WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

На правах рукописи

Пряничников Валентин Евгеньевич

ИССЛЕДОВАНИЕ ВОЗМОЖНОСТЕЙ И ПУТЕЙ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ И УПРАВЛЯЮЩИХ СИСТЕМ МОБИЛЬНЫХ РОБОТОВ С ДИСТАНЦИОННЫМИ СЕНСОРАМИ

Специальность 05.11.16 Информационно-измерительные и управляющие системы (промышленность)

Автореферат диссертации на соискание учёной степени доктора технических наук

Москва - 2010

Работа выполнена в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования "Московский Государственный Университет Приборостроения и Информатики" (МГУПИ)

Научный консультант: доктор технических наук, профессор Валерий Дмитриевич ИВЧЕНКО

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Юрий Викторович ПОДУРАЕВ доктор технических наук, профессор Владимир Владимирович СЛЕПЦОВ доктор технических наук, профессор Владимир Федорович ФИЛАРЕТОВ

Ведущая организация: ГНЦ РФ ЦНИИ робототехники и технической кибернетики (ЦНИИРТК)

Защита состоится "____"_________ 2010 г. в 14.00 на заседании диссертационного совета Д 212.119.01 при Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования "Московский Государственный Университет Приборостроения и Информатики" (МГУПИ) по адресу: 107996 Москва, ул. Стромынка д.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке МГУПИ.

Автореферат разослан 5 марта 2010 г.

Ученый секретарь специализированного совета доктор технических наук, профессор В.В.ФИЛИНОВ

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. В настоящее время широко ведутся разработки мобильных роботов (МР) для различных операционных сред: МР1. Роботы для бездорожья (военные применения, мобильное патрулирование, для чрезвычайных ситуаций); МР2. Автоматизированные транспортные системы для детерминированных и размеченных сред передвижения (внутрицеховые роботы, линейный привод); МР3. Гибкие транспортные системы для недетерминированной среды (движение по коридорам в офисах, больницах, при охране помещений);

МР4. Учебные и домашние роботы; МР5. Подводные роботы (поисковые и исследовательские), дистанционно пилотируемые летательные аппараты (ДПЛА).

Основной целью функционирования таких МР является перемещение по частично неизвестной местности - решение локомоционной задачи на трехмерном подпространстве (МР1, МР5), двухмерном (МР3, МР4) или одномерном (МР2). Общей особенностью этих роботов является использование дистанционных сенсоров (ДС), для которых характерны существенные задержки, помехи и искажения, вносимые средой. В промышленности применимы МР2, МР3. Несовершенство используемых способов извлечения информации из сенсорных данных может приводить к ошибкам управления и потерям мобильных роботов в условиях чрезвычайных ситуаций. Так, например, при попадании МР в зону задымления или запыленности, данные от систем технического зрения (СТЗ) становятся недостоверными (диапазон 0.350.75 мкм) и возникает необходимость перехода к использованию только ультразвуковых или ИК-устройств, остающихся работоспособными и в этих условиях.

В связи с отмеченным, актуальным является решение проблем, связанных не только с конструированием информационно-измерительных и управляющих систем (ИИУС) МР, но и с формированием более полных и адекватных моделей этих систем, а также с построением на их базе программных комплексов для выявления информационных свойств принимаемых сигналов.

Дальнейшая реализация построенных алгоритмов обработки приводит к необходимости создания эффективного программного обеспечения, в том числе при использовании микропроцессорной техники, обеспечивающей высокое быстродействие. Для повышения эффективности идентификации окружающей обстановки требуется использование комбинированных систем измерения, построенных на рациональном сочетании СТЗ и ультразвуковых сенсоров, лазерных и инфракрасных дальномеров, программных и аппаратных решений.

Расширение функциональных возможностей МР и областей эффективного применения сопровождается усложнением условий их эксплуатации, особенно при ликвидации аварий, пожаров, разрушений. При этом информационноизмерительная, управляющая и навигационная системы должны решать широкий спектр новых задач при перемещении этих роботов в автономном режиме. В том числе и задачу обеспечения автоматического возврата МР из опасной зоны в случае потери оператором связи при супервизорном управлении.

Аналогичная ситуация возникает и в подводной робототехнике, когда автономные подводные аппараты должны перемещаться по сложным пространственным траекториям в малопрозрачной водной среде, обходя препятствия различной величины и формы. Вынужденный отказ от СТЗ и переключение на ультразвуковые устройства часто сопровождается работой при недопустимо большом уровне искажений и помех в измерительных каналах, до 60-85% недостоверных данных. В результате появляется необходимость разработки новых специальных методов и средств логической фильтрации помех, а также построения систем управления, которые обеспечивают эффективное управление в указанных условиях зашумленности.

При этом наиболее экономически оправданными оказываются 2 типа сенсоров, рассматриваемых в работе - ультразвуковые и оптические.

Учитывая важность этой проблемы, разработки и исследования информационно-управляющих систем различных роботов активно ведутся во всех развитых странах. В области теории информационного обеспечения и управления МР различного вида и назначения Россия занимает передовые позиции благодаря работам М.Д.Агеева, И.Л.Анитроповой, Е.С. Брискина, Г.Л.Власова, В.А.Веселова, Ю.Ф.Голубева, В.Г.Градецкого, Е.А.Девянина, С.Л.Зенкевича, В.Д.Ивченко, И.А.Каляева, А.Л.Кемурджиана, В.В.Клюева, В.Н.Кольцова, Ю.А.Кондратьева, А.В.Ленского, В.М.Лохина, С.А.Лосева, И.М.Макарова, М.И.Маленкова, Ю.Г.Мартыненко, Д.Е.Охоцимского, В.Е.Павловского, А.К. Платонова, А.Д.Розенберга, А.М.Сагалевича, А.В.Тимофеева, А.М.Филатова, Ф.Л.Черноусько, Е.И.Юревича, А.С.Ющенко, В.С.Ястребова. Также широко известны работы Р.Маги (США), М.Вукобратовича (Югославия), И.Като, Т.Фукуда (Япония), А.Шнейдера (Германия), Г.Вирка, А.Фридмана (Англия) и других.

Однако, в перечисленных работах недостаточно учитывалась особенность ДС - существенное изменение структуры ИИУС по сравнению с другими робототехническими устройствами. Управление с обратными связями представим в виде цикла: опрос датчиков - сравнение с программной траекторией для выработки управления - исполнение команд - опрос датчиков. Для МР с ДС в этот цикл вклиниваются программно-аппаратные средства, реализующие свой цикл опроса датчиков и интерпретацию шлейфов их показаний, а также еще один цикл постоянного пересмотра программной траектории на основе навигационной оценки положения МР и данных от супервизора. Такая структура ИИУС напоминает логическую сеть асинхронных автоматов. Практическая реализация процессов - преимущественно программная (в т.ч., основанная на экспертных правилах). Взаимосвязь процессов и передаваемых данных представляется в виде достаточно простой сети, которую назовем "унифицированной структурой информационно-управляющих процессов, протекающих в МР с дистанционными сенсорами" (сокращенно УСП). Таким образом, возникает актуальная задача анализа этого нового типа ИИУС, прежде всего, в части построения способов работы, алгоритмов и моделей всех ее компонент и создания необходимого интеграционного программного обеспечения для синхронизации информационноуправляющих процессов на распределенной микропроцессорной среде.

Следует отметить, что основные проблемы совершенствования МР с ДС относятся к построению алгоритмов, программно-аппаратных и микропроцессорных средств, в то время как исполнительные компоненты (электромеханический и электрогидравлический привод, движитель, силовая электроника, электронные и сканирующие элементы формирования сигналов, физические датчики - первичные преобразователи и т.п.) более проработаны, в том числе в других областях науки и техники, и поэтому в настоящей работе не рассматриваются, также как и ДПЛА, имеющие существенную специфику (например, высокие скорости движения). Со стороны ИИУС исполнительные компоненты МР с ДС представляются драйверами устройств, их моделями и структурами данных (наборами параметров), а также входящими в ИИУС имитационными моделями робота, сенсоров и внешней среды для замены реальности при отладке систем.

Диссертационная работа посвящена решению актуальной проблемы создания таких информационно-измерительных и управляющих систем МР с дистанционными сенсорами, которые сохраняют не только работоспособность, но и требуемое качество функционирования в условиях сильных помех на заранее неизвестной местности при выполнении сложных операций.

Целью исследований являлась разработка ключевых (с точки зрения решения локомоционной задачи) элементов информационно-измерительных систем основных типов МР, построение эффективного программного управления в неизвестной (или не полностью определенной) внешней обстановке, с использованием дистанционных ультразвуковых и оптических сенсоров для формирования обратных связей, а также создание новых действующих образцов таких систем, реализующих предлагаемые способы работы сенсоров.

Для достижения указанной цели были поставлены следующие задачи:

1. Создать комплекс методов и программ для исследования возможностей и путей совершенствования ИИУС в режиме имитационного моделирования работы реальных сенсоров, реального робота и его внешней среды, а также реализовать унифицированную структуру процессов в МР.

2. С помощью этого комплекса исследовать ультразвуковые сенсоры, включая анализ взаимодействия акустических волн (излученных локатором робота) со сложным пространственным рельефом и выявить информационные свойства эхосигналов.

3. Создать способ аттестации оптико-электронных компонент систем технического зрения, в том числе с применением эвристических правил.

4. Создать новые способы информационного обеспечения и идентификации объектов акустическими методами и с использованием СТЗ, позволяющие осуществлять эффективное наведение МР при выполнении поисковых операций.

5. Разработать и реализовать новые методы и программы навигации робототехнических систем с дистанционными сенсорами, обеспечивающие работу в условиях сильных помех и интерференционных искажений измерений, повышающие гибкость промышленных транспортных систем. Провести соответствующие натурные верификационные эксперименты на подводных аппаратах, гидрофицированных буровых комплексах и внутрицеховых робокарах.

6. Найти рациональное разграничение программных и аппаратных функций дистанционных сенсоров, которое обеспечивает работу в реальном масштабе времени и реализует интеллектуальное управление МР для основных операционных сред, а также позволяет эффективно объединять программные и микропроцессорные модули в распределенной ИИУС.

