CC BY
6
Воронин Степан Станиславович, студент, [email protected], Россия, Москва, Московского Государственного Технического Университета имени Н.Э. Баумана,
Касаркин Константин Сергеевич, студент, [email protected], Россия, Москва, Московского Государственного Технического Университета имени Н.Э. Баумана,
Третьякова Виктория Александровна, канд. техн. наук, доцент, [email protected], Россия, Москва, Московского Государственного Технического Университета имени Н.Э. Баумана
DEVELOPMENT OF PRINCIPLES OF NORMATIVE BASE FORMATION FOR ESTIMATION
OF LABOR INTENSITY OF R&D
S.S. Voronin, K.S. Kasarkin, V.A. Tretyakova
Within the framework of this research the existing methods of determining the labor intensity of research and development works are considered, and their shortcomings are revealed. In order to eliminate them, the introduction of artificial intelligence in the process of assessing the labor intensity of R&D is proposed, namely, neural networks, the functioning of which will be based on the model of multiple regression. In addition, the variant of application of text neural network for processing of data received from employees engaged in R&D is considered. And as a final result the general scheme of system functioning is described.
Key words: research and development work, labor intensity, standards, planning, neural network, artificial intelligence, multiple regression.
Voronin Stepan Stanislavovich, student, voronin. [email protected], Russia, Moscow, Bauman Moscow State Technical University,
Kasarkin Konstantin Sergeevich, student, [email protected], Russia, Moscow, Bauman Moscow State Technical University,
Tretyakova Victoria Alexandrovna, candidate of technical sciences, docent, [email protected], Russia, Moscow, Bauman Moscow State Technical University
УДК 004.45:62-52
DOI: 10.24412/2071-6168-2023-11-528-529
ИНТЕГРИРОВАННЫЕ МОДЕЛИ ТРАНСПОРТНОЙ ПЛАТФОРМЫ МОБИЛЬНОГО РОБОТА
М.В. Чугунов, И.Н. Полунина, И.А. Ермишов
В статье представлены интегрированные виртуальные (CAx) и натурные модели транспортной платформы мобильного робота. Модели выполнены в разном масштабе, что упрощает решение частных задач анализа проектных решений. Основным инструментом интеграции моделей разного типа является единая система управления. Необходимые параметры несущей системы, ходовой части, электро- и сервоприводов определяются на основе численных и натурных экспериментов.
Ключевые слова: мобильный робот, транспортная платформа, натурные, виртуальные и интегрированные модели, натурный и численный эксперимент.
Проект транспортной платформы для автономного мобильного робота, включая несущую систему, ходовую часть, систему торможения и управления реализуется в виде интегрированных натурных и САх-моделей, предусматривающих анализ и оптимизацию проектных решений. САх-модели формируются в базовой САх-среде (SoШWorks) с использованием разработанного в рамках проекта программного обеспечения, расширяющего и дополняющего штатный функционал базовой системы в части задач синхронного управления мобильным роботом (физическим объектом) и его виртуальной САх-моделью, что является основным инструментом интеграции моделей разных типов.
В силу того, что задача анализа проектных решений является многодисциплинарной, целесообразно разработать модели в разном масштабе. Так, например, решение задач в терминах теоретической механики и механики деформируемого твердого тела требует использование моделей в масштабе, приближающем модель по основным своим параметрам к реальным промышленным мобильным системам. В то же время для решения задач разработки и отладки алгоритмов траекторного управления удобно использовать модели меньшего масштаба.
В данной работе для построения модели масштаба 1:4 используется самокат KuGoo (рис. 1). Основные компоненты самоката: мотор-колесо (350 кВт) как движитель с универсальным транспортным контроллером, аккумулятор, бортовой компьютер, рулевое колесо с рулевой колонкой и вилкой, корпус-дека.
В процессе проектирования мобильного робота на данной базе необходимо определиться с концепцией построения программно-аппаратной системы управления с максимальным сохранением штатных элементов механики, электроники и программного обеспечения.
В данной работе рассматриваются проектирование программно-аппаратной части мобильной роботизированной платформы, которые развивают опыт кафедры конструкторско-технологической информатики Рузаевского института машиностроения Мордовского государственного университета по разработке интегрированных моделей роботизированных мобильных систем [1-4].
В общепринятой классификации [5, 6] рассматриваемый робот относится к типу 4Х2Е2Ру, т.е. робот имеет два приводных (задних) колеса (движителя) и два передних управляемых колеса. Колесная схема имеет индивидуальный привод для каждого движителя, а каждое из двух рулевых колес имеет свой механизм управления.
