CC BY
7
Швецов Николай Владимирович, начальник сектора, [email protected], Россия, Ковров, АО «Всероссийский научно-исследовательский институт «Сигнал»,
Аверин Дмитрий Анатольевич, ведущий инженер-исследователь, [email protected], Россия, Ковров, АО «Всероссийский научно-исследовательский институт «Сигнал»
LAYING AND STABILIZATION SYSTEM FOR A SENSING ELEMENTS UNIT OF AN OPTOELECTRONIC TRACKING SYSTEM
V.G. Baunin, A.R. Zemlekhanov, A.V. Rumyantsev, N.V. Shvetsov, D.A. Averin
The paper studies the matters of creating a high-accuracy laying and stabilization system for a sensing elements unit of an optoelectronic tracking system. This high-accuracy system is intended for installation on mobile objects. In order to achieve a high dynamic accuracy of moving targets tracking while the object carrying the optoelectronic system is rolling, it is proposed to provide the laying and stabilization system with compensative channels for signals of angular transport velocities produced by the object motion.
Key words: laying and stabilization system, optoelectronic tracking system, target tracking accuracy, self-adjustment unit.
Baunin Vladimir Gennad'evich, candidate of technical sciences, docent, department head, [email protected], Russia, Kovrov, «All-Russian Scientific Research Institute «Signal» Joint Stock Company,
Zemlekhanov Aleksandr Rimovich, principal research engineer, [email protected], Russia, Kovrov, «All-Russian Scientific Research Institute «Signal» Joint Stock Company,
Shvetsov Nikolai Vladimirovich, sector head, [email protected], Russia, Kovrov, «All-Russian Scientific Research Institute «Signal» Joint Stock Company,
Averin Dmitrii Anatol'evich, principal research engineer, mail@vniisignal. ru, Russia, Kovrov, «All-Russian Scientific Research Institute «Signal» Joint Stock Company
УДК 681.513.8
DOI: 10.24412/2071-6168-2021-11-10-15
РАЗРАБОТКА МЕТОДА ОРГАНИЗАЦИИ ДВИЖЕНИЯ ГРУППЫ БЛА НА ОСНОВЕ ЭКВИВАЛЕНТА ТЕПЛОВОГО ДВИЖЕНИЯ
Э.А. Гейс
В работе предложен метод организации движения многоагентной системы, состоящей из квадрокоптеров. Предложенный метод заключается в организации поведенческого повторения роем теплового движения атомов. Такой подход повышает инвариантность к изменению свойств среды и новым заданиям оператора роя. Предложенный метод дополнен компонентом, который компенсирует возмущающие воздействия на летательный аппарат и способствует сохранению характера движения агентов в потенциальном поле. Результаты моделирования предложенного метода выявили новую проблему, негативно влияющую на поведенческую имитацию агентами теплового движения.
Ключевые слова: многоагентная система, потенциальное поле, система управления, тепловое движение.
На сегодняшний день написано множество работ, касающихся кооперации агентов роя [1-4]. Имеются работы по организации движения [5, 6] и методам принятия решений [7]. Одной из ключевых особенностей многоагентных систем является адаптивность к изменениям свойств окружающей среды. Под агентом в данной работе понимается квадрокоптер, имеющий
10
устройства взаимодействия со средой и другими агентами. Одним из вариантов решения проблемы изменения характера взаимодействия агентов между собой может быть настройка коэффициентов метода организации движения.
Постановка задачи. Основная идея метода, повышающего инвариантность к изменению свойств среды и новым заданиям, заключается в организации поведенческого повторения роем теплового движения атомов. В этом случае при моделировании поведения роя можно использовать скалярный параметр эквивалентный температуре. При «низкой температуре» агенты образуют «кристаллическую решетку», что может быть использовано при решении задач сопровождения. При «высокой температуре» агенты воспроизводят характер движения молекул газа, что может быть использовано при решении задач мониторинга местности. Кроме того, данный подход позволит прийти к интуитивному пониманию зависимости между коэффициентами метода организации движения и характером движения агентов в группе.
