Информационные технологии интеллектуальной поддержки принятия решений, Информационные технологии интеллектуальной поддержки принятия решений 2019

Размер шрифта: 
Исследование методов реконфигурации многофункционального модульного робота
А. С. Павлов, А. А. Апурин, У. В. Заволокина, Н. Э. Степанян

Изменена: 2019-11-07

Аннотация


Модульные роботы, состоящие из множества однотипных модулей, являются одной из самых сложных областей робототехники. Каждый вновь добавленный элемент изменяет форму и возможности конечного устройства, например, добавляет функционал или позволяет роботу перемещаться в новых плоскостях. При этом процесс реконфигурации кинематической структуры представляет собой последовательность перемещений каждого модуля робота из начального положения исходной конфигурации в конечное положение требуемой конфигурации. В данной работе исследованы основные проблемы разработки модульных роботов, а также представлен аналитический обзор методов реконфигурации многофункциональных модульных роботов.

Ключевые слова


модульный робот; конфигурирование роботов; методы конфигурирования роботов; многофункциональный робот

Литература


1.            M. Yim, W.-M. Shen, B. Salemi, D. Rus, M. Moll, H. Lipson, E. Klavins, and G. Chirikjian, «Modular self-reconfigurable robot systems [grand challenges of robotics]», Robotics Automation Magazine, IEEE, vol. 14, no. 1, pp. 43-52, March 2007.

2.            M. Yim, P. White, M. Park, and J. Sastra, «Modular selfreconfigurable robots», Enc. of complexity and systems science, pp. 5618-5631, 2009.

3.            Ризванов Д.А., Юсупова Н.И. "Интеллектуальная поддержка принятия решений при управлении ресурсами сложных систем на основе многоагентного подхода" Онтология проектирования, vol. 5, no. 3 (17), 2015, pp. 297-312.

4.            Богданов А.А., Сычков В.Б., Жиденко И.Т., Кутлубаев И.М. "Создание и исследование робототехнической системы с интерактивным управлением" Решетневские чтения, vol. 1, no. 16, 2012, pp. 230-231.

5.            V, Zykov & P, William & Lassabe, N & H, Lipson. (2008). Molecubes Extended: Diversifying Capabilities of Open-Source Modular Robotics.

6.            KEYi TECH. CellRobot. Retrieved from: http://www.keyirobot.com/home.html.

7.            J. W. Romanishin, K. Gilpin, S. Claici, and D. Rus, “3D M-Blocks: self-reconfiguring robots capable of locomotion via pivoting in three dimensions,” in Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA '15), pp. 1925–1932, Seattle, Wash, USA, May 2015.

8.            Liljebäck, Pål & Pettersen, K.Y. & Stavdahl, Øyvind & Gravdahl, Jan. (2013). Snake Robots: Modelling, Mechatronics, and Control. doi: 10.1007/978-1-4471-2996-7.

Stoy, K., Brandt, D., & Christensen, D. J. (2010). Self-reconfigurable robots: an introduction. Cambridge, MA: MIT Press.

9.            Michael Park, Sachin Chitta, Alex Teichman, and Mark Yim. 2008. Automatic Configuration Recognition Methods in Modular Robots. The International Journal of Robotics Research 27, 3-4 (March 2008), 403–421. https://doi.org/10.1177/ 0278364907089350.

10.          Jérôme Barraquand and Jean-Claude Latombe. 1991. Robot Motion Planning: A Distributed Representation Approach. The International Journal of Robotics Research 10, 6 (Dec. 1991), 628–649. https://doi.org/10.1177/027836499101000604.

11.          Bie, D., Wang, Y., Zhang, Y., Liu, C., zhao, J., & Zhu, Y. (2018). Parametric L-systems-based modeling self-reconfiguration of modular robots in obstacle environments. International Journal of Advanced Robotic Systems. https://doi.org/10.1177/1729881418754477.

12.          Герасин, П.В., Редько, Ю.С., Мартынов, В.В. (2011). Визуализация движения мехатронно-модульного робота. Вестник Донского государственного технического университета, 11 (5), 776-778.

13.          Ватаманюк Ирина Валерьевна, Панина Гаянэ Юрьевна, Ронжин Андрей Леонидович (2015). Реконфигурация пространственного положения роя роботов. Управление большими системами: сборник трудов, (58), 285-305.

14.          Ren, Wei & Sorensen, Nathan. (2008). Distributed coordination architecture for multi-robot formation control. Robotics and Autonomous Systems. 56. 324-333. 10.1016/j.robot.2007.08.005.

15.          Hsieh, M., Kumar, V., & Chaimowicz, L. (2008). Decentralized controllers for shape generation with robotic swarms. Robotica, 26(5), 691-701. doi:10.1017/S0263574708004323.


Полный текст: PDF