CC BY
44
DOI 10.36622^Ти.2022.18.4.006 УДК 004.896
ПРОЕКТИРОВАНИЕ ТРАЕКТОРИИ ДВИЖЕНИЯ РОБОТА В ОГРАНИЧЕННОМ
ПРОСТРАНСТВЕ
А.В. Каляшина, Т.С. Евдокимова, В.Ю. Ерхов
Казанский национальный технический университет им. А.Н. Туполева - КАИ,
г. Казань, Россия
Аннотация: исследование посвящено проектированию траектории движения робота в ограниченном пространстве с использованием современных средств робототехники и сенсорных устройств. Цель исследования - обеспечение автономного движения мобильного робота по пути следования с препятствиями, с использованием алгоритмов движения, основанных на графах. Предварительно был проведен анализ существующих алгоритмов движения мобильных роботов, отражены их достоинства и недостатки. Для достижения цели была разработана структурная схема мобильного робота, которая демонстрирует связь контроллера с внешними устройствами сбора информации и управления движением. Получение сигналов и их предварительная обработка проведены бортовыми сенсорными устройствами. Предварительно обработанный сигнал передается с уровня аппаратной логики на верхний уровень контроллера. Для этого реализована информационная система, включающая прием сигналов от датчиков и их передачу на уровень контроллера. Разработан алгоритм построения траектории движения. Благодаря реализации алгоритма поиска кратчайшего пути на основе известной карты местности обеспечено точное следование мобильного робота к заданной конечной точке в условиях складского помещения. Вопрос навигации решен с помощью карты черных линий, которая формирует сеть возможных маршрутов. Результаты прошли тестирование в условиях инженерного полигона
Ключевые слова: роботизация, автоматизированные устройства, мобильный робот, складская логистика, бортовые датчики, микроконтроллер, кинематика, алгоритм поиска
Введение
Существующие актуальные задачи совершенствования научно-технического прогресса Российской Федерации в условиях перехода к цифровому производству связаны с автоматизацией и роботизацией. Важное значение имеет достижение максимальной автономности роботизированных систем и комплексов при выполнении работ в неблагоприятных условиях [1]. В базовом функционале мобильных роботов заложен сам факт движения робота к цели для выполнения различных операций, его способность прокладывать маршрут, подвижность и автономность, обеспечение которых лежит в плоскости комплексных задач. Решение таких задач предполагает проектирование и внедрение автоматизированных устройств для движения, а также выполнения поставленных задач в замкнутом пространстве. Такие условия подразумевают под собой работу в сложных условиях, например перемещение в отделениях больниц, обеспечение поисковых работ в разрушенных зданиях и т.д. Однако подобные роботы могут использоваться и на открытых пространствах.
© Каляшина А.В., Евдокимова Т.С., Ерхов В.Ю., 2022
Цель данного исследования: обеспечение автономного движения робота по пути следования с препятствиями, с использованием алгоритмов движения, основанных на графах.
Для достижения поставленной цели были решены следующие задачи:
1. Разработана структурная схема мобильного робота.
2. Разработан алгоритм построения траектории движения.
3. Реализована информационная система, включающая прием сигналов от датчиков, их предобработку (нижний уровень аппаратной логики), передачу полученных сигналов на уровень контроллера.
4. Разработана программа управления движением робота.
5. Проведено тестирование экспериментальной модели робота.
Обзор алгоритмов построения траектории
Большинство алгоритмов построения траектории опираются на представление окружающего пространства, некоторые алгоритмы, такие как алгоритм Дейкстры или алгоритм А*, требуют в качестве входных данных граф расстояний. Граф расстояний не содержит всей информации, касающейся окружения, но поз-
воляет построить траекторию с возможностью последующей корректировки.
Проведено исследование и сравнение следующих алгоритмов:
1. Алгоритм Дейкстры. Данный алгоритм находит кратчайшие пути от одной из вершин графа до всех остальных. Алгоритм работает только для графов без рёбер отрицательного веса.
