СПОСОБ МНОГОАЛЬТЕРНАТИВНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ МОДЕЛЕЙ АВТОМАТИЗАЦИИ СТРУКТУРНОГО СИНТЕЗА МЕХАТРОННО-МОДУЛЬНЫХ РОБОТОВ Российский патент 2013 года по МПК G05B19/00 B25J9/08 

Изобретение относится к машиностроению, а именно к робототехнике, и может быть использовано при создании мехатронно-модульных роботов.

Одним из важнейших и перспективных направлений развития современной робототехники связано с разработкой нового класса устройств - многозвенных мехатронно-модульных роботов с адаптивной структурой. Структурный синтез при проектировании реконфигурируемых мехатронно - модульных роботов рассматривается как одновременное, автоматизированное решение двух задач выбора: порядка блочно-модульной сборки и варианта настройки априорно периодического закона изменения обобщенных координат (y, z), определяющего алгоритм управления движением.

Известен способ многоальтернативной оптимизации моделей автоматизации структурного синтеза мехатронно-модульных роботов, заключающийся в проведении синтеза структуры многоинвариантной модели мехатронно-модульных роботов, и последующей фиксации полученных оптимальных решений (И.М. Макаров, В.М. Лохин, С.В. Манько, М.П. Романов, М.В. Кадочников. ИТ, "Технологии обработки знаний в задачах управления автономными мехатронно-модульными реконфигурируемыми роботами" приложение к "Информационные технологии" №8, М., "Новые технологии", 2010, стр.3-7, рис.14-прототип).

Указанный способ многоальтернативной оптимизации моделей автоматизации структурного синтеза мехатронно-модульных роботов, заключается в запоминании конкретных положений отдельных модулей для решения целевых задач.

Недостатками данного способа является его значительная сложность, низкая эффективность ориентации в окружающей среде реконфигурируемых мехатронных устройств, преимущественно, мехатронно-модульных роботов.

Задачей предложенного технического решения является устранение указанных недостатков и создание способа многоальтернативной оптимизации моделей автоматизации структурного синтеза мехатронно-модульных роботов, применение которого позволит ускорить процесс синтеза, а также повысит эффективность ориентации в окружающей среде и надежность работы создаваемых мехатронных устройств, преимущественно, мехатронно-модульных роботов.

Решение поставленной задачи достигается тем, что в предложенном способе многоальтернативной оптимизации моделей автоматизации структурного синтеза мехатронно-модульных роботов, согласно изобретению, при проведении синтеза структуры многоинвариантной модели мехатронно-модульных роботов, состоящих, как минимум, из двух сопряженных между собой тождественных модулей, предпочтительно, двух и более, первичного и вновь с ним сопрягаемого/ых, имеющих интерфейсные площадки для стыковки, причем количество модулей, объединяемых в упомянутый робот, определено из соотношения: n=1,N, где: n - количество модулей, объединяемых в один робот, определено из соотношения n=1+x1+2x2+4x3+8x4, где: x1, x4=1,0 - количество интерфейсных площадок на модуле, N≤16 - предельное количество модулей, которые могут быть объединены в один робот, при этом сопряжение каждого нового модуля с ранее собранным/и осуществлено вдоль выбранного направления и обеспечено стыковкой его первой интерфейсной площадки с одной из свободных на любых других элементах конструкции, занимающих ближайшее крайнее положение в том или ином ряду, причем интерфейсные площадки каждого модуля выполнены с возможностью стыковки с аналогичными площадками, по крайней мере, в четырех диаметрально противоположных направлениях, и последующем фиксировании полученных оптимальных решений, рассматривают множество проектных элементов и вводят соответствующие альтернативные переменные путем представления дискретных чисел, соответствующих этим элементам, в двоичном исчислении, после чего обозначают количество модулей, объединяемых в один робот, преимущественно, без четко выраженной структуры, и обеспечивают сопряжение каждого нового модуля с ранее собранными вдоль выбранного направления и стыковку его первой интерфейсной площадки с одной из свободных на любых других элементах конструкции, занимающих ближайшее крайнее положение в том или ином ряду, после чего вводят альтернативные переменные для описания параметров периодического закона следующим образом:

Angle=A+Bsin(ωt+φ),

где: А - значение обобщенной координаты, относительно которой происходит периодическое движение;

В - амплитуда периодического колебания обобщенной координаты; суммарная величина А+В не должна превышать максимально допустимого отклонения обобщенной координаты модуля;

φ - смещение фазы периодического движения.

