WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Федеральное государственное бюджетное учреждение наук

и Институт проблем управления имени В.А.Трапезникова Российской академии наук

На правах рукописи

ИНЗАРЦЕВ Александр Вячеславович

Методы формирования поведения и проектирования программного обеспечения обследовательского автономного подводного робота

Специальность: 05.13.11 – Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей

Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук Москва – 2012

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном учреждении науки Институте проблем морских технологий Дальневосточного отделения РАН (ИПМТ ДВО РАН)

Научный консультант: Киселев Лев Владимирович, доктор технических наук, главный научный сотрудник ИПМТ ДВО РАН

Официальные оппоненты: Лебедев Валентин Григорьевич, доктор технических наук, ученый секретарь Федерального государственного бюджетного учреждения науки Института проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН Федунов Борис Евгеньевич, доктор технических наук, профессор, начальник лаборатории ФГУП ГосНИИ авиационных систем (ГосНИИАС) Клещёв Александр Сергеевич, доктор технических наук, профессор, главный научный сотрудник Института автоматики и процессов управления (ИАПУ) ДВО РАН

Ведущая организация: ОАО «Концерн Центральный научноисследовательский институт «Электроприбор» ГНЦ РФ (г. Санкт-Петербург)

Защита состоится «22» ноября 2012 г. в 11 часов на заседании диссертационного совета Д 002.226.03 в Федеральном государственном бюджетном учреждении науки Институте проблем управления им. В.А Трапезникова РАН по адресу: 117997, г. Москва, ул. Профсоюзная, д. 65.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Федерального государственного бюджетного учреждения науки Института проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН.

Автореферат разослан «____» _____________ 2012 года

Ученый секретарь диссертационного совета Д 002.226.03, к.т.н. А.А. Кулинич

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Общепризнанно, что наиболее безопасным и эффективным путем исследования глубин Океана и выполнения различных подводных операций является использование технических средств, обеспечивающих косвенное присутствие человека под водой. Важную роль в этом играют автономные необитаемые подводные аппараты (АНПА). Работы по созданию и использованию АНПА в нашей стране были начаты в 1972 году под руководством М.Д. Агеева. Первоначально они велись в Институте автоматики и процессов управления Дальневосточного научного центра, а с 1988 года были продолжены во вновь организованном Институте проблем морских технологий ДВО РАН. За период 1972-2011 г.г. было создано более экспериментальных и опытных образцов автономных, телеуправляемых и буксируемых аппаратов, способных работать на больших глубинах, а автономных – вплоть до предельных глубин океана.

АНПА нашли широкое применение во всем мире для выполнения самых разнообразных подводных работ, а их количество уже превысило тысячу экземпляров. Производимые АНПА работы можно разделить на поисковые (называемые также обзорно-поисковыми) и обследовательские (или поисковообследовательские). В настоящее время подавляющее большинство выполняемых роботами операций принадлежит к задачам поискового класса:

различные поисковые и спасательные работы, батиметрические, океанологические и экологические измерения и мониторинг, противоминные операции и другие.

Имеются также успехи в использовании АНПА для выполнения поисково-обследовательских операций. К ним можно отнести проведение автоматической инспекции подводных коммуникаций (особенно в районах подводных нефтегазовых промыслов), поиск источника экологического загрязнения акваторий, оконтуривание аномалий различной физической природы и другие. Идеологически поисково-обследовательские работы являются надмножеством работ обзорно-поискового класса. Функции робота при их осуществлении заключаются в обнаружении (идентификации) искомого объекта (аномалии) и выполнении каких-либо действий, связанных с уточнением состояния объекта. Подобные операции не могут осуществляться роботами с обычным программным управлением (поскольку все действия робота не могут быть описаны заранее) и требуют наличия на борту развитой системы формирования поведения. Система, обеспечивающая желаемое поведение робота, должна иметь возможность гибкого наращивания функциональности по мере появления новых задач обследования и бортовых сенсоров. При этом необходимо учитывать особенности работы АНПА, отличающие его от наземных, воздушных и космических беспилотных аппаратов. К таким особенностям следует отнести крайне ограниченный по информационной пропускной способности акустический канал связи с оператором (а во многих случаях – полное отсутствие связи), небольшой выбор сенсоров внешней среды (представленных, в основном, акустическими средствами), частичное или полное отсутствие карты района работ, а также отсутствие доступа к глобальной навигационной системе.

Построение развитых информационно-управляющих систем (ИУС) относится к числу наиболее важных задач при создании обследовательских АНПА. Значительный вклад в формирование этого направления внесли отечественные ученые М.Д. Агеев, В.С. Ястребов, Ю.И. Жуков, Л.В. Киселев, Ю.Г. Молоков, М.А. Кузьмицкий, О.С. Попов. Схожие по своей проблематике задачи стоят при разработке мобильных роботов. В области теории информационного обеспечения и управления мобильными роботами (в т.ч., полностью автономными) различного вида и назначения основополагающими являются работы Е.А. Девянина, С.Л. Зенкевича, И.А. Каляева, И.М. Макарова, Д.Е. Охоцимского, А.К. Платонова, Е.П. Попова, Е.И. Юревича. Широко известны работы зарубежных исследователей, таких как J.S. Albus, R. Arkin, J.G. Bellingham, R.A. Brooks, A.J. Healey, G.N. Saridis, Т. Ura и других. Работы перечисленных авторов послужили созданию прочного теоретического фундамента для развития систем управления АНПА.

Автоматизация обследовательских работ позволила бы экономить существенные материальные ресурсы. Об актуальности такого рода исследований говорит, например, такой факт, что после катастрофы на нефтяных месторождениях в Мексиканском заливе в 2010 году компания British Petroleum выделила 500 млн. долларов для разработки комплекса мер по оценке состояния подводных коммуникаций с использованием для этих целей, в том числе, автономных аппаратов. Таким образом, задача создания ИУС, которая обеспечивала бы автоматическое выполнение обследовательских работ с помощью АНПА, является актуальной.

Вместе с тем анализ публикаций показывает, что широкое практическое применение АНПА в новых областях ограничивается тем, что существующие системы управления ориентированы на решение задач обзорного класса. В одних случаях это проявляется в необходимости поддерживать постоянную информационную связь с оператором, изменяющим цели функционирования системы в процессе работы. В других – имеются ограничения, связанные со сложностью и неадекватностью формирования заданий для выполнения поисково-обследовательских работ. Успехи при выполнении таких работ связаны, скорее, с демонстрацией потенциальных возможностей АНПА, а не с их широким использованием для этих целей.

Проблема является комплексной и заключается в следующем.

Для обследовательских работ отсутствуют адекватные способы описания задания (миссии), а архитектура программного обеспечения информационно-управляющих систем аппаратов, в свою очередь, не поддерживает декларативных миссий, необходимых для возможности широкого использования АНПА. Недостаточная формализация поисковообследовательского класса задач и, как следствие, способы задания миссии и их низкая декларативность сложны для потенциальных пользователей АНПА.

Имеет место слабая методологическая проработка вопросов согласованного выполнения нескольких операций во время обследования, что необходимо при организации сложного поведения АНПА.

Процессы обнаружения и обследования объектов носят экспериментальный характер и недостаточно проработаны.

Важность задач, стоящих перед АНПА, наличие ряда перечисленных выше нерешенных проблем определяют актуальность исследований диссертационной работы, решающей крупную научно-практическую задачу формирования поведения АНПА для возможности выполнения операций обследовательского класса.

Целью диссертации является решение комплексной проблемы, связанной с разработкой и исследованием методов формирования поведения и описания задания (миссии), а также принципов построения программного обеспечения ИУС для АНПА, выполняющего широкий спектр поисковообследовательских работ. Особое внимание уделяется применимости предлагаемых подходов для разработки ИУС АНПА на базе стандартных малопотребляющих индустриальных одноплатных компьютеров.

Для достижения указанной цели были определены следующие задачи.

1. Разработка концепции построения программной архитектуры информационно-управляющей системы обследовательского АНПА на базе иерархического и поведенческого подходов, обеспечивающей удовлетворение основных требований по назначению в условиях наличия ограничений на вычислительные ресурсы ИУС.

2. Разработка методов построения и алгоритмов функционирования тактического и исполнительного уровней системы управления с применением подходов поведенческой робототехники.

3. Создание методов и средств формирования миссий различных классов на базе набора (библиотеки) агентов тактического уровня.

4. Разработка, исследование и реализация алгоритмов функционирования ключевых агентов и поведений тактического и исполнительного уровней ИУС для решения комплекса задач автоматического обследования искусственных протяженных объектов.

5. Разработка способов отладки создаваемого для АНПА программного обеспечения с использованием интегрированной программной системы, включающей: моделирующий комплекс, имитатор оборудования, средства подготовки миссии АНПА и программное обеспечение ИУС АНПА, объединенные на базе созданной программной платформы.

6. Реализация и исследование разработанных методов и программных средств в действующих АНПА при выполнении экспериментальных и опытных работ.

Предметом исследования являются принципы организации и функционирования программного обеспечения ИУС обследовательского АНПА.

Методы исследований. Проведённые исследования базируются на основных положениях теории и практики построения информационноизмерительных и управляющих систем, методах компьютерного моделирования и вычислительной геометрии, теории программирования, общей теории систем, анализа изображений, математической логики.

Достоверность полученных результатов обеспечивается вычислительными методами верификации предлагаемых решений, а также подтверждается результатами реализации методов и алгоритмов управления, проведенными морскими испытаниями и опытной эксплуатацией более десяти различных АНПА.

Научная новизна работы заключается в разработке методов формирования поведения и описания задания (миссии), а также принципов построения программного обеспечения ИУС для АНПА, решающего задачи обследовательского характера. Получены следующие научные результаты.

В работе впервые представлено в систематизированном виде и обобщено многообразие задач для обследовательского АНПА, что отражено в требованиях к структуре ИУС и методам формирования поведения.

Разработана концепция построения программной архитектуры системы управления обследовательского АНПА, существенно расширяющая возможности АНПА при решении обследовательских задач различных классов в условиях наличия ограничений на вычислительные ресурсы ИУС.

В рамках предложенной концепции для ИУС АНПА разработана методика применения подходов поведенческой робототехники на различных уровнях функциональной трехуровневой архитектуры системы управления, что обеспечивает нетрудоёмкое наращивание функциональности по мере появления новых задач и аппаратных средств.

Обоснован подход к построению компонентов тактического уровня.

Библиотека компонентов (агентов), получаемая в результате функциональной декомпозиции целевой задачи, составляет базу для декларативного описания миссии, что позволяет осуществлять настройку АНПА под различные типы обследовательских задач.

Разработано формальное описание миссий для АНПА с использованием декларативной нотации, опирающейся на библиотеку агентов тактического уровня и позволяющей представлять миссии поискового и обследовательского классов в виде списка задач для решения. Это повышает уровень абстракции миссии и обеспечивает использование всех текущих возможностей АНПА.

