CC BY
42
КОНЦЕПЦИЯ РАЗРАБОТКИ МАРШРУТА ДВИЖЕНИЯ БЕСПИЛОТНОГО ТРАНСПОРТНОГО СРЕДСТВА В УСЛОВИЯХ АРКТИКИ
Кабалдин Юрий Георгиевич
д-р техн. наук, заслуженный деятель науки и техники РФ, профессор НГТУ им. Р.Е.Алексеева, г. Нижний Новгород
Киселёв Андрей Викторович аспирант НГТУ им. Р.Е.Алексеева, г. Нижний Новгород Шатагин Дмитрий Александрович аспирант НГТУ им. Р.Е.Алексеева, г. Нижний Новгород
АННОТАЦИЯ
Рассмотрена концепция беспилотного транспортного средства с искусственным интеллектом для условий Крайнего Севера и Арктики. Принципиальным отличием при разработке маршрута его движения является использование беспилотных летательных аппаратов для уточнения предварительно составленного маршрута по снимкам из космоса и передачи ими информации на бортовой компьютер БТС для распознавания видимых им объектов природы (склонов, лесных массивов и т.д.) и разработки реального пути безопасного движения бортовым компьютером БТС.
ABSTRACT
The concept of an unmanned vehicle with artificial intelligence for the conditions of the Far North and the Arctic. The principal difference in the development of the route of its movement is the use of drones to clarify a predefined route using images from space and transmission of information on their on-board computer of an unmanned vehicle for the detection of visible them objects of nature (slopes, forests, etc.) and the development of real-way traffic safety an unmanned vehicle.
Ключевые слова: Арктика, беспилотное транспортное средство, CUDA, нейронные сети
Keywords: Arctic, unmanned vehicles, the CUDA, neural networks
Для России ускоренное освоение Крайнего Севера и Арктики, включая побережье и шельф арктических морей, является важным условием повышения экономического потенциала. Прежде всего, оно означает развитие базовых отраслей промышленности (горнодобывающей, нефтяной и газовой) с созданием соответствующей инфраструктуры, транспорта, связи.
Один из путей решения проблемы освоения Крайнего Севера и Арктики - применение беспилотных транспортных средств (БТС).
В настоящее время в мире разрабатываются беспилотные транспортные средства в основном для их использования в условиях города [1]. Однако автопилот при этом исследуется на автострадах с регламентированным движением. Электроника может ориентироваться внутри размеченных полос и заранее отслеживает приближение нужного поворота. Достаточно хорошо разработаны системы управления такими автомобилями даже по бездорожью.
Специалисты Jaguar Land Rover [2]. считают, что бездорожье тоже заслуживает автопилота, тем более, что разработка систем автономного вождения началась именно для машин повышенной проходимости военного назначения. В рамках первого демонстрационного заезда два Range Rover Sport были объединены при помощи беспроводной сети малого радиуса DSRC. Если водитель собирается свернуть с дороги, он должен по-прежнему чувствовать себя уверенно» и прежде чем нажать на газ, компьютеру требуется составить трехмерную карту окружающей поверхности. В отличие от автострад, где конфигурация местности находится в памяти управляющей программы, на бездорожье бортовому помощнику придется собирать инфор-
мацию в режиме реального времени. Для этого он вооружен системой «Surface identification and 3D path sensing» с камерой, ультразвуковыми и лазерными датчиками, а также прибором LIDAR для кругового 3D-сканирования местности. Камера и LIDAR составляют цифровой план, а ультразвуковые датчики определяют тип поверхности на пять метров вперед, активируя тот или иной режим Terrain Response для асфальта, снега, песка или травы. Машина смотрит на объекты над и под машиной, фиксируя их высоту и прокладывая маршрут. К примеру, если на крыше закреплены велосипеды, то электроника не проложит маршрут под ветвями дерева. Кроме того, внедорожный автопилот работает на малых скоростях и умеет передавать информацию другим автомобилям, соединенным в колонну.
Наилучшие результаты по системам управления БТС достигнутs специалистами фирмы Nvidia [3] Эта компания разработала мощный графический процессор Titan Х с 12 гигабайтами памяти. Ядром видеокарты является чип GM с 3072 ядрами CUDA с 384-битной памятью. Указанные разработки уже используются американскими автопроизводителями. Поэтому платы Nvidia нами использованы в системах управления и диагностики.
Ученые Нижегородского технического университета им. Р.А.Алексеева уже имеют опыт применения технологии СUDA при разработки систем управлении и диагностики технологических систем в машиностроения [4,с. 36].
При движении транспортного средства в условиях Крайнего Севера и особенно Арктики, будут возникать значительные проблемы, где наибольшую трудность представляет разработка маршрута движения вследствие ограниченности
информации о местности, сложности распознания наличие безжизненной местности. Все указанное объектов природы (склоны, горные и лесные мас- существенно затрудняет разработку маршрута и в сивы и т.д.). Для Арктики типичным является целом движение БТС.
б)
Рисунок 1. а) Исходная карта со спутника; б) Предварительный анализ проходимости и прокладка
предварительных маршрутов.
