Робототехника, автоматизация и системы управления. Рубрика в журнале - Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН)
Применение гармонических полуволн для автоматизации управления высокоскоростными поездами
Статья
Процессы экстренного торможения в Европейской системе управления поездами (European Train Control System (ETCS)) связаны со ступенчатым регулированием ускорения (замедления) в зависимости от способности торможения поезда, данных рельефа и меняющейся погоды на маршруте движения. Эти процессы являются определяющими в ETCS. Процедура ступенчатого регулирования замедления осуществляется машинистом многократно в процессе торможения до полной остановки поезда. Начало экстренного торможения и его окончание, а так же сам процесс торможения сопровождается многократным импульсным срабатыванием тормозов, что приводит к скачкам замедления и, соответственно, к повышенному износу тормозной системы, снижению комфорта для пассажиров, из чего следует ограничение максимально допустимой скорости движения. В статье предложена новая концепция и методика построения математических моделей кривых экстренного торможения отличных от кривых ETCS и основанных на гармонических полуволнах. Показано, что кривые торможения ETCS описываются известными степенными полуволнами второго порядка. Совместное их исследование даёт основание утверждать, что применение этих кривых приводит к обязательному импульсному режиму срабатывания тормозов. Предложены два новых варианта моделей кривых экстренного торможения, описываемых гармоническими полуволнами. Первый вариант имеет одно импульсное срабатывание тормозов в конце интервала торможения. Второй вариант свободен от тормозных импульсов и позволяет использовать непрерывное регулирование. Эти модели объясняют особенности ETCS, содержат предложения по их устранению, применимы для разработки новых кривых экстренного торможения, которые позволяют плавно осуществлять экстренное торможение поездов. Работоспособность, отличия и преимущества перед кривыми торможения ETCS показаны на результатах математического моделирования процессов экстренного торможения.
Бесплатно
Примитивы движения робота в задаче планирования траектории с кинематическими ограничениями
Статья
Автоматическое планирование траектории – актуальная научно-техническая задача, решения которой востребованы во многих областях: беспилотный транспорт, роботизированная логистика, социальная робототехника и т.д. Зачастую при планировании траектории необходимо учитывать тот факт, что агент (робот, беспилотный автомобиль и др.) не может произвольно менять ориентацию при движении, другими словами – необходимо учитывать кинематические ограничения при планировании. Одним из широко-распространенных подходов к решению этой задачи является подход, опирающийся на конструирование траектории из заранее подготовленных фрагментов, примитивов движения, каждый из которых в свою очередь удовлетворяет кинематическим ограничениям. Зачастую, акцент при разработке методов, реализующих этот подход, делается на сокращении перебора вариантов при планировании (эвристический поиск), при этом сам набор доступных примитивов считается заданным извне. В этой же работе, мы наоборот ставим своей целью провести исследование и анализ влияния различных доступных примитивов движения на качество решения задачи планирования при фиксированном алгоритме поиска. В частности, рассматриваются 3 различных набора примитивов движения для колесного робота с дифференциальным приводом. В качестве алгоритма поиска используется известный в искусственном интеллекте и робототехнике алгоритм A*. Качество решения оценивается по 6 метрикам, включая время планирования, длину и кривизну результирующей траектории. На основании проведенного исследования делаются выводы о факторах, оказывающих наибольшее влияние на результат планирования, и даются рекомендации по построению примитивов движения, использование которых позволяет достичь баланса между скоростью работы алгоритма планирования и качеством отыскиваемых траекторий.