Разработаны, исследованы и реализованы алгоритмы функционирования ключевых агентов и поведений тактического и исполнительного уровней ИУС, обеспечивающих решение широкого спектра обзорно-поисковых и ряда новых обследовательских задач.

Для решения комплекса задач развития и сопровождения программного обеспечения ИУС обследовательского АНПА разработаны принципы построения и методика применения интегрированной программной системы, включающей: моделирующий комплекс, имитатор оборудования, средства подготовки миссии и программное обеспечение ИУС АНПА, объединенные на базе созданной программной платформы.

Научная и практическая значимость. Полученные в работе теоретические и экспериментальные результаты основаны на опыте создания и эксплуатации систем управления различных подводных аппаратов ИПМТ ДВО РАН. Работы осуществлялись в 1986-2011 годах в рамках государственной и региональной научной программы «Мировой Океан», НИР «Разум», НИР «Гуашь»; программ международного сотрудничества; НИР «Разработка технологии создания интеллектуальных подводных роботов на основе реконфигурируемых системных архитектур и высокоточных методов навигации и управления», № гос. регистрации 01.2006 06513»; ряда НИР и ОКР, выполненных в рамках Гособоронзаказа, а также при поддержке грантов РФФИ и ДВО РАН: №06-08-07118-з, №07-08-00596-а, №08-08-08043-з, №0908-08016-з, №06-11-04-03-002, №06-111-А-01-010, №09-II-СО-3-001, №09-IОЭММПУ-08, №09-III-А-01-006.

В рамках перечисленных программ и проектов осуществлялась теоретическая и практическая разработка программного обеспечения ИУС АНПА и методов решения конкретных задач. Во всех разработках использованы полученные результаты по методам построения программной архитектуры систем управления АНПА и данные вычислительных и натурных экспериментов по построению алгоритмов управления АНПА для выполнения обзорно-поисковых и обследовательских работ.

Полученные результаты дают более общее и полное представление о задачах и методах управления АНПА, что позволяет применять их при создании новых универсальных аппаратов и разработке перспективных проектов. Использование предложенной архитектуры существенно расширяет возможности АНПА при решении задач обследовательского и поискового характера. Разработанный способ формирования заданий для АНПА обеспечивает формальное описание миссий АНПА для различных классов задач.

Реализация результатов работы и внедрения. Методы формирования поведения, описания задания (миссии), а также принципы построения программного обеспечения ИУС внедрены в АНПА, разработанных для войсковой части 40056 МО РФ, МЧС России, а также в ряде зарубежных проектов. Результаты работы поэтапно реализованы в следующих АНПА:

в ИПМТ ДВО РАН: МТ-88 (1985-1989), МТ-ГЕО (1989-1990), «Разум-1(2)» (1990-1992), «Клавесин-М» (МТ-98) (1997-2004), ММТ-2000 (2005), «Клавесин» (2005), «Пилигрим» (2009), и некоторых других;

по программам международного сотрудничества: CR-01 (1991-1997), CR-(1998-2003) (совместно с Шеньянским Институтом автоматики Китайской Академии наук), TSL (1994-1995) (фирма Hibbard Marine, США), OKPO6000 (1993-1998) (совместно с корпорацией DAEWOO, Южная Корея).

Апробация результатов работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях и семинарах.

Международные конференции: Pacific Congress on Marine Science and Technology /PACON/ (1990, Tokyo, Japan,); MTS/IEEE OCEANS (1995, San Diego, USA; 2005, Washington, D.C., USA; 2006, Boston, MA, USA; 2008, Kobe, Japan; 2011, Big Island of Hawaii, USA); Unmanned Untethered Submersible Technology /UUST/ (1997 и 2005, New Hampshire, USA,); Underwater Mining Institute /UMI/ (2003, Korea, Jeju-do); ISOPE Pacific/Asia Offshore Mechanics Symposium (2004, Vladivostok, Russia); 7th International Symposium on Marine Engineering (2005, Tokyo, Japan); International Conference on Subsea Technologies /SubSeaTech/ (2007 и 2009, St. Petersburg, Russia); 15th Saint Petersburg International Conference on Integrated Navigation Systems (2008, Saint Petersburg, Russia); International Symposium on Underwater Technology /UT/ (2009, Wuxi, China; 2011, Big Island of Hawaii, USA).

Всероссийские (всесоюзные) конференции, школы и семинары:

Всесоюзное совещание «Технические средства и методы изучения океанов и морей» (1985, Геленджик; 1989, Москва); Всероссийская научно-техническая конференция «Современные методы и средства океанологических исследований» /МСОИ/ (2003 и 2005, Москва); Всероссийская научнотехническая конференция «Технические проблемы освоения мирового океана» /ТПОМО/ (2005, 2007, 2009, Владивосток,); IV Всероссийская конференция «Математика, информатика, управление» /МИУ/ (2005, Иркутск);

Международная научная конференция «Системный анализ, управление и навигация» (2009 и 2010, Крым, Евпатория); Всероссийская научнотехническая конференция «Научное и техническое обеспечение исследований и освоения шельфа Северного Ледовитого океана» (2010, Новосибирск);

Всероссийская научно-практическая конференция «Перспективные системы и задачи управления» (2010, Домбай; 2011, Таганрог).

Публикация результатов работы. Основные положения диссертации отражены в 89 публикациях. В автореферате приведены 55 из них, включая четыре коллективных монографии, восемь статей в журналах из перечня ВАК РФ, 24 статьи в сборниках и журналах, деcять докладов на Международных конференциях и шесть докладов на Всероссийских (всесоюзных) конференциях и совещаниях.

Под руководством автора и по тематике исследований защищены две кандидатские диссертации: «Разработка алгоритмов поиска и обследования искусственных протяженных объектов с помощью автономного необитаемого подводного аппарата» (специальность 05.13.18) и «Построение отказоустойчивых бортовых систем управления автономными необитаемыми подводными аппаратами» (специальность 20.02.14).

Личный вклад автора. Результаты, составляющие основное содержание диссертации, получены автором самостоятельно. Практическая реализация предложенных методов и подходов обеспечивалась как лично автором, так и совместно с сотрудниками лаборатории, руководимой автором (они являются соавторами соответствующих публикаций).

В монографиях [1] и [2] автором написаны главы 3, 4 и 2, соответственно. В монографии [3] – разделы 1.4.3 и 1.4.4. Автор является редактором сборника статей [5], размещенного в открытом доступе. Шесть работ написаны без соавторов [18, 33, 34, 35, 36, 37].

В публикациях, выполненных в соавторстве, автор внес следующий вклад: [5, 10, 16, 21, 23, 24, 44, 48, 50] – постановка задачи, разработка алгоритмов обследования, проведение натурных экспериментов и внедрение полученных решений в систему управления АНПА; [6, 17, 27, 28, 41, 43, 47] – разработка и моделирование алгоритмов управления; [7, 8, 9, 13, 14, 22, 30, 49] – особенности реализации системы управления АНПА; [11, 12, 52] – разработка архитектуры моделирующего комплекса и возможность его использования для тестирования программного обеспечения АНПА; [15, 20, 25, 26, 31, 32, 38, 53, 54, 55] – постановка задачи и обоснование подходов к решению; [19, 39] – язык управления АНПА предложен как интерфейс для сетей Петри; [40, 51] – концепция графического редактора миссии для АНПА; [42, 43, 45, 46] – анализ различных конфигураций вычислительных сетей АНПА.

В работах ИПМТ ДВО РАН по созданию подводных роботов автор в разное время являлся программным архитектором и заместителем главного конструктора, ответственным за разработку программного обеспечения систем управления АНПА.

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы и приложений. Основное содержание составляет 256 страниц, в том числе 96 иллюстраций. Список литературы включает 219 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении дается общая характеристика диссертационной работы, обосновывается актуальность темы, формулируется цель исследований, определяются научная новизна и положения, подлежащие защите. Приводятся сведения об апробации, публикациях и практической значимости результатов работы.

В первой главе исследуются основные классы задач, решаемых АНПА, и анализируются с точки зрения требований, предъявляемых как к системам управления АНПА, так и к способу представления миссии АНПА.

Задачи картографирования (обзорные) заключаются в создании планомерной сети наблюдений, характеризующей пространственную структуру поля. Движение АНПА должно осуществляться по горизонтальным разрезам, при этом аппарат должен находиться вблизи дна, поддерживая оптимальную рабочую дистанцию для используемых средств измерения. Для выполнения таких работ от системы управления АНПА требуется возможность реализации ограниченного набора линейных программ движения, состоящих из сопряженных прямолинейных и круговых элементов. Миссии для решения этих задач могут задаваться в императивном стиле и выполняться по принципу программного управления. При этом система управления АНПА должна обеспечить выполнение комплекса функций, включающих:

организацию работы бортовой аппаратуры в соответствии с заданием;

управление движением для реализации заданной траектории;

сбор и накопление получаемой информации;

точную навигационную привязку собранных данных;

контроль состояния и обеспечение безопасности АНПА.

Движение вблизи дна предполагает активное маневрирование АНПА среди препятствий по траектории, соответствующей изменчивости рельефа.

Решение данной проблемы рассматривается далее в главах 2 и 5.

При выполнении поисковых задач производится съемка дна по площади с целью поиска и обнаружения представляющих интерес объектов. Поисковые операции выполняются в два этапа. На первом этапе производится общий обзор района поиска с использованием дальнодействующих эхолокационных средств. Методически этот этап соответствует задаче картографирования. На втором этапе осуществляется точечное обследование обнаруженных объектов.

При этом для коррекции миссии может использоваться канал телеуправления.

В целом, требования, предъявляемые такими задачами к системе управления АНПА, аналогичны требованиям обзорных задач. Управление движением АНПА организуется с использованием жестких программ-заданий и траекторий, обеспечивающих как площадное, так и точечное обследование.

Навигационное оборудование должно обеспечить точную привязку обнаруженных объектов для возможности повторных выходов к ним. В качестве дополнительных выдвигаются требования, связанные с возможностью осуществления супервизорного режима управления.

Задачи приведенных выше типов образуют класс обзорно-поисковых, который не требует от системы управления развитых поведенческих функций.

Подавляющее большинство современных АНПА разработано и используется для решения именно таких задач (Remus, Hugin, Bluefin, Autosub, ABE и др.) При организации структуры управления для решения обследовательских задач АНПА должен быть оснащен развитой системой технического зрения, в задачи которой входит обнаружение объекта и выработка данных, необходимых для управления поведением аппарата. Методологически обследовательские задачи состоят из этапов поиска, обнаружения и обследования объекта.

Для решения таких задач система управления помимо возможности осуществления жесткой поисковой траектории должна проявлять также поведенческие функции. Условием перехода к детальному обследованию объекта может служить выдача сигнала обнаружения какой-либо особенности.

При этом выбор того или иного варианта поведения должен осуществляться роботом автоматически. Миссии АНПА для задач данного класса должны обладать элементами декларативности. Помимо описания обследовательской части траектории должно присутствовать также описание желаемого поведения при обнаружении того или иного объекта (а также характеристики искомых объектов).

