Выпуск 25 (4), 2026: Информатика и автоматизация

Доктор технических наук, профессор, профессор РАН Ронжин Андрей Леонидович является выдающимся ученым в области человеко-машинного взаимодействия. Внес значительный вклад в исследование и разработку теоретических основ и применения технологий искусственного интеллекта и методов машинного обучения в анализе естественного языка и управления интероперабельными социокиберфизическими и робототехническими системами.

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.

Статья содержит результаты исследований в области формализации навигационного поведения мобильных роботов на основе когнитивного подхода к представлению пространства. Авторами предложен новый формальный язык LRNB (Language of Robot Navigation Behavior), предназначенный для описания информационно-двигательных действий, сценариев и миссий роботов в рамках интерпретирующей навигации. Ключевой особенностью когнитивного подхода является отказ от декартовой системы координат в пользу ориентированного графа – когнитивной карты, вершины которой соответствуют семантическим ориентирам, а рёбра – последовательностям действий, задаваемых на LRNB. Язык строится на универсальной структуре команды, обеспечивая возможность описания широкого спектра поведенческих паттернов: от простого движения вдоль объекта до сложных миссий с динамическими целями и логическими условиями. В работе представлены три метода построения когнитивных карт: на основе семантически сегментированных изображений, в процессе автономного исследования среды роботом, а также с использованием больших языковых моделей (БЯМ) для трансляции естественно-языковых инструкций в формальные команды LRNB. В качестве наиболее удобной иллюстрации для демонстрации возможностей LRNB проведена экспериментальная оценка возможностей БЯМ в автоматической генерации команд LRNB по текстовым описаниям. Показано, что на уровне отдельных информационно-двигательных действий модель демонстрирует высокую точность (95 % корректных преобразований), однако при переходе к формированию сложных составных сценариев эффективность критически снижается. Тем не менее, сделан вывод о практической применимости языка LRNB. Предложенный формальный язык LRNB демонстрирует высокую гибкость и выразительность, что делает его эффективным инструментом для описания сложного навигационного поведения мобильных роботов в разнообразных сценариях.

Целью работы является создание методов управления шагающими роботами реального времени для широкого диапазона режимов движения. Рассматривается модификация метода обратной задачи с использованием универсального адаптивного генератора походок, реализующего шестимерное движение корпуса робота. Выполнена программная реализация этого метода с добавлением методов регуляризации для численного интегрирования уравнений с вырожденной матрицей. Представлены результаты теоретического и экспериментального исследования движения робота собаки в различных режимах по микро и макронеровностям. Отмечается невысокий уровень динамических показателей движения робота, в частности, высокая вибрация, что соответствует литературным данным для аналогичных по кинематической схеме роботов собак, управление которыми синтезируется методами машинного обучения и обратной задачи. Причиной низкого качества управления являются фазы движения, в которых система становится неуправляемой. Для безусловного выполнения условия управляемости системы рассмотрены возможные модификации кинематической схемы робота. Такие модификации могут быть выполнены введением избыточных управляемых степеней свободы за счет хвоста, лап и др. Предложены новые теоретические методы управления систем с избыточными степенями свободы на основе метода обобщенной задачи динамического уравновешивания. Подтверждена эффективность этих методов моделированием управляемого движения робота собаки с хвостом и лапами. Для распространенной кинематической схемы робота собаки с тремя приводами на ногу и точечным контактом в стопе в качестве рационального решения предлагается использование моноколеса для движения по микронеровностям и шагающих движителей для преодоления макронеровностей и выхода из аварийных ситуаций, например, опрокидывания. Эпизодическое использование шагающих движителей допускает упрощенные режимы управления, которые эффективно реализуются в рамках предложенной модификации метода обратной задачи. Концепция подтверждена численными и натурными экспериментами. Система управления локомоцией в этом случае может быть реализована на недорогой аппаратной базе, в том числе с использованием апробированного приборного оснащения широко распространенных роботов, в частности, квадрокоптеров. Особенностью роботов, построенных на предлагаемых принципах управления, является модульность конструкции, позволяющая получать модификации в широком диапазоне технических характеристик путем различной конфигурации модулей. Такие высокомобильные роботы могут стать дешевой и безопасной платформой для доводки систем навигации, беспилотного управления и др. в условиях реальной эксплуатации в различных сферах применения.

