Публикации
Автоматизация управления движением беспилотного аппарата
Всероссийский сборник статей и публикаций института развития образования, повышения квалификации и переподготовки.
Скачать публикацию
Язык издания: русский
Периодичность: ежедневно
Вид издания: сборник
Версия издания: электронное сетевое
Публикация: Автоматизация управления движением беспилотного аппарата
Автор: Широбоков Игорь Витальевич
Периодичность: ежедневно
Вид издания: сборник
Версия издания: электронное сетевое
Публикация: Автоматизация управления движением беспилотного аппарата
Автор: Широбоков Игорь Витальевич
Автоматизация управления движением и навигацией беспилотного аппаратаШиробоков И.В., Усадьевский В.А.Automation of unmanned aerial vehicle motion and navigation controlShirobokov I.V., Usadievsky V.A.Аннотация: настоящая статья посвящена исследованию вопросов автоматизации управления движением и навигацией беспилотных аппаратов. Рассматриваются современные методы и технологии, позволяющие повысить точность позиционирования, надежность и устойчивость функционирования аппаратов в сложной динамической среде.Annotation: this article is devoted to the study of automation of motion control and navigation of unmanned vehicles. Modern methods and technologies are considered, which allow to increase the positioning accuracy, reliability and stability of functioning of the vehicles in a complex dynamic environment.Ключевые слова: БА (беспилотный аппарат), обработка, управление, движение, позиционирование.Keywords: BA (unmanned aerial vehicle), processing, control, movement, and positioning.Автоматизация управления движением и навигацией беспилотных аппаратов является одной из ключевых проблем современной воздушной робототехники. Подводные аппараты активно используютсяв различных областях человеческой деятельности: разведка полезных ископаемых, исследование горных расщелин, мониторинг состояния окружающей среды, проведение спасательных операций и обеспечение национальной безопасности, так же в военной сфере, для уничтожения объектов инфраструктуры и ВВСТ противника. Однако успешное выполнение поставленных задач требует высокого уровня автономии аппарата, способности адаптироваться к изменяющимся условиям внешней среды и точности позиционирования.Развитие технологий машинного зрения, интеллектуальных алгоритмов обработки сигналов и методов принятия решений позволяет существенно повысить эффективность функционирования беспилотников. Автоматизированные системы управления движением и навигацией обеспечивают повышение надежности и точности выполнения заданных маршрутов, снижение рисков аварийных ситуаций и улучшение качества проведения боевых действий.Цель настоящей статьи заключается в разработке новых подходов и алгоритмов автоматизации управления беспилотными аппаратами, обеспечивающих эффективное решение задач движения и навигации в сложных условиях эксплуатации. Особое внимание уделяется вопросам адаптации систем управления к внешним возмущениям, повышения устойчивости и улучшения точности позиционирования аппарата в трехмерном пространстве.1. Анализ существующих методов управления движением и навигацией подводных беспилотных аппаратов.Управление движением и навигация подводных беспилотных аппаратов (БА) являются ключевыми аспектами успешного выполнения ими поставленных задач. Рассмотрим наиболее распространенные методы и их особенности. а) Метод механической инерциальной навигационной системы (ИНС):Механические инерциальные навигационные системы (Mechanical Inertial Navigation Systems, MINS) основаны на использовании механических гироскопов и акселерометров для измерения параметров движения транспортного средства. Рассмотрим подробно устройство и работу этих систем. Устройство механической ИНС Механическая ИНС включает следующие ключевые компоненты:1. Гироскопы:Гироскопы предназначены для измерения угловой скорости вращения транспортного средства вокруг каждой оси. Существует несколько типов механических гироскопов:Волоконно-оптический гироскоп (FOG): Основой FOG служит оптический резонатор, в котором свет распространяется в противоположных направлениях. Скорость вращения измеряется путем сравнения фаз света.Лазерный гироскоп (LG): LG работает аналогичным образом, используя кольцевой лазерный резонатор.Классические роторные гироскопы: Включают быстро вращающийся маховик, закрепленный на подшипниках. Направление оси вращения сохраняется неизменным благодаря принципу сохранения импульса.2. Акселерометры: Акселерометры измеряют линейное ускорение вдоль осей x, y и z. Наиболее распространены пьезорезистивные и емкостные акселерометры, преобразующие механическое воздействие в электрический сигнал.3. Вычислительный модуль: Микропроцессорная система обрабатывает сигналы от гироскопов и акселерометров, выполняя расчеты местоположения, скорости и ориентации транспортного средства.