Автономное адаптивное устройство управления мобильным объектом

 

Полезная модель относится к области управления мобильными объектами и может быть использована при создании систем управления положением материального объекта в пространстве в режиме реального времени, например, для полуавтоматической или автоматической парковки автомобиля, для посадки самолета, в системах причаливания судов, в управлении закрыванием и открыванием ворот и дверей, на производстве (погрузочно-разгрузочные работы) и др. Функционально устройство управления мобильным объектом содержит три части: нейропроцессорную, состоящую из нейропроцессора, внешнего постоянного запоминающего устройства и внешнего оперативного запоминающего устройства, коммутационную, включающую блок коммутации, и контроллерную, включающую контроллер с нечеткой логикой, состоящий из аналого-цифрового преобразователя, цифро-аналогового преобразователя и встроенных постоянного запоминающего устройства и оперативного запоминающего устройства, и внешнее постоянное запоминающее устройство, причем выходы датчиков, установленных на мобильном объекте, и выходы датчиков, механизмов приводов соединены со входом аналого-цифрового преобразователя контроллера, входы датчиков. механизмов приводов соединены с выходом цифро-аналогового преобразователя контроллера, а входы и выходы блока коммутации соединены со входами и выходами контроллера, внешнего постоянного запоминающего устройства контроллера, нейропроцессора и внешнего постоянного запоминающего устройства нейропроцессора. Применение данного устройства позволяет исключить установку компьютера на мобильном объекте при одновременном обеспечении управления объектом в автоматическом режиме. Одновременное использование нечеткого контроллера, принимающего решения, и нейропроцессора, его обучающего, позволяет повысить точность и увеличить надежность устройства управления. Автономное устройство управления может производиться серийно, что значительно удешевляет его стоимость.

Полезная модель относится к области управления мобильными объектами и может быть использована при создании систем управления положением материального объекта в пространстве в режиме реального времени, например, для полуавтоматической или автоматической парковки автомобиля, для посадки самолета, в системах причаливания судов, в управлении закрыванием и открыванием ворот и дверей, на производстве (погрузочно-разгрузочные работы) и др.

В настоящее время в системах автоматического управления сложными объектами в условиях большой неопределенности и неполноты знаний об объекте и внешней среде применяют несколько методов, ориентированных на моделирование на основе экспертных знаний и принятие решений в условиях нечеткости и неопределенности.

Известен микроконтроллер Motorola 68HC08, использующий нечеткую логику, который может быть применен в самых разных системах управления. Общая структура микроконтроллера содержит блок фазификации, базу знаний, блок решений и блок дефазификации. Блок фазификации преобразует четкие величины, измеренные на выходе объекта управления, в нечеткие величины, описываемые лингвистическими переменными в базе знаний. Блок решений использует нечеткие условные правила, заложенные в базе знаний, для преобразования нечетких входных данных в требуемые управляющие воздействия также нечеткого характера. Блок дефазификации преобразует нечеткие данные с выхода блока решения в четкую величину, которая используется для управления объектом [журнал PC WEEK/RE №37, 2004 г., с.38].

Однако нечеткие системы управления в основном применимы для класса задач, в которых количество внешних параметров и параметров управления невелико и не являются в полной мере самонастраивающимися.

Известна система управления процессом бурения, принятая за прототип, содержащая забойный двигатель, забойный насос для прокачки промывочной жидкости, телеметрическую систему с датчиками контроля параметров в забое, наземные датчики контроля технологических параметров, блок передачи информации и управляющий компьютер с программным обеспечением, базой данных управления, которая содержит проектную траекторию скважины, и базой данных САПР, которая содержит проектные данные по конструкции скважины, характеристики оборудования, технологии процесса бурения, геологические и геофизические данные, при этом программное обеспечение выполнено с возможностью самообучения путем учета данных САПР(система автоматического проектирования) скважины и учета предшествующего, полученного

ранее при бурении скважин того же куста или месторождения, опыта при принятии решения и реализовано с использованием искусственных нейронных сетей, эмулированных на нейропроцессере. Выходы из компьютера подключены к соответствующим исполнительным механизмам [патент РФ №2208153, МПК Е21В 44/00, 2001 г.].