при этом, для оптимизационного структурного синтеза выбирают значения альтернативных переменных $$\overline{x_1^{*},x_{41n}^{*}}$$ , обеспечивающих максимальное значение функции f:

$$f=\frac{{\left[y\left(\overline{x_1,x_{41n}}\right)\right]}^2+{\left[z\left(\overline{x_1,x_{41n}}\right)\right]}^2}{N\left(\overline{x_1,x_{4n}}\right)N_c\left(\overline{x_{10},x_{41n}}\right)}\to \max$$

при ограничениях n=1, N

$$\left|A_1\left(\overline{x_{10},x_{12n}}\right)+B_1\left(\overline{x_{14n},z_{17n}}\right)\right|\le y^{\max },$$

$$\left|A_2\left(\overline{x_{26},x_{29n}}\right)+B_2\left(\overline{x_{30n},z_{33n}}\right)\right|\le z^{\max }$$

$$\overline{x_1,x_{41n}}=\{\begin{array}{c}\mathrm{1,}\\ 0.\end{array}$$

где: y^max, z^max - максимально допустимые отклонения обобщенной координаты модуля относительно ее нулевого значения, при этом для нахождения максимального значения функции f, используют рандомизированной алгоритм многоальтернативной оптимизации.

В варианте использования способа, для нахождения максимального значения функции f, рандомизированной алгоритм многоальтернативной оптимизации дополняют еще одним уровнем в рамках управляемого роя частиц.

Сущность изобретения иллюстрируется чертежами, где на фиг.1 показаны отдельные мехатронно-модульные роботы со свободными интерфейсными площадками, на фиг.2 - мехатронно-модульный робот, состоящий из нескольких модулей, соединенных между собой по свободным интерфейсным площадкам и образующий фигуру в виде многоугольника, на фиг.3 - мехатронно-модульный робот, состоящий, из нескольких модулей, соединенных между собой по свободным интерфейсным площадкам и образующий фигуру в виде квадрата, на фиг.4 - мехатронно-модульный робот, состоящий, из нескольких модулей, соединенных между собой по свободным интерфейсным площадкам и образующий фигуру в виде прямоугольника.

На чертежах под поз.1 обозначен отдельный мехатронно-модульный робот, состоящий из одного модуля, поз.2 - свободная интерфейсная площадка, поз.3 - интерфейсная площадка, использованная для стыковки с другим отдельным мехатронно-модульным роботом, состоящим из одного модуля, поз.4 - мехатронно-модульный робот, состоящий из нескольких модулей 1, соединенных между собой по свободным интерфейсным площадкам 2.

Предложенный способ может быть реализован следующим образом.

Рассматривают множество проектных элементов и вводят соответствующие альтернативные переменные путем представления дискретных чисел, соответствующих этим элементам, в двоичном исчислении.

Обозначаем количество модулей 1, объединяемых в один мехатронно-модульный робот 4, без четко выраженной структуры, $$n=\overline{\mathrm{1,}N}$$ Тогда в двоичном исчислении получают при N≤16, где: N - количество сторон, n - количество возможный итераций.

n=1+x₁+2x₂+4x₃+8x₄,

где $$\overline{x_1,x_4}=\{\begin{array}{c}\mathrm{1,}\\ 0.\end{array}$$

При блочно - модульной сборке робота 4 полагают, что сопряжение каждого нового модуля 1 с ранее собранными осуществляется вдоль выбранного направления и обеспечивается стыковкой его первой интерфейсной площадки 2 с одной из свободных аналогичных интерфейсных площадок 2 на любых других модулях 1, как элементах конструкции, занимающих ближайшее крайнее положение в том или ином ряду.

Выделяют этот алгоритм преимущественно как Асб. Описание порядка сборки приводят к указанию направления и места крепления очередного элемента с использованием алгоритма Асб.

В направлении для стыковки n-го модуля пет принимают четыре значения n_cm=1 - север, n_cm=2 - восток, n_cm=3 - юг, n_cm=4 - запад и представляют через альтернативные переменные:

n_cm.n=1+x_5n+2x_6n,

где $$n=\overline{\mathrm{1,}N}$$ , $$x_{5n},x_{6n}=\{\begin{array}{c}\mathrm{1,}\\ 0.\end{array}$$

Номер площадки, выбираемой для стыковки n - го модуля в двоичном исчислении, записывают в следующем виде:

n_cm.n=1+x_7n+2x_8n+4x_9n,

где $$n=\overline{\mathrm{2,}N}$$ , $$\overline{x_{7n},x_{9n}}=\{\begin{array}{c}\mathrm{1,}\\ 0.\end{array}$$

Альтернативные переменные для описания параметров периодического закона вводят следующим образом:

Angle=A+Bsin(ωt+φ),

где: А - значение обобщенной координаты, относительно которой происходит периодическое движение;

В - амплитуда периодического колебания обобщенной координаты; суммарная величина |A|+|B| не должна превышать максимально допустимого отклонения обобщенной координаты модуля;

φ - смещение фазы периодического движения.

