Рассматриваются вопросы построения интеллектуальной гибридной системы планирования траекторий мобильных роботов. Гибридная архитектура системы позволяет формировать оптимальную траекторию в двух приближениях: грубом и точном. На этапе грубого планирования формируется модель внешней среды для поиска траектории с использованием генетических алгоритмов. Полученное на этом этапе решение является приближенным, и окончательный вид траектории формируется уже подсистемой точного планирования, реализованной на базе нечетких алгоритмов. Предложенный подход может использоваться для решения задачи планирования в условиях, когда вычислительные возможности бортовых электронных устройств ограничены габаритными размерами робота, а высокая степень изменчивости и неопределенности рабочей среды требует от системы управления интеллектуальных способностей при принятии решений. Представлены результаты планирования, проведен сравнительный анализ и выделены основные особенности использования разработанного подхода.

Questions of construction of intelligent hybrid system trajectory planning of mobile robots. The hybrid architecture of the system allows you to create the optimum trajectory in two approximations: coarse and fine. At the stage of planning a rough model of the external environment is formed to search path using genetic algorithms. The resulting solution at this stage is an approximation, and the final form of the trajectory formed subsystem precise planning already implemented on the basis of fuzzy algorithms. The proposed approach can be used for solving the planning problem in an environment where computing power onboard electronics limited dimensions of the robot, and a high degree of variability and uncertainty of operating environment requires the management of intellectual abilities when making decisions. The results of the planning, and the comparative analysis highlights the main features of the use of the developed approach.