Физическое столкновение агентов между собой недопустимо, и поэтому моделируется с помощью величины эквивалентной «радиусу близкодействия» - понятию, принятому в термодинамике, отражающему расстояние кинетического взаимодействия частиц материи, на котором на них начинают действовать силы взаимного отталкивания. Поэтому для моделирования поведения агентов роя выбран метод потенциального поля, описанный в работе [6]. Однако, в [6] в квадрокоптере используется позиционный контур управления, что создает трудности при имитации потенциального поля. Поэтому позиционный регулятор заменен на регулятор, входным воздействием которого является эквивалент вектора силы потенциального поля [8].
В данной работе предложен метод организации движения, позволяющий оператору МАС изменением коэффициентов настраивать свойства роя в зависимости от задачи.
При решении данной задачи было необходимо:
1) Разработать метод организации движения группы БЛА, позволяющий изменять свойства роя в зависимости от поставленной задачи.
2) Промоделировать полученный метод.
Решение было выполнено исходя из следующих предположений:
1) Количество элементов роя заранее неизвестно и может меняться с течением времени;
2) Турбулентность, создаваемая винтомоторными группами квадрокоптера, не учитывается ввиду значительного расстояния между агентами даже при имитации столкновения;
3) Координаты агента в пространстве определяются без помех.
Описание метода организации движения. При решении задач мониторинга местности от летательных аппаратов требуется непрерывное обновление данных с заданной частотой. Для агента это означает облет местности с постоянной средней скоростью в заданной области. В контексте поведенческого повторения роем теплового движения это означает постоянство внутренней энергии с течением времени. При построении системы управления квадрокоптером согласно рис. 1 с использованием регулятора [8] совместно с методом потенциального поля эквивалент внутренней энергии агента теряется из-за силы сопротивления воздуха, действующий на квадрокоптер. В результате с течением времени агент останавливается, а многоагентная система «остывает». На рис. 1:
1) Ф1 - регулятор, на входе которого эквивалент силы потенциального поля [8], а на
выходе заданная ориентация квадрокоптера qt и тяга F;
2) Ф2 - регулятор, описанный в работе [9], выходом которого является вектор, состоящий из заданной тяги для каждой винтомоторной группы;
3) ОУ - объект управления с набором датчиков положения С, скорости V, ускорения A и ориентации q;
4) СИВ - система информационного обмена, в данной работе построенная с использованием Wi-Fi;
5) IIII - алгоритм расчета потенциального поля.
Требуется обеспечить инвариантность квадрокоптера к возмущающим воздействиям. Установка в контур дополнительного регулятора, например, ПИ-регулятора, является концептуально некорректным решением ввиду того, что в таком случае в систему вводится дополнительная инерционность.
Имеется иной вариант решения. Агент обладает знаниями о собственной конструкции. На каждой итерации расчета ядра агента доступна информация о текущей ориентации агента и значениях тяги винтомоторных групп, вычисленных на предыдущей итерации расчета с помо-
щью регулятора [8] (инерционность винтомоторных групп при расчете не учитывается). С использованием имеющихся данных можно вычислить ориентировочный текущий вектор тяги, который создает агент. Вектор компенсации возмущений на каждом шаге расчета имеет вид:
Рей = Рс - Ра,
где Рс - вычисленный текущий вектор тяги, которую создает агент; Ра - вектор тяги, полученный с помощью данных с акселерометра, расположенного на борту квадрокоптера. Тогда заданный вектор тяги определяется как:
Р( = Рр/ +(1 - ) Рсй,
где Р р/ - вектор тяги, вычисленный на основе потенциального поля; кй - коэффициент
демпфирования.
Рис. 1. Структурная схема системы управления агентом методом потенциального поля
без компенсации возмущений
Структурная схема с компенсацией возмущающих воздействий представлена
на рис. 2.
Рис. 2. Структурная схема системы управления агентом методом потенциального поля
с компенсацией возмущений
Изменением kd оператор может сообщать или отнимать «внутреннюю энергию» многоагентной системы, что приводит соответственно либо к разгону, либо к замедлению агентов.
