informИнформатикаInformatics1816-03012617-6963UIIP NASBinform-169Research ArticleМАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕMATHEMATICAL MODELINGМОДЕЛИРОВАНИЕ АДАПТИВНОГО ПОВЕДЕНИЯ НА ПРИМЕРЕ ДВИЖЕНИЯ АВТОНОМНОГО МОБИЛЬНОГО РОБОТА ПО ПЛОСКОСТИ С ПРЕПЯТСТВИЯМИSIMULATION OF ADAPTIVE BEHAVIOR IN THE CONTEXT OF SOLVING AN AUTONOMOUS ROBOTIC VEHICLE MOTION TASK ON TWO-DIMENSIONAL PLANE WITH OBSTACLESПрокоповичГ. А.PrakapovichR. A.rprakapovich@robotics.byОбъединенный институт проблем информатики НАН БеларусиBelarus201407102016043443Copyright © Прокопович Г.А., 20162016Прокопович Г.А.Prakapovich R.A.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://inf.grid.by/jour/article/view/169

Предлагается адаптивный нейроконтроллер для управления автономным мобильным робо-том, который предназначен не только для генерации управляющих сигналов (согласно заранее за-данному алгоритму движения), но и для выработки в процессе функционирования робота индиви-дуальных реакций на некоторые внешние стимулы, что позволит ему адаптироваться к изменениям внешней среды. Для отладки и тестирования предложенного нейроконтроллера используется разра-ботанная программа имитационного моделирования, способная воспроизвести работу сенсорной и исполнительной систем мобильного робота.

An adaptive neurocontroller for autonomous robotic vehicle control, which is designed to generate control signals (according to preprogrammed motion algorithm) and to develop individual reactions to some external impacts during functioning process, that allows the robot to adapt to external environment changes, is suggested. To debug and test the proposed neurocontroller a specially designed program, able to simulate the sensory and executive systems operation of the robotic vehicle, is used.

ReferencesНовые методы управления сложными системами / под общ. ред. В.М. Лохина и И.М. Макарова. – М. : Наука, 2004. – 333 с.Новые методы управления сложными системами / под общ. ред. В.М. Лохина и И.М. Макарова. – М. : Наука, 2004. – 333 с.Юревич, Е.И. Основы робототехники : учеб. пособие / Е.И. Юревич. – 3 е изд., пере-раб. и доп. − СПб. : БХВ-Петербург, 2010. − 368 с.Юревич, Е.И. Основы робототехники : учеб. пособие / Е.И. Юревич. – 3 е изд., пере-раб. и доп. − СПб. : БХВ-Петербург, 2010. − 368 с.Жданов, А.А. Автономный искусственный интеллект / А.А. Жданов. – 2-е изд. − М. : БИНОМ, 2009. − 359 с.Жданов, А.А. Автономный искусственный интеллект / А.А. Жданов. – 2-е изд. − М. : БИНОМ, 2009. − 359 с.Гаазе-Рапопорт, М.Г. От амебы до робота: модели поведения / М.Г. Гаазе-Рапопорт, Д.А. Поспелов. − М. : Наука, 1987. − 288 с.Гаазе-Рапопорт, М.Г. От амебы до робота: модели поведения / М.Г. Гаазе-Рапопорт, Д.А. Поспелов. − М. : Наука, 1987. − 288 с.Сигеру, О. Нейроуправление и его приложения / О. Сигеру, Х. Марзуки, Ю. Рубия. − М. : ИПРЖР, 2000. – 272 с.Сигеру, О. Нейроуправление и его приложения / О. Сигеру, Х. Марзуки, Ю. Рубия. − М. : ИПРЖР, 2000. – 272 с.Прокопович, Г.А. Применение гетероассоциативных нейронных сетей для записи и восстановления информации / Г.А. Прокопович // Информатика. – 2012. – № 2 (34). − С. 38–49.Прокопович, Г.А. Применение гетероассоциативных нейронных сетей для записи и восстановления информации / Г.А. Прокопович // Информатика. – 2012. – № 2 (34). − С. 38–49.Прокопович, Г.А. Модель нейросетевой ассоциативной памяти для управления мани-пулятором / Г.А. Прокопович // Информатика. – 2012. – № 3 (35). – С. 16–25.Прокопович, Г.А. Модель нейросетевой ассоциативной памяти для управления мани-пулятором / Г.А. Прокопович // Информатика. – 2012. – № 3 (35). – С. 16–25.Прокопович, Г.А. Нейросетевая модель для реализации поисковых движений мобиль-ного робота / Г.А. Прокопович // Открытые семантические технологии проектирования интеллек-туальных систем : материалы III Междунар. науч.-техн. конф., Минск, 21–23 февраля 2013 г. / редкол. : В.В. Голенков (отв. ред.) [и др.]. – Минск : БГУИР, 2013. – С. 483–488.Прокопович, Г.А. Нейросетевая модель для реализации поисковых движений мобиль-ного робота / Г.А. Прокопович // Открытые семантические технологии проектирования интеллек-туальных систем : материалы III Междунар. науч.-техн. конф., Минск, 21–23 февраля 2013 г. / редкол. : В.В. Голенков (отв. ред.) [и др.]. – Минск : БГУИР, 2013. – С. 483–488.Прокопович, Г.А. Нейросетевой блок памяти для адаптивной работы сложных технических систем в динамической среде / Г.А. Прокопович // Информатика. – 2010. – № 2 (26). – С. 54–65.Прокопович, Г.А. Нейросетевой блок памяти для адаптивной работы сложных технических систем в динамической среде / Г.А. Прокопович // Информатика. – 2010. – № 2 (26). – С. 54–65.Прокопович, Г.А. Бионическая структура иерархической распределенной системы управления автономными мобильными роботами / Г.А. Прокопович // Искусственный интел-лект. – 2013. – № 1. – С. 181–190.Прокопович, Г.А. Бионическая структура иерархической распределенной системы управления автономными мобильными роботами / Г.А. Прокопович // Искусственный интел-лект. – 2013. – № 1. – С. 181–190.Прокопович, Г.А. Адаптивный нейросетевой классификатор / Г.А. Прокопович // Ин-форматика. – 2009. – № 3 (23). – С. 68–81.Прокопович, Г.А. Адаптивный нейросетевой классификатор / Г.А. Прокопович // Ин-форматика. – 2009. – № 3 (23). – С. 68–81.The capacity of the Hopfield associative memory / R.J. McEliece [et al.] // IEEE Transac-tions on Information Theory. – 1987. – Vol. 33, no 4. – P. 461–482.The capacity of the Hopfield associative memory / R.J. McEliece [et al.] // IEEE Transac-tions on Information Theory. – 1987. – Vol. 33, no 4. – P. 461–482.Kosko, B. Bidirectional associative memories // B. Kosko / IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. – 1988. – Vol. 18, no. 1. – P. 49–60.Kosko, B. Bidirectional associative memories // B. Kosko / IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. – 1988. – Vol. 18, no. 1. – P. 49–60.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.