novtexmechМехатроника, автоматизация, управлениеMekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie1684-64272619-1253Commercial Publisher «New Technologies»10.17587/mau.22.537-546novtexmech-1054Research ArticleРОБОТЫ, МЕХАТРОНИКА И РОБОТОТЕХНИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫROBOT, MECHATRONICS AND ROBOTIC SYSTEMSОрганизация маршрута анимата на основе визуальных ориентиров и распознавания сценAnimate Orientation Based on Visual Landmarks and Scene RecognitionКарповаИ. П.KarpovaI. P.

канд. техн. наук, доц.

Москва

Cand. Tech., Associate Professor

Moscow, 101000, Russian Federation

karpova_ip@mail.ruНациональный исследовательский университет "Высшая школа экономики"РоссияNational Research University, Higher School of Economics (HSE)Russian Federation2021031020212210537546Copyright © Commercial Publisher «New Technologies», 20212021Commercial Publisher «New Technologies»Commercial Publisher «New Technologies»https://mech.novtex.ru/jour/about/submissions#copyrightNoticehttps://mech.novtex.ru/jour/article/view/1054

Среди природоподобных технологий есть направление, в рамках которого исследуется применение навигационных механизмов насекомых для навигации автономных роботов. Данная работа относится к указанному направлению и посвящена использованию этого подхода для решения задач фуражирования и рекогносцировки. В качестве модельного вида взят муравей рода Formica rufa — рыжий лесной муравей, который активно использует коллективную фуражировку. Муравей-разведчик этого вида не только запоминает маршрут до пищи, но умеет передавать муравьям-фуражирам сведения о местонахождении пищи, и те самостоятельно, без сопровождающего, могут до нее дойти и вернуться домой. Рассматриваются основные аспекты навигационного механизма муравьев, которые используют для возвращения домой и повторного прохождения пути запомненные ранее визуальные ориентиры и врожденную систему интеграции пути. В основу предлагаемого метода положено запоминание пути по визуальным ориентирам и принципы нечеткого управления. Введена модель описания пути для анимата, состоящая из последовательности сцен. Создан алгоритм, имитирующий поисковое поведение муравья для анимата-разведчика. Разработан набор правил, которые позволяют анимату-последователю перейти от описания маршрута к действиям по его воспроизведению. В основе поведения последователя (фуражира) лежат те же принципы, что и у разведчика, только вместо запоминания сцен он использует процедуру распознавания и сопоставления сцен. Действия аниматов представлены в виде элементарных поведенческих процедур, каждая поведенческая процедура реализована с помощью конечного автомата. Приведены результаты имитационного моделирования для решения задачи фуражировки. Эксперименты проводились с помощью системы моделирования, основанной на фреймворке ROS. Результаты моделирования подтверждают работоспособность и достаточно высокую эффективность предложенного метода. Метод не требует от робота больших вычислительных мощностей и развитых сенсорных возможностей и может также применяться в задачах рекогносцировки и патрулирования.

A biologically-inspired approach to robot route following is presented. The ant of the genus Formica rufa (a red forest ant) is used as a model species. These ants actively use collective foraging, unlike many other ant species. The scout ant remembers the route to food and can transmit information about the food location to foraging ants. Foragers can independently reach this place using this data and return home. The basis of the proposed method is the memorization the way by visual landmarks and fuzzy control. The animate path description model consists of a sequence of scenes and includes compass to account for the direction. The behavior of the animate-scout is implemented using an algorithm that simulates the foraging behavior of ants. The animate-forager performs actions to reproduce the route, applying the developed set of rules. The forager behavior is based on the same principles as that of a scout. But the scout remembers the scenes, and the forager recognizes and compares the visible scene and the scene from the route description. The actions of animates are presented in the form of elementary behavioral procedures. Each behavioral procedure is implemented using a finite state machine. The experiments for solving the foraging problem were carried out using a modeling system based on the ROS framework. The simulation results confirm the effectiveness of the proposed method. The method does not require large computing power and advanced sensory capabilities from the robot. It can also be used in reconnaissance and patrol tasks.