Однако использование для управления только обученной нейронной сети не всегда позволяет достигнуть нужный результат, т.к. обучение нейронной сети и определение необходимого объема обучающей выборки являются достаточно сложным процессом. Соответственно, нейронная сеть не всегда корректно обучается. Также известная система обязательно требует наличия компьютера.

При создании полезной модели решалась задача создания автономного малогабаритного адаптивного устройства управления мобильным объектом, предварительно обучаемого оператором, а также задача удешевления изготовления устройства управления.

Поставленная задача решена за счет того, что в известном устройстве, содержащем нейронный процессор с эмулированной на нем нейронной сетью, базу данных об объекте управления и окружающих условиях, датчики, установленные на мобильном объекте, и датчики исполнительных механизмов, согласно полезной модели, функционально устройство содержит три части: нейропроцессорную, состоящую из нейропроцессора, внешнего постоянного запоминающего устройства и внешнего оперативного запоминающего устройства, коммутационную, включающую блок коммутации, и контроллерную, включающую контроллер с нечеткой логикой, состоящий из аналого-цифрового преобразователя, цифро-аналогового преобразователя и встроенных постоянного запоминающего устройства и оперативного запоминающего устройства, и внешнее постоянное запоминающее устройство, причем выходы датчиков, установленных на мобильном объекте, и выходы датчиков механизмов приводов соединены со входом аналого-цифрового преобразователя контроллера, входы датчиков. механизмов приводов соединены с выходом цифро-аналогового преобразователя контроллера, а входы и выходы блока коммутации соединены со входами и выходами контроллера, внешнего постоянного запоминающего устройства контроллера, нейропроцессора и внешнего постоянного запоминающего устройства нейропроцессора.

Применение данного устройства позволяет исключить установку компьютера на мобильном объекте при одновременном обеспечении управления объектом в автоматическом режиме. Одновременное использование нечеткого контроллера, принимающего решения, и нейропроцессора, его обучающего, позволяет повысить точность и увеличить надежность устройства управления.

Также заявляемое устройство может производиться серийно, что значительно удешевляет его стоимость.

Полезная модель иллюстрируется чертежами, где на фиг.1 показана общая схема

устройства; на фиг.2 - графики функций принадлежности термов лингвистических переменных:

а) входной - «расстояние до препятствия»; б) выходной - «угол поворота руля»; на фиг.3 - схема парковки автомобиля из различных положений.

Автономное адаптивное устройство управления для, например, автоматической парковки автомобиля, по функциям содержит три части: 1 - контроллерную, принимающую решения, 2 -нейропроцессорную, 3 - коммутационную. Контроллерная часть 1 состоит из контроллера с нечеткой логикой 4, включающего аналого-цифровой преобразователь (АЦП) 5, цифро-аналоговый преобразователь (ЦАП) 6, встроенное постоянное запоминающее устройство (ПЗУ) 7 и встроенное оперативное запоминающее устройство (ОЗУ) 8, из внешнего постоянного запоминающего устройства (ПЗУ) контроллера 9 и внешнего оперативного запоминающего устройства (ОЗУ) контроллера 10. Нейропроцессорная часть 2 содержит нейропроцессор 11, выполненный, например, например, на базе микросхемы NM6403, внешнее постоянное запоминающее устройство (ПЗУ) нейропроцессора 12 и внешнее оперативное запоминающее устройство (ОЗУ) нейропроцессора 13. Коммутационная часть 3 содержит блок коммутации 14, выполненный, например, на базе программируемой логической интегральной схемы (ПЛИС), и порт USB 15, предназначенный для подсоединения к компьютеру 16. Входы и выходы блока коммутации 14 соединены со входами и выходами контроллера 4, внешнего постоянного запоминающего устройства контроллера 9, нейропроцессора 11 и внешнего постоянного запоминающего устройства нейропроцессора 12. АЦП 5 контроллера 4 имеет входы для подсоединения внешних аналоговых датчиков расстояния до препятствия 17, установленных на автомобиле 18, ЦАП 6 имеет выходы для связи с механизмом поворота руля 19 и с переключателем привода «вперед-назад» 20, которые имеют выходы на АЦП 5. Контроллер 4 имеет выходы на цифровой датчик угла поворота руля 21 и цифровой датчик направления движения 22.

