Koncepcja hybrydowego systemu sterowania zespołem autonomicznych pojazdów czyszczących

(1)

ZESZYTY N A U K O W E POLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ Seria: A U TO M A TY K A z. 136

2002 N r k o l. 1556

K r z y s z to f S K R Z Y P C Z Y K , A d a m G A Ł U S Z K A P o lite c h n ik a Ś lą s k a

KONCEPCJA HYBRYDOWEGO SYSTEMU STEROWANIA

ZESPOŁEM AUTONOMICZNYCH POJAZDÓW CZYSZCZĄCYCH

S t r e s z c z e n i e . W p re z e n to w a n e j p ra c y p rz e d s ta w io n o k o n c e p c ję h y b ry d o w e g o s y s te m u s te r o w a n ia g r u p ą r o b o tó w m o b iln y c h d z ia ła ją c y c h w ś ro d o w is k u p o m ie s z c z e ń b iu ro w y c h . C e le m d z ia ła n ia g ru p y p o ja z d ó w j e s t o c z y s z c z e n ie p o d ło g i z a d a n e j s tre fy b iu r a o r a z p o w r ó t p o ja z d ó w d o s w o ic h m ie js c p a rk o w a n ia . D o z r e a liz o w a n ia ty c h z a d a ń z a p ro p o n o w a n o d w u p o z io m o w ą h y b r y d o w ą s tru k tu rę s y s te m u s te ro w a n ia . W a rs tw a , z w a n a n a d r z ę d n ą m a z a z a d a n ie z a p la n o w a n ie e fe k ty w n e g o c z y s z c z e n ia s e k to ró w , n a k tó re p o d z ie lo n e z o s ta ły p o m ie s z c z e n ia b iu r o w e , b a z u ją c n a in fo rm a c ji o ro z k ła d z ie p o m ie s z c z e ń o ra z p o z y c ji p o s z c z e g ó ln y c h p o ja z d ó w . D r u g a z w a r s tw s y s te m u j e s t o d p o w ie d z ia ln a z a r e a liz a c ję p o s z c z e g ó ln y c h z a d a ń z le c a n y c h p r z e z w a rs tw ę n a d rz ę d n ą . T a c z ę ś ć s y s te m u s te ru je w s p o s ó b b e z k o liz y jn y r u c h e m d a n e g o p o ja z d u c z y s z c z ą c e g o z g o d n ie z z a im p le m e n to w a n ą s tra te g ią . D o re a liz a c ji ru c h u ro b o tó w u ż y to k o n c e p c ji s te ro w a n ia ty p u b e h a w io r a ln e g o .

A CONCEPTION OF A HYBRID SYSTEM FOR CONTROLING A TEAM OF AUTONOMOUS FLOOR-SWEEPERS

S u m m a r y . A c o n c e p tio n o f a h y b rid s y s te m fo r c o o rd in a tio n a n d c o n tr o llin g a te a m o f a u to n o m o u s f lo o r s w e e p e rs is p re s e n te d in th e p a p e r. T h e g o a l o f th e te a m o f v e h ic le s is to c le a n u p a f lo o r o f a g iv e n o ffic e s e c to r a n d to r e tu rn to th e ir in itia l p o s itio n s . A tw o - la y e r h y b rid c o n tro l a rc h ite c tu re w a s p ro p o s e d in th e p a p e r. T h e ta s k o f th e u p p e r la y e r is to p la n in a n e ffe c tiv e w a y a p ro c e s s o f c le a n in g s e c to rs b y ro b o ts . R o b o ts ta s k p la n n in g p r o b le m h a s b e e n m o d e le d u s in g S T R IP S re p re s e n ta tio n . T h e lo w e r la y e r is r e s p o n s ib le f o r e x e c u tin g a ro b o t c o llis io n fre e m o v e m e n t u s in g t h e g iv e n s tra te g y . B e h a v io r - b a s e d m o d e l is u s e d f o r s y n th e s is o f th e lo w e r la y e r o f th e c o n tr o l s y s te m .

