Моделируется система навигации автономного самоходного аппарата, передвигающегося по открытой местности. Рассматривается возможность использования одометрии в качестве навигационной системы для робота при выполнении задания и возвращения в исходное положение, приведена программная реализация. Дан обзор других решений обеспечения навигации роботов, определяется возможность их использования в качестве дополнительного инструмента для повышения точности определения координат. Реализован алгоритм преобразования географических координат в новую координатную плоскость, алгоритм поиска маршрута к цели, механизм вычисления текущей собственной позиции на основе совершенных перемещений с механизмом внесения правок погрешностей на основе данных, полученных от какого-либо периферийного устройства, например, гироскопа, алгоритм возврата к точке отправления. Приведено описание программных модулей, реализующих выбранные решения, оценена их эффективность.
Идентификаторы и классификаторы
- eLIBRARY ID
- 49855903
В 2020 году было выпущено более 2,7 миллионов промышленных роботов. Стремительное развитие робототехники привело к расширению спектра задач, решаемых роботизированными системами: от промышленных и бытовых до военных [1]. Одновременно с созданием передвигающихся роботов возник вопрос об определении собственного местоположения – навигации. Но существующие способы автономной навигации далеки от совершенства в части накопления ошибок в определении координат, что недопустимо для самоходных военных роботов без возможности постоянной проверки текущего местоположения. Эта область робототехники продолжает активное развитие и является крайне востребованной: в США серьезную часть военного бюджета составляет развитие военных роботов, как и в других странах, активно участвующих в военных конфликтах [2].
Для корректного выполнения боевой задачи роботу необходимо знать свое местоположение. В статье предлагается такой механизм навигации и связанный с ним механизмам передвижения, который позволит выполнить функцию артобстрела и возврата в исходную точку. Наиболее часто роботы применяются на ровной открытой местности, где потери личного состава могут быть наиболее велики, и роботы наилучшим образом могут помочь решить боевую задачу.
Список литературы
- IFR presents World Robotics Report 2020 - International Federation of Robotics [Electronic resource]. URL: https://ifr.org/ifr-press-releases/news/record-2.7-million-robots-work-in-factories-around-the-globe?utm_source=CleverReach&utm_medium=email&utm_campaign=NL+3%2F20&utm_content=Mailing_12155770 (врмя доступа: 07.03.2021).
- Анализ опыта боевого применения групп беспилотных летательных аппаратов для поражения зенитно-ракетных комплексов системы противовоздушной обороны в военных конфликтах в Сирии, в Ливии и в Нагорном Карабахе [Электронный ресурс]. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=44437305 (время доступа: 07.03.2021).
- Moskvin I., Lavrenov R., Magid E., Svinin M. Modelling a Crawler Robot Using Wheels as Pseudo-Tracks: Model Complexity vs Performance // IEEE 7th International Conference on Industrial Engineering and Applications (ICIEA). - 2020. - Pp. 1-5. - 10.1109/ICIEA49774.2020.9102110. - https://ieeexplore.ieee.org/document/9102110. DOI: 10.1109/ICIEA49774.2020.9102110.- EDN: HKSXNX
- Ingle S., Phute M. Tesla Autopilot: Semi Autonomous Driving, an Uptick for Future Autonomy // Int. Res. J. Eng. Technol. - 2016. - Vol. 3. - № 9.
- Yan W., Weber C., Wermter S. Learning indoor robot navigation using visual and sensorimotor map information // Front. Neurorobot. - 2013. - Vol. 7. - № OCT.
- Ruiz-Sarmiento J.R., Galindo C., Gonzalez-Jimenez J. Building Multiversal Semantic Maps for Mobile Robot Operation // Knowledge-Based Syst. - 2017. - Vol. 119.
- Pattern Recognition and Machine Learning // J. Electron. Imaging. - 2007. - Vol. 16. - № 4.
- Li X. et al. A visual navigation method of mobile robot using a sketched semantic map // Int. J. Adv. Robot. Syst. 2012. - Vol. 9.