Настройкой параметров этого закона определяют алгоритмы управления, синтезируемой мехатронно-модульной конструкции. Указанные параметры характеризуются дискретными значениями, имеющими соответствующие численные номера в пределах N≤16.

Затем для оптимизационного структурного синтеза выбирают значения альтернативных переменных $$\overline{x_1^{*},x_{41n}^{*}}$$ , обеспечивающих максимальное значение функции.

$$f=\frac{{\left[y\left(\overline{x_1,x_{41n}}\right)\right]}^2+{\left[z\left(\overline{x_1,x_{41n}}\right)\right]}^2}{N\left(\overline{x_1,x_{4n}}\right)N_c\left(\overline{x_{10},x_{41n}}\right)}\to \max$$

при ограничениях n=1, N

$$\left|A_1\left(\overline{x_{10},x_{12n}}\right)+B_1\left(\overline{x_{14n},z_{17n}}\right)\right|\le y^{\max },$$

$$\left|A_2\left(\overline{x_{26},x_{29n}}\right)+B_2\left(\overline{x_{30n},z_{33n}}\right)\right|\le z^{\max }$$

$$\overline{x_1,x_{41n}}=\{\begin{array}{c}\mathrm{1,}\\ 0.\end{array}$$

где y^max, z^max - максимально допустимые отклонения обобщенной координаты модуля относительно ее нулевого значения.

Для нахождения максимального значения функции гдачи, используют рандомизированной алгоритм многоальтернативной оптимизации, который дополняют еще одним уровнем в рамках управляемого роя частиц.

Для синхронизации процедуры метода роя частиц и вариационной процедуры многоальтернативной оптимизации на каждом шаге управляют выбором частицы для обновления скорости изменения координат, которую осуществляют с использованием рандомизированной схемы. С этой целью вводят случайную дискретную величину m, которая принимает значение m=1,М с вероятностью pn. На первом шаге получают:

$$p_n^1=\frac{1}{N}{\forall }_n=\overline{\mathrm{1,}N}$$ .

Далее изменение значений $$p_n^k$$ при условии $${\displaystyle {\sum }_{n=1}^M{p}_n^{{\nu }_k}=1}$$ осуществляют следующим образом. Определяют значение случайной величины $$\tilde{n}$$ . Пусть $$\tilde{n}=\nu$$ . Тогда скорости изменения координат на (k+1)-м шаге вычисляются:

$${\nu }_{mn}^{r+1}=\{\begin{array}{c}{\nu }_{mn}^r,\forall n=\overline{\mathrm{1,}N},n\ne \nu ,\\ p_{B_{mn}}^{r+1}[q_{z_{mn}}^r\ae \left({\nabla }_{1m}F\right)-p_{z_{mn}}^r\ae \left(-{\Delta }_{1mn}F\right),\\ n=\nu \end{array}$$

а значение вероятностей p_n:

$$p_n^{k+1}=\{\begin{array}{c}\frac{p_n^k}{1+{\epsilon }^{k+1}}\forall n=\overline{\mathrm{1,}N},n\ne \nu ,\\ \frac{p_n^k+{\epsilon }^{k+1}}{1+{\epsilon }^{k+1}},n=\nu .\end{array}$$

При этом величина ε>0 определяет степень рекордности движения ν-й частицы в направлении к экстремуму оптимизируемой функции.

Использование предложенного технического решения позволит проводить синтез структуры многоинвариантной модели мехатронно-модульных роботов с последующим фиксированием полученных оптимальных решений с последующем повышением количества возможных итераций мехатронно-модульного робота при значительном сокращении времени синтеза.