(2)

246 K. Skrzypczyk, A. Gałuszka

1. Wprowadzenie

J e d n y m z p o d s ta w o w y c h w y m a g a ń s ta w ia n y c h s y s te m o m s te r o w a n ia ro b o tó w (p o ja z d ó w ) m o b iln y c h j e s t ic h a u to n o m ic z n o ś ć , c z y li z d o ln o ś ć d o d z ia ła n ia ro b o ta bez u d z ia łu o p e r a to r a (c z ło w ie k a ) w ś r o d o w is k u o n ie z n a n y m m o d e lu o r a z d o re a g o w a n ia na d y n a m ic z n e z m ia n y te g o o to c z e n ia [2 ]. T a k p o s ta w io n e w y m a g a n ia i m p lik u ją w iele p r o b le m ó w , z k tó ry m i m u s i p o r a d z ić s o b ie s y s te m s te ro w a n ia . D o n a jw a ż n ie js z y c h z nich n a le ż ą : p la n o w a n ie d z ia ła ń , g e n e r o w a n ie b e z k o liz y jn e j tr a je k to r ii ru c h u ro b o ta , k o n ie c z n o ś ć d z ia ła n ia n a p o d s ta w ie n ie p e w n e j i n ie k o m p le tn e j in fo rm a c ji, b u d o w a m o d e lu o to c z e n ia itp.

[ 1 ,2 ,4 ,6 ,8 ,9 ],

O p e r o w a n ie p r z e z ro b o t w r z e c z y w is ty m ś ro d o w is k u o z ło ż o n e j s tr u k tu r z e , ta k im ja k n p . d u ż e b iu r o , b e z j a k ie jk o lw ie k in fo rm a c ji o ty m ż e o to c z e n iu j e s t z a d a n ie m b ard zo s k o m p lik o w a n y m . D la te g o w p r a k ty c e c z ę s to , w p r o w a d z a s ię d o s y s te m u w s tę p n ą in fo rm a cję o r o z k ła d z ie p o m ie s z c z e ń , c o u m o ż liw ia ła tw e z d e k o m p o n o w a n ie g lo b a ln e g o z a d a n ia s ta w ia n e g o ro b o to w i [8].

P o le z a s to s o w a ń ro b o tó w (p o ja z d ó w ) b ę d ą c y c h a u to n o m ic z n y m i p rz y n a jm n ie j w z a k r e s ie z d e f in io w a n y m p o w y ż e j j e s t b a r d z o s z e ro k ie . C z ło w ie k s ta r a s ię k o n stru o w a ć u r z ą d z e n ia , k tó r e m o g ły b y g o z a s tą p ić p rz y w y k o n y w a n iu r ó ż n o ro d n y c h p r a c (zad ań ), p o c z ą w s z y o d tr a n s p o r tu m a te ria łó w p ro d u k c y jn y c h , p o p r z e z ro z b ra ja n ie m in a n a e k sp lo rac ji in n y c h p la n e t s k o ń c z y w s z y . P ro b le m y m o d e lo w a n ia i s te r o w a n ia w śro d o w is k u w ie lo a g e n to w y m s ą o s ta tn io c z ę s to p o r u s z a n e w lite r a tu r z e [3 ,4 ,5 ,6 ].

J e d n y m z z a s to s o w a ń p o ja z d ó w m o b iln y c h , p o p u la r n y m w o s ta tn ic h c z a s a c h , jest w y k o r z y s ta n ie ic h d o c z y s z c z e n ia p o d łó g d u ż y c h p o w ie rz c h n i h a l fa b ry c z n y c h , b iu r itp.