Бесплатно
Разработка линейной системы управления тягой винтомоторной группы для БПЛА
Статья
Управление ориентацией и позиционированием беспилотного летательного аппарата (БПЛА) вертикального взлета и посадки мультироторного типа в пространстве неразрывно связано с формированием вектора управления движением, состоящего из комбинации тяг и аэродинамических моментов создаваемых каждой винтомоторной группой. Точность и скорость формирования вектора управления движением в значительной степени влияет на ошибки позиционирования и ориентации БПЛА. В большинстве работ, посвященных синтезу систем управления БПЛА, используется вектор управления движением без учета динамики винтомоторных групп, что в некоторых случаях вынуждает снижать быстродействие системы управления. Повысить быстродействие можно за счет повышения быстродействия формирования тяги винтомоторных групп, для чего предложена линейная система управления тягой винтомоторной группы. Винтомоторная группа в своем составе имеет нелинейную внутреннюю связь по аэродинамическому моменту и выходной сигнал – тягу, нелинейно зависящую от квадрата скорости вращения винта. Обычно, винтомоторной группой управляют как электродвигателем – внутреннюю связь по аэродинамическому моменту рассматривают как внешнее возмущение, а тягой управляют посредством изменения скорости вращения винта, которая вычисляется на основании требуемого вектора управления движением. Предлагается рассматривать тягу и аэродинамический момент как составную часть винтомоторной группы, для которой построить линейную систему управления тягой. Для этого выполнена линеаризация обратной связью системы винтомоторной группы, связывающей подаваемое на двигатели напряжение с вектором управления движением, являющимся выходной величиной. Процесс линеаризации разбит на два этапа: на первом этапе выполнена линеаризация обратной связью по состоянию для электродвигателя с внутренней нелинейной связью по аэродинамическому моменту; на втором этапе выполнена линеаризация обратной связью по выходу, полученной на первом этапе системы с нелинейным выходным сигналом – тягой. В соответствии с принципами подчиненного регулирования для линеаризованной обратной связью винтомоторной группы сформировано управление двигателем. Выполнено моделирование. Важным вопросом при применении линеаризации обратной связью является сохранение качественных характеристик системы управления при несоответствии параметров объекта и модели, параметры которой используются для вычисления линеаризующей обратной связи. В работе проведено моделирование при несоответствии некоторых параметров до 50%.
Бесплатно
Синтез Fuzzy-регулятора объектом второго порядка с запаздыванием
Статья
В работе предлагается метод реализации синтеза оптимального управления динамическим объектом второго порядка с запаздыванием на базе Fuzzy-контроллера. Применена идея построения фазовой поверхности, совмещающей оптимальное релейное управление в удалении от области равновесного состояния и линейное управление в самой области. Такой подход позволяет избежать автоколебаний в установившемся режиме, при этом сохранив свойства оптимального управления по быстродействию. Траектория переключения в фазовом пространстве, соответствующая решению задачи оптимального управления согласно принципу Максимума, определяется методом обратного по времени вычисления разностного уравнения объекта второго порядка. Для определения области вокруг точки равновесного состояния, где применяется линейный регулятор, предложено использовать результаты моделирования движения точки в фазовом пространстве при оптимальном управлении для объекта с запаздыванием в режиме автоколебаний. Данная область представлена эллипсом, описывающим движение в фазовом пространстве при автоколебательном режиме. Для дальнейшего исключения автоколебаний согласно известным методам субоптимального управления в этой области применён линейный регулятор, настроенный средствами решения вариационной задачи оптимального управления. Предложено использовать инструментарий для синтеза Fuzzy- регулятора, где поверхность переключения и вычисления значения управления может задаваться произвольно. В результате получена переменная структура регулятора для совмещения этих двух подходов. Сформированная модель Fuzzy -регулятора представлена стандартной FLS-структурой, которая была реализована на языке Python во встраиваемом компьютере Orange Pi. Для подключения к действующему объекту управления использован промышленный контроллер FX3U -24MR, связанный с компьютером по сети ModBus. Приведены испытания на эксплуатируемом объекте управления температурой горячего водоснабжения, который максимально близко соответствует исследуемой модели объекта. Метод, идея и результаты, полученные в работе, можно применять и исследовать в синтезе управления динамическими объектами в скользящем режиме для решения актуальных задач, связанных с исключением нежелательного chattering-эффекта.
