Унификация средств инженерной поддержки на примере модельно-ориентированного проектирования системы управления торможением мобильной платформы
Ключевые слова:
мобильная платформа, параметры движения, управление торможением, интеллектуальное управление, нечеткий контроллер, моделирование систем управленияАннотация
В работе представлена модель и результаты моделирования торможения мобильной платформы для использования в качестве инструментального средства при разработке и отладке алгоритмов интеллектуального управления торможением мобильных роботов. В ходе исследования формализована математическая модель динамики торможения платформы и представлена в виде трех составляющих: модель объекта управления и внешней среды, модель движения и алгоритма управления торможением. Посредством настроек модель эмулирует различные параметры и состояния, как объекта управления, так и внешней среды, связывает ключевые параметры движения: расстояние до препятствия, скорость платформы и степень активации системы торможения. В целом модель представляет собой унифицированный цифровой двойник системы торможения колесной платформы, который, посредством настроек, может быть приближен к реальным техническим характеристикам и условиям эксплуатации, позволяя тестировать алгоритмы управления в условиях отсутствия априорной информации об объекте управления и внешней среде. Для демонстрации возможностей инструментального средства использован алгоритм нечеткого контроллера с различными вариантами настроек функций принадлежностей и правил продукций. Результаты моделирования позволяют осуществлять сравнительный качественный анализ плавности и рисков процесса торможения, количественный анализ алгоритмов управления, выявлять уровень устойчивости алгоритмов к различным условиям внешней среды и техническим ограничениям объекта моделирования. Разработанный аппарат модельно-ориентированного проектирования алгоритмов управления торможением позволяет повысить эффективность разработки и первичной валидации алгоритмов в условиях отсутствия конкретных количественных зависимостей параметров в области исследования, сокращая потребность в дорогостоящих натурных испытаниях на ранних этапах разработки.
Литература
2. Чикрин Д.Е., Кокунин П.А., Пашин Д.М., Галиуллин И.Г., Тимершин Б.А. Основные принципы построения архитектур информационных систем беспилотных транспортных средств // Известия Самарского научного центра РАН. 2024. Т. 26. №4. С. 131–142.
3. Майоров Б.Г. Применение гармонических полуволн для автоматизации управления высокоскоростными поездами // Информатика и автоматизация. 2023. Т. 22. №6. C. 1387–1414.
4. Швец Д.А., Хитриков С.В., Колесникович А.Н., Шмелёв А.В. Применение модельно-ориентированного проектирования при разработке и тестировании интеллектуальных систем автомобиля // Актуальные вопросы машиноведения. 2023. Т. 12. С. 151–156.
5. Татур М.М., Игнатюк Н.С., Коников А.Д. Методика модельно-ориентированного проектирования алгоритмов управления мобильными роботами // Доклады БГУИР. 2024. Т. 22. №1. С. 91–99.
6. Ким Т.Ю., Прокопович Г.А., Лобатый А.А. Форсированное управление движением мобильного робота // Информатика. 2022. Т. 19. №3. С. 86–100. DOI: 10.37661/1816-0301-2022-19-3-86-100.
7. ГОСТ Р 57700.37-2021. Компьютерные модели и моделирование. Цифровые двойники изделий. Общие положения. // М.: Стандартинформ. 2021.
8. Mazumder A., et al. Towards next generation digital twin in robotics: Trends, scopes, challenges, and future // Heliyon. 2023. vol. 9. no. 2. e13359 p.
9. Betzer J.S., Boudjadar J., Frasheri M., Talasila P. Digital Twin Enabled Runtime Verification for Autonomous Mobile Robots under Uncertainty // Proceedings of the 28th International Symposium on Distributed Simulation and Real Time Applications (DS-RT). 2024. pp. 10–17. DOI: 10.1109/DS-RT62209.2024.00012.
10. Лобанов П.Г., Сытник С.А., Шалыто А.А. Построение автопилота для упрощенной модели вертолета с помощью генетического алгоритма // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2008. №8. С. 79–88.