W p r e z e n to w a n e j p ra c y p rz e d s ta w io n o z a ry s k o n c e p c ji h y b ry d o w e g o system u s te r o w a n ia g r u p ą r o b o tó w m o b iln y c h ( u r z ą d z e ń c z y s z c z ą c y c h ) d z ia ła ją c y c h w śro d o w isk u p o m ie s z c z e ń b iu ro w y c h . C e le m d z ia ła n ia g ru p y p o ja z d ó w j e s t w y c z y s z c z e n ie z a d a n e j strefy b iu r a o r a z p o w r ó t p o ja z d ó w d o s w o ic h m ie js c p a rk o w a n ia . S y s te m s te r o w a n ia p o w in ien z a p la n o w a ć o r a z k o o r d y n o w a ć d z ia ła n ia p o s z c z e g ó ln y c h r o b o tó w .ja k r ó w n ie ż z a p e w n ić ich b e z k o liz y jn e p o r u s z a n ie s ię p o o to c z e n iu o d y n a m ic z n e j s tru k tu rz e .

(3)

Koncepcja hybrydow ego system u sterowania.. 247

2. Opis systemu

D o z r e a liz o w a n ia z a d a ń s ta w ia n y c h g ru p ie ro b o tó w z a p ro p o n o w a n o d w u p o z io m o w ą h y b r y d o w ą s tr u k tu r ę s y s te m u s te ro w a n ia ( r y s . l) . P ie rw s z a w a rs tw a , z w a n a n a d r z ę d n ą m a z a z a d a n ie z a p la n o w a n ie e f e k ty w n e g o c z y s z c z e n ia s e k to ró w , n a k tó re p o d z ie lo n o p o m ie s z c z e n ia b iu r o w e , b a z u ją c n a in fo rm a c ji o ro z k ła d z ie p o m ie s z c z e ń o r a z p o z y c ji p o s z c z e g ó ln y c h p o ja z d ó w . M o d e l o to c z e n ia z d e fin io w a n y j e s t n a d w ó c h p o z io m a c h : to p o lo g ic z n y m i g e o m e try c z n y m . P ie r w s z y z n ic h m a p o s ta ć lis ty p re d y k a tó w o p is u ją c y c h w z a je m n e p o ło ż e n ie p o m ie s z c z e ń , n a to m ia s t d ru g i d o s ta r c z a in fo rm a c ji o ic h w y m ia ra c h i p o ło ż e n iu w z g lę d e m p e w n e g o s ta łe g o u k ła d u o d n ie s ie n ia .

M O D E L O T O C Z E N I A

M O D U Ł K O O R D Y N U J Ą C Y

M O D U Ł P L A N U J Ą C Y

Pojazd 1 Pojazd 2

• • •

Pojazd N

B e h a w io ra ln y sy stem ste ro w a n ia ru c h e m

B eh a w io ra ln y sy stem stero w an ia ru ch em

B eh a w io ra ln y s y stem stero w an ia ru ch em

R y s. 1, S c h e m a t a r c h i t e k t u r y s y s te m u s te r o w a n ia F ig . 1. A d i a g r a m o f th e c o n tr o l s y s te m a r c h i t e c t u r e

M o d u ł p l a n u ją c y g e n e ru je lis tę o p e ra to ró w s ta n o w ią c y c h p la n d z ia ła ń , k tó ry z a p o ś r e d n ic tw e m m o d u łu k o o r d y n u ją c e g o j e s t d z ie lo n y i p rz e s y ła n y z u ż y c ie m k o m u n ik a c ji ra d io w e j d o p o s z c z e g ó ln y c h p o ja z d ó w . K a ż d y z p o ja z d ó w d o s ta rc z a t ą s a m ą d r o g ą in fo rm a c je o s w o im p o ło ż e n iu i s ta n ie re a liz a c ji p rz e s ła n e g o z a d a n ia : c z y s z c z e n ie w to k u , c z y s z c z e n ie w y k o n a n e , n ie m o ż n o ś ć w y k o n a n ia z a d a n ia . W o s ta tn im z w y m ie n io n y c h p r z y p a d k ó w d o k o n y w a n e j e s t p rz e f o r m u ło w a n ie p la n u i p o n o w n e ro z d z ie le n ie g o p o m ię d z y p o s z c z e g ó ln e je d n o s tk i.