Методы исследований базировались на основных положениях акустики и оптики, теоретической механики и мехатроники, теории и практики построения информационно-измерительных и управляющих систем. Достоверность результатов обеспечивалась аналитическими, вычислительными и экспериментальными методами верификации предлагаемых решений.

Научная новизна работы заключается 1. В разработке комплекса математического и аппаратного обеспечения, при формировании которого в процессе проведения вычислительных и натурных экспериментов удалось выявить ключевые модели и алгоритмы адаптивной работы ультразвуковых и оптических сенсоров в составе систем управления движением МР.

Систематически проанализированы возможности и пути совершенствования дистанционных сенсоров, учитывая возникновение существенных для управления задержек в измерительных каналах, а также искажений и помех, вносимых средой распространения сигналов, шероховатости и резонансные свойства объектов. При этом реализована унифицированная структура процессов, протекающих в ДС МР, позволившая впервые детально исследовать процесс рассеяния ультразвуковых волн на сложном рельефе при малых расстояниях (до 10-100 м). Предложен способ адаптивного изменения частот излучения и увеличения длительности зондирующих сигналов, что обеспечивает возникновения режима установившегося рассеяния, в котором изменения амплитудно-частотных характеристик эхосигналов, дает возможность вычислять помимо дальности и перепада дальностей акустические свойства поверхностей и частично форму объектов. Это позволило построить простые и быстродействующие алгоритмы обработки эхосигналов, например, для локаторов переднего обзора подводных роботов, при выявлении залежей железномарганцевых конкреций на дне океана, а также для распознавания специальных акустических маркеров в новом способе навигации внутрицеховых роботов.

2. В создании способа аттестации оптико-электронного тракта систем технического зрения (программного вычисления суммарных искажений), который позволил впервые непосредственно измерять более 40 параметров СТЗ за счет перемещений и вращений видеокамеры при регистрации лазерной подсветки светоприемником с установленным и снятым объективом.

Применение этого способа дает возможность строить максимально точные измерительные СТЗ при фиксированном разрешении фотоприемной матрицы.

Предложенный эвристический способ оценки и синтеза оптических схем для СТЗ по формализуемому техническому заданию впервые позволил не только более точно и быстро оценить целесообразность оптических конструкций, предлагаемых к использованию в различных видах СТЗ, но также в несколько раз ускорить расчет новой оптики.

3. В построении новых способов обработки и сопоставления в режиме реального времени сенсорных и управляющих данных, а также в формировании навигационных алгоритмов, учитывающих динамику движения роботов. В том числе создан новый метод совмещения алгоритмов логической фильтрации и традиционных способов построения следящих систем с целью увеличения быстродействия и устранения искажений процесса отслеживания программных траекторий в условиях сильных помех (более 50% недостоверных данных).

4. В новых программно-аппаратных решениях задач высококачественного управления мобильными, подводными и буровыми роботами, построения симуляторов и диагностических средств роботов внутрицехового и специального назначения. В эффективном построении (на основе созданной теории) серийных датчиков, ультразвуковых поисковых локаторов и модульных систем технического зрения, обеспечивающих минимизацию загрузки бортовых процессоров.

Практическая значимость работы. Созданные подходы и методы позволили осуществить построение эффективных алгоритмов работы ИИУС МР. В частности, результаты выполненных исследований, в которых автор принимал личное участие в качестве ответственного исполнителя или научного руководителя, были успешно использованы при разработке или модернизации образцов мобильных роботов:

"Сенсорика", MF3, MF4, Brokk-110, Brokk-330 (для МЧС России), автономных мобильных учебных роботов Амур-5м,5,6,7 и учебно-промышленных стендов (для ДвГТУ и ИНОТиИ), а также для подводных аппаратов. Помимо использования в Институте прикладной математики им. М.В.Келдыша РАН и Международной лаборатории "Сенсорика", научные результаты работ передавались в СПИИ РАН, ИПМТ ДВO РАН (ИАПУ), Акустический институт, в Инженерно-технический и учебный центр робототехники ФА по Атомной энергии. Разработки использовались в МНПО "Спектр" при организации серийного выпуска датчиков УТ-10ДР, УТ-100ДРВ и УТ-100ДРГ, во Всесоюзном институте техники разведки МинГео и ВНИИСДМ при создании комплектного промышленного гидропривода, в СПбГУ информационных технологий, механики и оптики (ранее - ЛИТМО) для синтеза гаммы объективов к системам обнаружения, а также в Институте океанологии РАН. Предложенная акустико-оптическая система реализована на опытном заводе СКБ ИРЭ РАН.

Основные научные результаты диссертации, на которых базируются перечисленные внедрения, получены лично автором в процессе работы по темам "Лортодромия П-АН", "Мировой океан", "Альфа", по постановлениям ГКНТ СССР 16.09 и 16.10, а также по договорам и планам ИПМ им.М.В.Келдыша РАН, включая реализацию научно-исследовательского проекта "Сенсорика" и других программ Российской академии наук, что подтверждает их высокий уровень, обоснованность и достоверность, направленность на решение крупных научных и практических задач при создании высокоточных систем обнаружения объектов и построения управления роботов в условиях неопределенности.

Апробация работы. Основные положения диссертации докладывались лично автором на 34 Международных и Российских конференциях (опубликованы 57 докладов), в том числе: XII, XIII, XV, XVIII, XIX, XX Всероссийская науч.-техн. конф.«Экстремальная робототехника», СПб, 2002, 2004, 2005, 2007, 2008, 2009; Межд. конгресс "Мехатроника и робототехника", СПб, 2007; Межд. научно-технической конф. Нано-,микро- и макророботы.

СПб, 2008,2009; IV Всес. симпозиум и I, II, III, IV Всес. совещание по робототехническим системам (1976, 1978, 1981, 1984, 1987); Межд. шк.-сем.

«Адаптивные роботы» (СПб., 1992, 1998, 2004, п. Дивноморское 2009); Научная школа (с международным участием) 1999, 2000, 2002, 2003, 2004 «Мобильные роботы и мехатронные системы» (МГУ, Москва); Всес. совещ. Технические средства и методы изучения океанов и морей / Вопросы проектирования подводных аппаратов. Геленджик: ИО АН CCCР, 1981, 1983, 1985, 1996;

Научные сессии МИФИ, Москва, 2000, 2006; 10 Всес. школа-семинар по статистической гидроакустике. Сухуми, 1980; II Всес. съезд океанологов.

Севастополь,1982; IX Всес. совещание по проблемам управления. Ереван,1983;

Всес. симпозиум "Зрение организмов и роботов". Вильнюс, I985; II Всес. конф.

Автоматизированные системы обработки изображений. Львов, 1986; V симпозиум ИФАК, ИФИП, ИМАКС, ИФОРС - Проблемы информации и управления в технологии промышленного производства. Суздаль, 1986; Межд.

конф. по управлению в робототехнических системах РОБКОН-З. София, 1985;

3rd IFAC Symp. on Intelligent Autonomous Vehicles, Madrid, 1988; V Int. Conf. on Artificial Intelligence and Information-Control Systems of Robots (AIICSR’89), trbsk Pleco, Czechoslovakia, 1989; VI Межд. конф. по ГПС, г.Пула, СФРЮ, 1989; 2-я конф. ИФАК: Intelligent Autonomous Vehicles-95, Хельсинки, 1995; Int.

Conf. on Advanced Robotics (ICAR), Portugal, Coimbra 1997; III, IV, V, и VI Межд. науч.-техн. конф. «Искусственный интеллект. Интеллектуальные и многопроцессорные системы» (Геленджик, 2003, 2005, п. Кацивели, 2002, 2004); XVIII, XIX, XX Межд. симпоз. «Интеллектуальное производство и автоматизация» DAAAM Int. Vienna, 2007, 2008, 2009.

Резльтаты разработок представлялись на 14 промышленно-научных форумах 11 стран - в Бельгии (2006), Болгарии (1989), ГДР (1985), Германии (2004, 2005, 2006, 2007, 2008), Испании (1999), Италии (1998, 2005), Кипре (2002), Китае (2005, 2006), Португалии (1997), Словакии (1988, 2008), Украине (2004), Швейцарии (2003), на 1, 2 и 4-й специализированных выставках «Робототехника» с Межд.

семинаром «Робототехника и мехатроника» и Межд. науч.-техн. выставке "Интеллектуальные и адаптивные роботы" (ВВЦ, Москва, 2004, 2005, 2007).

Образцы ИИУС отмечены медалями и дипломами, бельгийским орденом.

Публикации. Основные положения диссертации отражены в 122 публикациях (19 - без соавторов), в том числе в 2х монографиях и 13 статьях в журналах по перечню ВАК РФ, 2 публикации входят в список Thomson Scientific ISI (39,40)H.

H Результаты также отражены в 12 статьях в сборниках издательств "Наука" и МГУ, в 37 докладах на Всесоюзных совещаниях и семинарах и в 20 докладах на Международных конференциях. Среди публикаций - 5 авторских свидетельств, препринтов ИПМ им. М.В. Келдыша РАН (ранее входили в список изданий, рекомендуемых ВАК) и 12 зарегистрированных научно-исследовательских отчетов.

Всего в списке научных трудов - 138 работ.

Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, семи глав, заключения, списка литературы и приложения. Общий объем диссертации - 319 с., в тексте имеется 99 рисунков на 40 с. Список литературы из 275 наименований, приложение на 12 с., содержит акты о внедрениях и другие материалы.

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 рассмотрены тенденции создания информационноизмерительных и управляющих систем мобильных роботов (ИИУС МР). Проведен анализ известных методов расчета и проектирования ИИУС, математического моделирования динамики МР. Рассматриваются проблемы построения алгоритмов управления и навигации мобильных роботов с дистанционными сенсорами, вводится понятие операционной среды - информационного пространства многосенсорной системы робота. Приводится классификация МР - мехатронных объектов управления с дистанционными сенсорами, используемыми при формировании обратных связей. По результатам анализа в заключительной части главы формулируются основные задачи исследования. Делается вывод о необходимости построения интеграционного программного обеспечения для построения операционной среды и управления, для реализации ключевых алгоритмов МР, составляющих унифицированную структуру процессов (УСП).