Задачи освещения подводной обстановки предполагают периодический обход заданной акватории с целью сбора и обновления информации о состоянии среды и донной поверхности, выявление изменений, произошедших в акватории со времени предыдущего обхода, и обследование вновь обнаруженных объектов и аномалий. Для возможности осуществления этих действий ИУС АНПА должна содержать и поддерживать в актуальном состоянии карту патрулируемой акватории.

Масштабные океанографические исследования и прикладные подводные работы различного назначения приводят к необходимости создания автоматизированных распределенных систем взаимодействующих между собой АНПА. Значительный практический интерес представляет организация управления коллективом АНПА при патрулировании и инспекции подводных объектов и сооружений, оперативном мониторинге водных акваторий. При обнаружении нового объекта его детальное обследование может проводиться одним из членов группировки, либо отдельным специализированным АНПА.

Для организации коллективной работы между членами группировки должны существовать каналы связи, что означает, что по отношению к ИУС АНПА появляется ещё один контур управления на уровне стратегического планирования миссии. В общем случае для возможности перепланирования задание для группировки (миссия) должно включать в себя описание обследуемой акватории и действующей группировки АНПА, а также список задач, предполагаемых к выполнению. Также необходим планировщик стратегического уровня, который должен выбирать очередную задачу для выполнения, принимая в расчет складывающуюся оперативную обстановку.

Задачи последних трёх типов образуют класс поисковообследовательских, который требует от системы управления развернутых поведенческих функций. Обзорно-поисковые задачи являются подмножеством данного класса. Экспериментальные аппараты для решения некоторых обследовательских задач представлены единичными экземплярами (например, AE 2000, Alistar 3000).

Далее рассматриваются проблемы подготовки программного обеспечения (ПО) для АНПА. Алгоритмы работы ИУС АНПА должны быть всесторонне проверены в лабораторных условиях до начала эксплуатации. Для решения подобных задач применяются моделирующие комплексы (МК), с помощью которых проводят тестирование используемых алгоритмов управления с учетом функциональных возможностей АНПА, его динамических и кинематических свойств, целевого назначения и характеристик подводной обстановки. В качестве примеров приводятся комплексы AUV Workbench (США), SubSim (Австралия), НИИ СМ МГТУ им. Н.Э. Баумана, РДС (Институт проблем управления РАН). Отмечается, что рассмотренные комплексы ориентированы на отладку алгоритмов управления верхних уровней.

По результатам проведенного анализа в заключительной части главы формулируются нерешенные проблемы и основные задачи исследования.

Во второй главе обосновывается концепция организации программного обеспечения ИУС для обследовательских АНПА на базе обзора и анализа известных функциональных архитектур систем управления для автономных роботов. Рассматриваются принципы организации и алгоритмы работы управляющих структур тактического и исполнительного уровней ИУС.

В настоящее время для мобильных роботов применяются иерархическая (делиберативная), поведенческая и гибридная архитектуры программного обеспечения систем управления. Для последующего анализа архитектур выделяются несколько требований, которым должна удовлетворять ИУС многоцелевого АНПА [1, 2]: минимизация вычислительных ресурсов, устранение конфликта нескольких целей, использование перекрывающихся данных от множества датчиков, робастность, наращиваемость системы, простота использования, широта реализации.

Делиберативная архитектура строится как система, основанная на знаниях. В ней используется точное представление о среде в символьной форме, а решение принимается на основе формальных рассуждений, что можно отнести к. достоинствам такой архитектуры. Однако архитектура ориентирована на использование робота в хорошо структурированной и наблюдаемой среде, а высокие требования к вычислительной мощности и низкая гибкость делает ее применение в АНПА проблематичным.

В поведенческой архитектуре процесс управления декомпозируется на базе желаемых внешних проявлений деятельности системы управления роботом. Поведение робота определяется некоторой композицией операций нескольких независимых объектов (поведений или агентов). Действия каждого из поведений направлены на достижение определенной цели, отклик основан на текущих сенсорных данных, а объектом воздействия является некоторое подмножество исполнительных устройств робота. К преимуществам поведенческой архитектуры относятся простота реализации, гибкость (наращиваемость) и невысокие требования к вычислительным ресурсам, что является одним из основных параметров для АНПА. К очевидным недостаткам такой архитектуры можно отнести большое влияние субъективного фактора при распределении приоритетов, функций и способа взаимодействия поведений.

Основная проблема поведенческого подхода заключается в координации работы группы активных поведений. Известны несколько методов координации, включающих: поглощение, выбор действия на основе оценки уровня активности каждого из поведений, «голосование» и суммирование.

Каждый из методов наилучшим образом проявляет себя для определенного класса задач, однако в целом конкурентные методы с поглощением обеспечивают большую устойчивость.

Гибридные архитектуры различным образом объединяют в себе черты упомянутых выше архитектур. Архитектура RBM или модель целесообразного поведения постулирует не состав и взаимосвязи модулей, а обосновывает три уровня иерархии с фиксированным распределением функций между ними (стратегический, тактический и исполнительный). При этом вопрос о способах реализации каждого из этих уровней остается открытым.

Разрабатываемая для АНПА архитектура должна удовлетворять требованиям минимальной ресурсоемкости, гибкости и наращиваемости. На основе проведенного анализа при разработке архитектуры за основу была взята трехуровневая модель с разделением функций, характерным для RBM.

Особенностью предлагаемой архитектуры является использование поведенческих управляющих структур (многоуровневых структур с поглощением) на исполнительном и тактическом уровнях. Такой подход обеспечивает возможность явной спецификации заданий для АНПА на верхнем уровне, обеспечивая при этом удовлетворение требований по ресурсам и наращиваемости. Для определенности поведения тактического уровня далее называются «агентами». На рис. 1 приведена общая структура программного обеспечения системы управления.

Рис. 1. Гибридная трехуровневая архитектура программного обеспечения Функции трех уровней системы распределяются следующим образом.

1. Исполнительный уровень системы осуществляет сервоконтроль за основными параметрами движения и обеспечивает рефлекторные функции аппарата. Для этого он содержит полный набор компонентов информационно-измерительной и управляющей систем. Уровень проектируется таким образом, чтобы замыкать в себе реализацию всех функций, зависящих от аппаратного обеспечения конкретного робота, предоставляя для взаимодействия с тактическим уровнем аппаратнонезависимый интерфейс.

2. Тактический уровень служит для организации выполнения очередной задачи, поставленной стратегическим уровнем, и непосредственно управляет режимами и целями исполнительного уровня. Для этого уровень содержит набор агентов и арбитр, который поддерживает управляющую структуру агентов для решения текущей задачи.

3. Стратегический уровень иерархии представлен программой-заданием, содержащей описание целей текущей миссии АНПА. Для упорядочения достижения целей в общем случае используется планировщик.

Взаимодействие между компонентами системы осуществляется на базе клиент-серверной модели либо с использованием абстрактных интерфейсов, реализованных на базе разработанной программной платформы (middleware) [32], которая поддерживает механизмы событийности и публикаций.

Во второй части главы рассматриваются принципы организации и алгоритмы работы тактического и исполнительного уровней ИУС АНПА.

Целью функционирования тактического уровня является выполнение очередной задачи, выделенной на стратегическом уровне из общей миссии.

Средства для достижения цели предоставляются исполнительным уровнем.

Рис. 2. Структура агента тактического уровня Тактический уровень содержит библиотеку объектов (агентов) для решения целевого класса задач, а каждый из агентов предназначен для решения какого-то определенного аспекта задачи. Входными параметрами агента является описание задачи, поступающее из стратегического уровня, а также необходимые данные из исполнительного уровня. Выходным параметром является поток императивных команд для исполнительного уровня. Агент имеет структуру, включающую локальную модель среды, средства планирования действий на базе этой модели и анализа входной и выходной информации для определения работоспособности агента (рис. 2). Агент проектируется таким образом, чтобы обеспечить инкапсуляцию недекларативных деталей внутри себя.

Библиотека агентов формируется так, чтобы любая задача целевого класса могла быть решена путем комбинации и совместного функционирования нескольких элементов библиотеки.

Основной проблемой является выбор агента, необходимого для выполнения очередного фрагмента задачи в текущий момент. В классической постановке эта задача решается на стратегическом уровне системы управления, что требует наличия выводящей (продукционной) машины и значительных вычислительных мощностей.

В предлагаемом подходе стратегический уровень формирует очередную задачу в виде списка агентов, необходимых для её решения (см. главу 3).

Список агентов передается в тактический уровень вместе с условиями их активизации. Таким образом, задача тактического уровня сводится к созданию, подержанию функционирования и ликвидации указанной группы агентов.

Агент может находиться в одном из нескольких состояний:

активном (поддерживает модель внешней среды в актуальном состоянии и формирует списки команд для исполнительного уровня);

пассивном (поддерживает модель внешней среды в актуальном состоянии, но управление не формируется).

Разновидностью пассивного состояния является состояние «ошибка», которое информирует стратегический уровень о невозможности выполнения агентом своих функций. Это состояние возникает при ошибочных входных данных, либо при выходе из строя управляемых агентом исполнительных устройств.

Рис. 3. Организация тактического уровня Обеспечение согласованного и непротиворечивого выполнения агентов осуществляется арбитром. Для этого арбитр на основании поставленной задачи (т.е. списка агентов) организует указанных агентов в многоуровневую структуру управления (образующую слой 0). При этом приоритеты каждого из агентов опосредованно задаются на стратегическом уровне, исходя из вложенности задач (см. главу 3). К получившейся управляющей структуре добавляется дополнительный фиксированный слой 1 с более высоким приоритетом (рис. 3), служащий для организации реакции на события, не связанные с выполнением миссии (обработка команд телеуправления и КАС).

Таким образом, первоначальный план миссии при возникновении незапланированных ситуаций может быть детализирован путём «достраивания» его агентами из слоя 1.

Для возможности эффективной коррекции целевых точек при перемещении тактический уровень содержит модель среды, в общем случае модифицируемую во время работы за счет собираемой АНПА информации.

Для обследовательской задачи инспекции искусственных протяженных объектов (ИПО) разработан набор агентов, обеспечивающих выполнение полного цикла инспекционных работ, и включающий:

типовые покрытия акватории сетью галсов [15, 31];

детектирование и отслеживание ИПО с использованием разнородных систем обнаружения [5, 10, 16, 21, 23, 24, 48, 50];

повторное обследование предварительно проинспектированных объектов [21, 23, 24];

обследование обнаруженных в процессе инспекции посторонних объектов;

возвращение к месту базирования [20, 25].

В качестве примера рассматривается многоуровневая структура тактического уровня, используемая для организации инспекции ИПО (рис. 4).

Структура содержит 3 слоя управления: реализация поисковой траектории (меандр или зигзаг), обследование ИПО, обследование посторонних объектов вблизи ИПО. Слои последовательно активизируются (и подавляют нижележащие) по мере обнаружения ИПО и посторонних объектов в его окрестностях.