Система управления собрана на базе полетного контроллера Pixhawk/APM [7], а в качестве программного обеспечения наземного управления используется ArduPilot MissionИanner [8].
Из соображений совместимости с Pixhawk штатный транспортный контроллер самоката был заменен нами на контроллер для бесколлекторного мотора zs-x11f-2 мощность 370 Вт, а в качестве сервомоторов рулевого управления мы использовали TZT DC 12^ 24V DH-03X.
Тестирование данной конструкции дало положительные результаты, обеспечивающие плавное регулирование угловой скоростью приводных колес (рис. 2).
Рис. 2. Система управления на базе АРМ и РЫНакк в её аппаратной части
На рис. 3 показана принципиальная схема собранного нами лабораторного стенда, совмещенная с проекцией на координатную плоскость 3D-модели робота, по своей структуре соответствующая известной схеме экспериментальных испытаний автомобиля «на беговых барабанах» [9].
Рис. 3. Принципиальная схема лабораторного стенда
Необходимость сборки такого стенда обусловлена тем, что робот обладает весьма значительной массой, а экспериментальному определению подлежит не только тяговое усилие робота, но и множество параметров настройки контроллера, в частности, те из них, которые обеспечивают плавное трогание с места без проскальзывания и без блокирования моторов (устранение мертвой зоны).
Настройка программно-аппаратного обеспечения производится в наземной станции управления М^юпР1аппег и требует назначения ряда опций, позволяющих добиться наиболее эффективного управления движением робота. Эти опции определяются как значения переменных, среди которых в качестве основных следует указать следующие [8]: МОТ_ТНЕ._М1№ минимальное значение газа, МОТ_ТНЕ_МАХ: максимальное значение газа, MOT_SLEWRATE: уровень вращения движителя, соответствующий уровню установленного значения газа в процентах; величина этого параметра, равная 100%, означает достижения полного значения за 1 сек. Адекватное назначение этих опций позволяет также избежать «мертвой зоны» в работе бесколлекторного двигателя мотор-колеса.
Стенд включает в себя опорные валы, свободно вращающиеся в подшипниках, внешние кольца которых зафиксированы на опорах. Опоры заданных размеров распечатаны на 3D-принтере.
На рис. 4 показана натурная (физическая) реализация стенда на базе лабораторного оборудования СМ-1 [10] учебной дисциплины «Сопротивления материалов», включая валы, блок измерения усилий, индикатор часового типа для определения перемещений, стойки, зажимы, опоры, винтовые передачи.
а б
Рис. 4. Натурная (физическая) реализация стенда: а -прижимное устройство, б - динамометр
В задней части стенда установлены беговые валы и система их торможения (рис.4, а). В передней части -электронный динамометр (рис.4, б), который накладывает ограничение на перемещение робота в продольном направлении (вперед) а также, фиксирует тяговое усилие.
Особый интерес представляет момент начала проскальзывания колеса по валу и, соответственно, смена статических сил трения (коэффициентов) на динамические силы трения (коэффициенты). Здесь Ft - тяговое усилие, измеряемое блоком измерения усилий (электронным динамометром). Прижимное устройство барабана обеспечивает плавное торможение барабана и, соответственно постепенное увеличение тягового усилия до максимального, соответствующего установленному уровню газа.
Подбор указанных выше параметров настройки АМиР^ удобнее всего осуществлять на основе проведения экспериментов по определению динамических характеристик робота, а это, в свою очередь, целесообразно реализовать на рассматриваемом лабораторном стенде.
Прижимное устройство (рис.5) с прокладкой из пористой резины, снабженное индикатором часового типа, фиксирующим перемещение прокладки, обеспечивает постепенное увеличение крутящего момента на движителе (мотор-колесе) за счет сил трения между прокладкой и валом. Перемещение прокладки обеспечивается винтовой передачей.
На рис. 6 показан виртуальный аналог лабораторного стенда, представляющий собой полнофункциональную интегрированную CAD/CAE-модель робота, а также результаты измерений усилия с виртуального датчика на пружинах, установленных в продольном направлении между передним бампером робота и жесткой опорой. Таких пружин установлено две симметрично относительно срединной для робота плоскости.
Рис.5. Прижимное устройство
Таким образом, зафиксированную виртуальным датчиком силу сжатия пружины следует увеличить вдвое для определения, развиваемого роботом тягового усилия Ft.