D r u g a z w a r s tw s y s te m u j e s t o d p o w ie d z ia ln a z a r e a liz a c ję p o s z c z e g ó ln y c h z a d a ń z le c a n y c h p r z e z w a r s tw ę n a d rz ę d n ą . T a c z ę ś ć s y s te m u s te ru je w s p o s ó b b e z k o liz y jn y ru c h e m d a n e g o p o ja z d u c z y s z c z ą c e g o z g o d n ie z z a im p le m e n to w a n ą s tra te g ią . D o re a liz a c ji ru c h u ro b o tó w z a p r o p o n o w a n o u ż y c ie k o n c e p c ji s te ro w a n ia ty p u b e h a w io ra ln e g o .

(4)

2 .1 . M o d u ł p l a n u j ą c y

D o z a m o d e lo w a n ia p ro b le m u p la n o w a n ia d z ia ła ń p o s z c z e g ó ln y c h ro b o tó w w y k o r z y s ta n o r e p re z e n ta c ję S T R IP S [7 ], Z a d a n ie w s y s te m ie S T R IP S j e s t re p re z e n to w a n e p r z e z tr ó jk ę ( 9 , Z , Q ) , g d z ie :

9 - z b ió r o p e r a to r ó w (m o d e li d z ia ła ń ro b o ta ), Z - o p is p o c z ą tk o w e j s y tu a c ji p r o b le m o w e j, Q - o p is k o ń c o w e j s y tu a c ji p r o b le m o w e j.

O p is p o c z ą tk o w e j, k o ń c o w e j (c e lu ) o r a z b ie ż ą c e j ( s ta n ó w p o ś r e d n ic h ) sytuacji p r o b le m o w e j j e s t z re a liz o w a n y z a p o m o c ą lis ty p re d y k a tó w , o p is u ją c y c h o b ie k ty w y s tę p u ją c e w z a d a n iu p la n o w a n ia o r a z z w ią z k i m ię d z y n im i.

W y n ik ie m d z ia ła n ia a lg o ry tm u p la n o w a n ia j e s t z b ió r o p e r a to r ó w (a k c ji ro b o tó w ), k tó r y c h w y k o n a n ie p r o w a d z i d o r e a liz a c ji z a d a n ia . O p e ra to ry w s y s te m ie p r e z e n to w a n e są p r z e z lis tę , k tó r a s k ła d a s ię z tr z e c h p o d lis t: lis ty w a r u n k ó w s to s o w a ln o ś c i, lis ty d o p isk ó w o r a z lis ty s k re ś le ń . P ie r w s z a z n ic h o p is u je w a ru n k i, j a k i e m u s z ą b y ć s p e łn io n e , a b y o p e rato r m ó g ł z o s ta ć u ż y ty . L is ta d o p is k ó w z a w ie r a fa k ty , k tó re s t a ją s ię p r a w d z iw e w w y n ik u użycia o p e r a to r a . N a to m ia s t lis ta s k r e ś le ń - fa k ty , k tó r e p r z e s ta ją b y ć p ra w d z iw e . W p re z e n to w a n y m s y s te m ie d o o p is u p r o b le m u z a p r o p o n o w a n o n a s tę p u ją c y z b ió r p r e d y k a tó w :

C o n n e c t e d ( S e c t o r X S e c to r Y ) - o z n a c z a , ż e is tn ie je p o łą c z e n ie s e k to r a X z Y ;

R o b o t I n S e c t o r ( R o b o t N o , S e c to r N o ) - o z n a c z a , ż e ro b o t o n u m e r z e N o z n a jd u je się w s e k to r z e S e c t o r N o;

S e c to r F r e e ( S e c t o r N o ) - o z n a c z a , ż e w s e k to rz e S e c t o r N o n ie z n a jd u je s ię żaden r o b o t;

S e c to r C I e a n ( S e c t o r N o ) - o z n a c z a , ż e s e k to r S e c t o r N o j e s t c z y s ty (został w y c z y s z c z o n y ) ;

D z ia ła n ia ro b o tó w z o s ta ły z a m o d e lo w a n e z a p o m o c ą d w ó c h o p e ra to ró w :

M o v e T o S e c t o r ( R o b o tN o , S e c to r F , S e c to r T ) - o z n a c z a o p e ra c ję p rz e m ie s z c z e n ia r o b o ta R o b o t N o z s e k to r a S e c t o r F d o s e k to r a S e c to rT ',