2. Алгоритм A star. A* — это модификация алгоритма Дейкстры, оптимизированная для единственной конечной точки. Алгоритм Дейкстры может находить пути ко всем точкам, A star находит путь к одной точке. A* пошагово просматривает все пути, ведущие от начальной вершины в конечную, пока не найдёт минимальный. Он просматривает сначала те маршруты, которые ближе к цели. При выборе вершины он учитывает весь пройденный до неё
Для решения поставленных задач и выбора траектории по кратчайшему пути был выбран алгоритм А*. Данный алгоритм является весьма гибким и существуют вариации данного метода для различных условий. Также следует отметить, что у алгоритма А* имеется ряд недостатков, но по сравнению с вышеперечисленными
путь. Порядок обхода вершин определяется эвристической функцией.
3. Алгоритм поиска в глубину. Алгоритм поиска (или обхода) в глубину позволяет построить обход ориентированного или неориентированного графа, при котором посещаются все вершины, доступные из начальной вершины. Результатом алгоритма поиска в глубину является некоторый маршрут, следуя которому можно обойти последовательно все вершины графа, доступные из начальной вершины. Поиск в глубину не находит кратчайших путей, зато он применим в ситуациях, когда граф неизвестен целиком, а исследуется каким-то автоматизированным устройством. Если же граф ориентированный, то поиск в глубину строит дерево путей из начальной вершины во все доступные из нее.
В таблице представлен сравнительный анализ алгоритмов.
алгоритмами является одним из наиболее эффективных [2, 3].
Алгоритм А* является одним из наилучших алгоритмов, предназначенных для поиска кратчайшего пути. Эвристический поиск классифицирует все имеющиеся узлы по приближению наилучшего маршрута, идущего через
Алгоритмы на графах Достоинства Недостатки
Алгоритм Дейкстры - возможность нахождения кратчайшего пути от выбранной вершины до остальных - удобство применения при матричном представлении графа - работает только для графов без рёбер отрицательного веса - громоздкая программная реализация
Алгоритм A star - улучшает алгоритм Дейкстры по времени вычислений - является оптимально эффективным для заданной эвристики - требует внимательного обращения в программе: если в организации данных используется принцип "последним пришёл — первым ушёл" - при одинаковой оценке вершин A star реализует поиск в глубину, в обратном случае применит поиск в ширину, что может сказаться на общей производительности - одна и та же вершина графа не должна дважды встречаться в очереди
Алгоритм поиска в глубину - полезен при отсутствии полных данных о графе - данный метод не фокусируется на цели маршрута, а предлагает поиск "вслепую"
этот узел. Выражается эвристической функцией:
f(n) = д(п) + h(n)
- f(n) - значение оценки, назначенное узлу
n,
- д(п) - наименьшая стоимость прибытия в узел n из точки старта,
- h(n)- эвристическое приближение стоимости пути к цели от узла n.
Аппаратная и программная реализация следования роботом по траектории
Структурная схема (рис. 1) демонстрирует связь контроллера с внешними устройствами. Пара инфракрасных датчиков (ИД) закреплена на нижней части корпуса - любой возможный маршрут для робота представлен черной линией на белом фоне, а установленные ИД предназначены для распознавания границы линии.
При этом ультразвуковой датчик (УД), расположенный на горизонтально поворачивающейся платформе, оценивает расстояние до препятствий. Гироскоп позволяет системе определить текущий угол поворота относительно начального состояния.
Контроллер обладает раздельными портами для подключения устройств ввода и вывода (рис. 1). Благодаря встроенному аналого-цифровому преобразователю (АЦП) и цифро-аналоговому преобразователю (ЦАП) контроллер отвечает за формирование траектории и генерацию сигналов управления движением. Программный код загружается напрямую в память контроллера.
Двигатели на левой и правой сторонах устройства обеспечивают подвижность гусениц. Поворот платформы с УД производится серводвигателем.
Рис. 1. Структурная схема робота
Вопрос навигации решен с помощью карты черных линий - она формируют сеть возможных маршрутов. Решающим фактором в определении конечной траектории явился выбор между директивами «поворот налево -прямолинейное движение - поворот направо».
В процессе всего движения эвристическая функция кратчайшего пути определялась перечнем пройденных и предстоящих поворотов в узлах карты черных линий. Обобщающий алгоритм представлен диаграммой (рис. 2).
Рис. 2. Алгоритм движения робота по кратчайшему пути
Программный код реализован в среде Ro-botrack IDE 1.3.1 в виде скрипта, составленного C++ - подобном языке. Основная часть программы адаптирует скорости моторов по мере поступления сигналов с датчиков. Прямолинейное движение выполняется, когда оба ИД улавливают близкое к одинаковому соотношение черного и белого цвета перед собой. Все остальные варианты настройки скоростей были определены либо для выравнивания положения мобильного робота на прямолинейном участке маршрута, либо для поворота на дугах и разветвленных узлах [4].
