памяти программ и данных

DRAM — память данных, которая распределена на три области: Private Data — это данные ядра или ОС, Private Data — это данные о состоянии решения модели (4) и управления мобильным роботом, и  Distributed Data — это данные доступные другим устройствам обработки данных  .

На Рисунке 2 дуги 1 — 3 отображают уровень доступности процедур и 4 – 10 отображают уровень доступности данных соответствующими процедурами.

Структурная схема устройства управления мобильным роботом представлена на Рисунке 3, где:  CD— устройство обработки данных модуль ESP8266-12 с антенной AN для обмена данными в сети WiFi,  S — датчик состояния внешней среды, DRW — драйвер и AC — устройство перемещения робота.

Рисунок 3. Структурная схема устройства управления мобильным роботом

Синтез электрической схемы управления мобильным роботом

В процессе исследования нескольких вариантов электрических схем управления мобильным роботом выбрана схема, представленная на Рисунке 4, где: U1 — модуль ESP8266-12 [6,7,8] для вычисления части модели коллективного принятия решений (4); U2 — драйверы L298 [9] для управления двигателями M1,M2. Аналоговый вход  используется для подключения датчика определения состояния внешней среды.

Рисунок 4. Электрическая схема управления мобильным роботом

Выводы

В результате проектирования системы коллективного принятия решений для управления мобильными роботами были получены: модель распределения вычислительной мощности между устройствами, функциональная схема распределения памяти программ и данных, топология сети, структурная и электрическая системы управления мобильным роботом на базе модуля ESP8266-12.

Дальнейшее развитие и исследования системы коллективного принятия решений для управления мобильными роботами направлены на разработку эффективного программного обеспечения, позволяющего обращаться к данным других вычислительных устройств как к собственным данным.

Список литературы:

  1. Xin-She Yang. Swarm-Based Metaheuristic Algorithms and No-Free-Lunch Theorems, Theory and New Applications of Swarm Intelligence, Dr. Rafael Parpinelli (Ed.), 2012. ISBN: 978-953-51-0364-6, (InTech, Available from: http://www.intechopen.com/books/). DOI: 10.5772/30852.
  2. Narasimhan, S.; Paul, S.; Bhunia, S. Collective computing based on swarm intelligence, in Design Automation Conference, 2008. DAC 2008. 45th ACM/IEEE. 349 – 350, ISSN: 0738-100X. DOI: 10.1145/1391469.1391561.
  3. Roda, J.L.; Sande, F.; Leon, C.; Gonzalez, J.A.; Rodriguez, C., The collective computing model, in Parallel and Distributed Processing, 1999. PDP ’99. Proceedings of the Seventh Euromicro Workshop,19-26, 3-5 Feb 1999, DOI: 10.1109/EMPDP.1999.746640.
  4. David G. Luenberger; Yinyu Ye. Linear and Nonlinear Programming. Third Edition, Springer, 2008, ISBN: 978-0-387-74502-2. (Доступен на: https://grapr.files.wordpress.com).
  5. John E. Savage. Models of Computation: Exploring the Power of Computing, Addison Wesley, 1998, 672p. ISBN: 0201895390.
  6. http://espressif.com/en/products/esp8266/ (Доступ 15.06.2016).
  7. https://www.sparkfun.com/products/13678 (Доступ 05.06.2016).
  8. https://www.adafruit.com/images/product-files/2471/0A-ESP8266__Datasheet__EN_v3.pdf (Доступ 01.06.2016).
  9. http://www.st.com/web/en/catalog/sense_power/FM142/CL851/SC1790/SS1555/PF63147 (Доступ 01.06.2016).
    СИСТЕМА КОЛЛЕКТИВНОГО ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ МОБИЛЬНЫМИ РОБОТАМИ
    В данной работе представлены результаты проектирования системы управления мобильными роботами на базе моделей коллективного принятия решений. Система принятия решений реализована в виде множества однородных вычислительных устройств, которые формируют между собой сеть с топологией Mesh. Модель управления мобильными роботами представляет собой задачу многомерной оптимизации, которая распределена равномерно между вычислительными устройствами.
    Written by: Подубный Марин, Сафонов Геннадий, Негарэ Евгений, Морошан Ион, Бордиан Димитрие, Абабий Виктор
    Published by: Басаранович Екатерина
    Date Published: 12/14/2016
    Edition: euroasia-science_6(27)_23.06.2016
    Available in: Ebook