Бесплатно
Статья
На основе отслеживающей многоконтурной системы координат целевого угла в статье был выбран и предложен интерактивный многомодельный алгоритм адаптивного фильтра для улучшения качества фильтра целевых фазовых координат. Алгоритм интерактивной многомодельной оценки способен адаптироваться к динамике цели по мере продвижения процесса оценки к наиболее подходящей модели. Данный алгоритм имеет 3 модели, выбранные для разработки фильтра координат угла прямой видимости: модель постоянной скорости (CV), модель Зингера и модель постоянного ускорения, характеризующие 3 различных уровня маневренности цели. В результате, качество оценки фазовых координат цели улучшается, поскольку процесс оценки имеет перераспределение вероятностей каждой модели в соответствии с фактическим маневрированием цели. Структура фильтров проста, ошибка оценки мала, а задержка обнаружения маневрирования значительно сокращается. Результаты проверяются посредством моделирования, гарантируя, что во всех случаях цель маневрирует с разной интенсивностью и частотой, фильтр координат угла прямой видимости всегда точно определяет угловые координаты цели. Метод синтеза системы координат цели, использованный в статье, может быть расширен и применен к системам сопровождения целей в РЛС управления огнем, размещенных под землей.
Бесплатно
Статья
Использование обучения с подкреплением для создания коллективного поведения роевых роботов является распространенным подходом. Тем не менее, формулирование соответствующей функции вознаграждения, которая соответствовала бы конкретным целям, остается серьезной проблемой, особенно по мере увеличения сложности задач. В этой статье мы разрабатываем модель глубокого обратного обучения с подкреплением, чтобы раскрыть структуры вознаграждения, которые помогают автономным роботам выполнять задачи посредством демонстраций. Модели глубокого обратного обучения с подкреплением особенно хорошо подходят для сложных и динамичных сред, где может быть сложно указать заранее определенные функции вознаграждения. Наша модель может генерировать различное коллективное поведение в соответствии с требуемыми целями и эффективно справляется с непрерывными пространствами состояний и действий, обеспечивая детальное восстановление структур вознаграждения. Мы протестировали модель с помощью роботов E-puck в симуляторе Webots для решения двух задач: поиска рассредоточенных коробок и навигации к заданной позиции. Получение вознаграждения зависит от демонстраций, собранных интеллектуальным предварительно обученным роем, использующим обучение с подкреплением в качестве эксперта. Результаты показывают успешное получение вознаграждения как в сегментированной, так и в непрерывной демонстрации двух типов поведения — поиска и навигации. Наблюдая за изученным поведением роя экспертом и предложенной моделью, можно заметить, что модель не просто клонирует поведение эксперта, но генерирует свои собственные стратегии для достижения целей системы.
Бесплатно
Совместное управление сигналами светофоров и траекториями движения транспортных средств
Статья
Транспортная система является одной из важнейших частей экономики страны. В то же время, рост интенсивности транспортного потока оказывает существенное отрицательное влияние на экономические показатели отрасли. Одним из способов повышения эффективности использования транспортной инфраструктуры является управление транспортными потоками. Решение задачи эффективного управления транспортными потоками в настоящее время часто осуществляется путем применения систем управления сигналами светофоров на регулируемых перекрёстках. В связи с развитием и постепенным внедрением самоорганизующихся автомобильных сетей, позволяющих обмениваться информацией между транспортными средствами и объектами инфраструктуры, а также развитием автономных транспортных средств другим перспективным подходом к решению рассматриваемой задачи является управление траекторией движения беспилотных транспортных средств. Как следствие, становится возможной постановка задачи совместного управления траекториями движения транспортных средств и сигналами светофоров для повышения пропускной способности перекрестков, снижения потребляемого топлива и времени движения. В данной работе представлен метод управления транспортным потоком на перекрестке, заключающийся в совместном управлении сигналами светофоров и траекториями движения подключенных/автономных транспортных средств. Разработанный метод сочетает метод адаптивного управления сигналами светофоров, основанный на детерминированной модели прогнозирования движения транспортных средств, и двухэтапный алгоритм построения траектории движения транспортных средств. Целевая функция оптимизации, используемая для построения оптимальных траекторий, учитывает расход топлива, время движения по дорожной полосе и время ожидания на перекрестке. Экспериментальные исследования разработанного метода проведены в системе микроскопического моделирования движения транспортных средств SUMO с использованием трех сценариев моделирования, включающих синтетические сценарии и сценарий движения в реальной городской среде. Результаты экспериментальных исследований подтверждают эффективность разработанного метода по критериям потребления топлива, времени движения и времени ожидания по сравнению с методом адаптивного управления сигналами светофоров.
