Весь выпуск
Робототехника, автоматизация и системы управления
-
Сервисные роботы с дистанционным управлением могут выполнять более сложные и точные задачи, поскольку они сочетают в себе навыки робота и человеческий опыт. Связь между оператором и роботом важна для удаленной работы и сильно влияет на эффективность системы. Существует мнение, что улучшение ощущения присутствия оператора также улучшает выполнение задачи. Иммерсивные интерфейсы используются для улучшения опыта удаленной работы, поскольку ощущение присутствия является результатом погружения. Однако задержка или временная задержка могут снизить производительность робота. Временная задержка между входом и визуальной обратной связью сильно влияет на обмен данными между распределенными ведущими и ведомыми системами по сети. Поскольку удаленная визуализация включает в себя передачу большого количества видеоданных, проблема заключается в снижении нестабильности связи. Затем эффективная система дистанционного управления должна иметь подходящий рабочий интерфейс, способный визуализировать удаленную среду, управлять роботом и иметь быстрое время отклика. Эта работа представляет собой разработку системы дистанционного управления сервисным роботом с иммерсивным операционным интерфейсом смешанной реальности, где оператор может визуализировать реальную удаленную среду или виртуальную трехмерную среду, представляющую ее. Виртуальная среда направлена на сокращение задержки при обмене данными за счет уменьшения объема информации, отправляемой по сети, и улучшения взаимодействия с пользователем. Робот может выполнять навигацию и простые задачи автономно или переключаться в дистанционно управляемый режим для более сложных задач. Система была разработана с использованием ROS, UNITY 3D и сокетов для легкого экспорта на различные платформы. Эксперименты показывают, что наличие иммерсивного рабочего интерфейса повышает удобство использования для оператора. Задержка при использовании виртуальной среды увеличивается. Пользовательский опыт улучшается за счет использования техник смешанной реальности; это может привести к более широкому использованию дистанционно управляемых систем сервисных роботов.
-
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.
-
Для расчета оптимального управления требуется достоверная математическая модель объекта управления. В дальнейшем при реализации расчетных управлений на реальном объекте эта же модель может быть использована в навигации робота для прогнозирования его положения и корректировки показаний сенсоров, поэтому важно, чтобы модель достаточно адекватно отражала динамику объекта. Вывод модели часто требует значительного времени и иногда даже невозможен с использованием традиционных методов. Ввиду все большего разнообразия и чрезвычайно сложной природы объектов управления, включая разнообразие современных робототехнических систем, все большую актуальность приобретает задача идентификации, которая позволяет построить математическую модель объекта управления, имея входные и выходные данные о системе. Идентификация нелинейной системы представляет особый интерес, так как большинство реальных систем имеют нелинейную динамику. И если раньше идентификация модели системы заключалась в подборе оптимальных параметров для выбранной структуры, то появление современных методов машинного обучения открывает более широкие перспективы и позволяет автоматизировать сам процесс идентификации. В настоящей работе в качестве объекта управления рассматривается колесный робот с дифференциальным приводом в симуляционной среде Gazebo, которая на сегодняшний день является наиболее популярным программным пакетом при разработке и моделировании робототехнических систем. Математическая модель робота заранее неизвестна. Основная проблема заключается в том, что существующие математические модели не соответствуют реальной динамике робота в симуляторе. В работе рассматривается решение задачи идентификации математической модели объекта управления с помощью машинного обучения на основе нейронной сети. Представлен новый смешанный подход, основанный на использовании известных простых моделей объектов и идентификации неучтенных динамических свойств объекта с помощью нейронной сети на основе обучающей выборки. Для формирования обучающих данных был написан программный пакет, автоматизирующий процесс сбора с помощью двух ROS-узлов. Для обучения нейросети использовался фреймворк PyTorch и был создан программный пакет с открытым исходным кодом. Далее идентифицированная модель объекта используется для расчета оптимального управления. Результаты вычислительного эксперимента демонстрируют адекватность и работоспособность полученной модели. Представленный подход на основе комбинации известной математической модели и дополнительной идентифицированной нейросетевой модели позволяет использовать преимущества накопленного физико-математического аппарата и повысить его эффективность и точность за счет использования современных средств машинного обучения.
-
Энергоемкость аккумуляторов, применяемых в качестве основного источника питания в мобильных робототехнических средствах, определяет время автономной работы робота. Для планирования выполнения группой робототехнических средств задач с точки зрения затрат времени актуально учитывать время, в течение которого заряжается аккумулятор каждого отдельного робота. При использовании беспроводной передачи энергии это время зависит от эффективности системы передачи энергии, а также от мощности передающей части системы, необходимой для пополнения энергоемкости. В настоящей работе предлагается метод оценки времени передачи энергетических ресурсов между двумя роботами с учетом данных параметров. Предлагаемый метод учитывает применение алгоритма конечного позиционирования роботов, оценку линейных смещений между роботами, включает вычисление эффективности, а также определение времени подзарядки с учетом параметров, полученных на предыдущих этапах метода. Алгоритм конечного позиционирования роботов использует алгоритмы обработки данных системы технического зрения робота для поиска реперных маркеров и определения их пространственных характеристик для обеспечения конечного позиционирования мобильных робототехнических платформ. Данные характеристики также применяются для определения линейных смещений между роботами, от которых зависит эффективность передачи энергии. Для ее определения в методе используется математическая модель энергетических характеристик системы беспроводной передачи энергии и полученные линейные смещения. На последнем этапе метода вычисляется время подзарядки аккумулятора мобильного робота с учетом данных с предыдущих этапов. Применение предложенного метода для моделирования позиционирования роботов в некотором наборе точек рабочего пространства позволит уменьшить временные затраты на зарядку аккумулятора робота при использовании беспроводной передачи энергии. В результате моделирования было определено, что передача энергетических ресурсов между роботами происходило с эффективностью в диапазоне от 58,11% до 68,22%, а также из 14 точек позиционирования были определены 3 с наименьшим временем передачи энергии.