Эти алгоритмы - компоненты ИИУС реализуются преимущественно программно. Их можно отнести к следующим группам:

1. Бортовые программные системы As, An, Au, устанавливаемые на МР;

2. Интерфейс Vi с оператором, осуществляющим супервизорное управление;

3. Исследовательские программные системы Vs, Vr, Ve, обеспечивающие разработку и анализ систем управления МР в режиме имитационного моделирования работы реальных сенсоров, реального робота и его внешней среды (модель и/или тренажер). Назначение компонент ИИУС следующее.

Au - алгоритм формирования управляющих команд U(t) на основе внутреннего представления Mr - модели динамических возможностей робота и его параметров. Размерность вектора управления U(t) соответствует размерности вектора обобщенных координат X(t). Предполагается, что часть обобщенных координат робота является управляемой, а остальные координаты либо вычисляются в виртуальной модели робота Vr (например, на основе решения дифференциальных уравнений движения), либо изменяются в процессе движения реального робота в соответствии с его кинематическими связями.

As - алгоритм обработки измерений и формирования результатов определения Xs(t) по первичным измерениям Ls (накопленным в шлейф или изображение) и прошедших фильтрацию с привлечением модели сенсоров Ms.

An - алгоритм навигации для определения положения Xn(t) и формирования целевой функции Xp(t) на основе Xs(t) и карты внешнего мира Me, заносимой в память МР, а также совмещения супервизорного и автономного управления.

Vs, Vr, Ve - виртуальные представления о сенсорах, роботе и внешней среде для замещения реальных устройств при тестировании алгоритмов робота в рамках математического моделирования или в процессе использования системы в режиме тренажера. В случае работы в реальном мире Vs, Vr выполняют функции драйверов ДС и робота, а Ve - непосредственно внешняя среда.

X - реальное положение робота в пространстве его обобщенных координат.

Особое внимание обратим на координаты, по которым ведется навигация робота (локомоционное подпространство, имеющее размерность 1, 2 или 3), т.к. в работе рассматриваются мобильные роботы, решающие именно локомоционную задачу.

Эти данные непосредственно не доступны системе управления. В случае тестирования алгоритма или при работе тренажера они строятся программно моделирующей подсистемой Vr на основе модели внешней среды Ve.

Xp - целевая программная траектория формируется либо через интерфейс интеграционного программного обеспечения Vi оператором супервизорного управления Mi, либо вычисляется алгоритмом An по данным Xs (например, формируется на основе правил достижения цели).

t - текущее время, изменяемое с шагом dt; tk = t - k dt, k=0,1,…, - моменты времени наблюдения системы и формирования цифровых команд управления.

Ms, Mr, Me - данные (структуры данных, модели, параметры), которые положены в основу соответствующих алгоритмов.

Взаимосвязь программ, потоков данных можно представить в виде диаграммы, которая реализована в распределенной программной системе, обеспечивающей формирование шлейфов данных и синхронизацию процессов на управляющих компьютерах, микропроцессорах, интеллектуальных компьютерных пультах (рис.1).

Xs Xn Xp As (Ms) An (Me) Au (Mr) Vi (Mi) Ls U Q Vs (Ve) Vr (Ve) X Рис.1. Унифицированная структура информационно-управляющих процессов в МР (УСП) В скобках показаны основные параметры процедур (структуры данных), рядом со стрелками подписаны передаваемые данные. Применения такой унифицированной структуры (УСП) рассмотрены в главах 5-7. Для наглядности запишем эту диаграмму в виде цикла функциональных связей, содержащего также асинхронные подциклы As и Vi. После определения U(t) следует переход к X(t):

X(t) = Vr (Ve, U(t)), Ls(t) = Vs (Ve, X(t)), Xs(t) = As (Ms, Ls(t, t-dt,...,t-k dt)), (*) Xn(t) = An (Me, Xs(t)), Xp(t) = Vi (Mi, Xn), U(t) = Au (Mr, Xn(t) - Xp(t)).

ДАННЫЕ: Q - операционная среда = < Х - обобщенные координаты робота и рабочего органа, Ls - первичные измерения (шлейф данных), Xs - сенсорные данные после фильтрации Ls, Xn - навигационная оценка поступающих измерений, Xp - программная траектория, U - управление > АЛГОРИТМЫ, ПРОЦЕССЫ: As обработки, An навигации, Au управления Vs, Vr, Ve, Vi - программно-синтезированный или реальный мир, Mi - оператор ПАРАМЕТРЫ: Ms Me Mr - модели сенсоров, среды, роботов Главы 2-4 посвящены разработкам ИИУС (алгоритмы As, Vs, Ms), а главы 6 и 7 - их применениям в двухмерных и трехмерных операционных средах (алгоритмы Au, Vr, An, Mr). В главе 5 рассмотрен случай, когда навигационная задача An упрощена: Xn:=Xs. Например, это случай управления мобильного робота при выдерживании заданного расстояния от стены или при управлении линейным приводом по данным ультразвукового локатора. Взаимосвязь всех разработанных ключевых компонент ИИУС, составивших единый исследовательский комплекс методов, алгоритмов и моделей показана на рис.2, при этом нумерация блоков соответствует номерам глав, а обозначения компонент/алгоритмов пояснены ранее. Компоненты (Ve, Me, Vi, Mi) отнесены к главе 1 на этой схеме.

Во второй главе приводятся результаты исследования информационных возможностей дистанционных акустических сенсоров и построения моделей операционной среды МР. Алгоритм задания внешней среды (Ve, Me) базируется на трансляционной аппроксимации элементов рельефа. Рассматривается программная реализация модели эхолокации (непрерывной и дискретнонепрерывной) для выявления свойств эхосигналов. Исследование механизма рассеяния на квазирегулярных структурах (резонансная модель), анализ результатов измерений и диаграмм рассеяния доказывает реализуемость алгоритмов для соответствующих акустических сенсорных систем. Приведены также результаты вычислительных экспериментов с системой программной классификации формы и свойств объектов внешней среды по акустическим данным. На основе полученных результатов исследований определяются требования к построению перспективной акустической аппаратуры.

Навигационные и следящие системы, использующие дистанционные сенсоры в робототехнических комплексах и МР, работают в условиях принципиального отсутствия информации для построения традиционных следящих систем, для идентификации параметров мехатронных систем. Для этих условий необходимо было предложить методы логической фильтрации данных, заносимых в т.н. шлейф измерений, и способ построения прогноза движения на ограниченное время, соответствующее длительности регистрации данных, а также основанные на экспертных правилах алгоритмы формирования управления в условия неустранимой неопределенности внешней обстановки робота (рис.3).

Далее рассмотрены непрерывная, дискретно-непрерывная и резонансная математические модели акустических процессов. Разработаны методы и средства моделирования с возможностями детального анализа (в рамках ФренелеКирхгофовского приближения и Брэгговского механизма) процессов формирования эхосигналов от произвольного рельефа с учетом тонкой фазовой структуры.

Построенный программный комплекс позволяет анализировать структуру эхосигналов при широком варьировании формы и свойств рельефа для немодулированных сигналов, излучаемых на сравнительно малых расстояниях от рельефа. Модель верифицирована путем постановки вычислительных и натурных экспериментов с использованием эхо-блока подводного робота (гл.7).

Рис.2. Взаимосвязь разработок информационно-измерительных и управляющих систем мехатронных объектов с дистанционными сенсорами Примечание. Нумерация блоков соответствует главам, обозначения разработанных компонент (Ve,Me,As,... и т.п.) пояснены в тексте Рис.3. Формирование управления МР с дистанционными сенсорами Элементы рельефа при моделировании представляют собой участки трансляционной поверхности, которая образуется при поступательном переносе одной кривой вдоль другой. Таким образом, для задания одного элемента рельефа необходимо указать два сечения Н(х) и Н(у) из числа заранее запасенных в некотором списке сечений (рис.4). Соответствующие координаты точек поверхности элемента рельефа определяются по формуле z= H(x)+H(у), где х,у - горизонтальные координаты этих точек в локальной системе координат. Упрощение отношения соседства отдельных элементов рельефа с помощью введения клеточной структуры для здания рельефа с использованием трансляционных поверхностей позволило обеспечить наиболее высокую скорость вычислений. Любой элемент задается одним предложением. В ключевой части предложения записан его номер, определяемый по номеру грани более крупного элемента рельефа, на которой он установлен. В семантической части содержатся ссылки на два сечения, а также значения коэффициентов их деформации и сдвига, коэффициентов рассеяния и акустической жесткости этих элементов рельефа. В целом построенная программа предоставляет достаточно широкие возможности задания внешней среды для работы алгоритмов, синтезирующих эхосигналы от поверхности рельефа.

Вычислительные эксперименты с моделью эхосигналов помогли найти их информационные свойства, необходимые для определения характеристик рельефа.

Алгоритмы формирования представления рельефа в памяти МР разработаны с использованием упрощенной акустической модели. Упрощенная и полная модель приводят к одинаковым результатам при вычислении характеристик эхосигналов от плоской поверхности рассеяния. С помощью полной модели синтезируются входные сигналы в алгоритмах обработки.

Рис.4. Элементы рельефа соответствуют трем уровням подробности описания формы и свойств рельефа. Грани образуются трансляционными поверхностями Для вычисления эхосигналов (с учетом тонкой фазовой структуры) в диаграмме направленности выделяются элементарные пучки, отвечающие отдельным граням поверхности. Проведена линеаризация и параметризация граней - линейная в декартовых координатах поверхность заменяется поверхностью линейной в сферических координатах. Тогда в единичном квадрате бv параметров б1,б2, на который отображается грань, линии равной фазы представляются прямыми. Это существенно упрощает все вычисления. Границы допустимости линеаризации устанавливаются из критерия Рэлея. Излучаемое роботом акустическое поле P(t,R) задается в виде суммы сферических волн с амплитудами Qvm, зависящими также от направления излучения (от номера грани v):

P(t,R)=B(t - R /C) (Qvm / R) exp i(Wm t - Wm R / C + Фm), m где B(t-R/C) - единичный видеосигнал, t - время, R - сферическая дальность, C - скорость звука, m - номер составляющей при многочастотном излучении, { Wm } - набор частот излучения, { Фm } - набор начальных фаз. Воспринимаемое роботом излучение S(t) - эхосигнал вычисляется через дифракционные интегралы Кирхгофа в предположении отсутствия вторичного рассеяния и при достаточной удаленности граней от источника излучения:

S(t)= Uvm B(t - R /C) exp i (Wm t - 2 Wm R / C+ Фm + Eov) d б1 d б2, v m бv где Eov - акустическая жесткость граней, Uvm - коэффициент, зависящий от угла видимости v-й грани из точки излучения-приема и от коэффициента рассеяния, бv - поверхность грани. Все интегралы доведены до конечных формул, что в сочетании с алгоритмом автоматического определения взаимоположения области возмущения и рассеивающих элементов поверхности позволяет вычислять S(t) с достаточно высоким быстродействием.

