Синтез системы пространственной стабилизации мобильного робота на основе обучения методом символьной регрессии

Рассматривается задача синтеза системы пространственной стабилизации робота. Приведен исторический обзор методов и подходов решения задачи синтеза управления. Показано, что задача синтеза системы управления является важнейшей задачей в области управления, для которой не существует универсальных численных методов ее решения. В качестве одного из путей решения данной проблемы предложено использовать методы машинного обучения на основе применения современных методов символьной регрессии. Для автоматического решения задачи предлагается использовать обучение системы управления методами символьной регрессии. Это позволяет построить универсальные алгоритмы решения задач синтеза управления. Рассмотрено несколько наиболее перспективных для применения в задачах управления методов символьной регрессии. Приведена формальная постановка задачи синтеза управления для ее численного решения. Приведены примеры решения задач синтеза системы пространственной стабилизации мобильного робота методом сетевого оператора и вариационного декартова генетического программирования. В задаче требовалось найти одну нелинейную функцию обратной связи, чтобы переместить робот из тридцати начальных условий в одну терминальную точку. Представлены результаты моделирования, полученные методами символьной регрессии систем управления.

The spatial stabilization system synthesis problem of the robot is considered. The historical overview of methods and approaches for solving the problem of control synthesis is given. It is shown that the control synthesis problem is the most important task in the field of control, for which there are no universal numerical methods for solving it. As one of the ways to solve this problem, it is proposed to use the method of machine learning based on the application of modern symbolic regression methods. This allows you to build universal algorithms for solving control synthesis problems. Several most promising symbolic regression methods are considered for application in control tasks. The formal statement of the control synthesis problem for its numerical solution is given. Examples of solving problems of synthesis of system of spatial stabilization of mobile robot by method of network operator and variation Cartesian genetic programming are given. The problem required finding one nonlinear feedback function to move the robot from thirty initial conditions to one terminal point. Mathematical records of the obtained control functions are given. Results of simulation of control systems obtained by symbolic regression methods are given.