11. Tire-Road Interaction (Magic Formula) // MathWorks. 2025. URL: https://www.mathworks.com/help/sdl/ref/tireroadinteractionmagicformula.html#mw_f96135f3-6f80-4fb3-ae09-5dea2bf3124f (дата обращения: 10.01.2026).
12. Kogbara R.B., et al. A state-of-the-art review of parameters influencing measurement and modeling of skid resistance of asphalt pavements // Construction and Building Materials. 2016. vol. 114. pp. 602–617. DOI: 10.1016/j.conbuildmat.2016.04.002.
13. Rajamani R. Vehicle Dynamics and Control / 2nd ed // Boston: Springer Science & Business Media. 2012. 498 p.
14. Ji G., et al. Time-delay compensation control and stability analysis of vehicle semi-active suspension systems // Mechanical Systems and Signal Processing. 2025. vol. 228. 112414 p. DOI: 10.1016/j.ymssp.2025.112414.
15. Chen F., et al. Design and Experimental Research on a New Integrated EBS with High Response Speed // World Electric Vehicle Journal. 2025. vol. 16. no. 8. 446 p. DOI: 10.3390/wevj16080446.
16. Ayas M.S., Altas I.H., Sahin E. An optimized fuzzy logic controller for a parallel mechanism rehabilitation robot // Proceedings of the International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE). 2015. pp. 1–6. DOI: 10.1109/FUZZ-IEEE.2015.7338038.
17. Nikshi W.M, Bedillion M.D., Hoover R.C. Parking Control of Mixed Conventional/Braking Actuation Mobile Robots Using Fuzzy Logic Control // Proceedings of the ASME International Mechanical Engineering Congress and Exposition (IMECE). 2016. DOI: 10.1115/IMECE2016-65331.
18. Andani M.T., et al. Fuzzy-Based Sliding Mode Control and Sliding Mode Control of a Spherical Robot // Proceedings of the 44th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society. 2018. pp. 2534–2539. DOI: 10.1109/IECON.2018.8591640.
19. Chen C.-H., et al. Fuzzy Logic Controller Design for Intelligent Robots // Mathematical Problems in Engineering. 2017. pp. 1–12. DOI: 10.1155/2017/8984713.
20. Shaout A., Castaneda-Trejo L. Fuzzy Logic Control for Adaptive Braking Systems in Proximity Sensor Applications // Electronics. 2025. vol. 14. no. 14. 2858 p. DOI: 10.3390/electronics14142858.
21. Qasem G.A.A., et al. Enhancing Anti-Lock Braking System Performance Using Fuzzy Logic Control Under Variable Friction Conditions // Symmetry. 2025. vol. 17. no. 10. 1692 p. DOI: 10.3390/sym17101692.
22. Rizianiza I., Djafar A. Design car braking system using Mamdani Fuzzy Logic Control // Proceedings of the 4th International Conference on Electric Vehicular Technology (ICEVT). 2017. pp. 129–133. DOI: 10.3390/electronics14142858 10.1109/ICEVT.2017.8323547.
23. Zhartybayeva M.G., Tatur M.M., Shaverdo M.M., Iskakov K. T. Methods of reducing the computational complexity of fuzzy inference algorithms for implementation on a microcontroller with limited computational resources // Eurasian Journal of Mathematical and Computer Applications. 2019. vol. 7. no. 1. pp. 65–78. DOI: 10.32523/2306-6172-2019-7-1-65-78.
Опубликован
Как цитировать
Раздел
Copyright (c) Цзикэ Чэнь, Михаил Михайлович Татур
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Авторы, которые публикуются в данном журнале, соглашаются со следующими условиями: Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и передают журналу право первой публикации вместе с работой, одновременно лицензируя ее на условиях Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным указанием авторства данной работы и ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале. Авторы сохраняют право заключать отдельные, дополнительные контрактные соглашения на неэксклюзивное распространение версии работы, опубликованной этим журналом (например, разместить ее в университетском хранилище или опубликовать ее в книге), со ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале. Авторам разрешается размещать их работу в сети Интернет (например, в университетском хранилище или на их персональном веб-сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению, а также к большему количеству ссылок на данную опубликованную работу (Смотри The Effect of Open Access).