Главная/Журналы/Сборник материалов XXXII Республиканской выставки-сессиистуденческих инновационных проектов «Выставка инноваций - 2021» (осенняя сессия)/Анализ систем управления мобильных роботов с элементами интеллектуального управления

Анализ систем управления мобильных роботов с элементами интеллектуального управления

DOI: 10.22213/ie021209

ELIBRARY:

ГРНТИ: Управление роботами и манипуляторами 553031

Ключевые слова: мобильный робот, система управления, ИНС, навигация, обучение.

Авторский коллектив:

Звонарев И. С., аспирант, Ижевск, Россия, ФГБОУ ВО «ИжГТУ имени М. Т. Калашникова»;
Караваев Ю. Л., кандидат физико-математических наук, доцент, Ижевск, Россия, ФГБОУ ВО «ИжГТУ имени М. Т. Калашникова»;

Аннотация: Статья посвящена аналитическому обзору архитектур искусственных нейронных сетей, эффективно используемых в системах планирования траектории и управления мобильными роботами. На основании анализа синтезируется структура системы управления, предлагаемая автором как основа для дальнейших исследований.

Список литературы:

[1] Хо, Цзяньвень. Управление движением группы роботов на основе визуальной информации от сопровождающего дрона : дис. … канд. техн. наук: 05.02.05: защищена 22.12.2020: утв. 22.04.2021. - Москва, 2020. - 148 с.

[2] Алексеев, А. А. Система планирования и исполнения задания мобильным колесным роботом на основе метода опорных траекторий и кривых Безье третьего порядка в условиях склада машиностроительного предприятия : дис. … канд. техн. наук: 05.02.05: защищена 14.04.2021: утв. 29.09.2021. - Москва, 2019. - 187 с.

[3] Инь, Шуай. Диалоговая система управления коллаборативным медицинским роботом : дис. … канд. техн. наук: 05.02.05: защищена 15.06.2021. - Москва, 2021. - 161 с.

[4] Iterative learning control for path tracking of service robot in perspective dynamic system with uncertainties / Yugang W. [et al.] //International Journal of Advanced Robotic Systems. - 2020. - Т. 17. - No. 6. - С. 1729881420968528.

[5] Neural network control of a wheeled mobile robot based on optimal trajectories / P. Bozek, Y. L. Karavaev, A. A. Ardentov, K. S. Yefremov // International Journal of Advanced Robotic Systems, 2020. - Pp. 1-10.

[6] Motion Planning for Mobile Robots - Focusing on Deep Reinforcement Learning: A Systematic Review / H. Sun, W. Zhang, R. Yu, Y. Zhang // IEEE Access. - 2021. - Vol. 9. - P. 69061-69081. - DOI 10.1109/ACCESS.2021.3076530.

[7] Rainbow: Combining improvements in deep reinforcement learning / M. Hessel [et al.] // Thirty-second AAAI conference on artificial intelligence, 2018.

[8] Li, H. Deep reinforcement learning-based automatic exploration for navigation in unknown environment / H. Li, Q. Zhang, D. Zhao //IEEE transactions on neural networks and learning systems. - 2019. - Т. 31. - No. 6. - Pp. 2064-2076.

[9] Soft Actor-Critic for Navigation of Mobile Robots / J. C. De Jesus [et al.] // Journal of Intelligent and Robotic Systems. - 2021. - Vol. 102. - No. 2. - DOI 10.1007/s10846-021-01367-5.

[10] Deep imitation learning for 3D navigation tasks / A. Hussein [et al.] //Neural computing and applications. - 2018. - Т. 29. - No. 7. - С. 389-404.