В Нижегородском государственном техническом университете им. Р.Е.Алексеева ведутся интенсивные пути решения указанных выше проблем. Принципиальным решением является то, что разработку маршрута движения для БТС предлагается проводить в 3 этапа. На первом этапе прокладка маршрута осуществляется как по снимкам из космоса (рисунок 1), так и по топографическим картам, на стационарном вычислительном центре.
На втором этапе производится подробное картографирование и создание 3Б модели местности на основе полученных маршрутов. 3Б модель формируется аэросъёмкой и лидаром, установленным на беспилотном летательном аппарате (БЛА). Два или более БЛА, модернизированные для использования их в Арктике (в условиях низких тем-
ператур), поочередно выполняют полёты над маршрутом следования.
Выходными данными с БЛА будут 3Б карта местности с привязкой по координатам и фотореалистичным видом.
На третьем этапе производится обработка полученных с БЛА данных и датчиков установленных на БТС. Как показало моделирование, прокладывание точного маршрута возможно уже на расстоянии до 15 метров от БТС с учетом особенностей рельефа и типа покрытия. т.е. снег, мерзлый грунт, вода и т.д.
На бортовом компьютере второй и третий этапы прокладки маршрута обрабатываются параллельно. На рисунке 2 показаны модули, входящие в бортовой компьютер
Система навигации и управления БТС с использованием платформы NVIDIA (бортовой компьютер)
Модуль Исполнительный Модуль
моделирования модуль прокладки
окружающей движения маршрута
среды 1 1
Рисунок 2. Модули бортового компьютера
Последовательность прокладки маршрута транспортного средства в условиях Крайнего Севера и Арктики с использованием бортового компьютера, разработанного в НГТУ, показана на рисунке 3.
При неудачной попытке преодоления препятствий прокладывается новый маршрут. Так же имеется возможность удаленного управления БТС
при нештатных ситуациях. По фотоснимкам и 3D карте с БЛА, вычислительный комплекс (бортовой компьютер), благодаря распознаванию типа покрытия, на основе нейронных сетей, будет прокладывать безопасные маршруты до заданной точки, предварительно составляя карту проходимости. Выходными данными будут являться оптимальные возможные маршруты.
Рисунок 3. Последовательность прокладки маршрута транспортного средства в условиях Крайнего Севера и Арктики с использованием бортового компьютера, разработанного в НГТУ
Для повышения безопасности целесообразно использовать минимум два БТС для возможности буксирования при аварийных ситуациях. Уточненные карты местности и удачно проложенные маршруты возможно использовать в дальнейшем для других БТС.
На рисунке 4 схематично показано БТС с указанием систем управления и диагностики в условиях Арктики, разработанного в НГТУ им. Р.Е.Алексеева.
Рисунок 4. Типовая схема установки интеллектуальной системы управления на транспортном
средстве, эксплуатирующийся в условиях Арктики
На рисунке 4 обозначено: 1 -интеллектуальный бортовой компьютер с вычислительной системой, системой управления, диагностики, системой терморегуляции и беспроводной системы передачи данных 2 - датчики с проводной связью, 3 - датчики с беспроводной связью. 4 - БЛА оснащенный лидаром. Для повышения безопасности движения целесообразно использовать минимум два БТС для возможности буксирования при аварийных ситуациях. Уточненные карты местности и удачно проложенные маршруты, возможно, использовать в дальнейшем для других БТС.
Список литературы:
1. Автомобили Tesla станут полностью автономными. URL: http://www.popmech.ru/techmlogies/280502-
avtomobüi-tesla-stanut-polmstyu-avtommnvmi/ дата обращения: 03.10.2016)
2. Jaguar Land Rover .Новости. URL: http ://www. i aguar.ru/about-j aguar/news/i lr-all-terrain-autonomv.html (дата обращения: 02.11.2016)
3. Бортовой компьютер с искусственным интеллектом для беспилотных автомобилей. URL: http ://www. nvidia.ru/obi ect/drive-px-ru. html (дата обращения: 02.11.2016)
4. Кабалдин Ю.Г.,Лаптев И.Л., Шатагин Д.А. Диагностика выходных параметров процесса резания в режиме реального времени на основе фрактального и вейвлет анализов с использованием программно-аппаратных средств National Instruments и Nvidia CUDA // Вестник машиностроения. 2014. № 8. С. 36.
СПОСОБ ИЗМЕРЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОГО ЗНАЧЕНИЯ ПЕРЕМЕННОГО _НЕСИНУСОИДАЛЬНОГО НАПРЯЖЕНИЯ_
Михаил Константинович Казаков
Доктор технических наук, профессор, Гжельский государственный университет, пос. Электроизолятор Московская область
АННОТАЦИЯ
Предлагается способ измерения эффективного значения переменного несинусоидального напряжения на основе выделения выборок мгновенного значения, при реализации которого показана принципиальная возможность получения нулевой методической погрешности измерения при выборе оптимального количества выборок, связанного с количеством гармоник напряжения.
ABSTRACT
A method of measuring the effective value of the non-sinusoidal AC voltage on the basis of allocation of samples of instantaneous values, the implementation of which is shown the fundamental possibility of obtaining zero methodical measurement error when choosing the optimal number of samples associated with the amount of voltage harmonics.
Ключевые слова: напряжение, измерение, эффективное значение, выборка, гармоника.
