В настоящее время автономный мобильный робот (МР) является искусственным интеллектуальным транспортным средством, который способен обходить препятствия и двигаться к заданной точке по заранее неопределённому маршруту. Во внешней среде одной из главных проблем является реализация передвижного мобильного робота на колесах, который перемещается из одной точки в другую с объездом препятствий. Такие роботы оснащены датчиками или камерой, поэтому МР должен быть способен обнаруживать возникающие препятствия. В этой статье предлагаются принципы построения интеллектуального контроллера на основе АСНЛ (адаптивная система нейро-нечеткой логики) автономного мобильного робота, позволяющие достигать цель по заранее неопределенному маршруту. Реализована математическая модель МР и разработанного контроллера в среде Matlab-Simulink. Сравнение предложенного контроллера с известным нечётким контроллером выполнено по следующим критериям: длина траектории (ДТ) и параметр кривизны (ПК). В данной статье результаты моделирования показывают, что предложенный АСНЛ-контроллер снижает ДТ и ПК по сравнению с контроллером с нечеткой логикой (НЛ), следовательно имеет лучшие показатели эффективности. Мобильный робот, использующий в своём составе предложенный контроллер АСНЛ способен двигаться к заданной цели и обходить случайные препятствия без столкновений на своем пути.
Currently, an autonomous mobile robot (MR) is an artificial intelligent vehicle that can bypass obstacles and move to a given point along a predetermined route. In the external environment, one of the main problems is the implementation of a mobile robot on wheels, which moves from one point to another with a detour of obstacles. Such robots are equipped with sensors or a camera, so the MR should be able to detect emerging obstacles. This article proposes the principles of constructing an intelligent controller based on ASNL (adaptive system of neuro-fuzzy logic) of an autonomous mobile robot, allowing to achieve the goal along a predetermined route. The mathematical model of MR and the developed controller in the environment of Matlab-Simulink is implemented. Comparison of the proposed controller with a known fuzzy controller is performed according to the following criteria: path length (DT) and curvature parameter (PC). In this article, the simulation results show that the proposed ASNL controller reduces DT and PC compared to a controller with fuzzy logic (NL), therefore it has better performance indicators. A mobile robot using the proposed ASNL controller is capable of moving toward a given target and avoiding random obstacles without collisions in its path.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.