-
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).
-
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.
-
В данной работе рассмотрены вопросы реализации методов защиты беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) от атак спуфинга глобальной системы позиционирования (GPS), для обеспечения безопасной навигации. Глобальная навигационная спутниковая система (GNSS) широко используется для определения местоположения БПЛА и на сегодняшний день является самым популярным навигационным решением. Это связано с простотой и относительно невысокой стоимостью данной технологии, а также точностью передаваемых координат. Тем не менее, существует множество угроз безопасности GPS-навигации. Это в первую очередь связано с природой сигнала GPS, т.к. сигнал передается в открытом виде, поэтому злоумышленник может заблокировать или подделать его. В данном исследовании проведен анализ существующих методов защиты GPS. В рамках исследования был разработан экспериментальный стенд и сценарии атак на систему GPS БПЛА. Далее были собраны данные из журнала полетов БПЛА и проведен анализ кибер-физических параметров, чтобы увидеть влияние атаки на показания бортовых датчиков. Исходя из этого, был предложен новый метод обнаружения аномалий БПЛА, основанный на анализе изменений внутренних параметров БПЛА. Этот метод самодиагностики позволяет БПЛА самостоятельно оценивать наличие изменений в его подсистемах, и выявлять признаки кибератаки. Для выявления атаки БПЛА собирает данные об изменении кибер-физических параметров на протяжении определенного периода времени, затем обновляет эти данные. В результате БПЛА необходимо определить степень различий между двумя временными рядами собранных данных. Чем больше будет степень различий между обновленными данными и предыдущими, тем больше вероятность того, что на БПЛА проводится атака.
-
Фотоактивация растений посредством лазерной обработки является перспективным направлением развития современного аграрного производства. Обработка растений излучением с заданными характеристиками стимулирует развитие растений, формирование генеративных признаков и рост урожайности. Для автоматизации процесса фотоактивации больших посевных площадей предложен подход, основанный на использовании специализированной лазерной установки, монтируемой на беспилотный летательный аппарат (БпЛА). При помощи БпЛА можно производить лазерную обработку сельскохозяйственных полей большой площади при минимальных затратах временных и человеческих ресурсов. В работе предложен алгоритм расчета траектории для равномерного покрытия прямоугольного участка земли лазерным излучением с заданными характеристиками. Приводится методика расчета требуемой мощности лазерной установки в зависимости от высоты и времени полета БпЛА. Преимуществом разработанного подхода является его универсальность, поскольку данный подход учитывает характеристики лазерного устройства и может применяться с устройствами различного типа. В зависимости от параметров лазера алгоритм строит такую траекторию для БпЛА, чтобы облучение всходов растений было равномерным на протяжении всего процесса обработки. При проведении полевых экспериментов при движении БпЛА вдоль рассчитанной траектории со скоростью 0,3 м/c время обработки поля длиной в 200 м и шириной 1 м составило 9 мин. Результаты полевых экспериментов показывают, что лазерное облучение для большей части изучаемых культур увеличило урожайность и высоту травостоя (у злаковых – для четырех из шести культур, у бобовых – для четырех из пяти изучаемых культур). Предлагаемый алгоритм построения пути для равномерного лазерного облучения участка учитывает площадь проекции лазерного излучения для обеспечения требуемых характеристик обработки поля.
-
Анализ применения технологии умный дом указывает на недостаточный уровень управляемости его инфраструктурой, что приводит к избыточному потреблению энергетических и информационных ресурсов. Проблема управления цифровой инфраструктурой жилого пространства человека, связана с большим числом узкоспециализированных решений по домашней автоматизации, которые усложняют процесс управления. Умный дом рассматривается как множество независимых киберфизических устройств направленных на достижение своей цели. Для согласованной работы киберфизических устройств предлагается обеспечивать их совместную работу через единый информационный центр. Моделирования режимов работы устройств в цифровой среде сохраняет ресурс физических устройств, производя виртуальный расчет для всевозможных вариантов взаимодействия устройств между собой и физической средой. Разработана методика управления микроклиматом умного дома с применением ансамбля нечетких искусственных нейронных сетей, на примере совместного использования кондиционера, вентиляции и отопления. Алгоритм работы нейронной сети позволяет контролировать параметры состояния физической среды, прогнозировать режимы работы киберфизических устройств и формировать сигналы управления для каждого из них, обеспечивая совместную работу устройств с минимальным ресурсопотреблением и информационным трафиком. Предложен вариант практической реализации системы управления микроклиматом умного дома на примере многофункционального учебного компьютерного класса. Разработаны гибридные нейронные сети систем кондиционирования, вентиляции и отопления. Произведено тестирование работы системы управления микроклиматом многофункциональной аудитории университета с применением гибридных нейронных сетей, в качестве устройства управления использован программируемый логический контроллер отечественного производства. Целью управления на основе взаимодействующих киберфизических устройств является достижения минимума используемой мощности и информационного трафика при их совместной работе.
