Система навігації та управління наземним роботом на основі технологій машинного навчання

Abstract

Нещодавній прогрес у галузі машинного навчання та його широке впровадження в бізнес-процеси спричинило розвиток багатьох дотичних сфер, включаючи робототехніку. Застосування передових технологій дозволяє автоматизувати рутинні завдання, покращувати ефективність процесів та знаходити нові рішення для виконання складних і небезпечних операцій. Впровадження автономних систем значно змінює підходи до роботи в промислових, логістичних, будівельних та інших галузях, де автоматизація стає ключем до підвищення ефективності. У сфері логістики роботи можуть забезпечувати сортування, пакування та транспортування товарів, знижуючи необхідність у фізичних витратах праці та пришвидшуючи процеси обробки замовлень. Серед цих технологій, зокрема, оптична навігація та системи управління автономними роботами займають важливе місце у розвитку сучасної робототехніки. Автономні роботизовані системи стають дедалі популярнішими рішеннями для широкого спектру завдань. Вони можуть виконувати різноманітні функції: від автоматизації рутинних бізнес-процесів до роботи в небезпечних або шкідливих умовах, де присутність людини є небажаною або неможливою. Такі роботи мають великий потенціал для впровадження у промислових, логістичних та інших галузях, де автоматизація дозволяє підвищити продуктивність та безпеку. У даній роботі буде проаналізовано сучасні методи оптичної навігації та управління автономними роботами. Одним з ключових напрямків дослідження стане створення стереоскопічної системи навігації для роботів, яка використовуватиме методи швидкого розширення випадкових дерев (RRT, Rapidly-exploring Random Trees). Стереоскопічна система навігації, доповнена алгоритмами RRT, буде здатна створювати та використовувати сегментовану карту середовища для аналізу і планування маршрутів. Така карта розділяє середовище на окремі сегменти та допомагає виділити перешкоди, безпечні зони та потенційні шляхи, що значно підвищує швидкість і точність ухвалення рішень. Основними завданнями, які вирішуються у цій роботі, є глибокий аналіз та дослідження сучасних роботизованих платформ для навігації та керування, а також вивчення різних підходів і методів, що використовуються для їх розробки та впровадження. Це включає детальний огляд наявних рішень у сфері автономних роботів, таких як мобільні роботи для внутрішніх та зовнішніх застосувань, промислові маніпулятори, логістичні платформи та дослідницькі автономні системи. Мета цього аналізу – виявити переваги, недоліки та можливості вдосконалення існуючих технологій з точки зору їх функціональності, продуктивності та ефективності. Друге завдання полягає в ознайомленні з різними методами та підходами до використання штучного інтелекту (ШІ) для навігації автономних роботів. Це передбачає вивчення алгоритмів машинного навчання, нейронних мереж, методів обробки візуальної інформації та інших технологій, що дозволяють роботам самостійно приймати рішення на основі аналізу середовища. Особлива увага буде приділена методам планування маршрутів, виявлення перешкод та адаптивної поведінки у динамічних умовах. Вивчення цих методів допоможе визначити найбільш ефективні підходи до створення систем управління, здатних забезпечувати високу точність і надійність навігації. Третім важливим завданням є розробка власної роботизованої платформи, що базується на використанні бюджетної елементної бази. Ця частина дослідження спрямована на створення функціональної платформи, яка могла б виконувати складні завдання навігації та керування, використовуючи при цьому доступні компоненти з низькою вартістю. Це передбачає вибір відповідних сенсорів, мікроконтролерів, приводів та інших електронних компонентів, що дозволять досягти оптимального балансу між вартістю і продуктивністю.

Об'єктом дослідження є система навігації та управління роботизованою платформою. Під час виконання проекту були використані наступні технології та методи: ? Мови програмування. Python був основною мовою програмування, яка використовувалася для навчання моделі. ? Бібліотеки машинного навчання. Бібліотеки PyTorch, OpenCV-Python були використані для реалізації та навчання моделей машинного навчання ? Було використано моделі сегментації та визначення глибини поля для побудови карти навколишнього середовища. Для прийнятя рішень було інтегровано метод RRTThe recent progress in machine learning and its widespread implementation in business processes has driven the development of many related fields, including robotics. The application of advanced technologies enables the automation of routine tasks, improves process efficiency, and facilitates finding new solutions for performing complex and hazardous operations. The integration of autonomous systems significantly changes approaches to work in industrial, logistics, construction, and other sectors, where automation becomes a key to enhancing efficiency. In the logistics sector, robots can handle sorting, packaging, and transporting goods, reducing the need for manual labor and accelerating order processing. Among these technologies, optical navigation and control systems for autonomous robots play an important role in the development of modern robotics. Autonomous robotic systems are becoming increasingly popular solutions for a wide range of tasks. They can perform various functions, from automating routine business processes to operating in hazardous or harmful environments where human presence is undesirable or impossible. These robots have significant potential for implementation in industrial, logistics, and other sectors where automation helps increase productivity and safety. This study will analyze modern methods of optical navigation and control of autonomous robots. One of the key research areas will be the development of a stereoscopic navigation system for robots that will use Rapidly-exploring Random Trees (RRT) methods. A stereoscopic navigation system enhanced with RRT algorithms will be able to create and utilize a segmented environmental map for route analysis and planning. Such a map divides the environment into separate segments and helps identify obstacles, safe zones, and potential paths, which significantly improves the speed and accuracy of decision-making. The main tasks addressed in this work include an in-depth analysis and study of modern robotic platforms for navigation and control, as well as the examination of various approaches and methods used for their development and implementation. This includes a detailed review of existing solutions in the field of autonomous robots, such as mobile robots for indoor and outdoor applications, industrial manipulators, logistics platforms, and research-oriented autonomous systems. The goal of this analysis is to identify the advantages, disadvantages, and potential for improvement of existing technologies in terms of their functionality, performance, and efficiency. The second task involves familiarizing with various methods and approaches to the use of artificial intelligence (AI) for the navigation of autonomous robots. This includes the study of machine learning algorithms, neural networks, visual information processing methods, and other technologies that allow robots to make decisions independently based on environmental analysis. Special attention will be given to path planning methods, obstacle detection, and adaptive behavior in dynamic conditions. Studying these methods will help identify the most effective approaches to developing control systems capable of ensuring high navigation accuracy and reliability. The third important task is the development of a custom robotic platform based on budget-friendly components. This part of the study aims to create a functional platform that can perform complex navigation and control tasks while using affordable components. This involves selecting appropriate sensors, microcontrollers, actuators, and other electronic components that allow achieving an optimal balance between cost and performance. During the project, the following technologies and methods were used: ? Programming languages. Python was the primary programming language used for model training. ? Machine learning libraries. Libraries such as PyTorch and OpenCV-Python were used for the implementation and training of machine learning models. ? Models for segmentation and depth estimation were utilized for building an environmental map. The RRT method was integrated for decision-making.