Рис. 4. Многоуровневая структура, используемая для инспекции ИПО Далее рассматривается организация исполнительного уровня системы управления. Уровень реализуется как реактивный (рефлекторный) интерпретатор потока команд от тактического уровня. Для взаимодействия с тактическим уровнем используется интерфейс, содержащий сообщения и команды нескольких типов (управления движением и бортовой аппаратурой, выдача измеряемых параметров и обработка событий).

Организация целенаправленного движения вблизи дна – одна из основных задач уровня. Такое движение организуется как комбинация двух элементарных поведений: достижение целевой точки и уклонение от препятствий [36].

Исполнительный уровень реализует также поведения АНПА, связанные с обеспечением безопасности. Такие поведения предоставляются контрольноаварийной системой (КАС) АНПА, контролирующей состояние бортовых устройств, параметры движения АНПА и точность выполнения команд миссии.

Для идентификации аварийных ситуаций отслеживаются рассогласования между моделью соответствующего процесса и его реализацией. Ситуация считается аварийной, если это рассогласование превышает заданные пределы в течение установленного интервала времени. В этом случае следует фиксированная реакция системы типа «если-то».

В соответствии с принятой методологией, на исполнительном уровне в многоуровневую управляющую структуру с доминированием объединяются задачи, управляющие одними и теми же исполнительными устройствами (рис.

5):

стандартного движения;

коррекции движения (выбор одного из двух вариантов определяется целями, установленными тактическим уровнем);

рефлекторных действий КАС.

Рис. 5. Многоуровневые структуры поведений исполнительного уровня Вопросы реализации поведений исполнительного и агентов тактического уровней изложены в главе 5.

В третьей главе исследуются способы формального описания миссий для АНПА, а также организация и алгоритмы работы стратегического уровня системы. Императивные миссии содержат описание последовательности действий робота и могут быть выполнены исполнительным уровнем по принципу программного управления. Декларативные миссии содержат описание целей функционирования робота, и для их реализации требуется привлечение средств также тактического и стратегического уровней. К способу задания миссий предъявляется ряд требований (простота и наглядность, самодокументируемость, широта использования).

В первой части главы рассматриваются и анализируются способы задания миссий, применяемые в различных зарубежных АНПА (NPS ARIES, VORTEX, AUTOSUB, SAUV II, REMUS, Seahorse, HUGIN). Визуальные средства планирования наиболее полно соответствуют стандартным поисковым миссиям. Для составления поисковых миссий с произвольными конфигурациями траекторий целесообразно использование императивных языков программирования в совокупности с графическими средствами подготовки. Обследовательские миссии, характеризующиеся несколькими вариантами реализации, рационально описывать с использованием декларативных методов. Однако прямое использование продукционных языков программирования (например, Prolog) неоправданно ввиду их избыточности и сложности представления миссии. Для этого случая обоснованной является разработка специализированных декларативных языков программирования, обеспечивающих выразительность описания задачи.

Во второй части главы рассматриваются задачи обзорно-поискового класса, для решения которых используется императивный способ задания миссии. Для таких миссий в ИПМТ ДВО РАН впервые разработана и используется методика применения транслируемых программ-заданий [1, 2].

Комплекс средств включает библиотеку управляющих функций АНПА, предназначенную для использования совместно с языком С, средства создания и верификации миссий, а также графические редакторы-надстройки и средства хранения данных [1, 2, 15, 40, 51]. Созданная с использованием этих средств программа-задание представляет собой единственного агента-миссию, выполняющегося на нулевом приоритете в тактическом уровне.

В разработанном графическом редакторе миссии (МПЛАН) принято разделение представления задания на исполняемое и удобочитаемое.

Последнее построено на базе xml и состоит как из команд управления АНПА, так и из директив управления средой редактирования и моделирования миссии.

Это позволило не только упростить описание составляемой миссии, но и обеспечивать проверку синтаксической корректности не на уровне конструкций языка С, а на существенно более высоком уровне абстракции.

Для возможности моделирования результатов выполнения задания и их корректировки вычислительный процесс, порождаемый исполнением последовательности команд, дискретно представляется в виде дерева переходов АНПА из одного состояния в другое (т.е. операций) с ветвлениями в зависимости от условий рабочего цикла программы. Операция получает на вход состояние АНПА и аргументы соответствующей команды и выдает на выходе новое состояние АНПА. Изменение каждой операции возможно при помощи универсального диалогового редактора параметров связанной с ней команды.

Типовые миссии строятся с использованием загружаемой карты района посредством нанесения на неё графических объектов-примитивов (точка, линия, прямоугольник, полигон). Для каждого объекта указываются используемые бортовые устройства, автоматически или вручную подбираются параметры движения АНПА. Покрытие производится с использованием типовых элементов (меандр, циклоида, спираль и зигзаг).

На этапе планирования для обеспечения простоты и наглядности использования актуальна симуляция работы системы, т.е. моделирование выполнения роботом поставленного задания с возможностью интерактивного изменения выполняемой программы. Симулятор предназначен для отладки составляемой миссии и позволяет также отображать траекторию, построенную по результатам постобработки навигационных данных АНПА, и виртуальную трёхмерную картину движения робота, полученную в результате моделирования. Симулятор [15, 31] создан на основе среды для моделирования и трёхмерного представления миссий, рассматриваемой в главе 4.

В третьей части главы исследуются декларативные миссии. Выполнение миссий обследовательского характера требует развития способа представления заданий для АНПА, по следующим направлениям:

1) поддержка нелинейных (многовариантных) миссий;

2) возможность динамического планирования миссии;

3) повышение уровня абстрактности команд;

4) многоуровневая степень детализации, соответствующая разным задачам и категориям пользователей.

Для успешного завершения подобных миссий задание для АНПА должно специфицироваться в виде набора целей, причем в общем случае цели должны достигаться в оптимальном порядке (например, для минимизации времени выполнения миссии, длины траектории или энергозатрат). Решение такой задачи предполагает, что миссия АНПА должна содержать описание целей и информацию, на базе которой может быть рассчитан вес каждой цели (район работ, виды используемой аппаратуры, режимы движения), а также ограничения (допустимые районы работ, время выполнения миссии).

Базой для создания декларативных миссий выступают объекты тактического уровня (агенты), набор и свойства которых формируется таким образом, чтобы обеспечить максимальную выразительность задания для робота. В свою очередь язык описания задания специфицирует управляющие структуры, создающиеся на тактическом уровне для решения каждой из подзадач миссии. Для этой цели был разработан абстрактный синтаксис [26, 31], изображенный на рис. 6.

Рис. 6. Абстрактный синтаксис языка описания заданий Согласно этому синтаксису миссия формируется как список простых и вложенных задач. Каждая задача характеризуется «целью» и «средствами» при соблюдении ряда «ограничений». Множество возможных значений «цель задачи» определяется количеством реализованных в АНПА агентов. При этом цель вложенной задачи является объединением по ИЛИ целей входящих в неё подзадач. Значение «средства» описывает используемые в данной задаче поисковые средства. Это значение может явно не указываться, если средства однозначно определены целью задачи. «Условия» определяют какие-либо условия инициализации задачи. «Ограничения» описывают ограничения на выполнение задачи (район работ, максимальное время, допустимые параметры инспектируемых объектов и т.п.).

В таблице 1 в качестве примера приведено описание простой и вложенной миссий. В задачи «Простой миссии» входит съемка двух районов с использованием гидролокатора бокового обзора (ГБО) и фотосистемы.

«Вложенная миссия» заключается в ГБО-съемке района №1 и инспекции ИПО в случае его обнаружения. Район №2 должен быть обследован при отсутствии ИПО в районе №1.

В «Простой миссии» задачи никак не связаны между собой и выполнение их может начаться в произвольном порядке (по умолчанию, в порядке описания).

«Вложенная миссия» состоит из двух задач: вложенной и простой.

Вложенной является Задача_1, которая включает Задачу_1.1 в качестве подзадачи. Задача_2 является простой. Задача_1 готова к выполнению. Её целью является «ГБО-съемка района №1 или отслеживание ИПО (цель Задачи_1.1)». Иными словами, цель этой задачи будет достигнута, если район №1 будет полностью отснят или там будет обнаружен и отслежен ИПО.

Задача_1.1 вложена в Задачу_1, поэтому может быть активна только во время активности Задачи_1. Условие начала работы Задачи_1.1 – обнаружение ИПО во время выполнения Задачи_1.

Задача_2 может быть выполнена (не выполнена) только после завершения Задачи_1.1, поскольку анализирует условие её окончания.

По умолчанию задача «Конец миссии» активизируется, когда больше нет активных задач – все задачи закончены (не обязательно выполнены) или нет условий для активизации. Задача «Конец миссии» необходима для спецификации каких-либо нестандартных условий или действий по окончанию миссии.

Таблица 1. Простая и вложенная миссии Простая миссия Вложенная миссия Миссия Миссия { { Задача_1 Задача_{ { Цель: съемка ГБО ВЧ Цель: съемка ГБО ВЧ Район: (№1) Район: (№1) } Задача_1. { Задача_ Цель: отследить ИПО { Цель: фотосъемка Условие: обнаружен кабель Район: (№2) Средства: ВЧ ГБО } Ориентация ИПО: 74 град } Длительность: <= (2 км или 2 часа) Конец миссии(...) } } Задача_{ Цель: съемка ГБО ВЧ Район: (№2) Условие: Цель(Задача_1.1) не достигнута } } Конец миссии(...) Используемые управляющие структуры Для реализации всех вышеперечисленных действий в составе стратегического уровня (рис. 7) используется планировщик, в задачи которого входят:

выбор задачи, пригодной к выполнению (в порядке описания или с использованием критерия оптимальности);

определение для тактического уровня состава агентов выбранной задачи и инициирование её выполнения на тактическом уровне;

инициирование окончания миссии в случае отсутствия активных задач.

Рис. 7. Стратегический уровень системы В случае использования декларативных миссий перепланирование происходит при завершении очередной задачи либо при изменении условий, позволяющих инициировать другую задачу. При использовании императивных миссий функции планировщика вырождаются, поскольку такая миссия состоит из одного агента, специально разработанного для решения конкретной задачи.

Поэтому действия планировщика сводятся к загрузке такого агента в тактический уровень в качестве базового слоя с низшим приоритетом.

В четвёртой главе исследуются вопросы разработки и внедрения в информационно-управляющую систему (ИУС) АНПА новых методов управления, что вытекает из необходимости развития библиотеки агентов тактического уровня. Для этих целей разрабатываются принципы построения интегрированной программной системы, включающей: моделирующий комплекс, имитатор оборудования, средства подготовки миссии АНПА и программное обеспечение ИУС АНПА, объединенные на базе созданной программной платформы. Обосновывается методика применения интегрированной системы на этапах разработки и эксплуатации АНПА для отладки управляющих программ АНПА всех уровней, симуляции и постобработки результатов миссии.

