СИСТЕМЫ АНАЛИЗА И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ

Рассмотрена следующая задача управления манипуляционным роботом (МР) в неизвестной среде: МР, выдвинувшись из стартовой конфигурации и двигаясь в среде с неизвестными статическими препятствиями только по разрешенным состояниям, должен либо захватить своим схватом заданный объект в какой-либо разрешенной конфигурации, либо выдать обоснованное заключение о том, что объект не может быть захвачен ни в одной разрешенной конфигурации. Представлен алгоритм решения задачи для непрерывного конфигурационного пространства, сформулирована и доказана теорема, утверждающая, что, исполняя алгоритм, МР решит задачу за конечное число шагов. Показано, что решение данной задачи сводится к решению конечного числа задач ПИ – планирования пути в среде с известными запрещенными состояниями с последующим его исполнением. Процедура ПИ вызывается в точках смены пути – в точках, за которыми обнаруживается ранее неизвестное запрещенное состояние. Показано, что число точек смены пути будет конечным. Манипуляционный робот снабжен сенсорной системой (СС), которая при нахождении МР в каждой точке смены пути поставляет информацию об окрестности текущей точки. В настоящей статье предполагается, что окрестность может иметь произвольную форму и размер, а не только гипершар, как это предполагалось в предыдущих наших работах. Определены минимальные объемы надежной информации, которую должна поставлять СС в точке смены пути. Указаны пути использования ненадежной информации, поставляемой СС с тем, чтобы задача была решена за конечное число шагов. Объект и препятствия могут иметь произвольные формы, размеры и расположение.

1. Canny J. The complexity of robot motion planning. – Cambridge, Mass.: MIT Press, 1988.

2. Principles of robot motion: theory, algorithms and implementations / H. Choset, K.M. Lynch, S. Hutchinson, G. Kantor, W. Burgard, L.E. Kavraki, S. Thrun. – Cambridge, Mass.: MIT Press, 2005.

3. LaValle S.M. Planning algorithms [Electronic resource]. – Cambridge: Cambridge University Press, 2006. – URL: http://planning.cs.uiuc.edu/ (accessed: 10.12.2017).

4. LaValle S.M. Motion planning: the essentials // IEEE Robotics and Automation Magazine. – 2011. – Vol. 18 (1). – P. 79–89.

5. Chaabani A., Bellamine M.S., Gasmi M. Motion planning and controlling algorithm for grasping and manipulating moving objects in the presence of obstacles // International Journal on Soft Computing, Artificial Intelligence and Applications. – 2014. – Vol. 3, N 3/4. – P. 1–17.

6. Lopatin P. Investigation of a target reachability by a manipulator in an unknown environment // Proceedings of 2016 IEEE International Conference on Mechatronics and Automation, August 7–10, Harbin, China. – Harbin, 2016. – P. 37–42.