обладают способностью перешагивать или преодолевать препятствия на своем пути и двигаться всенаправленно, что позволяет повысить ловкость и маневренность по сравнению с колесными роботами. Однако описание колесных роботов более обширное и более простое, поэтому здесь рассматриваются некоторые различия, возникающие при использовании в качестве опор ног вместо колес, а также некоторые сокращения и аппроксимации, которые можно использовать для упрощения задачи планирования. Также рассматриваются способы выбора безопасной последовательности шагов по пересеченной местности, и планировщики, которые могут эффективно генерировать устойчивые движения без столкновений в сложных условиях для гуманоидных роботов.
Роботы-гуманоиды должны постоянно поддерживать равновесие, используя небольшую опорную базу, которая меняется с каждым шагом. Кроме того, множество различных степеней свободы должны координироваться даже для самых простых задач. Возможно применять методы планирования движения всего тела для создания стабильного и безопасного движения , при применении к сложным задачам и длинным алгоритмам движения эти подходы будут непрактичны. Чтобы было возможно решить проблему движения робота, необходимо разделить цикл его работы на более мелкие действия и находить решения для каждого из них по-отдельности. Локомоция двуногих роботов, по большей части, представляет собой циклическое повторения шагов, сначала одной ногой, затем другой. Можно воспользоваться этой повторяющейся природой передвижения, чтобы эффективно решать задачи навигации, при этом используя возможности, которые дают ноги гуманоидному роботу для перемещения по пересеченной местности.
Планирование навигации
Навигация для мобильных роботов часто является небольшой проблемой. Чаще всего перемещение колесных роботов происходит в пределах одной плоскости, и редко, когда нужна третья координата для его полного описания. Из-за этой низкой размерности алгоритмы, такие как A*, могут использоваться для обеспечения оптимальных решений для колесных роботов и при этом обеспечивать производительность в режиме реального времени. Для реального мира семейство алгоритмов D* [3] обеспечивает малозатратное планирование для движущихся роботов, реагирующих на новые данные с датчиков. Для дальнейшего повышения производительности или для планирования с большим числом учитываемых параметров (например, с учетом скоростей) во многих системах используется грубый-точный или иерархический подход, в котором сначала работает грубый глобальный план, а затем более узконаправленный алгоритм будет корректировать динамику робота в соответствии с приходящими данными.
Робота зі скаргами незадоволених клієнтів
... 21 4. Система роботи зі скаргами у мережі готелів Promus. 22 5. Система обслуговування клієнтів в Microsoft 23 6. ... в базах даних (якщо існують), а проблеми пов'язані зі скаргами, залишаються поза увагою менеджерів по маркетингові та торгового персоналу ... клієнтів. 16 2.4. Технічний бік роботи відділу з роботи з клієнтами.. 17 2.5. Зробити те щоб замовник міг звернутися після того зі своїми скаргою. ...
Пример такого подхода для робота тележки показан на рисунке 1.2. Путем наложения глобальных и локальных планировщиков подобным образом локальные планировщики должны учитывать только ближайшее будущее, доверяя планировщикам более высокого иерархического уровня, что остальная часть пути будет выполнимой. Из-за сокращения «дальности планирования» для алгоритмов разного иерархического уровня некоторые из них могут работать намного быстрее.
Навигация и ноги
Несмотря на устоявшиеся исследования в области стратегий навигации для мобильных роботов, между роботами-гуманоидами и колесными роботами есть некоторые существенные различия. В отличие от колесных роботов, которые могут просто вращать свои колеса, чтобы перемещаться в пространстве, гуманоиду для перемещения из одного места в другое требуется постоянная координация многих степеней свободы с целью обеспечения баланса и устойчивости. Еще одним существенным отличием для передвижения при помощи ног является метод взаимодействия с окружающей средой. Колесные роботы следуют по непрерывному пути, который чаще всего имеет постоянное соприкосновение с землей. (исключение составляют некоторые специальные типы опор, колеса которых могут отрываться от земли на определенное время).
Шагающие роботы подчиняются совершенно другим алгоритмам и проходят путь, состоящий из множества комбинаций пространств-состояний, изменяющихся дискретно с каждым новым шагом. Динамика гуманоидного робота это гибридная системы, которая состоит из дискретных участков, непрерывной динамики, которые переключаются в моменты контакта стопы с опорной поверхностью, прижим или отрыв стопы. Однако все еще возможно напрямую использовать колесные навигационные планировщики для роботов-гуманоидов 5] . Например, шагающего робота можно поместить в воображаемый цилиндр и планировать маршрут цилиндра таким образом, чтоб он избегал встречающихся ему на пути объектов. Однако этот способ прокладывания маршрута сводится лишь к тому, чтобы пилотировать
антропоморфного робота сквозь пространство, этот подход никак не учитывает наличие ног робота в качестве полноценных конечностей способных переступать объекты, подниматься по лестницам и производить еще много других вещей делающих шагающих роботов столь интересными.