Моделирование полученного метода. Для моделирования полученного метода использовалось проприетарное программное обеспечение, включающее библиотеку взаимодействия твердых тел Bullet Physics Library. Винтомоторные группы квадрокоптера представлены апериодическим звеном с постоянной времени 10 мс. СИВ среды представлена моделью сети Wi-Fi. Вектор силы сопротивления воздуха на каждой итерации расчета среды моделирования определяется следующим образом:
= Сх-
Р
V
V
-Б,
где Сх - коэффициент аэродинамического сопротивления; р - плотность воздуха, кг/ 3 ;
/ м
гг 2
Б - площадь миделевого сечения, м .
Величиной, характеризующей «внутреннюю энергию» роя, является средняя скорость
агентов:
Vav =
п и-1=1
п
где п - количество агентов.
Изменение с течением времени скорости агента, запущенного в заданную область в форме сферы, при к^ = 0 показано на рис. 3, где п - количество измерений.
3,74 2.81
2 1.87 >
0.94
0,00
п п п / \ [ 1 1 п л П
1 1 1 11
! 1 1 1 I
I 1 I 1 У У -»
0.0
37.5
75,0 п
112.5
150.0
Рис. 3. Изменение скорости агента с течением времени при нулевом коэффициенте демпфирования
Каждая точка на графике является средним значением за 150 итераций расчета.
Кратковременные падения скорости квадрокоптера связаны с изменением направления движения на противоположное при взаимодействии с границей заданной области. При свободном пробеге скорость агента не изменяется несмотря на сопротивление воздуха, что говорит о работоспособности предложенного метода. Тем не менее, видно, что после взаимодействия с границей допустимой области средняя скорость возрастает. При возникновении заданного вектора потенциального поля, характеризующего отталкивание от границы заданной области, квадрокоптер в силу собственной инерционности повторяет заданный вектор с некоторым запаздыванием. Ввиду этого запаздывания квадрокоптер приближается к границе заданной области ближе, чем должен был. При движении от границы заданной области квадрокоптер уже имеет требуемую ориентацию, поэтому воспроизведение эквивалента силы отталкивания начинается немедленно. При уменьшении эквивалентного заданного вектора отталкивания от заданной области реальный вектор тяги квадрокоптера отстает, что сообщает летательному аппарату дополнительное ускорение. В результате скорость квадрокоптера до взаимодействия с границей меньше, чем после. При воспроизведении эквивалентной силы отталкивания от соседнего квадрокоптера наблюдается тот же эффект.
Изменение с течением времени скорости агента, запущенного в заданную область в форме сферы, и к^ = 0.02 показано на рис. 4.
Из рис. 4 видно, что коэффициент демпфирования позволяет изменять характер движения агентов.
Подстройкой к^ можно обеспечить постоянство скорости после взаимодействия с
границей допустимой области, но только для частного случая. После изменения количества агентов или параметров допустимой области эффект появится снова.
п
Рис. 4. Изменение скорости агента с течением времени при коэффициенте демпфирования равном 0,02
Обсуждение. Предложенный в данной работе вариант организации движения агентов в группе можно комбинировать с когнитивной архитектурой агента, что может позволить качественно увеличить «интеллектуальность» роя. Обычно в работах, посвященных многоагентным системам, под интеллектуальностью роя понимается адаптируемость роя к изменениям свойств среды и новым заданиям оператора.
Заключение. Предложенный в данной работе метод обеспечивает коррекцию поведенческих свойств роя с помощью настройки коэффициентов. Результаты моделирования показывают удовлетворительную работу предложенной компенсации возмущающего воздействия и силы сопротивления воздуха в частности. При моделировании обнаружен эффект увеличения эквивалента внутренней энергии агента после взаимодействия с границами допустимой области и соседними агентами, что негативно сказывается на всей модели поведенческого повторения теплового движения.
Список литературы
1. Rastgoftar H. Cooperative aerial lift and manipulation / Rastgoftar H, Atkins E M // Aerospace Science and Technology, 2018. 82. P. 105-118.