Программирование и эксплуатация автономного устройства осуществляется следующим образом:

На первоначальном этапе (на заводе-изготовителе) изготавливают эталонное устройство, через порт USB 15 соединяют его его с компьютером 16 и с него загружают в блок коммутации 14 программу, программирующую саму ПЛИС 14, которая после этого распределяет последующие программы по остальным блокам. Во внешнее ПЗУ 9 контроллера 4 загружают программу, содержащую нечеткие и лингвистические переменные и графики их функций принадлежности (см. фиг.2). На графике 2а приведены графики нечетких переменных (термов) «Очень близко», «Близко», «Недалеко», «Далеко» и «Очень далеко», представленные в виде треугольных и трапециевидных нечетких чисел, и составляющие входную лингвистическую переменную «Расстояние до препятствия». На графике 26 аналогичным образом представлены термы, образующие выходную лингвистическую переменную «Угол поворота руля». Во встроенное ПЗУ 7 контроллера 4 загружают правила управления в виде нечетких продукций.

На втором этапе устройство управления отстыковывается от компьютера 16, устанавливается на автомобиль определенной марки, и производится его обучение опытным водителем. Водитель, руководствуясь собственным опытом, а также показаниями датчиков расстояния 17 осуществляет серию опытных припарковываний из различных положений в

свободный промежуток между двумя автомобилями, причем неудачные (неоптимальные) парковки исключает из накопления данных. На фиг.3 представлены два случая припарковывания, отличающиеся величиной зоны возможного маневрирования 24, например, переднего бампера автомобиля 18, без столкновения с соседними автомобилями 25, находящимися спереди и сзади от места парковки. При этом исходным положением является находящийся в левом нижнем углу сплошной контур автомобиля 18. Для случая с большей зоной маневрирования 24 конечное положение контура автомобиля 18 и путь к ней показаны штрих-пунктирной линией (правая нижняя часть рисунка), а для случая с меньшей зоной возможного маневрирования 24 - соответственно штриховой линией (правая верхняя часть рисунка). Видно, что в этом случае требуется большее количество движений «вперед-назад» для парковки.

При этом данные от каждого датчика 17 преобразуются в АЦП 5 и поступают в контроллер 4. Одновременно туда же поступают аналоговые данные от механизма поворота руля 19 и переключателя привода 20. Таким образом контроллер 4 фиксирует зависимость угла поворота руля и направления движения от расстояния, поступающего от каждого датчика 17 до двух соседних стоящих автомобилей 25 для каждой парковки из некоторого начального положения автомобиля 18. Эти данные (зависимости) поступают во встроенное ПЗУ 7 и далее в блок коммутации 14. Параллельно этому процессу контроллер 4 на основе правил нечетких продукций, занесенных во встроенное ПЗУ 7, и на основе графиков функций принадлежностей лингвистических переменных, занесенных во внешнее ПЗУ 9, вырабатывает рекомендуемые значения углов поворота и направления движения и направляет эти значения наряду с истинными (экспериментальными) в блок коммутации 14, где они запоминаются. Для обработки всех информационных потоков контроллер 4 использует свое встроенное ОЗУ 8, а для ускорения обработки данных используется дополнительное внешнее ОЗУ 10. Одновременно программное обеспечение, записанное во внешнее ПЗУ нейропроцессора 12, совместно с нейропроцессором 11 формирует многослойную искусственную нейронную сеть прямого распространения. Полученная нейронная сеть обучается на данных, поступающих из блока коммутации 14, т.е. полученных в результате серии парковок и содержащих расстояние до препятствий, рекомендуемые значения углов поворота руля и фактические, используя последние в качестве целей при обучении. В процессе обучения нейронная сеть после сравнения фактических и рекомендуемых значений уточняет свои весовые коэффициенты. Уточненные (откорректированные) данные через блок коммутации 14 поступают во внешнее ПЗУ контроллера 9, где в соответствии с этим осуществляется корректировка графиков функций принадлежностей лингвистических переменных (см. штриховую линию на фиг.2б).