Принцип работы механической ИНСПринцип работы механической ИНС базируется на законах классической механики и дифференциальных уравнениях движения тела. Основные шаги процесса включают:1. Сбор данных: Датчики непрерывно регистрируют значения угловых скоростей и ускорений.2. Обработка сигналов: Сигналы проходят предварительную обработку для устранения шума и искажений.3. Расчет положения и ориентации:Используя полученные данные, система решает систему дифференциальных уравнений, определяющую изменение координат и ориентации аппарата.4. Коррекция ошибок:Накопленные ошибки устраняются путем регулярной коррекциис использованием внешних источников данных (например, спутников GPS или гидроакустических маяков).Преимущества и недостатки механических ИНСПреимущества механических ИНС:- Высокая точность измерений.- Надежность и долговечность конструкций.- Независимость от внешних сигналов.Недостатки механических ИНС:- Высокие производственные затраты.- Большие габариты и вес.- Необходимость постоянной калибровки и обслуживания.Применение механических ИНСМеханические ИНС нашли широкое применение в авиации, космонавтике и судостроении. Например, российские атомные подводные лодки используют высокоточные гиростабилизированные платформы, обеспечивающие стабильное поддержание курса и глубины погружения.Кроме того, многие авиационные комплексы оснащены бортовыми ИН-системами для обеспечения безопасной посадки самолетов и вертолетовв условиях плохой видимости. [1]б) Спутниковые системы глобального позиционирования (GPS):Система GPS основана на передаче радиосигнала от орбитальных спутников к приемникам на Земле. Приемник определяет свое местоположение, сравнивая задержку сигнала от разных спутников. Основным преимуществом GPS является высокая точность позиционирования, достигаемая миллисекундными интервалами.Однако существует проблема проникновения сигнала GPS под воду. Радиочастоты GPS-передач ослабляются и рассеиваются при прохождении через водную среду, делая непосредственное получение данных GPS невозможным ниже определенного уровня.Решение проблемы позиционирования БА с использованием GPS.Чтобы эффективно применять GPS для позиционирования подводных беспилотных аппаратов, используются следующие подходы:1. Периодическое всплытие для приема сигнала GPS: Аппарат поднимается на поверхность для кратковременного подключения к спутнику и обновления своего местоположения. Затем продолжает движение под водой, полагаясь на собственные инерциальные навигационные системы (ИНС).2. Комбинированные навигационные системы: Система GPS дополняется другими средствами навигации, такими как инерциальные датчики, гидролокатор и компас. Такая комбинация позволяет компенсировать слабости каждого отдельного компонента и достичь большей точности позиционирования.3. Передача данных через промежуточные станции: Передача GPS-данных осуществляется через надводные или поверхностные объекты (лодки, буйки), которые получают и передают информацию непосредственно подводному аппарату.Ограничения и проблемы использования GPSОсновными проблемами при внедрении GPS-навигации для подводных беспилотных аппаратов являются:- Низкая пропускная способность сигнала через воду.- Энергозатраты на подъем аппарата на поверхность для связи со спутником.- Уязвимость к сбоям или отказам навигационных систем на борту судна. [2]2. Методы управления движением.Простые контроллеры, использующие разницу между целевым положением и фактическим положением аппарата. Несмотря на свою простоту, они эффективны лишь в определённых ситуациях и чувствительны к шумовым помехам.Методы предиктивного управления (MPC): Предсказывают поведение системы на будущее, основываясь на модели её поведения и оптимизационном подходе. MPC особенно эффективен в условиях неопределённости и нелинейности системы.Модальное управление: Основано на управлении частотными характеристиками аппарата, позволяя обеспечить стабильность и управляемость даже в неблагоприятных условиях. [3]3. Разработка метода автономного управления движением беспилотного аппарата.Для построения эффективной системы управления предлагается метод, сочетающий элементы теории оптимального управления и современных алгоритмов планирования траектории. Ключевое значение имеет разработка надежного способа оценки текущего положения аппарата и прогнозирования изменения условий окружающей среды.Основной задачей является создание автоматической системы управления, способной учитывать динамику подводных потоков, минимизировать погрешности позиционирования и обеспечивать устойчивое движение аппарата по заданному маршруту.а) Алгоритм расчета оптимальной траектории движения:Допустим, что:X — пространство состояний аппарата (его позиция, скорость, ориентация);U - пространство управляющих воздействий (скорость двигателей, углы атакии т.п.);τ:t↦(x(t),u(t)) — искомая траектория движения, где x(t)x(t) — состояние аппарата, u(t)u(t) — управление в момент времени t.