На рис. 6 показаны результаты для виртуальных испытаний по определению крутящего момента и, соответственно, тягового усилия при постепенном их увеличении, т.е. при трогании робота с места и, соответственно, без проскальзывания (пробуксовки).
Рис.6. Виртуальная (САх) модель лабораторного стенда
Сопоставление полученных результатов численных экспериментов с результатами натурных испытании на рассматриваемом стенде на данном этапе испытаний показывает совпадение этих результатов с погрешностью не более 7%.
Драйверы сервомоторов получают ШИМ (PWM) сигнал от контроллера системы траекторного управления и путевой стабилизации робота (рис. 7) и обеспечивают поворот вала мотора на заданный угол. Крутящий момент с вала мотора через ременную передачу передается на вал вилки передней подвески и поворачивает на заданный угол рулевое колесо. Независимое управление каждым из двух рулевых колес обеспечивает лучшую устойчивость и маневренность робота за счет возможности создания угла Аккермана [11].
|[
^Vvvwy
-:-■-:-■- -■-:-•-:-■-:-■-
Рис. 7. Результаты расчетов в среде SolidWorks Motion
Одной из ключевых задач проектирования в данной постановке является определение необходимых параметров сервомотора, обеспечивающих эффективность управления. Основным из таких параметров является крутящий момент мотора, зависящий, в свою очередь, от крутящего момента на валу вилки передней подвески, необходимого для поворота колеса в состоянии покоя.
Один из возможных подходов к решению этой задачи основан на использовании известного решения контактной задачи Герца, в частном случае контакта цилиндрического тела с плоскостью [12].
Полуширина полоски контакта для цилиндрических поверхностей радиуса ^ и й2 определяется следующим образом:
' ДтД:
b = 1.128 ¡mf^- = 1.128
кг+к2
где q- внешнее давление на единицу длины цилиндра, R1 - радиус колеса, а
l-vf 1-v22
где и Е2 - модули Юнга резины (колеса) и бетона (поверхности опирания), v1 и и2 - коэффициенты Пуассона для те же материалов соответственно.
Величина наибольшего давления между соприкасающимися телами:
|i£¡±«¡ = 0.5642 fH.
Полагаем приближенно пятно контакта круглым, а распределение давления в пределах пятна линейным, тогда крутящий момент можно легко определить, как
Mk=f0b2ne2p(1-Z)de=Zf.
Здесь g - радиус вектор произвольной точки в пределах пятна контакта в полярной системе координат с началом в центре рассматриваемого круга.
Расчет по данной методике при полной снаряженной массе робота 160 кг. дает для крутящего момента на валу вилки значение Мк = 1,12 Н * м.
Для разработанной модели робота был выполнен уточненный расчет в среде SolidWorks (Motion). Результаты данного расчета представлены на рис. 9. Величина максимального пускового момента составила Мк = 1,20 Н * м.
В результате анализа полученных результатов мы пришли к выводу о том, что выбранные нами драйверы бесколлкторных моторов и сервоприводы обеспечивают требуемые кинематические характеристики робота, а также эффективность управления.
Управление роботом осуществляется по двум каналам, пронумерованным как канал № 1и канал № 3, соответственно, канал № 1 используется для поворота рулевых колес на заданный угол, а канал № 3 - для управления газом (заслонкой). Команды управления реализуются в среде Python Script. Основными функциями являются: ScriptSendRC(chan,Value,True) - дать ШИМ сигнал по каналу, где аргументы chan - номер канала, Value -масштабированное значение уровня сигнала; time.sleep(time) - время задержки, где time - время в мсек.
Эти две функции, вызванные в теле циклической процедуры по параметру времени и в отношении указанных двух каналов, позволяют реализовать любой алгоритм управления.
На рис. 8 показана процедура тестирования натурной и виртуальной модели робота в масштабе 1:10, собранная на платформе Injora, которая оказалась весьма удобной для тестирования алгоритмов траекторного управления в натурной среде.
Рис. 8. Тестирования натурной и виртуальной модели робота в масштабе 1:10
На рис. 9 показана процедура тестирования виртуальной модели робота в масштабе 1:4.
^Аи/сдь-чоделнрованйвдля «одели 1
Компоненты, моделирую щи е кон та ктное взаимодействие
Компоненты, мсуделирукмцие улрлдление Колппокенты, моделирующие передачи
Рис. 9. Теспшрование виртуальной модели робота в масштабе 1:4
Рис. 10. Тестирования виртуальной и натурной модели робота в масштабе 1:4
На рис. 10 показана процедура тестирования виртуальной модели робота в масштабе 1:4 в фотореалистическом варианте, а также тестирование натурного робота в том же масштабе.