Планирование движения для мобильных роботов и беспилотных автомобилей является одной из ключевых задач современной робототехники. Основная её сложность заключается в необходимости учёта кинематических ограничений, таких как гладкость траектории и ограничения на минимальный радиус поворота. Одним из наиболее часто используемых подходов к решению этой задачи является построение траектории из набора заранее сгенерированных, кинематически-согласованных фрагментов, называемых примитивами движения. Робастность и скорость генерации этих примитивов напрямую определяют эффективность всего процесса планирования. В данной работе предлагается новый метод генерации примитивов движения для систем с кинематикой велосипедного типа. Метод основан на представлении траектории в виде кривой с полиномиальной функцией кривизны, а задача генерации примитива, соединяющего два заданных состояния (положение, ориентация, кривизна), сводится к решению системы нелинейных уравнений методом Ньютона. В отличие от существующих подходов, использующих коэффициенты полинома в качестве параметров, применяется новая репараметризация, основанная на значениях кривизны в ключевых точках траектории. Такая параметризация позволяет улучшить сходимость и устойчивость численного метода поиска решения, что демонстрируют проведённые эксперименты.

В статье представлены новые результаты применения методов символьного машинного обучения для автоматизации разработки системы управления применительно к коллаборативной многоагентной системе. Предложена оригинальная математическая постановка задачи оптимального управления коллаборативной многоагентной системой, где коллаборативность подразумевает совместную деятельность роботов и людей в едином сложном фазовом пространстве для достижения цели управления с оптимальным значением заданного критерия качества. В представленной формулировке предлагается рассматривать роль человека в виде фазовых ограничений с неопределенностью и дополнительного вектора управления, с помощью которого уменьшается влияние этих фазовых ограничений в терминах минимизации функционала. Решением задачи является многомерная функция управления, которая переводит технический объект, группу мобильных роботов, в целевое состояние с учетом возможных неопределенностей в состоянии объекта, при этом минимизируя заданный критерий качества процесса. Задача состоит в автоматическом нахождении как оптимальной структуры, так и параметров функции управления. Такая общая постановка задачи управления не может быть решена напрямую существующими аналитическими методами из-за сложности и требует большого ручного труда по выбору соответствующих регуляторов и оптимальной настройке их параметров. В статье предлагается подход, основанный на символьном машинном обучении с помощью символьной регрессии и эволюционной оптимизации для решения такой обобщенно поставленной задачи. Эффективность подхода продемонстрирована численными экспериментами. Приведен пример задачи оптимального управления для трех мобильных роботов с двумя управляемыми фазовыми ограничениями. Прикладная задача рассматривается в общей математической постановке, что позволяет использовать универсальные методы символьного машинного обучения для автоматического поиска решения.

Работа посвящена разработке и экспериментальной валидации автоматизации построения маршрутов движения рабочих групп при аэроинспекции линий электропередач при помощи квадрокоптеров. Входными данными служат общедоступные геопространственные ресурсы – векторные карты «OpenStreetMap» и цифровые модели рельефа «NASA Earthdata SRTM», что исключает необходимость предварительных полевых измерений и упрощает перенос методики на новые участки. В работе получены следующие новые научные результаты: 1) новый алгоритм автоматизированного выбора зон взлёта-посадки квадрокоптеров на основе открытых данных, позволяющий определять подходящие зоны алгоритмически вне города согласно требованиям стандарта о проведении инспекции подвесного оборудования на опорах ЛЭП – СТО 56947007- 29.200.10.235-2016; 2) разработаны два согласованных алгоритма: первый определяет промежуточные точки для построения маршрута вдоль опор ЛЭП, второй выбирает зоны взлёта и посадки БПЛА, а их совместное применение формирует наземный маршрут сопровождения, пригодный для движения обычного полноприводного колёсного транспорта вдоль опор ЛЭП; 3) результаты натурных экспериментальных исследований, демонстрирующие, что время проведения инспекции с дронами, на основе представленных в работе алгоритмов, на 53% меньше, чем без использования БПЛА, помимо этого, экспериментальные испытания показали соответствие зон взлёта-посадки заявленным требованиям. Разработанные алгоритмы реализованы в виде плагина к среде «QGIS 3.22». Испытания, проведенные на реальном 4,6-километровом сегменте линий электропередач в холмисто-лесистой местности, продемонстрировали, что предлагаемый алгоритм выбора зон взлёта-посадки позволяет сократить время обследования на 53%. Полученные количественные результаты подтверждают высокую эффективность аэродиагностики линий электропередач, по сравнению с наземной инспекцией. Однако, данный уровень эффективности достигается только при качественном планировании маршрутов инспекции, что и обеспечивается с использованием разработанных программно-алгоритмических решений.