Чтобы использовать эти способности, процессы навигации должны учитывать их в планировщиках. Использую планировщик движения для всего тела гарантированно возможно задействовать все степени свободы и способности присущи роботу. Однако такой подход может быть сильно тяжелым с точки зрения вычислительных мощностей если речь пойдет о больших расстояния или решениях касательно динамики робота. Кроме того, использование такого подхода фактически означает, что электроника робота должна принимать фундаментальное решение перед каждым новым шагом. Двуногая ходьба – все еще трудная проблема и современная область исследований. Полагаясь на глобальные планировщики движения возникает проблема эффективного использования всех преимуществ алгоритмов ходьбы и баланса между используемыми механизмами. Безусловно существуют случаи, когда роботу необходимо перемещаться, используя алгоритмы низкого уровня, локально 2, 6] (представьте ситуацию скалолазания, когда каждое движение должно быть сделано осторожно), но для навигации штатных перемещений робот, конечно же, может использовать современные алгоритмы ходьбы и балансировки.
Робота з таблицями у Word
... на границях таблиці, то за допомогою клавіш можна вийти з таблиці Якщо натиснenb клавішу < Таb >, коли ... комірках або утримуючи натиснуту клавішу <Shift >, натиснути одну з клавіш управління курсором. Крім того, можна використовувати швидкі клавіші, ... видалення комірок Для того щоб видалити рядки, стовпці чи комірки з таблиці, спочатку варто виділити комірки, а потім виконати команду ...
Уменьшение размерности
Поскольку число степеней свободы роботов-гуманоидов слишком велико, чтобы решать задачу планирования движения всего тела на продолжительном участке, необходимо уменьшить их количество до приемлемого числа, сохраняя при этом как можно больше возможностей робота. Чтобы применить этот подход к планированию, необходимо принять очень важное решение, а именно: какие действия робот может производить? Это траектории движения, стратегия управления или что-то еще? Выбор того, из чего состоят действия и как они выбираются, имеет серьезные последствия как для сложности решения проблемы планирования, так и для того, насколько эффективно будет использоваться робот в итоге. Как указывалось ранее, задача планирования движения для всех степеней свободы робота может быстро стать неразрешимой. Тем не менее, возможно свести эту проблему к эффективному планированию в менее параметризованном подпространстве, более детально взглянув на структуру проблемы. После того, как будет выполнено планирование движения в подпространстве можно возвращаться обратно к полному алгоритму, позволяющему роботу двигаться к своей цели. При выборе способа сокращения порядка размерности необходимо учитывать следующие особенности, для достижения желаемого конечного представления:
- Повторное использование существующих алгоритмов. Большое количество исследований было проведено на тему равновесия, ходьбы и бега для шагающих роботов. В идеале, стратегии планирования могут использовать алгоритмы, полученные в результате этих исследования, вместо того, чтобы планировщик узнавал, как ходить или бегать с нуля для каждого нового случая.
- Простота планирования. Чем меньше измерений в нашем пространстве, тем проще планировщику. Упрощение пространства планирования оказывает большое влияние на производительность робота в реальном времени. Быстрое планирование позволяет роботам-гуманоидам в сложных изменяющихся условиях быстро реагировать на новые данные с датчиков и отрабатывать ошибки до того, как они станут проблемами.
- Использование возможностей. Хоть одной из наиболее приоритетных задач и является уменьшение количества используемых в расчете степеней свободы, нужно убедится, что это не ущемляет всех возможностей и потенциала шагающего робота. Очень важно найти адекватный баланс между способностями машины и сложностью алгоритма управления ею, чтобы не создать проблем и не перегрузить планировщик движения большим количеством деталей локомоции устройства.
- Исполняемость. Помимо того, что планировщик движения должен иметь достаточно описания для использования всех механизмов робота, он также должен получать информацию о них, чтобы исключить возможность создания таких алгоритмов, которые бы превышали реальные возможности устройства. В зависимости от деталей робота и его контроллеров, некоторые параметры могут быть проигнорированы без опасности для алгоритма. Однако важно, чтобы мы не сводили нашу проблему до такой степени, чтобы выполнение запланированных траекторий движений превышало возможности робота и контроллера.
Чтобы создать различные устойчивые конфигурации для двуногой системы, необходимо предоставить несколько описаний возможностей робота. Каждая из этих возможностей будет основана как на физических ограничениях для робота, так и на ограничениях алгоритмов движения, которые будет использовать гуманоид. Для шагающего робота необходимо определить следующее:
Разработка компьютерной системы управления промышленным роботом
... системы управления промышленным роботом. 1 АНАЛИЗ ТЕКУЩЕГО СОСТОЯНИЯ ПРОБЛЕМЫ В рамках данной работы была поставлена задача осуществления управления промышленным роботом. Промышленный робот - автоматическая машина, состоящая из манипулятора и устройства программного управления его движением, ... на робототехнику. В настоящее время одними из наиболее часто применяемых роботов являются роботы ...
- Пространство состояний, в котором планировщик будет создавать алгоритм. Это проекция формы робота, которая будет основана на конфигурации устойчивого положения.
- Модель действия, которая будет описывать связь между устойчивыми конфигурациями. Алгоритм движения предполагает наличие множества устойчивых положений на всем своем протяжении, они будут дискретными, поэтому необходимо создавать связи между ними.