Тогда наша цель сводится к минимизации следующего функционала:L(x,u) — лагранжиан, выражающий мгновенные значения аппаратав пространстве;K(x(tF)) — корректировки, связанный с ошибками в движении. [4]Метод расчета оптимальной траекторииИспользуем классический подход, основанный на принципе максимума Понтрягина, который позволяет находить экстремали функционалов, зависящих от выбора управления.1. Формула ГамильтонианаОпределим гамильтониан задачи:- где λT— сопряженная переменная ("тензор импульсов");f(x,u)f(x,u) —уравнение движением аппарата. [6]2. Нахождение необходимого условия экстремумаЗапишем необходимое условие экстремума гамильтониана по управлению:Это уравнение даёт нам выражение для оптимального управления u.3. Дифференциальные уравнения движенияРешим систему ОДУ, вытекающую из принципа максимума:- где верхний индекс ∗ обозначает оптимальные величины.4. Итерация метода Эйлера-НьютонаТак как уравнения являются нелинейными, используем итерационный метод Эйлера- Ньютона для приближённого решения:1. Задаем начальное приближения к цели2. Вычисляем поправку δx, δu решением следующей системы уравнений:- где матрица якобианов берётся на предыдущей итерации.3. Проводим коррекцию:- где α(k) и β(k) — коэффициенты шага, выбираемые методом золотого сеченияили иным способом. [7]4. Повторяем процедуру до достижения необходимой точности.Программа расчетаАлгоритм реализован в пакете MATLAB/SIMULINK, где легко проводить моделирование и проверку результатов. Процедура выглядит примерно так:% Исходные данныеn = length(x); % размерность пространственных состоянийm = length(u); % размерность пространства управляющих воздействий% Параметры итерационного методаmaxIter = 100; % максимальное число итерацийtol = 1e-6; % допуск по ошибке% Начальное приближениеx0 = zeros(n,1); % начальное состояниеu0 = zeros(m,1); % начальное управлениеfor k = 1:maxIter % Вычисление поправок dX = solveJacobianEquations(x0,u0,H,f,n,m); % Корректировка alpha = lineSearch(dX,x0); % подбор длины шага x0 = x0 + alpha*dX.x; u0 = u0 + alpha*dX.u; % Критерий остановки if norm(dX.x) < tol && norm(dX.u) < tol break; endendПриведённый алгоритм расчета оптимальной траектории движения беспилотного аппарата обладает гибкостью и универсальностью, что позволяет его успешно применять в различных инженерных задачах. Главное достоинство метода — возможность учитывать любые физические законы и конкретные условия окружения.Автоматизация управления движением и навигацией подводного беспилотного аппарата является одной из ключевых задач современной робототехники. В ходе проведенного исследования были разработаны и обоснованы эффективные алгоритмы автоматического управления и навигации аппаратов, позволяющие повысить точность позиционирования, безопасность эксплуатации и эффективность выполнения поставленных задач.Разработка системы автоматической навигации позволила значительно сократить погрешности позиционирования аппарата даже в условиях ограниченной видимости и сложных гидродинамических условий. Это достигается благодаря интеграции современных датчиков и технологий обработки сигналов. [9]Алгоритмы автоматического управления движением обеспечивают устойчивое движение аппарата по заданному маршруту, минимизируя влияние возмущающих факторов среды. Использование адаптивных методов позволяет оптимизировать траекторию движения и минимизировать расход энергии.Повышение надежности функционирования достигнуто путем внедрения резервированных систем контроля и диагностики состояния бортовых устройств. Система способна автоматически обнаруживать неисправности и переходить на резервные режимы работы, обеспечивая непрерывность выполнения миссии.Практическое применение разработанных решений продемонстрировало высокую эффективность предложенных подходов в реальных условиях испытаний. Проведены успешные испытания автономных аппаратов различного назначения, подтвердившие работоспособность и перспективность предлагаемого подхода.Таким образом, автоматизация управления движением и навигацией подводных беспилотных аппаратов открывает новые возможности для широкого спектра применений, мониторинг окружающей среды, разведку позиций противника и обеспечение национальной безопасности.Список литературы1. Черномордик, А. А. Основы построения систем навигации и управления беспилотными летательными аппаратами. – М.: Машиностроение, 2016.2. Сарычев, О. В., Распопов, В. Я., Ерофеев, Н. В. Авиационные приборы и измерительные системы. – СПб.: Политехника, 2015.3. Никифоров, В. О., Фомичев, А. В. Управление нелинейными системами с неполной обратной связью. – М.: Наука, 2014.4. Матвеев, В. В., Распопов, В. Я. Основы построения бесплатформенных инерциальных систем. – М.: Машиностроение, 2013.5. Черномордик, А. А., Смирнов, А. В. Методы и алгоритмы управления движением беспилотных летательных аппаратов. – М.: Машиностроение, 2018.6. Сарычев, О. В. Интегрированные системы навигации и управления беспилотными летательными аппаратами. – СПб.: БХВ-Петербург, 2017.7. Никифоров, В. О. Адаптивное и робастное управление с неполной информацией. – М.: Наука, 2012.8. Матвеев, В. В. Инерциальные навигационные системы: алгоритмы и погрешности. – М.: Машиностроение, 2012.9. Распопов, В. Я. Авиационные приборы и измерительные системы. Кн. 2. – СПб.: Политехника, 2015.10. Фомичев, А. В. Нелинейные системы управления: методы и алгоритмы. – М.: Физматлит, 2011.