В статье рассматривается применение методов интервального анализа для гарантированного решения задач прямой и обратной кинематики параллельных роботов. Кинематические системы, описываемые нелинейными уравнениями, часто имеют несколько решений, а традиционные методы (аналитические, стохастические) не гарантируют нахождения всех решений или требуют значительных аналитических преобразований. В данной работе предлагается автоматизированный подход на основе интервальных методов Кравчика и Хансена-Сенгупты для локализации всех решений системы нелинейных уравнений. Ключевые преимущества подхода – гарантированность нахождения всех решений с заданной точностью и отсутствие необходимости в аналитических преобразованиях исходной системы. В экспериментальном тестирование на ряде планарных параллельных роботов (2-RPR, DexTar, PRRRP) было показано, что оба метода могут быть успешно применены для нахождения решений задач прямой и обратной кинематики. Метод Хансена-Сенгупты показывает лучший результат как по скорости сходимости (в среднем 16 итераций против 30 у метода Кравчика), так и по времени выполнения (в среднем 0.88 мс против 1.28 мс у метода Кравчика) для исследуемых роботов.

Планирование траектории движения является одной из ключевых задач при разработке автономных мобильных роботов, обеспечивающей их безопасную и эффективную навигацию в средах с препятствиями. Существующие методы планирования, включая алгоритмы на основе выборки, оптимизационные и геометрические подходы, испытывают трудности при балансировке между вычислительной эффективностью, оптимальностью траектории и гарантированным выполнением ограничений безопасности. В данной работе представлен новый метод планирования траектории, основанный на градиентном потоке с пропорционально-интегральной коррекцией. Задача безопасной навигации робота формулируется как задача условной оптимизации, которая преобразуется в задачу безусловной оптимизации и решается методом градиентного потока с применением аппарата функционального анализа. Для гарантированного выполнения ограничений достижения целевого состояния и обхода препятствий динамика градиентного потока дополняется пропорциональным и интегральным членами обратной связи. Барьерные функции для описания препятствий строятся на основе гладких квадратичных форм с возможностью расширения на сложную геометрию посредством функций расстояния. Сформулированы достаточные условия в форме линейных матричных неравенств, при выполнении которых строго доказана локальная экспоненциальная сходимость алгоритма к оптимальным управляющим траекториям. Эффективность метода подтверждена численным моделированием навигации колёсного робота в загромождённом пространстве с множественными препятствиями. Проведено сравнение с гибридным алгоритмом поиска на графах, кинодинамическими быстрорастущими случайными деревьями и методом прямой коллокации как в автономном, так и в онлайн-режимах. Результаты демонстрируют, что предложенный алгоритм обеспечивает наименьшее время вычислений и наибольшую точность достижения целевого состояния. Обсуждены ограничения метода, включая локальный характер сходимости и возможность застревания в локальных минимумах в средах со сложной топологией. Показано, что дискретизированная версия алгоритма сохраняет вычислительную эффективность, достаточную для адаптивного управления в реальном времени с периодическим перепланированием.