W a ru n k i s t o s o w a ln o ś c i: C o n n e c te d ( S e c to r F ,S e c to r T ) , R o b o tIn S e c to r(R o b o tN o ,S e c to rF ), S e c to r F r e e ( S e c to r T )

L is t a d o p is k ó w : R o b o tI n S e c to r ( R o b o tN o ,S e c to r T ) , S e c to rF re e (S e c to rF ) L is t a s k r e ś le ń : R o b o tI n S e c to r ( R o b o tN o ,S e c to r F ) , S e c to rF re e (S e c to rT )

(5)

Koncepcja hybrydow ego system u sterowania.., 249

C l e a n S e c t o r ( R o b o t N o , S e c to r N o ) - o z n a c z a o p e ra c ję c z y s z c z e n ia s e k to r a S e c t o r N o , p rz e z ro b o t R o b o tN o \

W a ru n k i s t o s o w a ln o ś c i: R o b o tIn S e c to r(R o b o tN o ,S e c to rN o ), n o t S e c to rC le a n (S e c to rN o ), L is ta d o p is k ó w : S e c to rC le a n (S e c to rN o )

W c e lu z ilu s tr o w a n ia p r o c e s u p la n o w a n ia w y k o n y w a n e g o p r z e z m o d u ł p la n u ją c y , r o z p a trz m y n a s tę p u ją c y p rz y k ła d . D a n e j e s t p o m ie s z c z e n ie b iu ro w e , k tó re z o s ta ło p o d z ie lo n e n a 7 s e k to r ó w w s p o s ó b p o k a z a n y n a ry s. 2 . W s ta n ie p o c z ą tk o w y m w s z y s tk ie s e k to ry z o s ta ły o z n a c z o n e j a k o n ie w y c z y s z c z o n e . M ie js c a p a r k o w a n ia ro b o tó w R 1 i R 2 s ą z lo k a liz o w a n e o d p o w ie d n io w s e k to r a c h F i D . C e le m ro b o tó w j e s t o c z y s z c z e n ie w s z y s tk ic h s e k to r ó w o ra z p o w ró t d o m ie js c p a r k o w a n ia w ta k i s p o s ó b , a b y ro b o ty n ie s p o tk a ły s ię (n ie z n a la z ły się w tym s a m y m c z a s ie w j e d n y m s e k to rz e ).

R t

R 2

R y s. 2. P o d z ia ł p o m ie s z c z e ń n a s e k to r y i p o c z ą tk o w e ro z m ie s z c z e n ie ro b o tó w F ig . 2. S e c to r s l a y o u t a n d in itia l r o b o ts lo c a tio n

P r o b le m p la n o w a n ia S T R IP S z o s ta ł z a m o d e lo w a n y w ję z y k u P D D L [1 1 ] (P la n in g D o m a in D e f m itio n L a n g u a g e ). R o z w ią z a n ie u z y s k a n o w y k o rz y s tu ją c im p le m e n ta c ję u n iw e r s a ln e g o s y s te m u p la n u ją c e g o G ra p h p la n [1 0 ]. W a d ą ta k ie g o p o d e jś c ia j e s t m a ła e fe k ty w n o ś ć ( w s e n s ie c z a s u ) p o s z u k iw a n ia r o z w ią z a n ia p ro b le m u , c o z w ią z a n e j e s t z u n ie z a le ż n ie n ie m a lg o r y tm u p la n u ją c e g o o d d z ie d z in y ro z w a ż a n e g o p ro b le m u . D la p r o b le m u p o r u s z a n e g o w a rty k u le k o rz y s tn ie j b y ło b y z a p ro je k to w a ć s y s te m p la n u ją c y je d y n ie d la r o z w a ż a n e j d z ie d z in y , je d n a k k la s a d z ie d z in y n ie z o s ta ła d o k o ń c a j e s z c z e sp re c y z o w a n a . S y tu a c ja p o c z ą tk o w a z o s ta ła z a m o d e lo w a n a w s p o s ó b n a s tę p u ją c y :

