Публикации Автоматизация управления движением и навигацией беспилотного аппарата

Всероссийский сборник статей и публикаций института развития образования, повышения квалификации и переподготовки.

Язык издания: русский
Периодичность: ежедневно
Вид издания: сборник
Версия издания: электронное сетевое
Публикация: Автоматизация управления движением и навигацией беспилотного аппарата
Автор: Усадьевский Владимир Алексеевич

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 Annotation: this article is devoted to the study of automation of motion control and navigation 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, 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 подходов1. Анализ существующих методов управления движениемУправление 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 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

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 3. Вычислительный модуль: Микропроцессорная система обрабатывает сигналы от гироскоповПринцип работы механической ИНСПринцип работы механической ИНС базируется на законах классической механики 1. Сбор данных: Датчики непрерывно регистрируют значения угловых скоростей2. Обработка сигналов: Сигналы проходят предварительную обработку для устранения шума3. 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 коррекцииПреимущества 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, космонавтикеКроме того, многие авиационные комплексы оснащены бортовыми ИН-системами для обеспечения безопасной посадки самолетов и вертолетовб) Спутниковые системы глобального позиционирования (GPS):Система GPS основана на передаче радиосигнала от орбитальных спутников Однако существует проблема проникновения сигнала GPS под воду. Радиочастоты GPS-передач ослабляются и рассеиваются при прохождении через водную среду, 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 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,

Методы предиктивного управления (MPC):

Предсказывают поведение системы на будущее, основываясь на модели

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 Основной задачей является создание автоматической системы управления, способной учитывать динамику подводных потоков, минимизировать погрешности позиционирования а) Алгоритм расчета оптимальной траектории движения:Допустим, что:X — пространство состояний аппарата (его позиция, скорость, ориентация);U - пространство управляющих воздействий (скорость двигателей, углы атакиτ: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 аппаратаK(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 сечения4. Повторяем процедуру до достижения необходимой точности.Программа расчетаАлгоритм реализован в пакете MATLAB/SIMULINK, где легко проводить моделирование % 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 Разработка системы автоматической навигации позволила значительно сократить погрешности позиционирования аппарата даже в условиях ограниченной видимости 9]Алгоритмы автоматического управления движением обеспечивают устойчивое движение аппарата по заданному маршруту, минимизируя влияние возмущающих факторов среды. Использование адаптивных методов позволяет оптимизировать траекторию движения 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 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. – 8. Матвеев, В. В. Инерциальные навигационные системы: алгоритмы и погрешности. – 9. Распопов, В. Я. Авиационные приборы и измерительные системы. Кн. 2. – 10. Фомичев, А. В. Нелинейные системы управления: методы и алгоритмы. – М.: Физматлит, 2011.