Бесплатно
Статья
Время активного существования орбитальных средств на геостационарной орбите, к которым относятся стационарные искусственные спутники Земли различного назначения, может составлять более 15 лет. Вместе с тем в современных условиях наращивания орбитальной группировки возрастает и количество объектов космического мусора, в том числе и на геостационарной орбите: завершившие активное существование спутники, которые по каким-либо причинам не были переведены на орбиту захоронения; осколки спутников, образованные в результате столкновения с метеорами или аварий. Это повышает вероятность столкновения с ними рабочих спутников. Перечисленные факторы обусловливают необходимость рассматривать задачу удержания стационарных искусственных спутников Земли в окрестности точки стояния в условиях недопущения столкновения с объектами космического мусора, при этом затраты рабочего тела не должны существенно возрастать. При проектировании новых космических аппаратов, особенно с большими сроками эксплуатации, особое внимание уделяется рациональному размещению двигателей. Предполагается, что спутники оснащаются несколькими двигателями коррекции, которые позволяют создавать управляющие ускорения только в нескольких направлениях, не меняя ориентации самого спутника. То есть при решении задачи считается, что коррекции параметров орбиты спутника не влияют на его ориентацию. Это условие является жестким ограничением в синтезе управления спутником. В рассматриваемом методическом подходе в качестве функционала от управления задаются затраты рабочего тела, необходимые для совершения очередной коррекции, после которой на интервале глубины прогноза не будет опасных удалений от точки стояния и сближений. Это позволяет избежать ситуаций, когда решение об управлении принимается уже после выхода стационарного спутника за пределы окрестности точки стояния, и прежде всего, сближения с объектами космического мусора на расстояние, меньшее порогового. Представлены результаты моделирования, которые говорят об эффективности предложенных решений. Важным преимуществом является рассмотрение движения стационарного спутника не только относительно точки стояния, но и нескольких других объектов, как управляемых, так и неуправляемых, которые находятся в ее окрестности. При этом количество объектов может быть любым.
Бесплатно
Управление манипулятором подводного робота
Статья
Рассматривается задача приведения конечного эффектора (центра схвата) антропоморфного манипулятора подводного аппарата в заданное положение за заданное время с помощью метода конечного состояния. На основе полученной кинематической модели антропоморфного манипулятора, построенной на основе подхода Денавита – Хартенберга (DH-модель), сформулирована динамическая модель, учитывающая динамику приводов сочленений. DH-модель использована в терминальном нелинейном критерии, отображающем близость ориентации и положения эффектора к заданным значениям. Динамическая модель приспособлена для эффективного применения авторского метода конечного состояния (МКС) и представляет собой систему дифференциальных уравнений для углов поворота звеньев манипулятора вокруг продольных и поперечных осей, правые части которой содержат только искомые МКС-управления. Такая модель позволила существенно упростить расчет управлений за счет упразднения численного решения дифференциальных уравнений специального вида, необходимых в случае использования в МКС нелинейных динамических моделей общего вида. Найденные МКС-управления далее использованы в выражениях для управляющих воздействий на электроприводы сочленений, полученных на основе динамических моделей электроприводов. Предполагается, что неизвестные параметры приводов, как функции углов поворота звеньев и других неизвестных факторов, могут быть определены экспериментально. Такая двухэтапная процедура позволила получить управление приводами в форме алгебраических и трансцендентных выражений. Наконец, представлены результаты моделирования процессов приведения конечного эффектора манипулятора в заданные положения на границах рабочей области с помощью разработанного программного обеспечения. Полученная при этом погрешность без учета погрешности измерений составила величины, не превышающие двух сантиметров на максимальном вылете руки длиной 1,2 метра. Работа выполнена в рамках федеральной целевой программы по разработке роботизированного аппарата, предназначенного для подводных исследовательских работ на малых глубинах (до 10 метров).