(6)

( : i n i t

( c o n n e c t e d F E) ( c o n n e c t e d E F) { c o n n e c t e d E D) { c o n n e c t e d D E) ( c o n n e c t e d A D) { c o n n e c t e d D A) { c o n n e c t e d D C) ( c o n n e c t e d C D) ( c o n n e c t e d C B) ( c o n n e c t e d B C) ( r o b o t i n s e c t o r R 1 F) ( r o b o t i n s e c t o r R2 D)

( s e c t o r f r e e A ) ( s e c t o r f r e e B ) ( s e c t o r f r e e C ) ( s e c t o r f r e e E )

)

N a to m ia s t c el:

(:goal

{ a n d ( s e c t o r c l e a n A) ( s e c t o r c l e a n B) { s e c t o r c l e a n C) ( s e c t o r c l e a n D) ( s e c t o r c l e a n E ) ( s e c t o r c l e a n F)

)

W y n ik o p e r a c ji p la n o w a n ia p o d a n y z o s ta ł p o n iż e j:

((( :M O V E T O S E C T O R : :R1 : : F ::E) { : : M O V E T O S E C T O R : :R2 : : D : : C ) ) (( :M O V E T O S E C T O R : :R1 : : E ::D) { ::C L E A N S E C T O R : :R2 : C) ) (( : M O V E T O S E C T O R : :R2 : : C ::B) { : : M O V E T O S E C T O R : :R1 : :D : :A) ) (( :C L E A N S E C T O R :R1 : A) ( : : C L E A N S E C T O R : : R 2 : :B) ) )

3. Moduł nawigacji i wykonania zadań

T a c z ę ś ć s y s te m u o d p o w ie d z ia ln a j e s t z a r e a liz a c je z a d a ń ( o p e ra to ró w ) zlecan y ch p o s z c z e g ó ln y m je d n o s tk o m ( r o b o to m ) p r z e z m o d u ł p la n u ją c y . C e c h ą c h a r a k te r y s ty c z n ą tego m o d u łu j e s t to , iż im p le m e n to w a n y o n j e s t n a p o s z c z e g ó ln y c h je d n o s tk a c h i k o m u n ik u je się z n a d r z ę d n y m m o d u łe m p la n u ją c y m d r o g ą ra d io w ą . D o je g o re a liz a c ji z asto so w an o b e h a w io r a ln ą m e to d ę s te r o w a ln a [6 ]. O g ó ln a s tr u k tu r a te g o m o d u łu z o s ta ła p r z e d s ta w io n a na ry s. 3.

(7)

Koncepcja hybrydowego systemu sterowania.. 251

Rys. 3. O gólny schem at blokowy modułu wykonywania zadań Fig. 3. G eneral structure o f the task exécution module

Poszczególne modele zachowań na podstawie aktualnej informacji sensorycznej wypracowują odpowiednie sterowania elementów wykonawczych (silników robota).

Przykładowo, na wykonanie operatora MoveToSector(RobotNo.SecNo) składają się następujące m odele zachowań:

D oC elu - polega na jeździe po linii prostej łączącej aktualną pozycję środka robota

(Xs,robotno>ys,robotno) Z p o z y c j ą Celu (X g ,sceno, Yg,sceno) •

O m ińPrzeszkodę - powoduje zmianę kierunku jazdy na lewo (prawo) od wykrytej przeszkody.

Stop - powoduje zatrzymanie robota.

Rys. 4. Poszczególne stany modułu arbitrującego Fig. 4. States o f the arbiter

(8)

252 K. Skrzypczyk, A. Gałuszka

Koordynacją poszczególnych zachowań zajmuje się arbiter. Działanie arbitra polega na włączaniu/wyłączaniu poszczególnych zachowań w zależności od stanu, w jakim znajduje się wykonywane zadanie oraz od sytuacji wyjątkowych zaistniałych podczas wykonywania danego zadania. Włączenie danego zachowania powoduje wyłączenie pozostałych. Arbiter zrealizowany jako automat skończony. Dla zadania MoveToSector postać automatu została przedstawiona na rys.4.