Изобретение относится к машиностроению, а именно, к робототехнике, и может быть использовано при создании мехатронно-модульных роботов. Технический результат - ускорение процесса синтеза, повышение надежности работы мехатронно-модульных роботов. Предложен способ многоальтернативной оптимизации моделей автоматизации структурного синтеза мехатронно-модульных роботов, в котором при проведении синтеза структуры многоинвариантной модели мехатронно-модульных роботов, и последующем фиксировании полученных оптимальных решений, рассматривают множество проектных элементов и вводят соответствующие альтернативные переменные путем представления дискретных чисел, соответствующих этим элементам, в двоичном исчислении, после чего обозначают количество модулей, объединяемых в один робот, преимущественно, без четко выраженной структуры, и обеспечивают сопряжение каждого нового модуля с ранее собранными вдоль выбранного направления и стыковку его первой интерфейсной площадки с одной из свободных на любых других элементах конструкции, занимающих ближайшее крайнее положение в том или ином ряду, после чего вводят альтернативные переменные, при этом для оптимизационного структурного синтеза выбирают значения альтернативных переменных $$\overline{x_1^{*},x_{41n}^{*}}$$ , обеспечивающих максимальное значение функции f. 1 з.п. ф-лы, 4 ил.

1. Способ многоальтернативной оптимизации моделей автоматизации структурного синтеза мехатронно-модульных роботов, характеризующийся тем, что при проведении синтеза структуры многоинвариантной модели мехатронно-модульных роботов, состоящих, как минимум, из двух сопряженных между собой тождественных модулей, предпочтительно, двух и более, первичного и вновь с ним сопрягаемого/ых, имеющих интерфейсные площадки для стыковки, причем количество модулей, объединяемых в упомянутый робот, определено из соотношения: n=1,N, где n - количество модулей, объединяемых в один робот, определено из соотношения n=1+х1+2х2+4х3+8х4, где:х1, х4=1,0 - количество интерфейсных площадок на модуле, N≤16 - предельное количество модулей, которые могут быть объединены в один робот, при этом сопряжение каждого нового модуля с ранее собранным/и осуществлено вдоль выбранного направления и обеспечено стыковкой его первой интерфейсной площадки с одной из свободных на любых других элементах конструкции, занимающих ближайшее крайнее положение в том или ином ряду, причем интерфейсные площадки каждого модуля выполнены с возможностью стыковки с аналогичными площадками, по крайней мере, в четырех диаметрально противоположных направлениях, и последующем фиксировании полученных оптимальных решений, рассматривают множество проектных элементов и вводят соответствующие альтернативные переменные путем представления дискретных чисел, соответствующих этим элементам, в двоичном исчислении, после чего обозначают количество модулей, объединяемых в один робот, преимущественно, без четко выраженной структуры, и обеспечивают сопряжение каждого нового модуля с ранее собранными вдоль выбранного направления и стыковку его первой интерфейсной площадки с одной из свободных на любых других элементах конструкции, занимающих ближайшее крайнее положение в том или ином ряду, после чего вводят альтернативные переменные для описания параметров периодического закона следующим образом:
Angle=A+Bsin(ωt+φ),
где А - значение обобщенной координаты, относительно которой происходит периодическое движение;
В - амплитуда периодического колебания обобщенной координаты;
суммарная величина А+В не должна превышать максимально допустимого отклонения обобщенной координаты модуля;
φ - смещение фазы периодического движения,
при этом для оптимизационного структурного синтеза выбирают значения альтернативных переменных $$\overline{x_1^{*},x_{41n}^{*}}$$ , обеспечивающих максимальное значение функции f:
$$f=\frac{{\left[y\left(\overline{x_1,x_{41n}}\right)\right]}^2+{\left[z\left(\overline{x_1,x_{41n}}\right)\right]}^2}{N\left(\overline{x_1,x_{4n}}\right)N_c\left(\overline{x_{10},x_{41n}}\right)}\to \max$$
при ограничениях n=1, N
$$\left|A_1\left(\overline{x_{10},x_{12n}}\right)+B_1\left(\overline{x_{14n},z_{17n}}\right)\right|\le y^{\max }$$ ,
$$\left|A_2\left(\overline{x_{26},x_{29n}}\right)+B_2\left(\overline{x_{30n},z_{33n}}\right)\right|\le z^{\max }$$
$$\overline{x_1,x_{41n}}=\{\begin{array}{c}\mathrm{1,}\\ 0.\end{array}$$
где y^max, z^max - максимально допустимые отклонения обобщенной координаты модуля относительно ее нулевого значения, при этом для нахождения максимального значения функции f используют рандомизированной алгоритм многоальтернативной оптимизации.

2. Способ по п.1, отличающийся тем, что для нахождения максимального значения функции f рандомизированный алгоритм многоальтернативной оптимизации дополняют еще одним уровнем в рамках управляемого роя частиц.