НОВОСТИ / РОССИЯРоссийские исследователи объединили существующие адаптивные алгоритмы, применяемые для управления колесными роботами с манипуляторами, с разработанной ими системой ИИ на базе так называемой RBFNN-нейросети.
МОСКВА, 10 февраля. Исследователи из РФ разработали систему управления движением и работой колесных роботов-манипуляторов, которая способна автоматически подстраиваться под изменения в окружающей среде или в самой системе благодаря использованию нейросетей в ее работе. Об этом рассказал Центр научной коммуникации МФТИ.
«Наше исследование демонстрирует, что использование адаптивного управления в сочетании с нейронными сетями и ограничениями на выходные параметры может значительно повысить безопасность и точность работы колесных мобильных манипуляторов», — заявил аспирант МФТИ (Долгопрудный) Чжан Хучжэньюй, чьи слова приводит Центр научной коммуникации вуза.
Как отмечают Чжан Хучжэньюй и его коллеги, колесные мобильные роботы, оснащенные манипуляторами, привлекают все большее внимание благодаря своей универсальности и способности выполнять сложные задачи в различных областях, таких как спасательные операции, 3D-печать и взаимодействие с людьми. Их более широкое применение ограничивается тем, что их движение описывается нелинейными уравнениями, а традиционные методы управления часто не учитывают динамические неопределенности и внешние возмущения.
Для решения этой проблемы российские исследователи объединили существующие адаптивные алгоритмы, применяемые для управления колесными роботами с манипуляторами, с разработанной ими системой ИИ на базе так называемой RBFNN-нейросети. Так математики называют особый подтип систем машинного обучения, построенных на базе так называемых радиальных базисных функций. Эти системы ИИ хорошо подходят для описания нелинейных процессов, что делает их оптимальным инструментом для расчета траекторий движения и действий роботов.
Проведенные российскими учеными расчеты показали, что комбинация из RBFNN-нейросетей, адаптивных алгоритмов управления и некоторых других математических инструментов позволяет добиться устойчивого и прогнозируемого управления колесным роботом с манипулятором. При этом разработка Чжана Хучжэньюя и его коллег превзошла уже существующие методы, в том числе адаптивное скользящее управление и немодифицированный контроллер обратного шага.
Как надеются ученые, предложенная ими система управления может быть применена в самых различных областях науки и техники, включая промышленную автоматизацию, разработку систем помощи при спасательных операциях, а также для создания подходов, позволяющих проводить сложные хирургические операции с помощью роботов.