Для реализации алгоритма движения по кратчайшему пути с учетом разнообразных препятствий использована информационная система, включающая 3 датчика.
Работа УД связана с детектированием препятствий, встречающихся на траектории
следования робота на расстоянии 12 см и менее - тестирование показало, что большее расстояние не всегда гарантировало достоверный отклик, а меньшее не обеспечивало своевременное реагирование системы для предотвращения столкновения с препятствием. В случае обнаружения препятствия робот также должен проверять возможное присутствие окружающих объектов. По этой причине дополнительно активируется серводвигатель, если робот движется в обратную от препятствия сторону. Данный мотор поочередно устанавливает положение платформы с УД на 20° влево, вправо и по центру относительно исходного состояния (с задержкой 500 мс). После определения роботом новой траектории движения сервопривод также возвращает платформу с УД в начальное положение. На рис. 3 представлен
момент изменения маршрута в узле при обнаружении препятствия.
Рис. 3. Изменение траектории движения
Задача гироскопа заключается в оценке горизонтального угла поворота относительно начального положения робота.
Применялись ИД датчики с разным диапазоном чувствительности. Поэтому их программная реализация включает отдельную калибровку (настройку) каждого датчика. Добавлена проверка численного соотношения параметров ИД в нескольких операторах условия (где от робота требуется выполнить поворот по дуге или вернуться с края полосы в ее центр). Введенный набор интервалов компенсирует недостаток информации, ограниченный указанием диапазона самих допустимых значений для данного вида движения.
Реализация задач данного исследования иллюстрирует полный цикл разработки от «теории к практике»: в комплексе кинематики, электроники и информационных систем был разработан мобильный робот, способный находить препятствия и осуществлять движение по кратчайшему маршруту в замкнутых помещениях. Испытания в условиях инженер-
ного полигона показали, что мобильный робот может быть использован как прототип для решения задач интеллектуальной маршрутизации в ограниченном пространстве.
Заключение
Для решения задачи движения робота по кратчайшему пути был выбран алгоритм построения траектории движения на графах как оптимальный метод для заданных условий.
Разработана структурная схема робота, отражающая связь между уровнем аппаратной логики контроллера и верхним уровнем системы управления.
Разработанный алгоритм следования робота по кратчайшему маршруту до конечной точки с обходом непредвиденных препятствий проверен экспериментально на территории инженерного полигона. Проведен анализ системы в динамике, выявлено существенное влияние ряда параметров на движение робота, обеспечен устойчивый режим работы при непрерывном саморегулировании системы.
Литература
1. Alfred A.R., Ralph L. Hollis. Opportunities for Increased Intelligence and Autonomy in Robotic Systems for Manufacturing, Robotics Research, 1998. pp. 141-151
2. Система позиционирования и идентификации мобильной робототехнической платформы в ограниченном и открытом пространстве / Т.С. Евдокимова, А.А. Синодкин, Л.О. Федосова, М.И. Тюриков. Н. Новгород: НГТУ им. Р.Е. Алексеева, 2018. №2(121). С. 16-25
3. Алгоритм построения глобальной траектории движения и планирования маршрута автоматической парковки беспилотного транспортного средства / Т.С. Евдокимова, А.А. Синодкин, Л.О. Федосова, М.И. Тюри-ков // Вестник МГТУ «Станкин». 2020. №4 (55). С. 61-67
4. Информационное обеспечение траектории движения мобильного робота в ограниченном пространстве/ А.В. Каляшина, Т.С. Евдокимова, Л.Ф. Фаткуллина, Д.З. Валиева // Вестник МГТУ «Станкин». 2021. №4(59). С. 74-79.
5. Каляшина А.В., Кузнецов А.П. Методы оценки эффективности промышленного оборудования // Технология машиностроения. 2020. № 5. С. 66-75.