На рис. 11 показана процедура тестирования интегрированной (виртуальной и натурной) модели робота в масштабе 1:4.
Киберфиэическая модель транспортной роботизированной платформы L
Натурная (физическая) модель
- BAIVOICAM ¿c-j^^^e-
1—w
Рис. 11. Тестирования натурной и виртуальной модели робота в масштабе 1:4
Натурная и виртуальная модели робота с единой системой программного управления [13] движутся по запланированной траектории в физической и виртуальной среде соответственно.
Авторы выражают признательность Фонду содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере, поддержавшего данный проект по программе УМНИК.
Список литературы
1. Чугунов М.В., Полунина И.Н. Междисциплинарное моделирование роботов с использованием систем автоматизированного проектирования // Вестник Мордовского университета. 2018. Т. 28, № 2. С. 181-190. DOI: 10.15507/0236-2910.028.201802.181-190 .
2. Чугунов М.В., Полунина И.Н., Попков М.А. Проектирование квадрокоптера на базе интегрированной модельной среды // Инженерные технологии и системы. 2019. Т. 29, № 2. С. 169-186. DOI: 10.15507/26584123.029.201902.169-186 .
3. Чугунов М.В., Полунина И.Н., Дивин А.Г. [и др.] Интегрированная модель мобильной роботизированной платформы // Инженерные технологии и системы. 2021. Т. 31, № 4. С. 609-627. DOI: 10.15507/26584123.031.202104.609-627.
4. Лакомкин И.А., Коткин А.А., Ермишов И.А., Цыбисов А.А., Чугунов М.В. Программно-аппаратное решение для мобильной роботизированной платформы // Сб. тр. всерос. с междунар. участ. науч. конф. «L Огарёв-ские чтения»: в 3 ч. 06 ноября - 11 декабря 2021 года/ Отв. за выпуск А.М. Давыдкин, сост. Г.В. Терехина. Саранск, 2022. Ч.1. С. 774-779.
5. Васильев А.В. Обобщённая классификация мобильных роботов // Экстремальная робототехника. 2014. Т. 1. № 1. С. 41-45.
6. Васильев А.В. Принципы построения и классификация шасси мобильных роботов наземного применения и планетоходов // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Информатика. Телекоммуникации. Управление. 2013. № 1(164). С. 124-131.
7. Px4. Open Source Autopilot: официальный сайт. [Электронный ресурс]. URL: https://px4.io (дата обращения: 10.05.2023).
8. ArduPilot: официальный сайт. [Электронный ресурс]. URL: https://ardupilot.org/planner/docs/mission-planner-overview.html (дата обращения: 10.05.2023).
9. Савенков Н.В., Понякин В.В., Чекулаев С.А., Бутенко В.В. Анализ характеристик современного оборудования для определения тягово-скоростных свойств автомобилей в лабораторных условиях// Научный рецензируемый журнал "Вестник СибАДИ". 2019. Т.16, №3. C. 276-289. DOI: 10.26518/2071-7296-2019-3-276-289.
10. Стенд "Сопротивление материалов" (СМ-1): официальный сайт. [Электронный ресурс]. URL: https://profistend.info/catalog/stend-soprotivlenie-materialov-sm-1.html (дата обращения: 10.05.2023).
11. Берестова С.А., Мисюра Н.Е., Митюшов Е.А. Кинематическое управление движением колесных транспортных средств // Вестн. Удмуртск. ун-та. Матем. Мех. Компьют. науки. 2015. Т. 25, № 2. С. 254-266. URL: http://www.mathnet.ru/links/0ee54f8b9a883b3110138244e322e405/vuu482.pdf (дата обращения: 14.02.2021).
12. Прочность, устойчивость, колебания. Справочник в 3 т. / Под ред. И.А. Биргера,Я.Г. Пановко. М.: Машиностроение, Т.2. 1968. 462 с.
13. Чугунов М. В, Полунина И. Н., Ермишов И. А. Программное обеспечение для траекторного управления виртуальным мобильным роботом на базе Ardupilot // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2022. № 8. С. 386-389. DOI 10.24412/2071-6168-2022-8-386-390. EDN LFIDET.