2. Xu Chu Ding. Multi-UAV convoy protection: An optimal approach to path planning and coordination / Xu Chu Ding, Amir R. Rahmani, Magnus Egerstedt // IEEE Transactions on Robotics, 2010. 26. P.256-268.
3. Использование принципов роевого интеллекта для управления целенаправленным поведением массово-применяемых микророботов в экстремальных условиях / Иванов Д.Я. // Известия высших учебных заведений, 2011. №9. С. 70-78.
4. Chen X. Review of Unmanned Aerial Vehicle Swarm Communication Architectures and Routing Protocols / Chen X, Tang J, Lao S // MDPI Applied Sciences, 2020. №10. 3661 p.
5. Movement of a group of unmanned aerial vehicles in formation / Heiss E.A. // IOP: Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng., 2021. C. 12019.
6. Organization of unmanned aerial vehicles movement as a group / Heiss E.A. // IOP: Conf. Ser.: Mater. Sci. Eng., 2021 C. 11001.
7. Ровбо М.А., Овсянникова Е.Е. Методы локального планирования поведения агентов с BDI-архитектурой // Искусственный интеллект и принятие решений, 2019. №1. С. 74-86.
8. Гейс Э.А. Разработка регулятора квадрокоптера, входным воздействием которого является эквивалент вектора силы потенциального поля // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2021 (В печати).
9. Никитин Д.А. Адаптивная система управления квадрокоптером на основе кватер-нионной модели вращений // Управление большими системами, 2017. №90. С. 76-101.
Гейс Эдуард Альбертович, инженер; аспирант. [email protected], Россия, Тула, ОАО «Конструкторское бюро приборостроения»
14
DEVELOPMENT OF A METHOD FOR ORGANIZING THE MOTION OF A UAV GROUP BASED
ON THE EQUIVALENT OF THERMAL MOTION
E.A. Heiss
The paper proposes a method for organizing the motion of a multi-agent system consisting of quadrocopters. The proposed method consists in organizing the behavioral repetition of thermal motion of atoms by the swarm. This approach increases the invariance to changes in the properties of the environment and new assignments of the swarm operator. The proposed method is augmented with a component that compensates for perturbing effects on the swarm and contributes to preserving the character of the agents' motion in the potential field. The simulation results of the proposed method revealed a new problem that negatively affects the behavioral imitation of the thermal motion.
Key words: multi-agent system, potential field, control system, thermal motion.
Heiss Edward Albertovich, engineer, postgraduate, edheiss73@,gmail.com, Russian, Tula, JSC «KBP» Instrument Design Bureau
УДК 681.51
DOI: 10.24412/2071-6168-2021-11-15-19
РАЗРАБОТКА МИКРОПРОЦЕССОРНОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ МАНИПУЛЯТОРОМ РОБКО-О1
А.Г. Ефромеев, Н.Д. Черкасова
Представлены основная концепция и структура микропроцессорной системы управления манипулятором РОБКО-01, отмечены особенности управления шаговыми двигателями «ИЗОТ». Рассмотрены составляющие силовой и информационной частей микропроцессорной системы.
Ключевые слова: РОБКО-01, манипулятор, микропроцессорная система, система управления, шаговый двигатель.
Робот-манипулятор Р0БК0-01 разработан ИТКР-БАН (Болгария) для учебных целей при подготовке специалистов в области робототехники и кибернетики. Робот представляет собой манипулятор на основе разомкнутой кинематической цепи с последовательным соединением звеньев (т.е. относится к классу антропоморфных человекоподобных роботов). Основные характеристики манипулятора: количество степеней свободы - 5; объем рабочей зоны - 356 мм2;
отклонение при повторном позиционировании (повторяемость) - 1 мм;
точность повторения обучаемой точки - 5мм;
грузоподъемность - 1500г;
питание - 12 В;
потребление - до 2,5 А;
возможность подключения 7 входов и 8 выходов к внешнему оборудованию, в том
числе:
учебному поворотному столу (предназначен для кругового перемещения деталей); сенсорному фотооптическому приемнику (реагирует, когда между пальцами захвата есть предметы);
магнитному захвату (позволяет манипулировать магниточувствительными материалами массой до 50 г) [1].
