CC BY
4
Алгоритм управления автономными объектами в сложных труднопрогнозируемых условиях промышленной заготовки древесины
Н.В. Казаков, А.В. Абузов Тихоокеанский государственный университет, Хабаровск
Аннотация: В статье изложены особенности разработанного алгоритма управления автономными объектами промышленного лесопользования в реальных условиях эксплуатации под пологом леса. Существенно сложной задачей, стоящей перед разработчиками в представленном алгоритме, являлось практическое отсутствие глобальной навигации в местах использования потенциальных автономных объектов промышленного лесопользования. Таким образом, единственной альтернативой являлись алгоритмы локального позиционирования, которые также были неработоспособными в реальных условиях эксплуатации под пологом леса. Проблема усугублялась высокими требованиями к точности определения местоположения не столько для автономных объектов, сколько к точности позиционирования относительно предмета труда контактных элементов технологического оборудования, непосредственно реализующего операции процесса промышленной заготовки древесины. Разработанная концепция локального позиционирования не имеет аналогов в мире, относится к алгоритмам последнего поколения, созданных авторами на основе математического моделирования операций процесса промышленного лесопользования и реализованного в зарегистрированные программные комплексы для управления информационными потоками, обеспечивающими устойчивое функционирование автономных объектов промышленного лесопользования в реальных условиях эксплуатации. Ключевые слова: алгоритм, метод, синтез, технология позиционирования, способ управления, цифровая модель, автоматизация, цифровизация, моделирование.
Алгоритм автоматического управления автономными объектами промышленного лесопользования (далее АПЛ), выполнен на базе картографирования лесного участка и деревьев, заключается в применении бортовых средств локального позиционирования контактных элементов оборудования и шасси АПЛ [1]. Проведенные лабораторные, полевые и вычислительные эксперименты с моделью системы автоматического управления (далее САУ), на базе локального позиционирования подтвердили ее эффективность в реальных условиях лесосеки. Использование бортового лазерного сканера кругового обзора (далее БЛКО) в сочетании с САУ АПЛ, построенного на применении виртуальной среды лесосеки, потенциально
обеспечит решение задачи позиционирования базы АПЛ и управления его исполнительного оборудования с требуемой точностью и низкими затратами.
Любой производственный процесс — это сложная многоступенчатая задача [2-4], что определяет необходимость выделения области, отражаемой в данной работе: это непосредственно описание предмета труда, среды функционирования техники и операции технологического процесса [1, 5, 6]. В целях обеспечения требуемой точности локального позиционирования опорных точек АПЛ под пологом леса и обеспечения гарантированной работоспоспособности автоматически управляемых лесосечных агрегатов в реальных условиях, необходимо и достаточно применение комплексов бортовых лазерных дальномеров кругового обзора (далее БЛКО) и синхронизации данных, получаемых при обработке облаков точек с виртуальной средой цифровых двойников среды предметов труда [1]. Основное содержание совокупности методов моделирования и управления информационными и материальными потоками, отождествляемыми с операциями производственного процесса [5, 6], а также автоматического управления функционированием лесных агрегатов, раскрывается на схемах (рис. 1 а, б) и в приведенном ниже алгоритме.
Входящие в алгоритм визуально-математические модели среды функционирования и ее компонентов предложено распределить на два блока, включающих подготовительный этап и непосредственно этап локального позиционирования опорных точек автономных объектов и автоматического управления их функционированием [7, 8].
Подготовительный этап включает сбор и формализацию знаний о предмете труда, местности и прочих природно-производственных условиях, выполнение планирования операций и формирования программ автоматического управления АПЛ.
R1 - Rз - стартовые дорожные знаки &)з, Ri - текущие дорожные знаки
Рис. 1. Схемы работы позиционирования и управления автономного объекта
1) Создание визуально-математических моделей рельефа местности, деревьев древостоя и их атрибутов на основе иерархического зондирования участков лесного фонда и другой доступной информации [1, 4] и др.
2) Иерархическое моделирование и планирование работ в виртуальной среде древостоя, а также формирования программ автоматического управления автономными объектами и их исполнительного технологического оборудования [1, 9].
3) Создание и отладка программ САУ АПЛ, построенных на виртуальных технологиях позиционирования, математических и пространственных моделях, определенных в п.1 и п.2, а также функциональных зависимостях исполнительного технологического оборудования, подробно представленных в работах [1, 3, 4] и др.