Realizacja operatora CleanSector(SectorNo) wymaga dołączenia modelu zachowania ZmieńKierunekO■ Model ten powoduje odwrócenie kierunku jazdy o 180° w dwóch

przypadkach:

- gdy przeszkoda zostanie wykryta z przodu robota,

- gdy osiągnięty zostanie kraniec sektora równoległy do wektora kierunku czyszczenia (rys.5).

Fig. 5. A sector cleaning strategy

Efekt czyszczenia sektora przez robot otrzymuje się przez połączenie wszystkich modeli zachowań opisanych wcześniej oraz sekwencyjne przełączanie punktu docelowego nawigacji.

Strategia ta pozawala na efektywne oczyszczenie sektora w przypadku, gdy sektor jest pusty (nie zawiera obiektów znanych systemowi a priori).

3.1. W yniki sym ulacyjne

W tej sekcji przedstawione zostaną wstępne wyniki badań symulacyjnych działania części modułu nawigacji i wykonywania zadań odpowiedzialnej za realizację zadania (operatora) MoveToSector. Prezentowane wyniki otrzymano za pom ocą aplikacji

(9)

BBCSimulator powstałej i rozbudowywanej w Instytucie Automatyki Politechniki Śląskiej.

Podczas symulacji założono, iż znane jest dokładne położenie i orientacja robotów.

D o systemu wprowadzony został a priori model otoczenia otrzymany przez podział pomieszczeń na sektory zgodnie z rys.2.

Rysunek 6 przedstawia wynik symulacji działania operatora M oveToSector(Rl,F,E) uzyskany w dwóch przypadkach: gdy sektor E jest wolny od przeszkód nie zdefiniowanych w systemie (rys. 6a) oraz gdy w tym sektorze pojawia się przeszkoda (rys. 6b). Robot R1 oznaczony jest kolorem szarym. Jak widać, w obydwu przypadkach moduł nawigacji wykonał działanie operatora, czego skutkiem jest bezkolizyjny przejazd robota do sektora E.

Podobnie na rys.7 pokazano symulację działania operatora MoveToSector(Rl,C,B). W tym przypadku również moduł nawigacji zrealizował działanie operatora, pomimo że na drodze robota umieszczono kilka przeszkód.

R ys. 6. W ynik sym ulacji działania operatora M oveToSector(R l,F ,E ) Fig. 6. Result o f sim ulation o f the operator M oveToSector(R l,F ,E )

Rys. 7. W ynik sym ulacji działania operatora M oveToSector(R l,C ,B ) Fig. 7. Result o f the sim ulation o f the operator M oveToSector(R l,C ,B )

(10)

Kolejnym krokiem było sprawdzenie działania systemu w środowisku wielu robotów.

W tym celu zasymulowano zadanie opisane następującą listą operatorów:

((( ::MOVETOSECTOR : :R1 : : F : : E) ( ::MOVETOSECTOR ::R2 ::D ::C ) ) ( : :MOVETOSECTOR :R1 :E :D)

( ::MOVETOSECTOR : Rl :D :A) ( ::MOVETOSECTOR ::R2 ::C ::B))

Rezultat eksperymentu przedstawiono na rys.8. Robot R1 oznaczony został kolorem, szarym natomiast R2 kolorem czarnym. W wyniku wykonania sekwencji operatorów przez moduły nawigacji poszczególnych robotów zrealizowany został bezkolizyjny przejazd robota R1 z sektora F do A oraz przejazd robota R2 z sektora D do B. Tym samym otrzymano rozwiązanie postawionego zadania.

