Neural sensor-based navigation of wheeled mobile robot in unknown environment

eng Artykuł w języku angielskim DOI:

Zenon Hendzel, wyślij Marcin Szuster Rzeszow University of Technology

Pobierz Artykuł

Abstract

In presented paper a new approach to a collision-free trajectory generating for a wheeled mobile robot with Adaptive Critic Designs and Fuzzy Logic algorithm, is proposed. The presented discrete hierarchical control system consists of a trajectory generating algorithm based on a reactive navigation of the wheeled mobile robot in an unknown 2D environment with static obstacles, and a tracking control system. A strategy of reactive navigation is developed including two main behaviours: an obstacle avoiding behaviour and a goal-seeking behaviour, realised in a form of Adaptive Critic Design algorithms. These simple, individual behaviours are combined by the fuzzy combiner of behaviours that determines influence of the individual behaviours on the trajectory generation process, according to the environment conditions. The tracking control system is composed of two Dual-Heuristic Dynamic Programming algorithms, the supervisory term and the PD controller. Verification of the proposed control algorithm was realised using the mobile robot Pioneer 2-DX, equipped with one laser and eight sonar range finders, that provides object detection.

Keywords

navigation, neural dynamic programming, neural network, wheeled mobile robot

Zastosowanie aproksymacyjnego programowania dynamicznego w nawigacji mobilnego robota kołowego

Streszczenie

W prezentowanym artykule zaproponowano nowe podejście do generowania bezkolizyjnych trajektorii ruchu mobilnych robotów kołowych z zastosowaniem algorytmów adaptacyjnego krytyka oraz układów z logiką rozmytą. Zaprezentowany hierarchiczny układ sterowania składa się z warstwy generowania trajektorii ruchu bazującej na idei odruchowej nawigacji mobilnego robota kołowego w nieznanym środowisku 2D ze statycznymi przeszkodami oraz warstwy sterowania ruchem nadążnym. Sterowanie odruchowe obejmuje dwa podstawowe zadania: omijanie przeszkód oraz podążanie do celu, zrealizowane z zastosowaniem algorytmów adaptacyjnego krytyka. Te proste zachowania są łączone przez układ z logiką rozmytą, który określa wpływ poszczególnych zachowań na proces generowania trajektorii w zależności od warunków otoczenia sterowanego obiektu. Weryfikacja zaproponowanego algorytmu sterowania została zrealizowana z zastosowaniem mobilnego robota kołowego Pioneer 2-DX, wyposażonego w dalmierz laserowy i osiem sonarów ultradźwiękowych, służących do wykrywania przeszkód.

Słowa kluczowe

aproksymacyjne programowanie dynamiczne, nawigacja, robot mobilny, sterowanie behawioralne

Bibliografia

  1. Arkin R., Behavior-Based Robotics, MIT Press, Cambridge 1998.
  2. Barto A., Sutton R., Reinforcement learning: an introduction, MIT Press, Cambridge 1998.
  3. Burghardt A., Proposal for a rapid prototyping environment for algorithms intended for autonomous mobile robot control, “Mechanics and Mechanical Engineering”, 2008, Vol. 12, 5-16.
  4. Fahimi F., Autonomous Robots. Modeling, Path Planning, and Control, Springer, New York 2009.
  5. Giergiel J., Hendzel Z., Zylski W., Modeling and Control of Wheeled Mobile Robots (in Polish), WNT, Warsaw 2002.
  6. Giergiel J., Zylski W., Description of Motion of a Mobile Robot by Maggie’s Equations, “J. Theor. App. Mech.”, 2005, Vol. 43, 511-521.
  7. Hendzel Z., Fuzzy reactive control of wheeled mobile robot, “J. Theor. App. Mech.”, 2004, Vol. 42, 503-517.
  8. Hendzel Z., Szuster M., Discrete Action Dependant Heuristic Dynamic Programming in Wheeled Mobile Robot Control, “Solid State Phenomena”, 2010, Vol. 164, 419-424.
  9. Hendzel Z., Szuster M., Discrete Model-Based Adaptive Critic Designs in Wheeled Mobile Robot Control, LNAI, 2010, Vol. 6114, 264-271.
  10. Hendzel Z., Szuster M., Neural Dynamic Programming in Behavioural Control of Wheeled Mobile Robot, (in Polish), “Acta Mechanica et Automatica”, 2011, Vol. 5, No. 1, 28-36.
  11. Hendzel Z., Szuster M., Neural Dynamic Programming in Reactive Navigation of Wheeled Mobile Robot, Rutkowski L. et al. (eds.): ICAISC 2012, Part II, LNCS, Vol. 7268, 450-457.
  12. Maaref H., Barret C., Sensor-based Navigation of a Mobile Robot in an Indoor Environment, “Robotics and Autonomous Systems”, 2002, Vol. 38, 1-18.
  13. Millan J., Reinforcement Learning of Goal-Directed Obstacle-Avoiding Reaction Strategies in an Autonomous Mobile Robot, “Robotics and Autonomous Systems”, 1995, Vol. 15, 275-299.
  14. Powell W., Approximate Dynamic Programming: Solving the Curses of Dimensionality, Willey-Interscience, Princeton 2007.
  15. Si J., Barto A., Powell W., Wunsch D., Handbook of Learning and Approximate Dynamic Programming, IEEE Press, Wiley-Interscience 2004.
  16. Prokhorov D., Wunch D., Adaptive Critic Designs. “IEEE Transactions on Neural Networks”, 1997, Vol. 8, 997-1007.