- Yu X., Marinov M. A study on recent developments and issues with obstacle detection systems for automated vehicles // Sustainability (Switzerland). - 2020. - Vol. 12. - № 8. EDN: XGVQB
- Разработка системы автономной навигации на основе технологий лидарного сканирования местности и software defined radio // Международный научно-исследовательский журнал. - 2017. - № 7-3 (61).
-
Wang D., Watkins C., Xie H. MEMS mirrors for LiDAR: A review // Micromachines. - 2020. - Vol. 11. - № 5. -
Debeunne C., Vivet D. A review of visual-lidar fusion based simultaneous localization and mapping // Sensors (Switzerland). - 2020. - Vol. 20. - № 7. -
Bai Y., Wang Y., Svinin M., Magid E., Sun R. Adaptive Multi-Agent Coverage Control With Obstacle Avoidance // IEEE Control Systems Letters. - 2022. - Vol. 6. - Pp. 944-949. - 10.1109/LCSYS.2021.3087609. - https://ieeexplore.ieee.org/document/9448334. DOI: 10.1109/LCSYS.2021.3087609.- EDN: BFASWG - Zhan W. et al. Autonomous visual perception for unmanned surface vehicle navigation in an unknown environment // Sensors (Switzerland). - 2019. - Vol. 19. - № 10.
-
Gu J. et al. Recent advances in convolutional neural networks // Pattern Recognit. - 2018. - Vol. 77. EDN: YDRZXN -
Kononov K., Lavrenov R., Tsoy T., Martiez-Garc E.A., Magid E. Virtual Experiments on Mobile Robot Localization with External Smart RGB-D Camera Using ROS. - IEEE 3rd Eurasia Conference on IOT, Communication and Engineering (ECICE). - 2021. - Pp. 656-659. - 10.1109/ECICE52819.2021.9645644. - https://ieeexplore.ieee.org/document/9645644. DOI: 10.1109/ECICE52819.2021.9645644.- EDN: UECIJC -
Roth W. et al. Resource-efficient neural networks for embedded systems // arXiv. 2020. -
Shukla D., Jha R.K. Robust motion estimation for night-shooting videos using dual-accumulated constraint warping // J. Vis. Commun. Image Represent. - 2016. - Vol. 38. raschet-nadezhnosti-uprugih-elementov-mikromehanicheskih-giroskopov_a819c2f85c4.html (время доступа: 06.05.2021). -
Genzel D., Yovel Y., Yartsev M.M. Neuroethology of bat navigation // Current Biology. - 2018. - Vol. 28. - № 17. -
Crockett A., Rueckner W. Visualizing sound waves with schlieren optics // Am. J. Phys. - 2018. - Vol. 86. - № 11. -
Sligar A.P. Machine learning-based radar perception for autonomous vehicles using full physics simulation // IEEE Access. - 2020. - Vol. 8. -
Milner G. What is GPS? // J. Technol. Hum. Serv. - 2016. - Vol. - 34. - № 1. -
Ясюкевич Ю.В. и др. Влияние дифференциальных кодовых задержек GPS/ГЛОНАСС на точность определения абсолютного полного электронного содержания ионосферы // Геомагнетизм и аэрономия. - 2015. - Vol. 55. - № 6. [41] Мусалимов В.М., Ротц Ю.А., Астафьев С.А., Амвросьева А.В. Расчёт надёжности упругих элементов микромеханически. EDN: UVEMVB -
Cai H. et al. Optimization of Maintenance Force Dispatch of Artillery Command Information System Based on Mission Success // Smart Innovation, Systems and Technologies. - 2021. - Vol. 190. -
Sorokin I., Obukhov A., Romanov et al. Application of a permutation decoding method in a small-class unmanned aerial vehicle control system (drones, multicopters) // Mod. Technol. Syst. Anal. Model. - 2019. - Vol. 2(62). - № 2(62). - P. 186-195. -