После выполнения (п. 1-3) алгоритма, приступаем к основному этапу.
4) Прибытие АПЛ на стартовую точку реальной лесосеки осуществляется в соответствии с программой САУ (п.3).
5) Сканирование БЛКО (см. рис. 1) реальной лесосеки и последующая обработка данных, а также выполнение процедуры их сравнения с данными виртуальной среды функционирования АПЛ и ее цифровой моделью (далее ЦМ) (п.2) осуществляется автоматически, в соответствии с программой САУ АПЛ (п.3). В случае расхождения данных позиционирования фактической стартовой точки и ее виртуального образа (см. рис. 1) выполняется
корректировка программы САУ АПЛ на величину стартовой ошибки
т
позиционирования опорной точки (далее О ) АПЛ и, соответственно, синхронизация виртуальной и реальной среды.
т
6) Корректировка позиционирования опорной точки О1 АПЛ выполняется с учетом ограничений, накладываемых условиями реальной среды, и определяет траекторию перемещения АПЛ в требуемую точку (1) с мнимой стартовой точки (2):
(хг, уг, г), г = 0,...,(п-1), где п - узлы сетки точек траектории, (1)
(х', у', г'), г = 0,...,(п-1). (2)
Преобразование данных (2) выполняются таким образом, чтобы стартовая и требуемая точки траектории после корректировки позиционирования опорной точки О1 АПЛ совпали, т. е. выполнялось условие (3):
х'о = х0,у'о = Уо, г'о = г0, х'п-1 = хп-1,у'п-1 = у п-1, г'п-1 = гп-1, (3)
Корректировка траектории позиционирования опорной точки
О1 АПЛ
производится путем её замены на полином порядка т:
где коэффициенты полинома ах^ (здесь и далее формулы для координат у и г аналогичные) находятся из системы линейных алгебраических уравнений (5):
и
(5)
Составляются системы линейных алгебраических уравнений (6):
(6)
7) Перемещение АПЛ (осуществляется в соответствии с его программой управления) по смоделированной трассе к первой (далее /-й) технологической стоянке, где выполняет соответствующую итерацию действий, предусмотренных технологическим заданием для /-й стоянки вплоть до выполнения всей программы управления и соответственно процесса заготовки древесных ресурсов.
8) Учет всех изменений и перемещений предметов труда, а также выполняемых действий АПЛ регистрируется только в части их отклонения от программы САУ АПЛ, что позволяет фиксировать их в режиме реального времени, например, на сервере диспетчера.
Таким образом, разработанные метод и алгоритм управления АПЛ (обеспечивающие и необходимую точность двухкомпонентного иерархического позиционирования и управления под сомкнутым пологом леса) дают потенциальную возможность прецизионно в автоматическом режиме выполнять технологическое задание в любое время суток.
Проведенные авторами лабораторные, полевые и вычислительные эксперименты [3] с лазерными дальномерами и компьютерной моделью процесса локального позиционирования подтвердили эффективность САУ
АПЛ, комплексированную БЛКО и виртуальной средой древостоя в реальных условиях в любое время суток. Применение разработанной конфигурации САУ АПЛ позволяет создать автоматически функционирующий автономный объект [7-9] для реальных условий на существующих машиностроительных центрах и не прибегать к разработке мобильного лесного робота с «полноценным» автономным управлением [10].
Вычислительные эксперименты с компьютерной моделью процесса управления АПЛ в условиях среды, в рамках указанной конфигурации и параметров прибора локального позиционирования АПЛ подтвердили эффективность САУ, комплексированную БЛКО и САУ с виртуальными моделями местности и древостоя.
Литература
1. Казаков Н.В. Промышленное лесопользование. Цифровизация и автоматизация: Монография - М.; Вологда: Инфра-Инженерия, 2022. - 188 с.
2. Садетдинов М.А., Кривошеева Р.Н. Метод реконструкции систем автоматического управления лесозаготовительных машин // Инженерный вестник Дона, 2017, №2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/N2y2017/4279.