На третьем этапе устройство подсоединяют к компьютеру 16 и откорректированные значения из внешнего ПЗУ контроллера 9 через блок коммутации 14 порт USB 15 передаются в компьютер 16. Для различных марок и моделей автомобилей, отличающихся передаточным числом привода руля и габаритами обучают свои эталонные образцы, данные с которых также заносятся в компьютер 16, т.е. создается консолидированная база уточненных функций принадлежностей выходных лингвистических переменных для большого количества автомобилей разных марок и моделей. После этого все серийные устройства подключают к компьютеру и загружают программы аналогично первоначальному этапу, причем во внешнее ПЗУ контроллера 9

записываются уточненные функции принадлежности выходных лингвистических переменных. После загрузки программ серийное устройство отстыковывается и может быть установлено на любой автомобиль. В процессе эксплуатации при парковке автомобиля контроллер 4 на основе поступающих данных от датчиков 17 вырабатывает рекомендуемые значения углов поворота руля и направления движения. В случае непосредственного управления контроллера 4 исполнительными механизмами 20, 22 полученные значения переводятся в аналоговый вид в ЦАП 6 и и поступают на эти механизмы, при этом руль сам крутится на нужный угол, а передача сама переключается с передней на заднюю (автоматическая парковка). Или же рекомендуемые значения могут поступать от датчиков 21 и 22 на информационное табло, а водитель обеспечивает выполнение этих рекомендаций (полуавтоматическая парковка).

В случае необходимости, автономное устройство может быть установлено на автомобиль другой модели или марки, не имеющейся в списке, аналогично второму этапу, при этом водитель самостоятельно проводит дообучение устройства, осуществив серию попыток припарковать машину.

Автономное адаптивное устройство управления мобильным объектом, содержащее нейронный процессор с эмулированной на нем нейронной сетью, базу данных об объекте управления и окружающих условиях, датчики, установленные на мобильном объекте, и датчики исполнительных механизмов, отличающееся тем, что функционально устройство содержит три части: нейропроцессорную, состоящую из нейропроцессора, внешнего постоянного запоминающего устройства и внешнего оперативного запоминающего устройства, коммутационную, включающую блок коммутации, и контроллерную, включающую контроллер с нечеткой логикой, состоящий из аналого-цифрового преобразователя, цифроаналогового преобразователя и встроенных постоянного запоминающего устройства и оперативного запоминающего устройства, и внешнее постоянное запоминающее устройство, причем выходы датчиков, установленных на мобильном объекте, и выходы датчиков механизмов приводов соединены со входом аналого-цифрового преобразователя контроллера, входы датчиков механизмов приводов соединены с выходом цифроаналогового преобразователя контроллера, а входы и выходы блока коммутации соединены со входами и выходами контроллера, внешнего постоянного запоминающего устройства контроллера, нейропроцессора и внешнего постоянного запоминающего устройства нейропроцессора.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к области авиационной техники, в частности обслуживания летательных аппаратов и может быть использовано для контроля и диагностики авиационных двигателей
Наверх