Условия функционирования мобильных роботов, подводных роботов позволили сделать ряд упрощений. Например, использование роботом относительно высоких рабочих частот 0,05-1 МГц и его перемещения на малом расстоянии от грунта позволяют предположить, что рефракция пренебрежимо мала и что применимо Френеле-Кирхгофовское приближение. Наиболее характерные детали обстановки помещений или (для подводных работ) дна, которые должен воспринимать робот, допускают кусочно-линейную аппроксимацию с размером граней Ab, причем выполняется соотношение Ro >>Ab >> L, где - Ro удаление граней от источника, L - длина волны. Эти упрощения и обусловили быстродействие программных средств для вычисления S(t) с учетом процесса набегания ограниченного цуга волн на поверхность рассеяния. С помощью вычислительного эксперимента проверена воспроизводимость в модели особенностей гидролокационных сигналов, полученных в натурных экспериментах. Для эхосигналов в воздушной среде проведенные эксперименты также показали близость результатов к более детальным данным для подводной локации.

Рассмотрим подробнее построение модели элементарных эхосигналов (для одной частоты излучения), на основании которой строится полная модель суммированием элементарных излучений. Основной вклад в эхосигнал дает прямое рассеяние волн от рельефа с учетом интерференции, вторичное рассеяние не учитывается. "Послезвучание" поверхности не рассматривается, хотя в модели внешней среды существует возможность задания нескольких отражающих слоев и вычисления эхосигналов от каждого слоя, аналогично вычислению эхосигналов от поверхности рельефа. Рассматривается только дальнее поле излучателя с кусочносферической диаграммой направленности Qvm, аппроксимирующей реальную диаграмму направленности ультразвукового сенсора.

Был принят следующий дифференциальный механизм рассеяния волн от поверхности. Падающая мощность на малую площадку dб (часть грани поверхности) переизлучается по всем направлениям одинаково, в соответствии со значениями коэффициента рассеяния Wr, фазовой задержки Eo и дисперсии флуктуаций бEo, распределение которых задается в модели внешней среды.

Величина бEo имитирует максимальные или среднеквадратичные (для нормальной модели флуктуаций) случайные фазовые задержки. Общая фазовая задержка рассеянной волны от каждой грани поверхности по отношению к падающей складывается из Eo и равномерно распределенной в интервале [ -бEo, бEo ] величины Eo", вычисляемой в зависимости от времени.

Излученный сигнал имеет ограниченную длительность [t1,t2].

Освещенным пятном назовем часть грани, попадающей в область возмущения.

В пределах каждой грани поверхности возмущение от площадок dб суммируется в зависимости от расположения освещенного пятна. Для поля, рассеянного одной гранью, получены конечные формулы, учитывающие продвижение по грани освещенного пятна с течением времени. Это предопределяет хорошее быстродействие системы моделирования.

Построенная модель эхосигналов является внутренне согласованной, то есть результаты не зависят от способа разбиения одних и тех же плоских участков рельефа на рассеивающие грани. Этот факт показывается аналитически, графики эхосигналов с различным дроблением на грани также совпадают в вычислительных экспериментах. Исследование этой модели обнаружило ряд физико-механических явлений, полезных для извлечения информации о рельефе поверхности и о его коэффициенте рассеяния (гл.2 и 4).

Проанализируем способ вычисления элементарных эхосигналов от одной грани. Линейная в декартовых координатах XYZ плоская грань параметризуется и аппроксимируется в сферических координатах Se R поверхностью:

R = Ro + p б1 + q б2, = o + Ф1 б1, = o + Ф2 б2, где б1, б2 из [0,1], расстояния от точки расположения излучателя-приемника Se до вершин грани вычисляются в исходной модели z=F(x,y) по Z1,...,Z4 и равны соответственно Ro, Ro+p, Ro+q, Ro+p+q, при q p, углы видимости Ф1, Фграни из точки Se изменяются в зависимости от наклона грани с осью X (рис.5A, o, o соответствуют Z1).

(A) (B) Рис.5. Моделирование акустических сигналов от одной рассеивающей грани поверхности.

Площадь зон Френеля возрастает линейно с ростом к (0<к

При условии, когда задняя граница области возмущения еще не подошла к поверхности, а передняя располагается в зоне 1, 2 или 3, возмущение на приемнике от одной грани (для частоты w, i=-1) определяется путем интегрирования по площади освещенного пятна. Получены следующие формулы:

i sin к Г при 0 к q: S1(к) = ----- П(0,к) exp i(Ф-к Г) [ exp-i к Г - -------- ], к Г к Г sin (к-q) Г при q к p: S2(к) = S1(q) + П(q,к) exp i(Ф - (q+к) Г) --------------, (к-q) Г П(p,к) при p к p+q: S3(к) = S2(p) + --------------- exp i(Ф - (p+к) Г) х Г (2q+p-к) 2q sin (к-p) Г х [ ----- sin (к-p) Г - i [ exp-i (к-p) Г - -------------- ] ], где Г = w/C - волновое число, к-p (к-p) Г Ф = w t - 2 Ro Г + Фo + Eo + Eo", П(.) - амплитуда. Вычисляется П(к1,к2) в зависимости от 2х параметров: от разности хода от угловой точки грани, которая отстоит от излучателя на расстоянии Ro, до текущего положения границы области возмущения или до характерных точек грани. Вид нормировочных функций П(.) для плоских граней приведен на рис.6 C,D (графики 1-7). В целом получается дерево вычисления интегралов по конечным формулам с множеством случаев.

Рис.6. Модель S(к) B. Полоски равной C. Вид нормиро- D. Интегральная диаA. Сферический эле- фазы Rv на сфере. V - вочных интегралов грамма рассеивания мент рельефа диамет- вектор направления на энергии П (по гори- акустических волн на ром D в модели среды источник Se, N - нормаль зонтали - время) поверхности рельефа Предложенная модель имеет ряд модификаций. Во-первых, можно моделировать различные виды шероховатости поверхностей, используя функции П и интегралы S для вычисления эхосигналов от полосок с разностью хода менее длины волны. Сравнительно просто моделировать и механизм рассеяния на квазирегулярных структурах (резонансная модель Брэгговского рассеяния), для этого на гранях формируются россыпи точечных (сферических) рассеивателей, от которых по той же методике вычисляются интегралы (рис.6 A,B). Результаты математического моделирования сравнивались с результатами измерений, с диаграммами рассеяния по методу радио-акустической аналогии в безэховой камере. Расположение резонансных максимумов совпало с точностью до 2-7%.

В третьей главе рассмотрен метод аттестации оптико-электронного тракта систем технического зрения (СТЗ) и реализация алгоритмов эвристического синтеза новых оптических схем. Основные параметры систем технического зрения определяются на основе построенного алгоритма аттестации. Модель работы оптического тракта СТЗ с точки зрения обеспечения управления МР включила в себя основные оптические параметры, которые существенны для измерений и различения ориентиров. Именно эти параметры и определяет алгоритм аттестации.

Для этого предложен метод лазерной подсветки фотоприемника с одновременным его вращением и смещением, а также алгоритм обработки изображений - эллиптических траекторий, регистрируемых самой СТЗ с установленным объективом и без него. Обработка изображений пятна лазерной подсветки позволяет вычислить до 40 параметров оптико-электронного тракта СТЗ.

Эксперименты по аттестации показали реализуемость такого метода.

Для более полного понимания возможностей оптики, предложен алгоритм эвристического синтеза оптических схем по результатам формализации технического задания (ТЗ) на проектируемую или уже имеющуюся оптическую систему.

Процедуры синтеза оптических схем следующие. После автоматизированного определения по ТЗ номера класса оптической системы подключается алгоритм выбора оптических элементов, их нотификации и схематического отображения, формирования списков оптических элементов, наиболее применимых в данном классе из 2187 возможных. Алгоритм предусматривает генерацию и оценку оптических схем, автоматическое формирование и комбинирование оптических элементов (из поверхностей свободных от нескольких аберраций). Выполнена также оценка практической применимости этой системы для поиска наилучших (по вычисляемой экспертной оценке) оптических схем, включаемых в расчет нового типа модульной оптики для СТЗ. Программная реализация алгоритма синтеза ОС с использованием экспертных оценок показала, что алгоритм устойчиво выделяет (в числе наилучших) 5-10 оптических схем с оценкой применимости 95-98%, среди которых находятся либо известные ранее патентные решения, либо патентоспособные новые ОС. По результатам экспериментов зарегистрированы несколько авторских свидетельства на новые объективы (светосильные - с вынесенным входным зрачком, широкоугольный и короткофокусный).

В четвертой главе рассматриваются вопросы построения перспективных способов обнаружения объектов по акустическим и оптико-акустическим данным (базируясь на результатах глав 2 и 3).

Модель эхосигналов позволила обнаружить следующие особенности, имеющие информационную значимость.

1. Проведено исследование установившегося режима регистрации эхосигналов, который возникает при условии, что пространственная протяженность излученного сигнала больше, чем глубина рассеивающего рельефа или протяженность объекта вдоль направления распространения сигнала.

Измерение амплитуды в этой части эхосигнала позволяет извлечь данные об акустической жесткости объектов, при условии формирования зондирующих сигналов с определенным образом рассчитанным линейчатым спектром.

2. Измерение длительностей эхосигналов, принимаемых в смежных направлениях при сканировании рельефа, позволяет вычислять матрицы перепадов дальностей на объектах и на основании их анализа различать до классов объектов (типа "вал", "уступ" и т.п.), таким образом, удается реализовать программу-классификатор локального рельефа местности.