Rys. 8. W ynik sym ulacji działania operatora sekw encji operatorów Fig. 8. R esult o f sim ulation o f operators sequence

4. Podsum ow anie

W niniejszej pracy przedstawiono koncepcję hybrydowego systemu sterowania, która m oże posłużyć np. do sterowania ruchem grupy autonomicznych robotów czyszczących podłogi powierzchni biurowych. Zaprezentowano użycie reprezentacji STRIPS do modelowania problemu planowania działań grupy robotów. Zaproponowano wykorzystanie behawioralnych metod sterowania do realizacji bezkolizyjnego ruchu poszczególnych robotów wchodzących w skład zespołu. Pokazano wyniki symulacji działania modułu

(11)

planującego. Ponadto zamieszczono symulacje działania przykładowych operatorów, do których realizacji użyto koncepcji sterowania behawioralnego.

5. K ierunki dalszych prac

W dalszej kolejności planuje się rozszerzenie modułu planującego o możliwość działania na bazie niepewnej informacji. Ponadto przewidywane jest dalsze, symulacyjne przebadanie pozostałych operatorów.

Niniejsza praca finansowana jest z funduszu badań własnych BW 2002.

LITERATURA

1. Cichosz P.: Systemy uczące się, WNT, Warszawa 2000.

2. Cox I.J., W ilfong G.T: Autonomous robot vehicles, Springer-Verlag 1990.

3. Chamiak E., McDermott D.: Introduction to artificial inteligence part 2, Addison W esley Publishing CompanyToga.

4. Dorobczyński D., Dutkiweicz P., Jedwabny T., Kozłowski K., Majchrzak J., N iwczyk G.:

Mobile robot soccer, Proc o f Sixth International Conference on Mtethods and Models in Automation and Robotics, Międzyzdroje, Poland 2000, pp. 599-604.

5. Gałuszka A., Świem iak A.: Planning in multi-agent environment as inverted STRIPS planning in the presence o f uncertainty., Proc. o f 2nd WSEAS Int. Conf. on Instrumentation, Measurement, Control, Circuits and Systems (CD-ROM), Cancún, M exico 2002.

6. Maja J Mataric: Behavior-Based Control .’Examples from Navigation, Learning, and Group Behavior, Journal o f Experimental and Theoretical Artificial Intelligence, special issue on Software Architectures for Physical Agents, 9(2-3), H.Hexmoor, I. Horswill, and D. Kortenkamp, eds., 1997, 323-336.

7. N ilson, N.J.: Principles o f Artificial Intelligence. Toga Publishing Company, Palo Alto, C.A. 1980.

8. Skrzypczyk K.: Heuristic approach to a mobile robot collision free path planning problem, Proc. The Symposium on Methods o f Artificial Intelligence in Mechanics and Mechanical Engineering, pp. 249-55, Gliwice, November 2001.

9. Skrzypczyński P.: Budowa geometrycznych map otoczenia do celów nawigacji autonomicznego robota mobilnego, Rozprawa doktorska, Poznań 1997.

10. Weld, D.S., C.R. Anderson i D.E. Smith. 1998. „Extending Graphplan to Handle Uncertainty & Sensing Actions”. Proc. 15,h National Conf. on Al, 897-904.

(12)

11. Yale Center for Computational Vision and Control. 1998, PDDL - The Planning Domain Definition Language, Tech Report CVC TR-98-003/DCS T R -1165.

Recenzent: Prof. dr hab. inż. Krzysztof Kozłowski

A bstract

One o f the fundamental requirements for mobile vehicle control system is the robot autonomy The robot autonomy is defined as an ability o f operation without control o f a human operator in an environment model o f which is unknown and react a dynamical changes o f the environment. Meeting the requirements implies the system has to cope and solve many com plex problems like task planning, collision free trajectory generation, operating on the basis o f imprecise and uncertain information, environmental model building.

Operating by the robot in a real-world environment o f a complex structure such as an office without any a’priori information about the environment is the very com plex problem.

Therefore in practise a floor plan is often given to the control system. Such an approach sim plify a primary task decomposition process. In the paper a concept o f a hybrid system for controlling a team o f autonomous floor sweepers is presented. The goal o f the team is to clean up the given office area and return to their parking places. The role o f the control system is to plan and coordinate an activity o f each team-agent. The system architecture consist o f two layers. The upper layer - planner is modelled using STRIPS representation. The lower one that is responsible for the robots collision free movement execution uses the behaviour based control conception.