Чугунов Михаил Владимирович, канд. техн. наук, доцен, заведующий кафедрой, [email protected], Россия, Саранск, Мордовский государственный университет,
Полунина Ирина Николаевна, канд. пед. наук, доцент, [email protected]. Россия, Саранск, Мордовский государственный университет,
Ермишов Иван Алексеевич, студент, [email protected]. Россия, Саранск, Мордовский государственный университет
INTEGRATED MODELS OF MOBILE ROBOT TRANSPORT PLATFORM
M.V. Chugunov, I.N. Polunina, I.A. Ermishov
The article presents integrated virtual (CAx) and full-scale models of the transport platform of a mobile robot. Models are made on different scales, which simplifies the solution of specific tasks of analyzing design solutions. The main tool for integrating models of different types is a single control system. The necessary parameters of the carrier system, chassis, electric and servo drives are determined on the basis of numerical and field experiments.
Key words: mobile robot, transport platform, full-scale, virtual and integrated models, full-scale and numerical
experiment.
Chugunov Mikhail Vladimirovich, candidate of technical sciences, docent, [email protected]. Russian, Saransk, Mordovian State University,
Polunina Irina Nikolaevna, candidate of pedagogical sciences, docent, [email protected], Russian, Saransk, Mordovian State University,
Ermishov Ivan Alekseyevich, student, [email protected], Russian, Saransk, Mordovian State University
УДК 629.12:007.52
DOI: 10.24412/2071-6168-2023-11-534-535
СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ НАДВОДНЫМИ БЕСПИЛОТНЫМИ ПЛАТФОРМАМИ
А. С. Майстро, А.С. Глуханов, Д. Д. Сидоренко
В статье представлена собственная архитектура системы управления робототехническим комплексом с безэкипажным катером, учитывающая функции, необходимые для дистанционной и автоматической работы в соответствии с положениями по классификации морских автономных и дистанционно управляемых надводных судов. Приведены результаты натурных экспериментов по управлению безэкипажным катером в условиях стандартных маршрутных заданий.
Ключевые слова: безэкипажный катер, надводная беспилотная платформа, система управления, программное обеспечение, протоколы передачи данных.
Надводные беспилотные платформы, построенные на основе маломерных катеров, катамаранов, конвертированных в безэкипажные катера (далее БЭК) имеют целый ряд приложений [1-3]. Можно сформулировать следующие классы задач: научные исследования, исследование океанов и морей, поисковые задачи, доставка грузов, экологические задачи, обследование закрытых водоемов, поиск подводных объектов.
Постановка задачи. Широта выполняемых задач требует соответствующего проектирования конструкции судна и системы управления, которая в свою очередь должна поддерживать простоту добавления новых функций, обеспечивать надежность, простоту замены комплектующих, в том числе на отечественные аналоги. Для выполнения всех этих требований была разработана общая схема системы управления, которая может быть выбрана в качестве базовой для разработки новых надводных платформ. Предлагаемое решение имеет большие возможности для расширения функций робототехнического комплекса.
Архитектура сети. При управлении платформой возникают задачи по передаче следующих групп данных:
1.телеметрия положения судна;
2.телеметрия модулей полезной нагрузки;
3.команды ручного управления пропульсивной установки;
4.команды модулей полезной нагрузки;
5.статусы состояния судна (предупреждения и ошибки);
6.данные миссии.
Был разработан собственный закрытый зашифрованный протокол передачи данных с возможностями узкополосного и широкополосного доступа и многофакторной аутентификации. Схема сетевой архитектуры комплекса состоит из части, расположенной на БЭК, и части, расположенной на станции управления (рис. 1).
Отправка команд управления и сбор телеметрии с двигателя судна происходит по закрытому протоколу с многофакторной аутентификацией. Для работы с модулем полезной нагрузки был разработан закрытый протокол, в котором для передачи необходимых значений и параметров были описаны собственные типы данных и разработан модуль шифрования.
В случае неполадок или невозможности работы основной сети используется сеть узкополосного доступа. Эта сеть имеет более низкую частоту и не конфликтует с сетью погодных радаров на судах. Для увеличения дальности передачи информации группа БЭК может выстраиваться в линию. Такой метод позволяет работать вдали от берега и ретрансляции данных, т.е. реализуется динамическая децентрализованная распределённая меш сеть.
Программная архитектура БЭК. Для выполнения специализированных вычислений в реальном времени и задач непосредственно на борту судна была применена операционная система реального времени FreeRTOS [4]. Интеллектуальная бортовая система судна включает следующие программные компоненты:
534