Поступила 17.05.2022; принята к публикации 16.08.2022 Информация об авторах
Каляшина Анна Викторовна - канд. техн. наук, доцент кафедры лазерных и аддитивных технологий, Казанский национальный технический университет им. А.Н. Туполева - КАИ (420111, Россия, Республика Татарстан, г. Казань, ул. Карла Маркса, д. 10), тел. 8-927-459-85-41, e-mail: [email protected]
Евдокимова Татьяна Сергеевна - аспирант кафедры автоматики и управления, Казанский национальный технический университет им. А.Н. Туполева - КАИ (420111, Россия, Республика Татарстан, г. Казань, ул. Карла Маркса, д. 10), тел. +7-920-111-99-14, e-mail: [email protected]
Ерхов Владимир Юрьевич - магистр кафедры автоматики и управления, Казанский национальный технический университет им. А.Н. Туполева - КАИ (420111, Россия, Республика Татарстан, г. Казань, ул. Карла Маркса, д. 10), тел. +7-963-917-5746, e-mail: [email protected]
DESIGNING THE TRAJECTORY OF THE ROBOT IN A CONFINED SPACE A.V. Kalyashina, T.S. Evdokimova, V.Yu. Erkhov Kazan National Technical University named after A.N. Tupolev - KAI, Kazan, Russia
Abstract: this study is devoted to designing the trajectory of a robot in a confined space using modern robotics and sensor devices. The aim of the study is to provide autonomous movement of a mobile robot along the route with obstacles, using motion algorithms based on graphs. Previously, we carried out an analysis of existing algorithms for the movement of mobile robots and reflected their advantages and disadvantages. To achieve this goal, we developed a block diagram of a mobile robot, which demonstrates the connection of the controller with external devices for collecting information and controlling movement. We carried out reception of signals and their preliminary processing by on-board sensor devices. The preprocessed signal is transmitted from the hardware logic level to the upper level of the controller. To do this, we implemented an information system that includes receiving signals from sensors and transmitting them to the controller level. We developed an algorithm for constructing a motion trajectory. Thanks to the implementation of the shortest path search algorithm based on a well-known terrain map, the exact following of the mobile robot to a given endpoint in a warehouse environment is ensured. We solved the issue of navigation with the help of a map of black lines, which forms a network of possible routes. We tested the results in the conditions of an engineering landfill
Key words: robotics, automated devices, mobile robot, warehouse logistics, onboard sensors, microcontroller, kinematics, search algorithm
References
1. Alfred A.R., Ralph L. Hollis, "Opportunities for increased intelligence and autonomy in robotic systems for manufacturing", Robotics Research, 1998, pp. 141-151.
2. Evdokimova T.S., Sinodkin A.A., Fedosova L.O., Tyurikov M.I. "Positioning and identification system of a mobile robotic platform in a limited and open space", NSTU named after R.E. Alekseev, Nizhny Novgorod, 2018, no. 2(121), pp. 16-25
3. Evdokimova T.S., Sinodkin A.A., Fedosova L.O., Tyurikov M.I. "Algorithm for constructing a global trajectory of movement and route planning for automatic parking of an unmanned vehicle", Bulletin of MSTUStankin (VestnikMGTU "Stankin"), 2020, no. 4 (55), pp. 61-67
4. Kalyashina A.V., Evdokimova T.S. Fatkullina L.F., Valieva D.Z. "Information support of the trajectory of movement of a mobile robot in a confined space", Bulletin of MSTU Stankin (Vestnik MGTU "Stankin"), 2021, no. 4(59), pp. 74-79.
5. Kalyashina A.V., Kuznetsov A.P. "Methods of evaluating the effectiveness of industrial equipment", Engineering Technology (Tekhnologiya mashinostroeniya), 2020, no. 5, pp. 66-75
Submitted 17.05.2022; revised 16.08.2022
Information about the authors
Anna V. Kalyashina, Cand. Sc. (Technical), Professor, Kazan National Technical University named after A.N. Tupolev (10 Karl Marx str., Kazan 420111, Republic of Tatarstan, Russia), tel.: 8-927-459-85-41, e-mail: [email protected]
Tat'yana S. Evdokimova, graduate student, Kazan National Technical University named after A.N. Tupolev (10 Karl Marx str., Kazan 420111, Republic of Tatarstan, Russia), tel.: +7 (920) 111 9914, e-mail: [email protected] Vladimir Yu. Erkhov, MA, Kazan National Technical University named after A.N. Tupolev (10 Karl Marx str., Kazan 420111, Republic of Tatarstan, Russia), tel.: +7-963-917-57-46, e-mail: [email protected]