Бесплатно
Статья
Рассмотриваются вопросы обеспечения устойчивости слежения за задержкой в системах синхронизации радиотехнических систем при приеме фазоманипулированных сигналов с расширением спектра на основе псевдослучайных последовательностей. При работе с подвижными объектами задержка принимаемого сигнала непрерывно меняется, возникают ошибки синхронизации, и качество приема сигналов в значительной степени зависит от устойчивости работы схемы слежения за задержкой, характеризуемой вероятностью срыва слежения. Слежение за задержкой, как правило, рассматривается в качестве основной задачи синхронизации радиотехнических систем с фазоманипулированными сигналами с расширением спектра на основе псевдослучайных последовательностей. Исследовано влияние ошибок синхронизации при слежении за задержкой принимаемого фазоманипулированного сигнала с расширением спектра на основе псевдослучайных последовательностей на вероятность срыва слежения. Расчетным методом получены семейства зависимостей вероятности срыва слежения от величин случайной и систематической составляющих ошибки слежения за задержкой, нормированных к полосе захвата временного дискриминатора, при различных сочетаниях этих параметров. Определены области слабого и сильного влияния величины ошибок слежения за задержкой принимаемого сигнала на вероятность срыва слежения. Проанализирован характер влияния случайной и систематической составляющих ошибки слежения за задержкой на вероятность срыва слежения. Установлено, что в общем случае имеет место неоднозначность среднего квадрата нормированной ошибки слежения за задержкой как критерия оптимизации при выборе параметров системы синхронизации. Расчеты, проведенные для широкого диапазона изменения нормированных ошибок слежения за задержкой, показывают, что для обеспечения заданного качества приема сигналов в радиотехнической системе с фазоманипулированными сигналами с расширением спектра на основе псевдослучайных последовательностей необходим совместный выбор параметров системы синхронизации, определяющих величину случайной и систематической составляющих ошибки слежения за задержкой. Полученные результаты могут быть использованы при анализе характеристик систем синхронизации информационных и измерительных радиотехнических систем и при обосновании технических решений, обеспечивающих требуемое качество приема фазоманипулированных сигналов с расширением спектра на основе псевдослучайных последовательностей.
Бесплатно
Статья
В статье представлены описание коллаборативного робота (кобота) как одного из подвидов интеллектуальной робототехники и его отличительные особенности по сравнению с другими видами роботов. Дано описание коллаборативной робототехнической системы как единой комплексной системы, в которой субъекты (акторы) различного типа – коботы и люди – выполняют действия в рамках коллаборации для достижения единой цели. Для коллаборативной робототехнической системы как единой комплексной системы представлены ее составные части, а также процессы и сущности, которые оказывают непосредственное влияние на эту систему. Представлены ключевые принципы коллаборации человека и робота (Human-Robot Collaboration). Коллаборативная робототехническая система проанализирована, с одной стороны, как многоагентная система, и, с другой стороны, как смешанная неоднородная команда, члены которой являются гетерогенными акторами. Актуальность работы заключается в недостаточном уровне исследованности вопроса формирования смешанных неоднородных команд из людей и коботов и распределения задач в них с учетом специфики этих двух типов участников и требований их безопасного взаимодействия. Целью работы является исследование вопросов формирования смешанных команд из числа элементов единой комплексной системы человек-кобот, распределения задач среди участников подобных команд с учетом необходимости минимизации затрат для ее участников и гетерогенности ее состава. В рамках исследования представлена постановка задачи формирования смешанной неоднородной команды из числа людей и коботов и распределения работ между членами команды, а также ее математическое описание. Рассматриваются частные случаи задачи, в том числе при различных функциях затрат у разных видов участников, в случае ограниченной активности членов команды, при наличии зависимости функции затрат участников одного типа от числа назначенных на этот вид работ участников другого типа, а также в случае наличия произвольного количества видов работ, назначаемых участникам смешанной команды.
Бесплатно