В первой части главы излагаются основные положения концепции разработки и отладки программного обеспечения АНПА, которая опирается на особенности построения локальной вычислительной сети (ЛВС) АНПА.

Применяемые архитектуры ЛВС АНПА типа «последовательный канал» и «гибридная» [45 46], а также использование разработанной программной платформы с абстрактными интерфейсами [32] позволяют абстрагироваться от базы, на которой реализуются бортовые устройства.

Центральное место при создании ИУС АНПА занимают проблемы алгоритмической отладки агентов и динамической отладки комплекса программного обеспечения в целом. Объектом отладки являются как собственно управляющие алгоритмы, так и их программная реализация на борту АНПА. С помощью интегрированной системы реализуется потоковая модель отладки. Отладка может проводиться как автономно для отдельных программных компонентов, так и для режимов работы АНПА в целом.

Наличие «мостов» и абстрактных интерфейсов позволяет вести в среде МК отладку программ в том виде, в котором они будут применены в ИУС АНПА.

Принимая во внимание сказанное, в зависимости от целевой отлаживаемой системы возможны несколько вариантов применения моделирующего комплекса.

1) Отладка алгоритмов системы управления верхних уровней.

Производится с использованием МК, взаимодействующего с алгоритмами посредством механизма абстрактных интерфейсов. Целью данного варианта является отладка принципиальных алгоритмических и архитектурных решений в области ПО. Проводится в варианте замкнутой системы на наборах тестовых профилей (т.е. совокупности вариантов моделей внешней среды и миссий для системы управления).

2) Отладка драйверов и вспомогательных программ информационноизмерительной системы. Производится с использованием программной модели «моста». Целью является отладка драйверов и правильности формирования абстрактных интерфейсов. Тестирование проводится в варианте разомкнутой системы на наборах тестовых данных. При этом программный имитатор оборудования (ПИО) используется в режиме прямого задания/измерения целевых значений.

3) Комплексная отладка всего ПО на технологическом компьютере.

Производится с применением МК и программной модели имитатора оборудования. Целью является принципиальная проверка работоспособности и адекватности всего комплекса программ в целом. Отладка ведётся в варианте замкнутой системы на профилях, использованных в п.1. При этом в ПИО имеется возможность учитывать и имитировать особенности работы оборудования, а также различные нештатные ситуации.

4) Комплексная отладка всего ПО на целевой ЛВС с использованием программно-аппаратного имитатора оборудования. Производится с применением МК и программно-аппаратной модели имитатора оборудования.

Целью является проверка работоспособности и адекватности всего комплекса программ в целом в условиях временных циклограмм реального оборудования.

5) Отладка (симуляция) миссий. Подготовленная миссия взаимодействует с копией системы управления АНПА в рамках МК. В результате выполнения миссии в виртуальной среде получается трёхмерная картина движения робота со всеми необходимыми атрибутами (записи движения АНПА, записи бортового журнала и другие данные), что позволяет проводить полный анализ подготавливаемых миссий.

Во второй части главы рассматривается моделирующий комплекс, предназначенный для реализации приведенной технологии отладки как программного обеспечения АНПА, так и миссий [11, 15, 52]. МК спроектирован таким образом, чтобы обеспечить решение следующих основных задач:

исследование методов управления АНПА и отладка всех уровней системы управления путем «погружения» в среду имитирующего комплекса;

поддержка режима виртуальной реальности и генерирование данных бортовой регистрирующей аппаратуры;

отладка миссии аппарата;

моделирование нештатных ситуаций, происходящих как на борту АНПА, так и вне него.

Рис. 8. Функциональная схема моделирующего комплекса для исследования алгоритмов движения и управления АНПА Для этого комплекс содержит следующие основные функциональные компоненты (рис. 8):

1) систему моделирования;

2) копию управляющей программной среды исследуемого АНПА (т.е., отлаживаемой системы);

3) набор дополнительных утилит-редакторов.

Отличительной особенностью комплекса является возможность сопряжения с ним программной среды реального АНПА (функциональный модуль «Копия среды АНПА»). Такая структурная организация позволяет использовать комплекс не только для исследования отдельных методов управления, но и для испытаний систем управления реальных АНПА. Для сопряжения с комплексом используется механизм абстрактных интерфейсов, реализованный на базе программной платформы [32].

Для решения проблемы отладки и раннего тестирования программных компонентов ИУС нижних уровней, производится сопряжение МК с имитатором бортового оборудования (ИО) (рис. 9), который используется для моделирования работы сети микроконтроллеров АНПА [45, 46] (функциональные модули «Драйвер моста» и «ИО»). При этом имеется возможность:

осуществить разработку, отладку и тестирование программных компонентов системы управления как верхних уровней, так и нижнего (драйверов);

смоделировать разнообразные аварийные и нештатные ситуации в бортовом оборудовании АНПА.

В заключительной части главы приводятся примеры использования комплекса для отладки ПО различного уровня:

агента, обеспечивающего обнаружение и движение АНПА вдоль трубопровода на основе анализа ГБО-изображения [16];

миссии АНПА;

КАС АНПА и системы отображения результатов диагностики [52].

Рис. 9. Структура программного имитатора оборудования (слева) и программно-аппаратный ИО, преобразователь интерфейса и бортовой вычислитель АНПА, подключенные к компьютеру моделирующего комплекса (справа) В пятой главе рассматриваются вопросы реализации и использования полученных результатов в области разработки программного обеспечения ИУС АНПА. Исследуются алгоритмы функционирования ключевых агентов и поведений тактического и исполнительного уровней ИУС, обеспечивающих решение новой задачи автоматического обследования искусственных протяженных объектов, а также коррекции траектории движения в условиях сложного рельефа дна. Обсуждаются результаты натурных экспериментов и опытной эксплуатации некоторых АНПА ИПМТ ДВО РАН при решении различных практических задач.

В начале главы исследуются алгоритмы коррекции движения исполнительного уровня ИУС АНПА. В соответствии с постановкой поисковообследовательских задач выделяются два типа базовых (элементарных) движений к целевой точке с использованием текущей сенсорной информации:

с ограничением маневра по горизонтали (движение по вертикальному профилю) и эквидистантное пространственное движение [6, 17, 27, 28, 33, 41, 43, 47]. Целью стабилизации является удержание заданной высоты, минимально допустимой дистанции до препятствия, ориентация продольной оси аппарата в соответствии с крутизной профиля рельефа. Движение в вертикальной плоскости наиболее сложное в отношении возможных препятствий и способов управления. Управляющие воздействия, создаваемые маршевыми и носовыми движителями АНПА, в проекциях на оси, связанные с аппаратом, имеют вид:

Tx (TSU TSR TSB TSL ) cos, Ty (TSU TSB ) sin TBV TyS TBV, Tz (TSR TSL ) sin TBH TzS TBH, M (TSU TSB )(xTS sin yTS cos ) TBV xTB TyS d TBV xTB, z (1) M (TSR TSL )(xTS sin zTS cos ) TBH xTH TzS d TBH xTH, y d (xTS sin yTS cos ) sin xTS yTS ctg, S UT B UT max TS TSmax sat, TB TB sat.

TSmaxmax TB Tx,Ty,Tz, M, M – проекции тяг и моментов на оси связанной Здесь y z системы координат, TSU,TSR,TSB,TSL,,d – тяги, угол разворота и плечо TBV, xTB,TBH, xTH – тяги и плечи вертикальных и движителей кормовой секции, горизонтальных движителей носовой подруливающей секции.

Управляющие воздействия при движении можно создавать путем различных комбинаций работы маршевых и подруливающих движителей.

Практическое применение нашли режимы крейсерского движения и движения с малой скоростью.

Pежим крейсерского движения применяется для осуществления значительных перемещений аппарата и выполнения площадных съемок и характерен тем, что управление пространственным движением аппарата Tx, M, M происходит с использованием величин. При этом в формировании y z указанных тяг и моментов участвуют маршевые движители.

В формировании движения с малой скоростью участвуют все движительные секции, а управление осуществляется по пяти степеням свободы с использованием величин Tx,Ty,Tz, M, Mz. Данный режим применяется при y движении с небольшими скоростями (при возникновении инверсного управления для крейсерского режима).

Для движения в сложном рельефе употребляется комбинация следующих режимов:

движение вдоль склона с дифферентом, соответствующим углу склона;

огибание препятствия «с ходу» c постоянной или переменной скоростью;

торможение или задний ход с переходом в зависание при обнаружении препятствия, которое не может быть преодолено «с ходу»;

преодоление сложного препятствия с использованием попятного движения при больших углах дифферента и углах атаки.

Движение вдоль склона с постоянным дифферентом (движение вдоль пологого склона) осуществляется с использованием крейсерского режима.

Реальный угол атаки при этом определяется соотношением вертикальных составляющих упоров, плавучести и подъемной гидродинамической силы.

Для преодоления одиночных препятствий типа «уступ», «барьер», «яма», «ров» и т.п. может быть применено управление, сформированное на основе эхолокационных данных системы переднего обзора. При обнаружении препятствия создается момент, пропорциональный соотношению измеряемых дистанций, и осуществляется движение с дифферентом, соответствующим высоте препятствия и дистанции, при которой начинается маневр. Режим движения выбирается в зависимости от величины крутизны склона, которая вычисляется на основе данных от эхолокационной системы в каждой точке траектории.

di 1 sin i max arctg, (2) i i di di 1 sin i i где, di (i=1…4) – дистанции локаторов, (90 ) i 1 k k ориентированных соответственно вниз, наклонно, вперед и наклонно вверх;

i – угол между i и i+1 локатором, – угол между продольной осью аппарата и ii м локатором, - дифферент.

Переключение режима «крейсерского» движения на режим торможения или включения носового движителя происходит при пороговых значениях крутизны склона и. Для формирования управления Mz используются 1 позиционное рассогласование dY Yз min(d1,d2 cos ), программный дифферент, в качестве которого выбирается рассчитанная крутизна поверхности, угловая скорость по дифференту и страховочная дистанция по переднему локатору d3:

M K1 dY K2 ( ) K3 K4 1 d(3) z Небольшие препятствия при этом обходятся «с ходу». Для преодоления высоких и крутых склонов ( > ) аппарат прекращает поступательное движение и удерживает допустимое расстояние до препятствия, имея дифферент на корму. При этом контролируется расстояние до препятствия по верхнему и переднему локаторам. Одновременно происходит движение вверх по склону со стабилизацией дифферента. На рис. 10 представлен пример огибания препятствия типа «барьер».

Рис. 10. Огибание высокого препятствия типа «барьер» (слева) и движение в сложном рельефе с различными типами препятствий (справа) Управляющие упоры и моменты формируются следующим образом:

Tx K1 min(d3,d4) D K2 x, Ty, 90o 2YЗ, 90o Ty max, D, (4) K1 (d4 2YT ) K2 y, 90o 30, 90o Mz K1 ( - ) KT x, y где K, K – параметры управления, – скорости движения в 1 горизонтальной и вертикальной плоскостях соответственно, Y – заданная з высота над грунтом.