3. Неустановившийся режим регистрации эхосигналов, образующийся в процессе набегания волны на рельеф (и сходе с него, см. эхосигнал на рис.7А, до и после отмеченного прямоугольника), порождает в эхосигнале низкочастотные составляющие, которые можно использовать для оценки распределения (по расстоянию от излучателя) площадей зон Френеля на объекте.

m Рис.7. При увеличении длительности сигнала показанный эхосигнал (A) удлиняется и в указанном прямоугольнике появляется режим установившегося рассеяния, характеризующийся постоянной амплитудой. Области резонансов рассчитаны на основе Брэгговского механизма рассеяния (B), пунктиром отмечены размеры маркеров, устойчиво различимые при обработке эхосигналов. По горизонтали - угол наблюдения маркеров Таким образом, удалось предложить гамму методов, позволяющих строить алгоритмы обработки акустической информации в зависимости от аппаратных возможностей ДС. Перечислим некоторые из построенных способов (алгоритмов).

Разработан способ определения дальности до объекта ограниченной протяженности и его параметров на основе анализа эхосигналов в диапазоне частот, определенном по его пространственной протяженности. По резонансной модели предложены способ обнаружения залежей железно-марганцевых конкреций (поисковая система для подводных роботов) и методика выбора параметров акустических маркеров-отражателей, применимых для разметки местности, установки искусственных ориентиров. Дополнительное привлечение модели СТЗ позволило предложить способ совместной обработки оптических и акустических данных и оценить его реализуемость.

Пятая глава посвящена разработке новых методов управления и способов повышения адаптивности программных и технических средств для исследовательских и промышленных сенсорно-управляющих систем в рамках одномерной операционной среды. Рассмотрена проблема согласования информационно-двигательной активности с размерностью информационного пространства и реализуемой архитектурой системы, включая построенные инструментальные средства и микропроцессорные спецвычислители. В качестве примеров использования предложенных средств рассмотрены управление промышленным гидроприводом с ультразвуковым путеизмерителем и модель измерений в гидрофицированной буровой установке. Разработан и реализован метод совмещения фильтрации ультразвуковых данных и программного управления линейным приводом.

Одномерная модель измерительного канала и линейного привода построена на примере описания колебаний гидрофицированной буровой установки. Показана необходимость совмещения формул ПИД-регулятора и логических фильтров ультразвуковых измерителей, найден соответствующий алгоритм. Работа первичного фильтра показана на рис.8А (устранение излишне коротких сигналов, склеивание незначительных разрывов сигналов), а на рис.8B показан захват фильтром верхней части интерференционных ступенек эхосигналов при измерении дальности.

Рис.8. Первичный фильтр для огибающих эхосигналов (A) и устранение логическим фильтром интерференционных скачков в измерениях (B) Предложенный метод логической фильтрации ультразвуковых данных, остается работоспособным в условиях присутствия более 50% помех. Рассмотрим его подробнее. Пусть Lv - измерения, проведенные в моменты времени tv, v=1,…, Nrec. Построим кусочно-линейную интерполяцию, так, что L(t) = Lv (при t = tv). Пусть L”(t) - среднее значение L(t) на интервале времени t±Ts при пороге Ls допустимого скачка скорости L(t), где Ls, Ts, Tн, Tк,… - параметры логического фильтра (ЛФ), составляющие 5-25% от разброса измерений и интервала наблюдений. Аппроксимируем L(t) суммой Xs (t) из n полиномов со степенью до n, внутри интервала времени [tн, tк]. По методу наименьших квадратов найдем коэффициенты. При n = 2, Xs(t) имеет вид:

Tk Tk - 2 Xs(Tk)= L(t)dt + (Tk -Tн)2 (t - Tн)L(t)dt, (Tk -Tн) Tн Tн где Tк - расчетное время снятия показаний сенсора с учетом интерполяции или экстраполяции в зависимости от запаздывания. Из этого вида фильтра видно, что построение ПИД-регулятора, использующего, например, разность программных координат (желаемых) и L(t), должно строиться по совершенно другим формулам, учитывающим специфику вычислений в ЛФ. При формировании Xs(t) необходимо также применять некоторую систему правил оценивания информативности показаний сенсора. Результаты работы такого фильтра показаны на рис.8B; это повышает точность измерений в 5-7 раз. Реализация ЛФ на основе рекурсивных вычислений потребовала выбора соответствующей архитектуры системы и инструментальных средств, которые обеспечивают разделение данных между микропроцессорными спецвычислителями в СУ.

В шестой главе рассматривается интеллектуальное управление внутрицеховых робокаров и гусеничных роботов (двухмерная операционная среда). Предложены алгоритмы на основе правил для транспортных систем с навигационным обеспечением по акустическим маркерам, алгоритм эквидистантного отслеживания линейных ориентиров робокаром с проскальзыванием колес и вычисления зон переключения режимов управления.

Упрощения системы управления удалось получить за счет нахождения аналитических решений уравнений движения. Рассмотрена также разработка мобильных гусеничных роботов и тренажеров, повышение эффективности информационно-измерительных систем специальных роботов. Сопоставление противоречивых сенсорных данных для управления роботов предлагается строить на основе экспертных схем, реализующих механизм устранения противоречий.

Традиционное программирование траектории в терминах длины пути может приводить к ошибкам управления вплоть до столкновений с препятствиями.

Выход состоит в создании новых методов управления и навигации по ориентирам (по выявляемым сенсорной системой топологическим признакам внешней среды – по дверным проемам, по поворотам коридоров, колоннам и т.п.). В этом случае описание цели управления осуществляется в других терминах (например, «выполнять движение прямо до момента идентификации справа прохода передним ДС», «развернуться на месте до попадания колонны в поле зрения сенсора...» и т.п.). Такое описание сводится в так называемую экспертную схему принятия решений. Исходные данные для этого извлекаются из информационного пространства сенсорной системы МР - модели операционной среды.

Одометрическая навигация (счисление пути по данным о вращении колес/гусениц) дает удовлетворительные результаты только при отсутствии проскальзывания, которое, однако, неизбежно при малых радиусах разворота.

При относительно прямолинейном движении или при бортовом развороте на месте точность одометрической навигации существенно (в разы) повышается.

Для компенсации таких эффектов выполнена разработка специализированных режимов управления – квазилинейных движений и дано обоснование выбора параметров настройки СУ путем моделирования динамики движения МР.

В качестве примера приведены три навигационных алгоритма мобильного робота с ДС для обеспечения обхода препятствий и с химическими сенсорами для определения границ пятна загрязнения (математическое моделирование).

Первым рассмотрен алгоритм, при котором мобильный робот, оснащенный двумя химическими датчиками, решает задачи определения границ пятна загрязнения при аварии, связанной с выбросом химических веществ. Заборные устройства такого сенсора смонтированы на отдельных неподвижных выступающих штангах, расходящихся из геометрического центра корпуса вперед под углами 45 градусов к оси движения. Приведем краткое описание этого простого алгоритма с пороговой схемой регистрации уровней концентрации веществ для отслеживания МР границ загрязненного пятна. Показания датчиков (G) могут составлять четыре комбинации: 1. Оба датчика показывают концентрацию ниже пороговой Gp (GGp; 3. Левый датчик G>Gp, правый GGp. Построим управление так, чтобы при движении один датчик находился постоянно внутри загрязненной области, а другой снаружи. Тогда траектория робота будет совпадать с границей пятна. Соблюсти это условие просто: МР перемещается на шаг вперед только если правый датчик G>Gp, а левый GGp, робот поворачивает направо, иначе налево. Предотвращение зацикливания типа чередующихся поворотов на одном месте без продвижения вперед происходит следующим образом. При попытке поворота в направлении, противоположном направлению предыдущего поворота, если перед этим не было шага вперед, производится поворот в прежнем направлении (вместо поворота обратно). Данная техника, несмотря на свою простоту, довольно хорошо себя показала: при вычислительных экспериментах МР успешно огибал произвольные области, избегая зацикливания. На рис.показаны типичные ситуации: A. МР в режиме целеуказания направляется к загрязненному пятну; B. Процесс отслеживания границы; C. Успешное преодоление сложного участка - тупика.

При большем числе датчиков проблемы существенно возрастают, но при этом появляется возможность построить более качественное управление, исключающее рысканье робота. Проблемы порождает также поиск начальной точки для обхода контура и отслеживание сильно изрезанных границ, особенно при наличии в исследуемой области множества отдельных пятен.

Рис.9. Приближение МР с двумя датчиками к пятну загрязнения (A), его обследование (оконтуривание) и преодоление тупика (C) Два других алгоритма локальной навигации предназначены для уклонения от препятствий с возможностью идентификации тупиковых ситуаций по трем и по восьми дальномерным измерениям. Системы правил для дальномеров с узкой (рис.10A) и с широкой диаграммами направленности измерителей (рис.10B) подобны описанному выше алгоритму, хотя и несколько сложнее. Наибольшие трудности возникают при совмещении таких экспертных схем для устранения противоречивых указаний от каждого из алгоритмов и от оператора.

Рис.10. Работа алгоритмов локальной навигации и уклонения от препятствий по данным от локаторов с узкой диаграммой излучения (A) и с широкой диаграммой (30°) при пороговой схеме измерений (B), показаны траектории МР и области измерений Одним из существенных режимов управления МР и внутрицехового транспорта с рассмотренными навигационными алгоритмами является следование линейным ориентирам (например, эквидистантное движение вдоль стен). Обоснование таких возможностей маневрирования с малой корректировкой курса робота за счет бортового разворота (притормаживания колес одной из сторон) выполнена на основе анализа уравнений Чаплыгина для четырехколесного робокара. Допускается боковое проскальзывание (без прокручивания) колес, в результате применима двухмерная неголономная модель с тремя обобщенными координатами (Rc - радиусвектор центра масс, П - курсовой угол). Векторные величины выделены полужирным шрифтом. Vk, Rk, Tk - обозначают скорость, радиус вектор и реакцию опоры k-го колеса. Система трех уравнений движения имеет вид:

d 4 Jo d M dVc/dt + m --- (П' [Ez, Rk])+ --- --- { (Vk, Tk) Tk } - dt k=1 B dt k= Jo - ---- (Vk, Tk) dTk/dt = F, B k=dVc 4 Jo J П" + (-----, m [Ez, Rk]) + ---- Tk ([Ez,Rk], Tk) = Q.

dt k=1 B k=Скобки обозначают: [,] - векторное и (,) - скалярное произведения. Обобщенные силы F и Q найдены из выражения для работы на виртуальных перемещениях:

4 A = (Fk,(Rc + Rk))+ Uk B Gk, где Uk, Fk, B - силы тяги, трение и k=1 k=радиус колес; Rc, Vc - радиус-вектор, скорость центра масс; Ez - единичный вектор оси Z; П', Jo -производная курсового угла и момент инерции корпуса; Gk - вариации углов разворота колес, выражаемые через q1,...,q3 из уравнений связи: B Gk = (Rc, Tk) + П ([Ez,Rk], Tk). Для ведомых колес U1 = U3 = 0.