Kutuzov D., Osovsky A., Stukach O., Starov D. Modeling of IIoT Traffic Processing by Intra-Chip NoC Routers of 5G/6G Networks". International Siberian Conference on Control and Communications (SIBCON). 13-15 May 2021, Kazan, Russia. - 10.1109/SIBCON50419.2021.9438874. - https://ieeexplore.ieee.org/document/9438874. DOI: 10.1109/SIBCON50419.2021.9438874.- -
Zou Y. et al. A Survey on Wireless Security: Technical Challenges, Recent Advances, and Future Trends // Proceedings of the IEEE. -2016. - Vol. 104. - № 9. -
Manzanilla A. et al. Autonomous navigation for unmanned underwater vehicles: Real-time experiments using computer vision // IEEE Robot. Autom. Lett. - 2019. - Vol. 4. - № 2. -
Zhan H. et al. Visual Odometry Revisited: What Should Be Learnt? // IEEE International Conference on Robotics and Automation. - 2020. -
Steinberg J.M., Pelland N.A., Eriksen C.C. Observed evolution of a California Undercurrent eddy // J. Phys. Oceanogr. - 2019. - Vol. 49. - № 3. -
Tian Q., Wang K.I.K., Salcic Z. An INS and UWB fusion-based gyroscope drift correction approach for indoor Pedestrian tracking // Sensors (Switzerland). - 2020. - Vol. 20. - № 16. -
Маринушкин П.С., Бахтина В.А., Подшивалов И.А., Стукач О.В. Вопросы разработки инерциальных пешеходных навигационных систем на основе МЭМС-датчиков // Наука и образование. Электронное издание. ФГБОУ ВПО "МГТУ им. Н.Э. Баумана". - N 06. - июнь 2015. - С. 157-173. - 10.7463/0615.0786740. - http://technomag.bmstu.ru/doc/786740.html. DOI: 10.7463/0615.0786740.- -
Yuan M., Yau W.Y., Li Z. Lost Robot Self-Recovery via Exploration Using Hybrid Topological-Metric Maps // IEEE Region 10 Annual International Conference, Proceedings/TENCON. - 2019. - Vol. 2018 - October. -
Rusyak I.G., Tenenev V. Modeling of ballistics of an artillery shot taking into account the spatial distribution of parameters and backpressure // Comput. Res. Model. - 2020. - Vol. 12. - № 5. EDN: GDSSBZ -
Богатинов С.В. Эффективность выполнения огневой задачи - критерий оценки // Известия Российской академии ракетных и артиллерийских наук. - 2008. - № 1 (57). - P. 38-40. EDN: LMVXIE -
Bentsen M. et al. Coordinate transformation on a sphere using conformal mapping // Mon. Weather Rev. - 1999. - Vol. 127. - № 12. -
Llavori I. et al. Critical Analysis of Coefficient of Friction Derivation Methods for Fretting under Gross Slip Regime // Tribol. Int. - 2020. - Vol. 143. -
Park S. Adaptive control of a vibratory angle measuring gyroscope // Sensors. - 2010. - Vol. 10. - № 9. -
] Fu H., Yu R. LIDAR scan matching in off-road environments // Robotics. - 2020. - Vol. 9. - № 2. -
Yu B. et al. Optimization and testing of suspension system of electric mini off-road vehicles // Sci. Prog. - 2020. - Vol. 103. - № 1. -
Мусалимов В.М., Ротц Ю.А., Астафьев С.А., Амвросьева А.В. Расчёт надёжности упругих элементов микромеханических гироскопов [Электронный ресурс]. - URL: https://www.studmed.ru/musalimov-v-m-rotc-yu-a-astafev-s-a-amvroseva-a-v-raschet-nadezhnosti-uprugih-elementov-mikromehanicheskih-giroskopov_a819c2f85c4.html (время доступа: 06.05.2021).