В статье представлен улучшенный вариант Q-обучения для навигации по сетке при наличии препятствий. Основываясь на стандартном табличном Q-обучении, предложены три ключевых улучшения: инициализация Q-таблицы с учетом направления к цели, дающее согласование с целью без необходимости предварительного знания о препятствиях; модифицированная стратегия отжига Больцмана, расширенная включением верхнего доверительного предела «энергии» системы для более сбалансированного и адаптивного отбора направления движения; функция расчета вознаграждения на основе потенциала, дающая более тесную обратную связь для ускорения процесса обучения. Отмеченные улучшения повышают эффективность Q-обучения в условиях относительно редких случаев вознаграждения при достижении цели, что связано с неэффективным исследованием области поиска и медленным формированием значений Q-функции. Экспериментальная проверка на случайно сгенерированных сетках, показала, что предложенный в статье подход обеспечивает более успешные конечные результаты, связанные с отысканием более коротких путей к цели и более быстрой сходимостью в сравнении с известными базовыми методами, такими как стандартное Q-обучение и его вариантами. Описанный в статье подход обеспечивает общую модельно-независимую природу Q-обучения и его достаточно высокую эффективность, что важно для практических приложений в робототехнике и планировании маршрутов движения.

Рассматривается задача транспортировки груза, подвешенного на двух беспилотных летательных аппаратах (БпЛА) с помощью гибких связей – тросов. Актуальность исследования обусловлена широким применением групп летательных аппаратов для выполнения транспортных операций в труднодоступных районах или при ликвидации чрезвычайных ситуаций, когда требуется перемещение объектов значительной массы или размеров. Движение БпЛА не является строго синхронным. Это приводит к изменению геометрической конфигурации системы «БпЛА – тросы – груз» и перераспределению нагрузок. Цель работы заключается в разработке математической модели динамики движения груза, перевозимого двумя беспилотными летательными аппаратами, перемещающимися по одинаковой траектории, при условии запаздывания одного из аппаратов относительно другого на заданном промежутке времени, и определении сил реакции связей в тросах при различных режимах движения рассматриваемой механической системы. Для описания динамики движения используются дифференциальные уравнения с учетом связей с отклоняющимся аргументом. Такой подход позволяет учитывать влияние движения «запаздывающего» БпЛА на перемещение транспортируемого объекта. Проведен кинематический анализ системы, получены геометрические соотношения, определяющие положение и траекторию переносимого груза. На основе модели динамики движения груза получены зависимости реакций связей от времени движения рассматриваемой механической системы. Проведено имитационное моделирование движения переносимого груза при различных законах движения беспилотных летательных аппаратов, показывающее влияние запаздывания одного из БпЛА на распределение нагрузок между тросами и характер движения груза. Полученные зависимости могут быть использованы при разработке систем управления групповыми транспортными комплексами для обеспечения их устойчивого движения и повышения надежности перевозки различных объектов.

В работе рассматривается задача повышения точности стабилизации амплитуды и фазы высокочастотного поля в системе низкоуровневого радиочастотного управления (LLRF), применяемой в ускорителях заряженных частиц. Показано, что основным источником деградации стабильности являются низкочастотные возмущения, обусловленные пульсациями источников питания, температурными дрейфами и изменением параметров нагрузки. Продемонстрировано, что классическая структура ПИД-регулятора принципиально ограничена в подавлении таких возмущений вследствие компромисса между усилением на низких частотах и запасами устойчивости. Предложена модифицированная структура регулятора с интегральной составляющей второго порядка. Показано, что предложенный подход приводит к увеличению порядка астатизма системы и формированию наклона амплитудной характеристики -40 дБ/декаду в области низких частот, что обеспечивает существенно более эффективное подавление квазистационарных и медленно изменяющихся возмущений. Разработана математическая модель системы управления, отражающая основные динамические свойства ВЧ тракта. Дополнительно предложена нелинейная стратегия управления, основанная на отложенной активации интегральной составляющей второго порядка, которая предотвращает увеличение длительности переходного процесса при сохранении эффективности подавления возмущений. Результаты численного моделирования и экспериментальных исследований показывают, что предложенный регулятор обеспечивает увеличение динамического диапазона и стабильности амплитуды более чем на 20 дБ по сравнению с типичными современными системами, а также снижение среднеквадратичного отклонения фазы не менее чем на порядок. Полученные результаты подтверждают, что введение интегральной составляющей второго порядка в структуру регулятора является эффективным способом повышения точности стабилизации ВЧ сигнала при сохранении устойчивости и робастности системы управления.