Уравнения разрешимы в конечных формулах при оценке маневренности колесного робокара с радиусом разворота от 3 до 12м (вычисляется управление для обеспечения разворота). На основании этих формул удается определить зоны переключения режимов управления и соответствующие условия по результатам обработки показаний ДС по рассмотренным в главе 5 алгоритмам ЛФ.

Для гусеничных роботов также проанализирован «бортовой разворот» в сравнении с колесным роботом, имеющим два ведущих колеса. При различных гипотезах о рассеянии энергии в пятне контакта гусеницы и грунта в математической модели движения возникают различные по радиусу разворота маневры. Удалось аналитически оценить разброс результатов - радиус разворота оказался в 1.1-1.25 раза больше по сравнению с колесным роботом, имеющим одинаковую с гусеничным роботом скорость вращения колес для правого и левого борта (подтверждается экспериментом). Именно поэтому для повышения точности одометрической навигации желательно избегать бортового разворота, заменяя его на прямолинейные отрезки движения, и разворота на месте.

Седьмая глава посвящена построению навигационного информационного обеспечения подводных аппаратов и верификационным экспериментам с гидролокаторами (трехмерная операционная среда). Рассмотрено построение программ навигации подводного аппарата с автоматическим восполнением пропущенных измерений. Создано программное обеспечение для аппроксимации дальнометрических данных в условиях сильных помех и для эвристического оценивания области возможных положений подводного аппарата и обеспечивающего судна. Верификационные вычислительные эксперименты для сопоставления с результатами натурных измерений проведены с помощью модернизированного гидролокатора подводного робота. Таким образом, исследованы пути совершенствования информационного обеспечения подводных роботов.

Одним из важнейших факторов, обеспечивающих безопасность погружений подводного аппарата (ПА), является точная навигационная привязка. Определение местонахождения ПА под водой, а также его удержание в постоянном поле зрения обеспечивающего судна, производятся посредством гидроакустических средств связи и навигации. Построенные программы позволяют определять координаты ПА с учетом динамики дрейфа обеспечивающего судна по трем гидроакустическим маякам с автоматическим восполнением пропущенных измерений (более 50%).

Разработаны также алгоритмы калибровки подводного полигона, накопления данных, оценки погрешности определения координат и вызова маяков на поверхность по окончании работ, определения текущих координат ПА на основе модели дрейфа обеспечивающего судна. На основе разработанных алгоритмов были созданы навигационные программы для подводных аппаратов на научноисследовательском судне "Академик М.Келдыш" (4-й рейс).

Эффективная реализация интеграционных и диагностических средств, серийных и экспериментальных сенсоров с пятью типами чувствительных элементов для мобильных роботов (МР1-МР5) базируется на полученных научных результатах (главы 2-7). Основные типы МР соотнесены с разработанными новыми компонентами ИИУС, которые показаны на рис.11 в скобках и упорядочены по их значимости для решаемых этими роботами локомоцинных задач.

МР1:

"Сенсорика", Brokk-330, MF-3, Brokk-110, MF-4, (МЛ "Сенсорика" и 294 центр операций особого риска МЧС), недетерминированная среда, размерность 2-3, (As, An, Au, Ms, Mr, Me) - обозначения компонент соответствуют диаграмме (*), С.МР3: Четырехколесный МР2: Однокамакет внутрицехового МР (ИПМ нальная фильтрация, РАН), линейный недетермини- промышленный рованная среда, привод (ВИТР, размерность 2, ВНИСтройДорМаш), (An, Me, As, Mr) детерминированная среда, (Ms, As, Mr, Au) МР4: Роботы Амур-5,5м,6,7, учебные стенды МЛ МР5: Подводные аппараты (ИОАН и "Сенсорика", ИНОТиИ (внизу), компоненты ИАПУ ДВО) недетерминированная среда, тренажера (ИТУЦР ФААЭ), недетерминированная размерность 3, (An, Ms, As) среда, размерность 2, (Ve, Vi, Vr, Vs, An, Ms) Рис.11. Разработанные или модернизированные МР основных типов, их принадлежность, операционная среда, размерность навигационной задачи, разработанные компоненты ИИУС Основные результаты диссертационной работы и выводы Благодаря проведенным исследованиям получены следующие результаты:

1. Создан комплекс методов и программ для исследования возможностей и путей совершенствования информационно-измерительных и управляющих систем (ИИУС) в режиме имитационного моделирования работы реальных сенсоров, робота и его внешней среды. Построена унифицированная структура процессов, протекающих в ультразвуковых и оптических сенсорах, что позволило разработать ключевые (с точки зрения решения локомоционной задачи) элементы ИИУС основных типов исследовательских и специальных мобильных роботов, промышленных транспортных систем.

2. В процессе проведения вычислительных и натурных экспериментов с помощью этого комплекса, удалось исследовать информационные свойства эхосигналов, включая анализ взаимодействия акустических волн, излученных локатором МР, со сложным пространственным рельефом, и на базе этого предложить новые способы идентификации объектов методами акустической эхолокации и с использованием СТЗ. В том числе найдены способы классификации локальной формы рельефа и извлечения максимальной информации из эхосигналов - дальности и перепада дальностей, оценки распределения площади объектов по расстоянию до излучателя и коэффициента рассеяния. Для этого помимо сканирования рельефа (преимущественно за счет перемещения МР) необходимо адаптивно изменять длительность зондирующих сигналов и за счет изменения частоты излучения определять изменения в эхосигналах и по ним вычислять перечисленные свойства объектов. Это дало возможность построить простые и быстродействующие алгоритмы обработки эхосигналов и сформулировать требования к аппаратуре, например, для локаторов переднего обзора подводных роботов, при выявлении залежей железно-марганцевых конкреций на дне океана, а также для распознавания акустических маркеров.

3. Построенные математические модели стали основой для перспективных разработок новых способов работы дистанционных сенсоров (ДС). В них учитывается тонкая фазовая структура эхосигналов в рамках ФренелеКирхгофовского приближения и дискретно-непрерывного представления, учтены шероховатости и резонансные свойства объектов, процесс набегания сигнала на объекты. Результаты вычислительных и натурных экспериментов подтвердили адекватность разработанных моделей ИИУС.

4. Создан новый способ аттестации систем технического зрения (СТЗ) - программное вычисление суммарных искажений, позволившее измерять более 40 параметров СТЗ за счет перемещений и вращений видеокамеры при регистрации лазерной подсветки с установленным и снятым объективом.

Применение этого способа дает возможность строить максимально точные измерительные СТЗ при фиксированном разрешении светоприемной матрицы.

Предложен способ оценки и синтеза по формализуемому техническому заданию для СТЗ оптических схем из элементов, свободных от нескольких аберраций. Способ позволяет не только оценить целесообразность оптических конструкций, предлагаемых к использованию в различных видах СТЗ, но также в несколько раз ускорить расчет новой оптики.

5. Разработаны новые методы и программы навигации, как для внутрицеховых робокаров, так и для подводных аппаратов с дистанционными сенсорами, учитывающие динамику движения и обеспечивающие гибкость управления и работу в условиях сильных помех и интерференционных искажений измерений.

6. Созданы методы логической фильтрации данных, заносимых в шлейф измерений, для построения прогноза движения, а также основанные на экспертных правилах алгоритмы управления в условиях неустранимой неопределенности внешней обстановки и обеспечивающие сопоставление сенсорных и управляющих данных. Создан новый метод совмещения алгоритмов логической фильтрации и традиционных способов построения следящих систем с целью увеличения быстродействия и устранения искажений процесса отслеживания программных траекторий в условиях сильных помех (более 50% недостоверных данных).

7. Созданы новые действующие образцы ИИУС, которые обеспечивают реализацию предлагаемых способов работы сенсоров на основе рационального разграничения программных и аппаратных функций дистанционных сенсоров и микропроцессорных средств для высококачественного интеллектуального управления МР в реальном масштабе времени, для одно-, двух- и трехмерных операционных сред, в которых функционируют роботы.

Совокупность полученных теоретических результатов связана с крупными научно-техническими задачами и развитием нового направления разработок дистанционных сенсоров. Внедрение перечисленных результатов позволяет создавать эффективные информационно-измерительные и управляющие системы мобильных, промышленных транспортных и подводных роботов, буровых автоматов, а также тиражировать соответствующие аппаратно-программные средства для широких применений. Математическое обеспечение и алгоритмы ИИУС мобильных роботов учитывают, прежде всего, размерность локомоционного подпространства, детерминированность среды и применимы для различных типов движителей - колесных, гусеничных, шагающих, подводных. Создана научная и технологическая база для построения высокоэффективных информационно-измерительных и управляющих систем мобильных роботов нового поколения, решающих локомоционные задачи.

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:

Статьи в периодических изданиях по перечню ВАК 1. Охоцимский Д.Е. Методика моделирования робота, перемещающегося в пространственной среде / Охоцимский Д.Е., Платонов А.К., Пряничников В.Е. // Изв. АН СССР, сер. Техническая кибернетика. -1980.-№ 1. -С.46-54.

2. Пряничников В.Е. Дистанционные сенсоры в составе систем управления движением мобильных роботов / Пряничников В.Е. // Информационноизмерительные и управляющие системы, М.: Радиотехника. -2008. -№1. -Т.6, -С.5-18.