автономный мобильный роботнечеткое управлениенавигация муравьевраспознавание сценпространственно-временная ориентациязадачи фуражировки и рекогносцировкиautonomous mobile robotfuzzy controlant navigationscene recognitionspace-time orientationforaging and reconnaissance tasksReferencesCruse H., Wehner R. No need for a cognitive map: Decentralized memory for insect navigation // PLoS Comput. Biol. 2011. Vol. 7, N. 3.Cruse H., Wehner R. No need for a cognitive map: Decentralized memory for insect navigation, PLoS Comput. Biol., 2011, vol. 7, no. 3.Sun X., Yue S., Mangan M. A decentralised neural model explaining optimal integration of navigational strategies in insects // Elife. 2020. Vol. 9, N. 7. P.1—30.Sun X., Yue S., Mangan M. A decentralised neural model explaining optimal integration of navigational strategies in insects, Elife, 2020, vol.9, no.7, pp. 1—30.Wilson E. O. Chemical communication among workers of the fire ant Solenopsis saevissima. 1. The organization of mass foraging // Anim. Behav. 1962. Vol. 10. P. 134—147.Wilson E. O. Chemical communication among workers of the fire ant Solenopsis saevissima. 1. The organization of mass foraging, Anim. Behav. 1962, vol. 10, pp. 134—147.Reznikova Z. Spatial cognition in the context of foraging styles and information transfer in ants // Anim. Cogn. 2020. Vol. 23, N. 6. P. 1143—1159.Reznikova Z. Spatial cognition in the context of foraging styles and information transfer in ants, Anim. Cogn., 2020, vol. 23, no. 6, pp. 1143—1159.Длусский Г. М. Муравьи рода Формика. М.: Наука, 1967. 236 c.Dlusskiy G. M. Family Formicidae ants, Moscow, Nauka, 1967, 236 p. (in Russian).Ryabko B., Reznikova Z. The Use of Ideas of Information Theory for Studying "Language" and Intelligence in Ants // Entropy. 2009. N. 11. P. 839—853.Ryabko B., Reznikova Z. The Use of Ideas of Information Theory for Studying "Language" and Intelligence in Ants, Entropy, 2009, no. 11, pp. 839—853.Reznikova Z. Experimental paradigms for studying cognition and communication in ants (Hymenoptera: Formicidae) // Myrmecological News. 2008. Vol. 11. P. 201—214.Reznikova Z. Experimental paradigms for studying cognition and communication in ants (Hymenoptera: Formicidae), Myrmecological News, 2008, vol. 11, pp. 201—214.Müller M., Wehner R. Path integration in desert ants, Cataglyphis fortis // Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 1988. Vol. 85, N. July. P. 5287—5290.Müller M., Wehner R. Path integration in desert ants, Cataglyphis fortis, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 1988, pp. 5287—5290.Narendra A. Homing strategies of the Australian desert ant Melophorus bagoti II. Interaction of the path integrator with visual cue information // J. Exp. Biol. 2007. Vol. 210, N. 10. P. 1804—1812.Narendra A. Homing strategies of the Australian desert ant Melophorus bagoti II. Interaction of the path integrator with visual cue information, J. Exp. Biol., 2007, vol. 210, no. 10, pp. 1804—1812.Wystrach A., Graham P. What can we learn from studies of insect navigation? // Anim. Behav. 2012. Vol. 84, N.1. P. 13—20.Wystrach A., Graham P. What can we learn from studies of insect navigation? // Anim. Behav, 2012, vol. 84, no. 1, pp. 13—20.Wehner R. The architecture of the desert ant’s navigational toolkit (Hymenoptera: Formicidae) // Myrmecol News. 2009. N. 12. P. 85—96.Wehner R. The architecture of the desert ant’s navigational toolkit (Hymenoptera: Formicidae), Myrmecol News, 2009, no. 12, pp. 85—96.Wystrach A., Schwarz S., Schultheiss P., Beugnon G., Cheng K. Views, landmarks, and routes: How do desert ants negotiate an obstacle course? // J. Comp. Physiol. A Neuroethol. Sensory, Neural, Behav. Physiol. 2011. Vol. 197, N. 2. P. 167—179.Wystrach A. et al. Views, landmarks, and routes: How do desert ants negotiate an obstacle course? J. Comp. Physiol. A Neuroethol. Sensory, Neural, Behav. Physiol., 2011, vol. 197, no. 2, pp. 167—179.Захаров А. А. Муравей. Семья. Колония. М.: Фитон XXI, 2018. 192 с.Zaxarov A. A. Ant, family, colony, Moscow, Fiton XXI, 2018, 192 p. (in Russian).Collet M., Collett T. S. The learning and maintenance of local vectors in desert ant navigation // J. Exp. Biol. 2009. Vol. 212. P. 895—900.Collet M., Collett T. S. The learning and maintenance of local vectors in desert ant navigation, J. Exp. Biol., 2009, vol. 212, pp. 895—900.Lambrinos D., Möller R., Labhart T., Pfeifer R., Wehner R. A mobile robot employing insect strategies for navigation // Rob. Auton. Syst. 2000. Vol. 30, N. 1. P. 39—64.Lambrinos D. et al. A mobile robot employing insect strategies for navigation, Rob. Auton. Syst., 2000, vol. 30, no. 1, pp. 39—64.Vardy A. Long-range visual homing // 2006 IEEE Int. Conf. Robot. Biomimetics, ROBIO 2006. P. 220—226.Vardy A. Long-range visual homing, 2006 IEEE Int. Conf. Robot. Biomimetics, ROBIO 2006, pp. 220—226.Yu S. E., Kim D. Image-based homing navigation with landmark arrangement matching // Inf. Sci. (Ny). 