Выпуск
Другие статьи выпуска
АО «Новосибирский институт программных систем» (НИПС) в нынешнем году отмечает свой Юбилей, Пятьдесят лет со дня основания этой организации. Данная статья посвящена этому Юбилею. Статья сообщает о наиболее важных и актуальных разработках НИПС. В частности, одна из таких разработок - Linux perf GUI (Hotspot). Дата последнего релиза: 03.11.2020. Технологии: средства разработки приложений. Разработчик: АО «Новосибирский институт программных систем» (НИПС). Основан в 1972 году как Новосибирский филиал Института точной механики и вычислительной техники. До 1992 года НИПС разрабатывал общесистемное программное обеспечение для суперЭВМ серии БЭСМ и Эльбрус. Многие сотрудники НИПС работали в Sun Microsystems с 1992 по 2004 год и с 2004 по 2016 год в Intel. В настоящее время АО «НИПС» находится под контролем Ростеха и АФК «Система».
В статье рассматриваются вопросы применения систем базисных сплайнов для аппроксимации функций и экспериментальных зависимостей. Предложены алгоритмы для определения параметров сплайнов. Для систем, функционирующих в реальном масштабе времени следует использовать «точечные» формулы. Особенность этих формул заключается в независимости значения аппроксимирующего сплайна на данном участке от значений. Приведены также оценки погрешностей приближения кубическими базисными сплайнами и классическими кубическими полиномами Ньютона.
Аппроксимация передаточной функции звена чистого запаздывания с помощью минимально-фазовых звеньев представляет существенный теоретический интерес и также может быть полезным в практическом плане. Смысл такой аппроксимации состоит в отыскании возможностей применения хорошо развитого и продолжающего развиваться инструментария аналитических методов синтеза регуляторов к задачам управления объектами, содержащими в своей математической модели звенья чистого запаздывания. Разумеется, аппроксимация всегда неточна, но вопрос обеспечения достаточной точности всегда может быть решён путем использования модели более высокого порядка, коль скоро с ростом порядка модели уменьшается погрешность аппроксимации. Как правило, в литературе обсуждают модели аппроксимаций Тейлора и Паде, отдавая явное предпочтение модели Паде. Против этой модели можно выдвинуть такие возражения, как наличие существенного по величине отклика на выходе такой модели в момент поступления на её вход входного сигнала, что явно не соответствует реальному звену запаздывания ни в коей мере. Кроме того, отклик такой модели на ступенчатый скачок содержит большое количество колебаний в обратном направлении, чего также нет в отклике звена запаздывания. Данная статья ставит целью найти лучшую аппроксимацию в классе фильтров низкой частоты. В литературе найдено определение полиномов, получаемых методом численной оптимизации задачи отыскания наилучшего отклика при условии, что старший и младший коэффициенты этих полиномов равны единице. Эти полиномы, получившие название полиномов Чегорского, могут быть после некоторого масштабного преобразования в частотной области использованы для создания нового ряда полиномов, которые целесообразно использовать в знаменателе передаточной функции искомых фильтров, поскольку получаемые таким образом фильтры наилучшим образом отвечают поставленной задаче. Ранее эти полиномы были рассчитаны до 12 порядка включительно, расчетов для более высоких порядков в литературе нет. Причиной этому могли быть технические трудности решения задачи многопараметрической оптимизации, либо недостаточный интерес к полиномам высших порядков, поскольку о таком их применении не было известно. Данная статья решает задачу отыскания указанных полиномов до 26 порядка включительно, что даёт инструментарий для аппроксимации звена чистого запаздывания фильтрами низких частот со всеми положительными коэффициентами.
Организация АО «Новосибирский институт программных систем» празднует 1 апреля Пятидесятилетний юбилей со дня своего основания. Являясь учредителем журнала «Автоматика и программная инженерия», организация имеет честь сообщить своим читателям основные сведения о своей пятидесятилетней истории.
Издательство
- Издательство
- Научно-Техническая Компания Сибирский институт
- Регион
- Россия, Новосибирск
- Почтовый адрес
- просп. Академика Лаврентьева, 6/1, Советский район, микрорайон Академгородок
- Юр. адрес
- просп. Академика Лаврентьева, 6/1, Советский район, микрорайон Академгородок
- ФИО
- Ляпидевский Александр Валерьевич (Руководитель)
- Контактный телефон
- +7 (383) 3478302
- Сайт
- https://nips.ru