3.Адаптивное управление гусеничного робота в задаче мобильного патрулирования / Баранов И.А., Кирсанов К.Б., Левинский Б.М., Пряничников В.Е. [и др.] // Информационно-измерительные и управляющие системы, М.:

Радиотехника.-2006. -Т.4, № 1/3.-С.91-98.

4. Разработка элементов научно-образовательной среды для задач мехатроники и сенсорики / Артеменко О.Л., Левинский Б.М. Кувшинов С.В., Пряничников В.Е.

// Информационно-измерительные и управляющие системы, М.: Радиотехника. 2006. -Т.4, №1/3. -С.170-175.

5. Ефанов В.П. Идентификация сложных объектов с использованием системы робот - компьютерный томограф / Ефанов В.П., Пряничников В.Е. // Информационноизмерительные и управляющие системы. -2006. -Т. 4, №1/3. -С.195-201.

6. Пряничников В.Е. Алгоритмическое обеспечение дистанционных сенсоров мобильных роботов / Пряничников В.Е. // Мехатроника, автоматизация, управление. -2008. -№10(91). -С.10-21.

7. Пряничников В.Е. Совмещение фильтрации ультразвуковых данных и программного управления линейным приводом / Пряничников В.Е.// Приборы+автоматизация. -2008. -№12, -С.22-29.

8. Формирование действий распределённых мобильных систем в режиме информационного мониторинга / Ахтеров А.В., Кирильченко А.А., Пряничников В.Е. [и др.] // Информационно-измерительные и управляющие системы, М.:

Радиотехника. -2009. -Т.7, №6. -С.27-34.

9. Кирсанов К.Б. Интеграционное программное обеспечение интеллектуальных роботов / Кирсанов К.Б., Левинский Б.М., Пряничников В.Е. // Информационноизмерительные и управляющие системы. -2009. -Т.7, №6. -С.35-43.

10. Построение системы технического зрения мобильного робота с использованием беспроводной технологии Wi-Fi. / Андреев В.П., Кирсанов К.Б., Прысев Е.А., Пронкин В.Ю., Пряничников В.Е. // Информационно-измерительные и управляющие системы, М.: Радиотехника. -2009. -Т.7, №6. -С.49-63.

11. Ахтеров А.В. Реализация в информационно-измерительных системах концепции виртуальных датчиков / Ахтеров А.В., Кирильченко А.А., Петрин А.А., Пряничников В.Е. // Информационно-измерительные и управляющие системы, М.:

Радиотехника. -2009. -Т.7, №6. -С.72-76.

12. Создание класса электронных тренажеров на основе быстродействующей локальной вычислительной сети /Андреев В.П., Кирсанов К.Б., Левинский Б.М., Пряничников В.Е., Травушкин А.С. - Информационно-измерительные и управляющие системы, М.: Радиотехника. -2009. -Т.7, №6. -С.82-92.

13. Проблемы построения сети интернет-лабораторий с использованием автономных мобильных учебных роботов "АМУР" / Андреев В.П., Кирсанов К.Б., Левинский Б.М., Пряничников В.Е. [и др.] // Информационно-измерительные и управляющие системы, М.: Радиотехника. -2009. -Т.7, №6. -С.124-131.

Монографии и статьи в сборниках 14. Пряничников В.Е. Информационное обеспечение и навигация робототехнических систем с дистанционными ультразвуковыми и оптическими сенсорами: монография / Пряничников В.Е. - М.: Ин-т прикл. математики им.

М.В.Келдыша РАН. 1993. -261 с.

15. Системы очувствления и адаптивные промышленные роботы: монография / В.В. Клюев, Д.Е. Охоцимский, Е.П. Попов, В.Е. Пряничников [и др.]: под ред. В.В.

Клюева. - М.: Машиностроение. I985, Гл.3/5. -С. 56-80, 8I-I20, I2I-I72 (256с.).

16. Голубев Ю.Ф. Динамика шагающего робота, управляемого оператором / Голубев Ю.Ф., Павловский В.Е., Пряничников В.Е. // Исследование робототехнических систем: Сб. научн. трудов / АН СССР, Научный совет "Роботы и РТС". - М.: Наука. 1982. -С.78-86, (245с).

17. Пряничников В.Е. К вопросу об очувствлении подводных роботов с помощью акустического локатора / Пряничников В.Е. // Информационные и управляющие системы роботов: Сб. научн. трудов под ред. Д.Е. Охоцимского / Ин-т прикл.

математики АН СССР - МГУ. - М.: ИПМ. 1982. -С.70-80, (241с.).

18. Пряничников В.Е. Классификация рельефа местности по акустическим данным / Пряничников В.Е., Яшкичев И.В. // Информационные и управляющие системы роботов: Сб. научн. трудов под ред. Д.Е.Охоцимского / Ин-т прикл. математики АН СССР - МГУ. - М.: ИПМ. 1982. -С.81-96.

19. Никифоров В.В. Сопоставление модели эхосигналов с экспериментами на морской натуре / Никифоров В.В., Пряничников В.Е. // Информационные и управляющие системы роботов: Сб. научн.трудов под ред. Д.Е.Охоцимского /Ин-т прикл. математики АН СССР - МГУ. - М.: ИПМ. 1982. -С.97-120.

20. Пряничников В.Е. Модель акустической сенсорной системы шагающего робота / Пряничников В.Е. // Управление робототехническими системами и их очувствление: Сб. научн. трудов /АН СССР, Научный совет "Роботы и РТС". - М.:

Наука. 1983. -С.143-150 (240с).

21. Ультразвуковые локационные датчики / Зазинова Л.В., Кольцов В.Н., Кондратьев Ю.А., Пряничников В.Е. [и др.] // Диагностирование оборудования гибкого автоматизированного производства: Сб. научн.трудов. - М.:Наука.1985. -С.109-122. Пряничников В.Е. Аттестация оптико-электронного тракта СТЗ / Пряничников В.Е. // Системы технического зрения: Сб. научн. трудов / АН СССР, Научный совет "Роботы и РТС". - М.:Наука.1991. -С.124-135.

23. Анитропова И.А. Проектирование оптических схем СТЗ на основе блочномодульных принципов / Анитропова И.А., Пряничников В.Е. // Системы технического зрения: Сб. научн. трудов / АН СССР, Научный совет "Роботы и РТС". - М.:Наука. 1991. -С.10-22.

24. Пряничников В.Е. Экспертная система СОПРАН для расчета и синтеза объективов / Пряничников В.Е. // Программирование прикладных систем: Сб. научн.

трудов / АН СССР, Научный совет "Роботы и РТС". - М.: Наука. 1992. -С.261-264.

Доклады, опубликованные на международных конференциях 25. Программно-аппаратные средства ультразвукового очувствления адаптивных роботов / Клюев В.В., Кондратьев Ю.А., Охоцимский Д.Е., Пряничников В.Е. [и др.] // Труды Международной конф. РОБКОН-З. - София: ИТКР Болгар.АН. 1985. Т.5. -С.54-57; I986. -С.I43-I46.

26. Охоцимский Д.Е. Алгоритмы управления и навигации внутрицеховых транспортных роботов с ультразвуковыми сенсорами / Охоцимский Д.Е., Пряничников В.Е. // Труды Международной конф. РОБКОН-З. - София: ИТКР Болгар.АН. 1985. -Т.2. -С.9-I4. I986. -С.77-82.

27. Пряничников В.Е. Управление робокаром с ультразвуковой системой безопасности и навигации. Control of a robocar with using an ultrasonic safety and navigation system / Пряничников В.Е. // Проблемы информации и управления в технологии промышленного производства. Суздаль: Труды V симпозиум ИФАК, ИФИП, ИМАКС, ИФОРС. - М.: ВИНИТИ. 1986. -С.299-301.

28. Учебный модульный транспортный робот, управляемый персональным компьютером / Охоцимский Д.Е., Веселов В.А., Платонов А.К., Пряничников В.Е. // Труды IV Межд. конференция по гибким прозводственным системам. - М.:

МНИИПУ. 1987. -С.62-64.

29. Экспертная система синтеза оптических схем в условиях ГПС / Анитропова И.Л., Голованевский Г.Л., Немолочнов 0.Ф., Пряничников В.Е. // Труды V Межд.

конференция по ГПС и вопросам КАД/КАМ. - М.-Варшава: МНИИПУ-КорПотекс.

1988. -С.28-30 (164с.).

30. Conditions for coordination the information and motion activities of mobile robots / J.N.Ionova, Пряничников В.Е. [и др.] // Preprints of the 3rd IFAC Symp. on Intelligent Autonomous Vehicles, Spain. - Madrid. 1988. -V.1.-P. 67-72.

31. Small-dimension video system with fiber-optic sensor for industrial robot / I.L.Anitropova, Yu.D.Zhabotinsky, Пряничников В.Е. [и др.] // Proc. V Int. Conf. on Artificial Intelligence and Information-Control Systems of Robots, AllCSR’ 89, trbsk pleco, Czechoslovakia. - Bratislava: ITK SAV. 1989. -P.6-10.

32. Оптоэлектронные системы для автоматизации сборки / Анитропова И.Л., Малягин В.В., Пряничников В.Е. [и др.] // Труды VI Международ. конф. по ГПС, г.Пула, СФРЮ, ноябрь 1989. -М.: МНИИПУ. 1989. -С.81-84 (190 с.).

33. Path Finding Problem and Information Support of Mobil Robots in Uncertainty:

Algorithms and Some Interesting Effects / Безбогов С.А., Кирильченко А.А., Пряничников В.Е. [и др.] // Proceedings of Int. conf. "Intelligent Autonomous Vehicles-95". - Хельсинки: Хельсинский технологический ун-т. 1995. -С.80-84.

34. Разработка адаптивного управления мобильного гусеничного робота «Сенсорика» / Охоцимский Д.Е., Павловский В.Е., Пряничников В.Е. [и др.] // Труды Международной школы-семинара «Адаптивные роботы-2004». - М.-СПб:

АртоПресс, 2004, -С.12-20, (128с.).

35. Мягшин В.И. Программный механизм представления знаний для роботов и GSLT / Мягшин В.И., Пряничников В.Е. // Труды Международной школы-семинара «Адаптивные роботы-2004». - М.-СПб: АртоПресс. 2004. -С.37-49.