2011. Vol. 181, N. 16. P. 3427—3442.Yu S. E., Kim D. Image-based homing navigation with landmark arrangement matching, Inf. Sci. (Ny), 2011, vol. 181, no. 16, pp. 3427—3442.Stelzer A., Mair E., Suppa M. Trail-Map: A scalable landmark data structure for biologically inspired range-free navigation // 2014 IEEE Int. Conf. Robot. Biomimetics. IEEE ROBIO 2014. P. 2138—2145.Stelzer A., Mair E., Suppa M. Trail-Map: A scalable landmark data structure for biologically inspired range-free navigation, 2014 IEEE Int. Conf. Robot. Biomimetics, IEEE ROBIO 2014, pp. 2138—2145.Карпова И. П. К вопросу о представлении маршрута мобильного робота на основе визуальных ориентиров // Мехатроника, автоматизация, управление. 2017. Т. 18, № 2. С. 81—89.Karpova I. P. On the question of representing the route of a mobile robot based on visual landmarks, Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie, 2017, vol. 18, no. 2, pp. 81—89 (in Russian)Wilson S. W. Classifier Systems and the Animat Problem // Mach. Learn. 1987. Vol. 2, N. 3. P. 199—228.Wilson S. W. Classifier Systems and the Animat Problem, Mach. Learn, 1987, vol. 2, no. 3, pp. 199—228.Захаров А. А. и др. Мониторинг муравьев Формика. М.: КМК, 2013. 99 с.Zaxarov A. A. et al. Monitoring of Formika ants, Moscow, KMK, 2013, 99 p. (in Russian).Baddeley B., Graham P., Husbands P., Philippides A. A model of ant route navigation driven by scene familiarity // PLoS Comput. Biol. 2012. Vol. 8, N. 1.Baddeley B. et al. A model of ant route navigation driven by scene familiarity, PLoS Comput. Biol., 2012, vol. 8, no. 1.Roseboom W., Fountas Z., Nikiforou K., Bhowmik D., Shanahan M., Seth A. K. Activity in perceptual classification networks as a basis for human subjective time perception // Nat. Commun. 2019. Vol. 10, N. 1. P. 1—10.Roseboom W. et al. Activity in perceptual classification networks as a basis for human subjective time perception, Nat. Commun., 2019, vol. 10, no. 1, pp. 1—10.Московский А. Д. Система навигации автономного мобильного робота на основе метода реконструкции сцен. / II Всероссийский научно-практический семинар "Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта" (БТС-ИИ-2015). 2015. С. 66—73.Moskovskij A. D. Navigation system of an autonomous mobile robot based on the method of scene reconstruction, II All-Russian scientific and practical seminar "Unmanned vehicles with elements of artificial intelligence" (BTS-AI-2015), Saint Petersburg, Politexnika-servis, 2015, pp. 66—73 (in Russian).Карпов В. Э. Об одном механизме реконструкции схем // VI Международная научно-практическая конференция "Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте". Сб. науч. трудов в 2-х т. Т. 1. М.: Физматлит, 2011. С. 407—415.Karpov V. E. About one mechanism of scheme reconstruction, Proceedings of the VI International Scientific and practical Conference "Integrated models and soft computing in artificial intelligence", Moscow, Fizmatlit, 2011, vol. 1, pp. 407—415 (in Russian).Карпов В. Э. Частные механизмы лидерства и самосознания в групповой робототехнике // XIII национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2012 (16—20 октября 2012 г., Белгород): Труды конференции. 2012. Т. 3. С. 275—283.Karpov V. E. Private mechanisms of leadership and consciousness in a swarm robotics, Proceedings of the XIII National Conference on artificial intelligence with the international participation (CAI-2012), Publishing house of BGTU, 2012, pp. 275—283 (in Russian).Narendra A. Homing strategies of the Australian desert ant Melophorus bagoti I. Proportional path-integration takes the ant half-way home // J. Exp. Biol. 2007. Vol. 210, N. 10. P. 1798—1803.Narendra A. Homing strategies of the Australian desert ant Melophorus bagoti I. Proportional path-integration takes the ant half-way home, J. Exp. Biol., 2007, vol. 210, no. 10, pp. 1798—1803.Dupeyroux J., Viollet S., Serres J. R. An ant-inspired celestial compass applied to autonomous outdoor robot navigation // Rob. Auton. Syst. 2019. Vol. 117. P. 40—56.Dupeyroux J., Viollet S., Serres J. R. An ant-inspired celestial compass applied to autonomous outdoor robot navigation, Rob. Auton. Syst., 2019, vol. 117, pp. 40—56.Карпов В. Э., Ровбо М. А., Овсянникова Е. Е. Система моделирования поведения групп робототехнических агентов с элементами социальной организации Кворум // Программные продукты и системы. 2018. Т. 31, № 3. С. 581—590Karpov V. E., Rovbo M. A., Ovsyannikova E. E. A system for modeling the behavior of groups of robotic agents with elements of a social organization Quorum, Programmnye produkty i sistemy, 2018, vol. 31, no. 3, pp. 581—590 (in Russian).

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