Склон с крутизной 90 и более считается препятствием типа «козырек» или «пещера». При этом стабилизируемое расстояние до препятствия увеличивается вплоть до максимальной рабочей дистанции, допустимой для используемой эхолокационной системы (ЭЛС). Это приводит к попятному движению под «козырьком» либо к тому, что аппарат не входит в «пещеру».

Данный алгоритм движения позволяет также избегать попадания в «ущелья», если их ширина сравнима с радиусом действия ЭЛС. Пример движение АНПА вверх по склону с достаточно сложным рельефом приведен на рис. 10. Вся траектория движения состоит из нескольких участков (помеченных числами), каждому из которых соответствует свой режим управления.

Далее рассматривается режим эквидистантного движения [17, 33].

Выполнение такого типа траекторий требует от АНПА одновременного маневра в вертикальной и горизонтальной плоскостях (с учетом ограничений на максимально допустимый дифферент и минимизации времени достижения целевой точки).

В соответствии с принятой рефлекторной концепцией исполнительного уровня в данном алгоритме траектория просчитывается только на один шаг вперед, с использованием текущей сенсорной информации. Рельеф аппроксимируется плоскостями, вычисленными по данным локаторов в пределах прямой видимости и определяющими направление последующего движения. Траектория АНПА представляется серией отрезков, каждый из которых оптимизирует путь по отношению к элементам плоскостей в каждой точке траектории. Для каждого цикла управления выполняется следующая последовательность операций:

определение параметров поверхности;

расчет направления движения;

организация движения к вычисленной прямой линии.

Параметры поверхности (нормальные векторы Nl, Nr ) определяются поразному, в зависимости от наличия или отсутствия препятствия по переднему локатору. «Эквидистантный» вектор представляется функциональной зависимостью E E(PA,V ), полученной путем решения системы:

V E 0; E [k V ] 0; (PA E) N D 0 (5) где продольная ось аппарата в точке PA ориентирована в направлении вектора скорости V, расстояние до дна определяется в направлении E, перпендикулярном продольной оси АНПА.

Траектория движения должна удовлетворить нескольким требованиям, приводящим к системе уравнений (8):

аппарат должен быть ориентирован перпендикулярно к нормали к поверхности в каждой точке;

угол, заключенный между направлением на цель A и направлением L движения, определяемом, должен быть минимальным (т.е. траектория должна лежать в плоскости, устанавливаемой A и N ).

расстояние до дна должно равняться константе E=const.

L 1; A t N L; N L 0; E(P, L) E; P PA t N (6) Рассчитываемая стартовая точка P и вектор L однозначно определяют искомую прямую линию. Далее контролируется возможное превышение arcsin(Lz) T полученным дифферентом установленного порога T: ( ), и при необходимости значение L рассчитывается заново.

Выход аппарата на вычисленный отрезок эквидистанты осуществляется через задание регуляторам нового направления движения, соответствующего направлению вектора L.

Далее в главе рассматривается библиотека реализованных в АНПА агентов, применяемых при выполнении задач:

поиска и отслеживания протяженных объектов [5, 16, 24, 50], работы в подлёдных условиях на хребте Ломоносова в Северном ледовитом океане [7, 13, 30, 49];

поисковых операций [15];

приведения и докования АНПА [20, 25, 49].

Рис. 11. Сплошное фотопокрытие нескольких районов прямоугольной формы и точечных объектов с использованием траекторий типа меандр, циклоида и спираль.

Обследовательские операции предполагают согласованное функционирование нескольких агентов, обеспечивающих обзорную и обследовательскую части работ. Для выполнения обзорной части операций разработаны и используются агенты, реализующие базовые типы покрытий:

прямоугольный меандр, циклоиду, спираль, зигзаг. Целью работы агентов является покрытие района траекторией минимальной длины с минимальным количеством поворотов и старт-стопных режимов. Тип покрытия выбирается в зависимости от текущей цели миссии (покрытие обширного или точечного района, поиск протяженного объекта), а параметры движения определяются автоматически, исходя из параметров района и характеристик используемой аппаратуры.

С использованием перечисленных выше агентов АНПА «Клавесин» (рис.

16) в 2009-2010 гг. осуществлял поисковые работы аварийно затопленного радиоизотопного теплоэлектрогенератора (РИТЭГ) возле мыса Низкий (о.

Сахалин) и некоторые другие работы. На рис. 11 в качестве примера использования различных вариантов покрытий приведена траектория движения АНПА при локализации нескольких точечных объектов. За время указанных работ АНПА прошёл 1748 км. Сплошной фотосъемкой обследована площадь 1.23 млн. м2, отснято более 400 тыс. кадров. ГБО-съемкой покрыта площадь 34 млн. м2.

Цель работы обследовательских агентов, осуществляющих инспекцию искусственного протяженного объекта, заключается в движении АНПА вдоль объекта с покрытием его по всей длине фото или ГБО-изображениями.

Детектирование и обследование протяженных объектов производится на основе разнородной и неполной информации от бортовых сенсорных устройств (гидролокатора бокового обзора, фотосистемы, электромагнитного искателя, многолучевого эхолокатора). Для повышения вероятности обнаружения информация из различных источников объединяется в «модель среды» и обрабатывается совместно. «Модель среды» создаётся на основе информации от бортовой навигационной системы, формирующей текущий вектор положения АНПА (rtАНПА=[XtАНПА,YtАНПА,tАНПА]т), и данных от систем распознавания, получаемых на исполнительном уровне в аналогичном формате (местоположение и ориентация объекта) rt=[X t,Y t,t]т. «Модель» включает также оценку вероятности существования объекта с заданными координатами в текущий момент времени pt.

Показателем наличия искомого объекта по данным n-й системы обнаружения в момент времени t является величина pt, накапливающая оценки вероятности существования контактов, предшествующих текущему моменту времени:

pt n k n pt n pt n (7) где pt – суммарная величина контактов к моменту времени t для подсистемы n; k – коэффициент затухания для подсистемы n.

Общий показатель наличия объекта инспекции ptИПО по данным всех систем определяется как взвешенная сумма накопленных оценок каждой подсистемы pt и априорной оценки в нахождении объекта инспекции в данной точке w0(XtАНПА,YtАНПА) (конкретный вид функции w0() зависит от заранее известной информации о местонахождении ИПО). При этом весовые коэффициенты w определяют степень доверия к каждой подсистеме:

N n ptИПО w pt n w0 XtАНПА, YtАНПА (8) n Интегральная оценка местоположения и направления протяженного объекта rtИПО рассчитывается аналогично, исходя из данных каждой подсистемы rt и априорной информации о местоположении и направлении объекта инспекции в данном районе r0:

n rt n k n rt 1 pt n rt n ;

N (9) rtИПО w n rt n w0 XtАНПА,YtАНПА r0 XtАНПА,YtАНПА, pt n где rt=[Xt,Yt,t]т – промежуточная переменная (суммарная составляющая каждой координаты объекта к моменту времени t для системы n). Интегральная оценка местоположения и направления объекта не подвержена существенному влиянию сбойных данных от подсистем распознавания и отражает координаты ИПО, даже когда объект не детектируется. Натурные испытания показали, что разброс в определении интегрального направления ИПО в 90% случаев не превышает 3°.

Управление АНПА производится путем выработки целевого курса, который представляется в виде суммы направления инспектируемого объекта, угла пересечения с объектом и величины, стабилизирующей траекторию АНПА над объектом инспекции. При уменьшении интегральной оценки существования ИПО (потере контакта) АНПА переходит к осуществлению поисковой траектории, которая характеризуется как увеличением угла захода на объект, так и расширением границ зоны обследования. Таким образом, траектория аппарата представляет колебательное движение вдоль объекта инспекции. При этом амплитуда колебаний обратно пропорциональна вероятности наличия ИПО.

Для реализации задачи по поиску и отслеживанию протяженного объекта на тактическом уровне формируется структура, содержащая два слоя управления: реализация поисковой траектории (меандр или зигзаг) и обследование объекта. Первоначально активизирован агент, выполняющий поисковую траекторию. При получении сигнала от одной из используемых систем распознавания активизируется слой, реализующий поведение АНПА при обследовании объекта (рис. 12), а выполнение поисковой траектории при этом приостанавливается.

Рис. 12. Схема поведения АНПА во время инспекции кабеля При необходимости повторного обследования объекта в управляющую структуру добавляется ещё один слой, обеспечивающий возвращение вдоль предварительно обследованного объекта с применением альтернативного устройства инспектирования (ГБО) (рис. 12, верхняя траектория). Указанный слой активизируется при завершении работы предыдущего слоя при условии наличия информации о точках залегания кабеля.

-200 0 200 400 600 800 10Кабель -2Точка потери -4кабеля -6-8Точка старта -10Точка начала поиска -12Х-координата Рис. 13. АНПА «Клавесин-М» перед запуском (слева) и траектория движения при поиске и отслеживании кабеля (справа) Описываемая архитектура и агенты (поведения) были первоначально реализованы и испытаны на АНПА «Клавесин-М» (рис. 13). Пример траектории [2], иллюстрирующий работу суперпозиции из двух агентов (поисковый зигзаг и отслеживание объекта с помощью фотосистемы), приведен на рис. 13. На планшете хорошо видны два характерных момента:

Y-координата переход от поискового зигзага к отслеживанию (активизация верхнего слоя) и возобновление работы нижнего слоя (поисковая траектория) при потере контакта.

При обследовании реального кабеля в Уссурийском заливе Японского моря в многоуровневых структурах использовались агенты, реализующие прямое и возвратное движение. После обнаружения объекта АНПА двигался вдоль заиленных фрагментов кабеля «зигзагом» и прямолинейно вдоль хорошо видимых участков (рис. 14).

Фрагмент акустического снимка гидролокатора бокового обзора Фотоизображения кабеля Рис. 14. Фрагмент траектории АНПА, контакты ЭМИ и фотоизображения, полученные при инспекции кабеля в Уссурийском заливе Общая длина обследованного участка составила около 10 км. На первом этапе АНПА двигался с использованием ЭМИ и фотосистемы, определял положение кабеля и выполнял фотографирование. На втором этапе АНПА отошел от кабеля в сторону и вернулся вдоль него в начальную точку, выполняя обзор окрестностей кабеля с использованием высокочастотного (ВЧ) ГБО. Поведение аппарата в этом запуске полностью соответствует модели, представленной на рис. 12. Фрагмент траектории АНПА и зарегистрированные координаты точек пересечения показаны на рис. 14. Покрытие протяженного объекта фотоснимками во время инспекции составляет 90%~100% – при наличии телевизионных контактов и 20%~40% – в противном случае. При этом достигается 100% покрытие протяженного объекта (и десятиметровой окрестности) с помощью гидроакустической съемки.