3. Рябухин П.Б., Кривошеева Р.Н. Программный комплекс учета и маркирования древесины. Свид. об офиц. рег. программы для ЭВМ № 2018615134. - М.: Роспатент. - 2018. - Бюл. №5. URL: fips.ru/iiss/document.xhtml?facesredirect=true&id=d15b62ad2d1d48b3a5c3d6d9a 948739d
4. Казаков Н.В., Абузов А.В. Автоматизированные системы управления процессами промышленного лесопользования // Инженерный вестник Дона, 2014, №2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/N2y2014/2426.
5. Аллакулиев Ю.Б. Идентификация системы сбора, передачи и отображения информации Узла связи Берегового центра управления автономными необитаемыми подводными аппаратами // Инженерный вестник Дона, 2019, №4. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/N4y2019/5985.
6. Бородин И.Ф., Андреев С.А. Автоматизация технологических процессов и системы автоматического управления: учебник для вузов / 2-е изд., испр. и доп. - Москва : Издательство Юрайт, 2019. - 386 с.
7. Parker R., Bayne K., Clinton P.W. Robotics in forestry. // New Zealand Journal of Forestry. 2016. URL: researchgate.net/publication/301650438/.
8. Morales D.O., Westerberg S., La Hera P.X., Mettin U., Freidovich L., Shiriaev A.S. Increasing the Level of Automation in the Forestry Logging Process with Crane Trajectory Planning and Control. // Journal of Field Robotics, Volume 31, Issue 3, 2014. - pp. 343-363.
9. Казаков Н.В., Абузов А.В. Машина для лесопользования / Пат. 2761884 РФ, A01G 23/00. - № 2021113101; заявл. 05.05.2021. опубл.: 13.12.2021. - Бюл. №35. URL: fips.ru/iiss/document.xhtml?faces-redirect=true&id=0b5f52af82900c527378f0cf5b4e9209
10. Каманин В.В., Юрескул А.Г., Попадьин А.Н. Моделирующий комплекс для отладки системы управления автономным подвижным объектом / Пат. 2662331 РФ. 2018. Бюл. № 21. URL: yandex.ru/patents/doc/RU2662331C1_20180725
References
1. Kazakov N.V. Promy'shlennoe lesopofzovanie. Cifrovizaciya i avtomatizaciya [Industrial forestry. Digitalisation and automation]: Monografiya Moskva; Vologda: Infra-Inzheneriya, 2022, 188 p.
2. Sadetdinov M.A., Krivosheeva R.N. Inzhenernyj vestnik Dona, 2017, №2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/N2y2017/4279/
3. Ryabukhin P.B., Krivosheeva R.N. Rospatent, Moskva, 2018, Bjul. №5. URL: fips.ru/iiss/document.xhtml?faces-redirect=true&id=d15b62ad2d1d48b3a5c3d6d9a948739d
4. Kazakov N.V., Abuzov A.V. Inzhenernyj vestnik Dona, 2014, №2. URL : ivdon.ru/ru/magazine/archive/N2y2014/2426/.
5. Allakuliev Yu.B. Inzhenernyj vestnik Dona, 2019, №4. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/N4y2019/5985/.
6. Borodin, I.F., Andreev S. A. Avtomatizaciya texnologicheskix processov i sistemy' avtomaticheskogo upravleniya [Automation of technological processes and automatic control systems]. Moskva: Izdatel'stvo Yurajt, 2019. 386 p.
7. Parker R., Bayne K., Clinton P.W. New Zealand Journal of Forestry. 2016. URL: researchgate.net/publication/301650438/.
8. Morales D.O., Westerberg S., La Hera P.X., Mettin U., Freidovich L., Shiriaev A.S. Journal of Field Robotics, Volume 31, Issue 3, 2014. pp. 343-363.
9. Kazakov N.V., Abuzov A.V. Mashina dlya lesopol'zovaniya [Machine for forest management] Pat. 2761884 RF, 2021, Bjul. №35. URL: yandex.ru/patents/doc/RU2761884C1_20211213
10. Kamanin V.V., Yureskul A.G., Popad'in A.N. Modeliruyushhij kompleks dlya otladki sistemy' upravleniya avtonomny' m podvizhny' m ob''ektom [Simulation complex for debugging the control system of an autonomous moving object] Pat. 2662331 RF, 2018, Bjul. №21. URL: yandex.ru/patents/doc/RU2662331C1_20180725