- Функция оценки действия состояния, которая оценивает местоположения в пространстве, и действия, которые может предпринять робот, предоставляя описание типов местности, которую робот и его алгоритм могут безопасно преодолеть. Эта функция также является целевой функцией, которую необходимо минимизировать, определяя оптимальный путь.
Контактные силы и гибридная динамика
Как упоминалось ранее, двуногая локомоция – это система гибридной динамики, где дискретные изменения в динамической модели происходят при прижиме и отрыве ног от опорной поверхности. По мере того, как робот перемещается по окружающему его пространству, конфигурация контактов с местностью меняется, и силы реакции, которые он может генерировать из этих контактов, меняются с каждой новой конфигурацией. Каждое положение гуманоидного робота в пространстве может быть описано по набору контактных точек его звеньев с окружающей средой. Для каждой позиции робота в пространстве существуют допустимые ограничения по силе реакции опоры. Для ходячих двуногих роботов, любой возможный алгоритм движения представляет собой переключение между различными одинарными и двойными опорными положениями, причем двойное опорное положение состоит из двух одинарных опорных положений примыкающих друг к другу в пространстве.
Данная классификация позволяет естественным путем разбивать перемещение робота в пространстве на дискретные участки в виде определенных конфигураций и помогает создавать минимальный набор необходимых роботу действий. Метод планирования перемещения двуногого робота при помощи отдельных ограниченных плоскостей позволяет существенно уменьшить параметризованность системы, тем самым упрощая поиск нужного алгоритма с учетом всех ограничений и оптимальными использованием возможностей устройства. На примере двуного робота ходьбу можно построить, используя чередование конфигураций с двумя опорными точками и одной опорной точкой. Такая разбивка обеспечивает хороший уровень описания процесса для алгоритма.
Опыт создания антропоморфного робота
... V.V.Djankhotov. Proceedings of St. Petersburg IEEE Chapters, 2003, pp 78-81. SPb ETU “LETI” Publishing House. 2. Станкевич Л.А., Тихомиров В.В. Управление устойчивой походкой антропоморфного робота. Труды ... 2003. 3. Д.Д. Мордовченко, Л.А. Станкевич, А.В. Яковлев. Опыт разработки антропоморфных роботов и программ-агентов по футболу роботов на фирме «Новая ЭРА», Санкт-Петербург. Тезисы доклада на ...
Оценка местности
Из-за того, что гуманоидные роботы имеют только две ноги, они проводят значительное количество времени в конфигурациях с одной опорой. Даже на этапах когда в качестве опоры используются две конечности, площадь составляемая ими может быть очень мала. В результате контакт ног с местностью приобретает первостепенное значение. Робот должен быть способен генерировать необходимые силы реакции для поддержания равновесия, а также для выполнения следующего шага. Что еще более важно, контакт ног с местностью всегда должен быть надежным, в независимости от того какие типы поверхности известны алгоритму относительно конкретной точки опоры. Это требование может быть трудно удовлетворить, так как оно требует глубокого понимания деталей управления движением. Тем не менее чем качественнее и гибче моторика робота относительно удержания его на поверхности, тем меньше требований предъявляется к планировщику движения чтобы избежать аварийных ситуаций и небезопасных локаций на пути следования.
Оценка местности для определения безопасности и устойчивости сильно зависит как от используемого физического робота, так и от схемы управления, используемой для балансировки и передвижения и должна настраиваться индивидуально для каждого робота и алгоритма. Кроме того, для действительно точной оценки местности необходимо учитывать весь контакт стопы (или кисти) с землей. На рисунке 1.3 показан один неоднозначный случай, возникающий при анализе только небольшой особенности местности.
Список источников
[Электронный ресурс]//URL: https://drprom.ru/referat/robotyi-gumanoidyi/
1. Kuffner J, Nishiwaki K, Kagami S, Inaba M, Inoue H (2001) Motion planning for humanoid robots under obstacle and dynamic balance constraints. In: proceedings of IEEE international conference on robotics and automation 18.03.2015).
2. Bretl T, Rock S, Latombe JC (2003) Motion planning for a three-limbed climbing robot in vertical natural terrain. In: proceedings of IEEE international conference on robotics and automation, Taipei, Taiwan
3. Stentz A (1995) The focussed D* algorithm for real-time replanning. In: proceedings of international joint conference on artificial intelligence
4. Kuffner J (1998) Goal-directed navigation for animated characters using real-time path planning and control. In: proceedings of CAPTECH: workshop on modelling and motion capture techniques for virtual environments, pp 171–186
5. Chestnutt J, Nishiwaki K, Kuffner J, Kagami S (2007) An adaptive action model for legged navigation planning. In: proceedings of IEEE-RAS international conference on humanoid robots, Pittsburgh, PA
6. Hauser K, Bretl T, Latombe JC (2005) Learning-assisted multi-step planning. In: proceedings of IEEE international conference on robotics and automation, Barcelona, Spain
7. Kensuke Harada, Eiichi Yoshida, Kazuhito Yokoi Motion Planning for Humanoid Robots 305-8568 Tsukuba-shi, Ibaraki, Japan