Заключительным этапом любой миссии АНПА является возращение к обеспечивающему судну или в подводную доковую станцию. Для решения данной задачи формируется структура из одного агента (для случая обычного приведения к судну) или трёх агентов (для случая докования). В последнем случае используются агенты:

приведения из дальней зоны и поиска входа в доковую станцию на основе обнаружения направляющей линии;

отслеживание обнаруженной линии;

остановка и зависание над стыковочным узлом.

Приведение из дальней зоны осуществляется на акустический маяк и заключается в определении и уточнении пеленга на маяк на основе периодически измеряемых дистанций до маяка (откликов). «Модель среды» в данном агенте служит для получения общей оценки вероятности нахождения маяка в любой точке пространства и рассчитывается как суперпозиция оценок от каждого отклика, а пеленг на маяк t определяется исходя из максимизации этой суперпозиции для некоторого количества откликов N:

N : p Rn rn max (10) t, 00...36t n где: p – функция распределения погрешности измерения дистанции; r – вектор истинного местоположения маяка относительно АНПА; R – измеренная дистанция до маяка; (R–|r|) – погрешность измерения дистанции. Работа алгоритма приведения проверялась в различных натурных условиях с дистанций от нескольких сот метров до нескольких километров. Средняя скорость приближения к маяку составляет 3/4 от скорости движения АНПА при гарантированном попадании в окрестности маяка.

Погружение Всплытие Маяк Конец наведения Траектория АНПА Начало наведения Рис. 15. Приведение АНПА «Клавесин-М» к макету дока и обход вокруг него (слева – движение в горизонтальной плоскости, справа – график изменения курса АНПА и дистанции до маяка).

После попадания АНПА в окрестность маяка происходит либо удержание его вблизи маяка (для случая приведения к обеспечивающему судну), либо обход вокруг маяка для поиска направляющей линии, ведущей в док (рис. 15).

Вход в док [20] производится с использованием агента, обнаруживающего контрастную линию и осуществляющего движение вдоль неё. Далее при обнаружении стенок дока, маркера на фотоизображении или совокупности этих объектов активизируется агент, отвечающий за стабилизацию АНПА внутри дока и за посадку на ложементы.

В качестве примера комплексного функционирования нескольких агентов и поведений можно привести некоторые результаты работ с АНПА «Клавесин» (рис. 16) в августе 2007 года в Северном Ледовитом океане на хребте Ломоносова. В рамках комплексной экспедиции «Арктика-2007» АНПА использовался с борта атомного ледокола «Россия» для изучения батиметрических, физических и геоморфологических характеристик дна Северного Ледовитого океана в условиях сплошного ледового покрытия.

Рис. 16. Миссия №3 (слева), выполненная АНПА «Клавесин» во время работы на хребте Ломоносова, «Клавесин» на борту ледокола «Россия» (справа сверху), подъем вернувшегося после выполнения миссии робота из ледяной полыньи на борт ледокола (справа снизу) К особенностям подледных работ следует отнести необходимость проведения спускоподъемных операций АНПА через полынью, а также дрейф льда (и полыньи) в районе работ. В этих условиях особое значение принимает возможность автоматического возвращения АНПА к обеспечивающему судну после окончания миссии. Эти условия специфицировались в миссии в качестве действий по умолчанию. Используемые миссии представляли собой обзорные траектории (прямоугольные меандры) с целью получения информации для построения батиметрических и геоморфологических карт района работ. На рис.

16 приведена траектория движения АНПА «Клавесин» в запуске №3, который проходил с 11:03:34 11.08.07 по 08:34:41 12.08.07 МСК. Искажения формы меандра вызваны действиями оператора, подававшего команды телеуправления. В правой верхней части траектории хорошо заметен фрагмент автоматического приведения АНПА к ледоколу после окончания миссии с расстояния 5 километров. На рисунке также представлена батиметрическая карта, полученная по результатам проведённых в запуске измерений.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ В результате проведенных исследований, обобщения опыта проектирования и эксплуатации программного обеспечения систем управления для АНПА сформулированы положения, позволившие решить крупную научно-практическую задачу формирования поведения АНПА для выполнения операций обследовательского класса. Данная проблема имеет важное народнохозяйственное и оборонное значение, поскольку ее решение позволяет значительно расширить функциональные возможности и области применения подводных автономных робототехнических систем.

В работе получены следующие результаты:

1. Разработана концепция построения программной архитектуры системы управления обследовательского АНПА, предполагающая использование как иерархических, так и поведенческих управляющих структур. Использование предложенной архитектуры существенно расширяет возможности АНПА, позволяя решать обследовательские задачи различных классов в условиях имеющихся ограничений на вычислительные ресурсы ИУС.

2. В рамках предложенной концепции для бортовой вычислительной сети АНПА разработана методика применения поведенческого подхода на различных уровнях функциональной трехуровневой архитектуры системы управления. При этом управляющие структуры исполнительного уровня имеют постоянный состав, а на тактическом уровне формируются переменные структуры, образуемые на базе разработанной библиотеки агентов. Использование предложенной методики обеспечивает нетрудоёмкое наращивание функциональности по мере появления новых задач и аппаратных средств.

3. Обоснован подход к построению библиотеки агентов тактического уровня на основе функциональной декомпозиции целевого класса задач. Действия робота формируется в терминах агентов, составляющих библиотеку, что обеспечивает базу для создания декларативных миссий. Разработана и исследована структура агента, включающая локальную модель среды, средства планирования действий на базе этой модели и анализа используемой информации для определения работоспособности агента.

4. Разработано формальное описание миссий для АНПА с использованием декларативной нотации, опирающейся на библиотеку агентов тактического уровня и позволяющей представлять миссии поискового и обследовательского классов в виде списка задач для решения. При этом нотация использует явное описание управляющих структур, формируемых на тактическом уровне и необходимых для решения конкретной задачи.

Использование данной нотации повышает уровень абстракции миссии, выразительность её описания и в совокупности с применением развивающейся библиотеки агентов обеспечивает гибкое наращивание возможностей АНПА.

5. Разработаны принципы построения и методика применения интегрированной программной системы, включающей: моделирующий комплекс, имитатор оборудования, средства подготовки миссии АНПА и программное обеспечение ИУС АНПА, объединенные на базе созданной программной платформы. Использование интегрированной системы на этапах разработки и эксплуатации АНПА позволяет:

существенно ускорить разработку и внедрение новых методов управления и обработки сенсорной информации за счет отладки создаваемых компонентов непосредственно в программной среде ИУС АНПА;

осуществлять верификацию, а также наглядное представление готовящихся миссий;

организовать обучение операторов АНПА с использованием штатного программного обеспечения ИУС.

6. С использованием предложенного подхода создана библиотека агентов для решения широкого спектра обзорно-поисковых, а также ряда обследовательских задач (комплекс задач автоматической инспекции искусственных протяженных объектов). Для агентов, осуществляющих инспекцию искусственных протяженных объектов, разработаны алгоритмы обнаружения объекта на основе интегральной обработки данных от сенсоров, функционирующих с использованием различных физических принципов.

7. Полученные в работе результаты в области разработки программного обеспечения были использованы при реализации ИУС АНПА (как опытных, так и серийных) в ИПМТ ДВО РАН. Результаты натурных экспериментов и эксплуатации АНПА, полученные при решении ряда новых практически важных задач, подтверждают правильность предлагаемых архитектурных и программных решений.

В заключении автор считает своим долгом выразить глубокую благодарность за помощь, полезные обсуждения, идеи и замечания членкорреспонденту РАН Л.А. Наумову, д.т.н. Л.В. Киселеву, д.т.н.

Ю.В. Матвиенко, зав. отделом Н.И. Рылову, член-корреспонденту РАН А.Ф. Щербатюку, а также всем коллегам, чей коллективный труд по созданию автономных подводных роботов в ИПМТ ДВО РАН так или иначе сказался на результатах настоящей работы.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ Монографии и главы в книгах 1. Автономные необитаемые подводные аппараты / Под общ. ред. акад.

М.Д. Агеева. Владивосток: Дальнаука, 2000. – 272 стр.

2. Автономные подводные роботы: системы и технологии / М.Д. Агеев, Л.В. Киселев, Ю.В. Матвиенко и др.; под общ. ред. акад. М.Д. Агеева. – М:

Наука, 2005. – 398 стр.

3. Океанология: средства и методы океанологических исследований / Г.В. Смирнов, В.Н. Еремеев, М.Д. Агеев и др.; Междунар. Ассоц. акад.

наук; РАН; Нац. акад. наук Украины. – М.: Наука, 2005. – 795 с.

4. Необитаемые подводные аппараты военного назначения / под ред. акад.

М.Д. Агеева. Владивосток: Дальнаука, 2005. – 164 с.

5. Inzartsev A., Pavin A. AUV Application for Inspection of Underwater Communications / Underwater Vehicles, ed. by Alexander V. Inzartsev, In-Tech Publishers, Vienna, January, 2009, 582 pages, pp. 215-234, open access:

http://www.intechopen.com/books/underwater_vehicles 6. Inzartsev A., Kiselyov L., Medvedev A., Pavin A. Autonomous Underwater Vehicle Motion Control during Investigation of Bottom Objects and Hard-toReach Areas / Motion Control, ed. by Federico Casolo, In-Tech Publishers, Vienna, January, 2010, 590 pages, pp. 207-228, open access:

http://www.intechopen.com/books/motion-control 7. Inzartsev A., Kamorniy A., Kiselyov L. et al. Integrated Positioning System of Autonomous Underwater Robot and Its Application in High Latitudes of Arctic Zone / Motion Control, ed. by Federico Casolo, In-Tech Publishers, Vienna, January, 2010, 590 pages, pp. 229-244, open access:

http://www.intechopen.com/books/motion-control 8. Ваулин Ю.В. Инзарцев А.В., Каморный А.В., Киселев Л.В. и др. Средства навигации и управления для автономных необитаемых подводных аппаратов / Подводные технологии и средства освоения Мирового океана.

– М.: Изд. дом «Оружие и технологии», 2011, С. 180-195. ISBN 978-593799-048-Статьи в периодических изданиях из перечня ВАК 9. Киселев Л.В., Инзарцев А.В., Матвиенко Ю.В., Ваулин Ю.В. Навигация и управление в подводном пространстве // Мехатроника, Автоматизация, Управление, №11, 2004, C. 35-42.

10. Инзарцев А.В., Павин А.М. Управление автономным необитаемым подводным аппаратом при инспекции искусственных протяженных объектов // Мехатроника, Автоматизация, Управление, №4, 2008, C. 47-54.

11. Бобков В.А., Борисов Ю.С., Инзарцев А.В., Мельман С.В. Моделирующий программный комплекс для исследования методов управления движением автономного подводного аппарата // Программирование, 2008, том 34, №5, C. 257-266.

12. Инзарцев А.В., Киселев Л.В., Медведев А.В., Павин А.М., Севрюк А.В., Сенин Р.А., Бобков В.А., Борисов Ю.С., Мельман С.В. Имитационный моделирующий комплекс для «интеллектуального» автономного подводного робота // Мехатроника, Автоматизация, Управление, №2, 2009, C. 46-52.