36. Ефанов В.П. Идентификация сложных объектов с использованием системы мобильный робот – компьютерный томограф / Ефанов В.П., Пряничников В.Е. // Труды Международной школы-семинара «Адаптивные роботы-2004». - М.-СПб:

АртоПресс. 2004. -С.72-79.

37. Intelligent «head» design for local navigation and distributed control of mobile robots with ultrasonic and TV sensors / V.Andreev, K.Kirsanov, S.Kuvshinov, Пряничников В.Е.

[и др.] // Анналы и труды 18-го Межд. симпозиума «Интеллектуальное производство и автоматизация» DAAAM International Vienna, Задар, Хорватия. -Вена:

DAAAM.2007. -С.615-616 (золотая медаль - лучшая работа года).

38. Распределенная система IAR и ее применения для симуляции, моделирования гусеничных и шагающих роботов, навигационных, управляющих систем с дистанционными сенсорами / Андреев В.П., Кирсанов К.Б., Кий К.И., Пряничников В.Е. [и др.] // Труды международного научно-технического конгресса «Мехатроника и робототехника МиР-2007». - СПб.: Издательство Политехнического ун-та. 2008. -С.211-215 (220с.).

39. Algorithms and Software for Vision Systems of Mobile Robots / Pryanichnikov V.

Kirsanov K., Kii K.& Levinsky B. //Annals of DAAAM for 2008 & Proceedings of the 19th International DAAAM Symposium “Intelligent Manufacturing & Automation” 2225 Oct.2008, Trnava, Slovakia.- Vienna: DAAAM Int. Vienna, 2008. -Vol.19,No.1, P.1141-1142 (1587p).

40. Pryanichnikov V. Computer vision and control for special mobile robots / Andreev V., Pryanichnikov V., Prysev E. // Annals of DAAAM for 2009 & Proceedings of the 20th International DAAAM Symposium “Intelligent Manufacturing & Automation” Nov.2009, Austria.- Vienna: DAAAM Int. Vienna. 2009. -Vol.20, No.1. -P.1857-1858.

Авторские свидетельства СССР, патенты РФ 41. А.С. №1367715 SU, 27.12.83, выд. 15.09.87. Способ определения дальности до объекта ограниченной протяженности и его параметров / В.Е.Пряничников.

42. A.С. №I326036 SU, 07.06.84, выд. 22.03.87. Способ обнаружения залежей железно-марганцевых конкреций / В.Е.Пряничников, А.Д.Розенберг.

43. А.С. №1432440, 09.03.87, выд. 22.06.88. Светосильный объектив с вынесеным входным зрачком /И.Л.Анитропова, В.Н.Алексеев,П.Д.Иванов, В.Е.Пряничников 44. А.С. №1826770, 26.01.89, выд. 13.10.92. Короткофокусный объектив. И.Л.

Анитропова, Г.Л.Голованевский, В.В.Козодой, В.Е.Пряничников [и др.].

45. Патент РФ на полезную модель 99127680/20, ПМ 14037, МПК 7 B62D57/02, 27.12.1999, опубл. 27.06.2000. Мобильный робот / Машин С.В., Павлов В.А., Пряничников В.Е., Телешев Н.С.

Доклады и труды, опубликованные в российских изданиях 46. Пряничников В.Е. Имитационное моделирование подвижных роботов и использование акустической информации в системе управления / Пряничников В.Е.

// II Всес. Межвуз. н/т конф. «Робототехнические системы»: Сб.трудов - Киев:

МВПП.-1980. -С.67-69.

47. Охоцимский Д.Е. Метод моделирования робота с эхолокатором / Охоцимский Д.Е., Платонов А.К., Пряничников В.Е. // 10 Всес. школа-семинар по статистической гидроакустике: Сб.трудов - Сухуми. - Киев: МВПП. -1980. -С.70-71 (144с.).

48. Экспериментальные исследования ультразвукового локатора для подвижных роботов / Кондратьев Ю.А., Охоцимский Д.Е., Пряничников В.Е. [и др.] // II Всес.

съезд океанологов. Сб. трудов- Севастополь: Морской гидрофизический ин-т АН УССР. -1982.-вып.8, ч.II. -С.10-11.

49. Некоторые результаты верификации модели эхосигналов / Кондратьев Ю.А., Охоцимский Д.Е., Пряничников В.Е. [и др.] // Технические средства изучения океана: труды конференции - М.: ИО АН СССР.-1983. -С.73-74.

50. Восьмиканальный ультразвуковой датчик внутренней информации и его испытание на стенде с гидроцилиндром / Охоцимский Д.Е., Платонов А.К., Пряничников В.Е. [и др.] // III Всес. совещания по робототехническим системам:

Сб. трудов. - Воронеж: ВГУ. -1984. - ч.2, -С.169-170.

51. Пряничников В.Е. Навигационные алгоритмы для ПА и их реализация на ВЦ НИС «Академик М.Келдыш» / Пряничников В.Е. // Техн. средства и методы изучения океанов и морей: труды конференции - М.:ИО АН СССР. -I985. -С.I07-I08.

52. Пряничников В.Е. Принципы построения модели эхосигналов подводного робота / Пряничников В.Е. // Технические средства изучения и освоения океанов и морей: труды конференции -М.: Институт океанологии РАН. -1996. -С.14-15.

53. Resconi G. General system logical theory application in robotics (chain constructions) / Resconi G., Pryanichnikov V. // Труды Международной школысеминара «Адаптивные роботы и GSLT». -М.-СПб: СЗЦ МКК. -1998. -С.24.1-24.8.

54. Кирильченко А.А. Использование экспертных схем в системе управления мобильным роботом / Кирильченко А.А., Платонов А.К., Пряничников В.Е. // Труды Международной школы-семинара «Адаптивные роботы и GSLT». - М.-СПб:

СЗЦ МКК. -1998. -С.17.1-17.5.

55. Проблема супервизорного управления роботом в реальных условиях / Пряничников В.Е., Павлов В.А., Телешев Н.С., [и др.] // Доклады научной школыконференции «Мобильные роботы и мехатронные системы» (с межд. участием). - М.: Институт механики МГУ. -1999. -С.165-172.

56. Проблемы организации мобильного патрулирования / Пряничников В.Е., Бакиров А.К., Белоусов А.И., [и др.] // Экстремальная робототехника: Материалы ХII науч.-техн. конф. - СПб.: Изд.СПбГТУ. -2002. -С.32-34 (404с.).

57. Пряничников В.Е. Разработка и создание навигационных и управляющих систем мобильных роботов с дистанционными сенсорами / Пряничников В.Е.: под.ред.

Е.И.Юревича. // Сборник тезисов научно-технической школы-семинара по мехатронике и робототехнике: Межд. конгресс "Мехатроника и робототехника 2007". -СПб.: ЦНИИ робототехники и технической кибернетики. -2007.-С.106-158. Концепция построения программного обеспечения управления интеллектуальных мобильных роботов / Андреев В.П., Кирсанов К.Б., Левинский Б.М., Пряничников В.Е. // Экстремальная робототехника: Материалы ХIX науч.техн. конф. - СПб.: СПбГТУ. -2008. -С.96-97.

59. Кирсанов К.Б. Организация обработки и хранения шлейфов поступающих от сенсоров данных в многопоточных программных системах / Кирсанов К.Б., Левинский Б.М., Пряничников В.Е. // Труды Межд. конф. "Экстремальная робототехника". - СПб: Политехника-сервис. -2009. -С.145-146.

60. Пряничников В.Е. Пакет прикладных программ для решения задач подводной навигации: отчет по НИР / Пряничников В.Е., Сагалевич А.М. // IV рейс НИС Академик М. Келдыш и I рейс НИС Рифт, 23.7.82 - 16.10.82. - М.: Ин-т океанологии АН СССР. -1982. -Т.2, -С.285-303.

61. Пряничников В.Е. Программы навигации с накоплением и фильтрацией данных для подводных аппаратов «Пайсис»: Препринт № 157 / Пряничников В.Е. - М.: Инт прикл. математики АН СССР. -1984.-28с.

62. Системы технического зрения с сопоставлением изображений дифференциально-корреляционным и фотограмметрическим методами: Препринт № 183 / Анитропова И.Л., Пряничников В.Е., Широков А.К., Шац Я.Б. - М.: Ин-т прикл. математики АН СССР. -1985. -32с.

63. Пряничников В.Е. Анализ эхосигналов от рассеивающего рельефа: Препринт №14 / Пряничников В.Е. - М.: Ин-т прикл. математики им. М.В.Келдыша АН СССР. -1986. -20с.

64. Пряничников В.Е. Информационная и управляющая микропроцессорная система: Препринт №55 / Пряничников В.Е., Толбаст Б.Б. -М.: Ин-т прикл.

математики АН СССР. -1989. -29с.

65. Пряничников В.Е. Кодирование сигналов управления движением автоматизированного транспорта: Препринт №73 / Пряничников В.Е., Мартынов Д.Е. - М.: Ин-т прикл. математики АН СССР. - 1989. -19с.

66. Огорельцева Н.Э. Система эвристического синтеза оптических схем: Препринт №31 / Огорельцева Н.Э., Пряничников В.Е. - М.: Ин.прикл. математики АН СССР, 1990, 27 с.

67. Экспертная поддержка систем управления мобильными роботами: Препринт №57 / Платонов А.К., Пряничников В.Е., Кирильченко А.А., Степанов Ю.И., Трубицин О.Н. - М.: ИПМ им.М.В.Келдыша РАН, 1996, 32с.

В.Е.Пряничников B ИССЛЕДОВАНИЕ ВОЗМОЖНОСТЕЙ И ПУТЕЙ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ B ИНФОРМАЦИОННО-ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ И УПРАВЛЯЮЩИХ СИСТЕМ B МОБИЛЬНЫХ РОБОТОВ С ДИСТАНЦИОННЫМИ СЕНСОРАМИ BАвтореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук по специальности 05.11.16 – Информационно-измерительные и управляющие системы (промышленность) Подписано к печати 29.01.2010 г. Формат 60x84. 1/16.

Объем. 2,0 п.л. Тираж 100 экз. Заказ № 13.

__________________________________________________________________________ Московский Государственный Университет Приборостроения и Информатики 107996 г. Москва, ул. Стромынка, д.






© 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.