13. Inzartsev A.V., Kamornyi A.V., Kiselev L.V., Matvienko Yu.V., Pavin A.M., Rylov N.I., Rylov R.N., and Vaulin Yu.V. The Integrated Navigation System of an Autonomous Underwater Vehicle and the Experience from Its Application in High Arctic Latitudes // Gyroscopy and Navigation, 2010, Vol. 1, No. 2, pp.

107–112, Pleiades Publishing 14. Инзарцев А.В., Киселев Л.В., Матвиенко Ю.В. Навигация и управление автономных подводных роботов // Известия ЮФУ. Технические науки.

Тематический выпуск «Перспективные системы и задачи управления». – Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2010, № 3, C.164-169.

15. Багницкий А.В., Инзарцев А.В. Автоматизация подготовки миссии для автономного необитаемого подводного аппарата в задачах обследования акваторий // Подводные исследования и робототехника, №2(10), 2010, С.

17-24.

16. Багницкий А.В., Инзарцев А.В., Павин А.М., Мельман С.В., Морозов М.А.

Модельное решение задачи автоматической инспекции подводных трубопроводов с помощью гидролокатора бокового обзора // Подводные исследования и робототехника, №1(11), 2011, С. 17-Доклады, опубликованные в материалах международных конференций 17. Inzartsev A.V., Kiselyov L.V., Lvov O.Yu. Underwater robot motion adaptive control / Proc. of the PACON'90, Tokyo, Japan, July, 1918. Inzartsev A.V. Mission Planning and Execution for Inspecting AUV / Proc. of the OCEANS'95 MTS/IEEE – San Diego, USA, Oct 9-12, 1995, vol. 1, p. 374- 319. Anisimov N.A. Kovalenko A.A., Tarasov G.V., Inzartsev А.V., Scherbatyk A.Ph. A Graphical Environment for AUV Mission Programming and Verification / Proc. of the UUST'97, New Hampshire, USA, Sept 7-10, 1997, p.

394-420. Inzartsev A.V., Matvienko Yu.V., Pavin A.M., Vaulin Yu.V. and Scherbatyuk A.Ph. Investigation of Autonomous Docking System Elements for Long Term AUV / Proc. of the OCEANS 2005 MTS/IEEE Conf., Sept 18-23, 2005, Washington, D.C., USA, vol. 1, p. 388-393.

21. Inzartsev A.V., Pavin A.M. AUV Behavior Algorithm While Inspecting of Partly Visible Pipeline / Proc. of OCEANS’06 MTS/IEEE – Boston, September 18-21, 2006, Boston, MA, USA.

22. Gornak V.E., Inzartsev A.V., Lvov O.Yu, Matvienko Yu.V., Scherbatyuk A.Ph.

MMT 3000 – Small AUV of New Series of IMTP FEB RAS / Proc. of OCEANS’06 MTS/IEEE – Boston, September 18-21, 2006, Boston, MA, USA.

23. Inzartsev A.V., Pavin A.M. AUV Cable Tracking System Based on Electromagnetic and Video Data / Proc. of OCEANS’08 MTS/IEEE KobeTechno-Ocean’08 (OTO’08), Kobe, Japan, Apr 8-11, 2024. Inzartsev A, Pavin A, Matvienko V. AUV Application for Inspection of Partly Silted Underwater Cables / Proc. of UT2009 Symp., Apr 21-24, 2009, Wuxi, China, pp. 284-292.

25. Pavin A., Inzartsev A., Matvienko Yu. Experience of AUV Automatic Homing to Hydroacoustic Transponder / Proc. of UT2009 Symp., Apr 21-24, 2009, Wuxi, China, pp. 201-206.

26. Bagnitckii A., Inzartsev A., Senin R. Facilities of AUV Search Missions Planning / Proc. of the OCEANS 2011 MTS/IEEE KONA, Sept 19-22, 2011, ISBN CD-ROM: 978-0-933957-39-Доклады, опубликованные в материалах российских конференций 27. Киселев Л.В., Инзарцев А.В., Медведев А.В. Динамика АНПА с элементами ситуационного управления / Материалы VIII Межд. науч.-тех.

конф. «Современные методы и средства океанологических исследований», Москва, 2003, С. 22-29.

28. Киселев Л.В., Ваулин Ю.В., Инзарцев А.В., Медведев А.В. Интегральные модели в задачах навигации и коррекции движения автономного подводного робота / Материалы IV Всеросс. конф. «Математика, информатика, управление» (МИУ’05), Иркутск, 1-5 ноя. 2005.

29. Инзарцев А.В., Севрюк А.Н. Механизмы повышения эффективности функционирования СУБД реального времени в системе управления АНПА / Материалы науч.-тех. конф. «Технические проблемы освоения мирового океана», Владивосток, 2-5 окт. 2007 г, С. 77-82.

30. Инзарцев А.В., Киселев Л.В., Матвиенко Ю.В., Рылов Н.И. Навигационноуправляющий комплекс многоцелевого автономного подводного робота и особенности его применения в высоких широтах Арктики / Сб. докладов Всеросс. науч.-тех. конф. «Научное и техническое обеспечение исследований и освоения шельфа Северного Ледовитого океана», 2010, Новосибирск, Изд."Веди", С. 13-18.

31. Багницкий А.В., Инзарцев А.В., Сенин Р.А. Автоматизация подготовки поисковых миссий для автономного необитаемого подводного аппарата / Материалы Всеросс. научно-практ. конф. «Перспективные системы и задачи управления», Таганрог, 4-9 апр. 2011 г., - Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2011, С. 377-378.

32. Инзарцев А.В., Боровик А.И., Баль Н.В. Разработка программного обеспечения системы управления АНПА на базе модифицированной платформы Player / Материалы Всеросс. научно-практ. конф.

«Перспективные системы и задачи управления», Таганрог, 4-9 апр. 2011 г., - Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2011, С. 380-390.

Труды, опубликованные в российских изданиях 33. Инзарцев А.В. Об одном алгоритме управления движением АПР вблизи дна с неизвестным рельефом //. Подводные роботы и их системы, Владивосток, 1987, С.156-171.

34. Инзарцев А.В. Структура программного обеспечения модуля управления АПР // Подводные роботы и их системы, Владивосток, 1988, С. 49-35. Инзарцев А.В. Инструментальная система программирования заданий для подводного робота МТ-88 // Подводные роботы и их системы, Владивосток, 1990, С. 12-22.

36. Инзарцев А.В. Планирование поведения АНПА с использованием расслоенных структур управления // Подводные роботы и их системы, вып.

5, Владивосток, 1992, С. 4-37. Инзарцев А.В. Система управления АНПА с открытой архитектурой // Подводные роботы и их системы, Владивосток, 1995. С. 50-38. Инзарцев А.В., Данько Ю.В., Елесин В.Б., Паньков А.В. Интегрированная система хранения информации АНПА // Морские технологии, вып. 1, Владивосток, 1996, С. 50-39. Анисимов Н.А., Мельников В.Е., Тарасов Г.В., Харитонов Д.И., Хроленко П.В., Ваулин Ю.В., Инзарцев А.В., Щербатюк А.Ф.

Использование графического языка для формирования программы-задания автономного подводного робота // Морские технологии, вып. 2, Владивосток, 1998, С. 38-56.

40. Инзарцев А.В., Сидоренко А.В., Чудакова М.В. Графический редактор миссии автономного подводного аппарата // Морские технологии, вып. 2, Владивосток, 1998, С. 57-64.

41. Агеев М.Д., Инзарцев А.В., Киселев Л.В. Некоторые вопросы управления АНПА при обследовании подводных гор // Морские технологии, вып. 3, Владивосток, 2000, С. 6-22.

42. Инзарцев А.В., Львов О.Ю. Конфигурации вычислительных сетей автономных подводных аппаратов // Морские технологии, вып. 3, Владивосток, 2000, С. 46-55.

43. Ваулин Ю., Инзарцев А. Применение ОС QNX в подводной робототехнике // Современные технологии автоматизации, №3, 2002, С. 66-71.

44. Киселев Л.В., Инзарцев А.В., Медведев А.В. О некоторых особенностях динамической модели АНПА с элементами нечеткой логики // Морские технологии, вып. 5, Владивосток, 2003, С. 18-31.

45. Инзарцев А.В, Львов О. Бортовые вычислительные сети автономных подводных роботов // Современные технологии автоматизации, №2, 2005, С. 68-74.

46. Инзарцев А.В., Львов О.Ю., Сидоренко А.В., Хмельков Д.Б.

Архитектурные конфигурации систем управления АНПА // Подводные исследования и робототехника, №1, 2006, С. 18-30.

47. Киселев Л.В., Инзарцев А.В., Медведев А.В. О некоторых задачах динамики и управления пространственным движением АНПА // Подводные исследования и робототехника, №2, 2006, С. 13-26.

48. Инзарцев А.В., Павин А.М. Использование эхолокационной информации для обнаружения и инспекции искусственных протяженных объектов автономным необитаемым подводным аппаратом // Подводные исследования и робототехника, №2, 2006, С. 27-35.

49. Инзарцев А.В., Каморный А.В., Львов О.Ю., Матвиенко Ю.В., Рылов Н.И.

Применение автономного необитаемого подводного аппарата для научных исследований в Арктике // Подводные исследования и робототехника, №2(4), 2007, С. 5-14.

50. Инзарцев А.В., Павин А.М. Интегрированная система технического зрения и управления АНПА для поиска и обследования протяженных кабельных линий // Подводные исследования и робототехника, №2(4), 2007, С. 15-20.

51. Инзарцев А.В., Матвиенко В.Ю. Визуальная среда разработки заданий для автономных подводных роботов // Подводные исследования и робототехника, №1(5), 2008, С. 5-10.

52. Инзарцев А.В., Сидоренко А.В., Сенин Р.А., Матвиенко В.Ю. Комплексное тестирование программного обеспечения АНПА на базе имитационного моделирующего комплекса // Подводные исследования и робототехника, №1(7), 2009, С. 9-14.

Свидетельства об официальной регистрации программ для ЭВМ 53. Инзарцев А.В., Данько Ю.В. Графическое представление данных бортовых накопителей информации автономных необитаемых подводных аппаратов.

Свидетельство №2009612755 от 29 мая 2009 г.

54. Инзарцев А.В., Данько Ю.В. Предстартовая верификация миссии (программы-задания) для автономных необитаемых подводных аппаратов.

Свидетельство №2009614963 от 11 сентября 2009 г.

55. Инзарцев А.В., Данько Ю.В. Графическое представление результатов диагностики бортовых систем для автономных необитаемых подводных аппаратов. Свидетельство №2009617153 от 11 февраля 2010 г.

Инзарцев Александр Вячеславович Методы формирования поведения и проектирования программного обеспечения обследовательского автономного подводного робота Автореферат






© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.