Статья

Название статьи НАВИГАЦИЯ ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ КОММУНИКАЦИЙ В ГРУППЕ ПОДВИЖНЫХ ОБЪЕКТОВ
Автор В. В. Соловьев, В. И. Финаев, В. В. Шадрина, И. В. Пушнина
Рубрика РАЗДЕЛ II. МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ И СИСТЕМ
Месяц, год 03, 2018
Индекс УДК 004.896
DOI
Аннотация Рассмотрена задача навигации для управления движением автономного мобильного робота (подвижного объекта) в неопределенной среде. Осуществлена постановка задачи ориентации в пространстве подвижного объекта при условии, что ориентация подвижного объекта происходит при отсутствии информации от спутника, а обработка навигационных данных от локальных систем осуществляется путем интегрирования разных данных. Выполнен анализ и определены достоинства и недостатки двух основных групп методов навигации: локальной и глобальной навигации. Предложен комбинированный способ навигации для автономного мобильного робота. Сделан краткий обзор наиболее известных научных работ, в которых приведено описание и показано применение метода комплексирования разнородных навигационных данных для задач локальной навигации мобильного робота. Рассмотрена структура интегрированной системы локальной навигации со схемой комплексирования навигационных измерителей, в которую входят: блок акселерометров, блок гироскопов, фильтр Калмана. Сущность предложенного в настоящей работе метода оценки положения и ориентации двухколесного мобильного робота состоит в комплексировании данных одометрии, магнитного компаса и инициальной навигационной системы с применением возможностей расширенного фильтра Калмана. Приведена математическая модель расширенного фильтра Калмана. Рассмотрен практический пример построения математической модели, использующей расширенный фильтр Калмана. Применение модели обеспечивает повышение точности определения координат подвижного объекта и способствующая эффективному решению задачи коммуникации группы подвижных объектов. В примере рассмотрено движение подвижного объекта по окружности, прямолинейное движение и движение подвижного объекта по синусоиде. Моделирование выполнено в среде MathLab и показало эффективные результаты применения предложенного метода комплексирования разнородных навигационных данных на основе выполнения интегрирования разных данных.

Скачать в PDF

Ключевые слова Навигационная система; подвижной объект; фильтр Калмана; ИНС; одометрия; комплексирование данных.
Библиографический список 1. Костишин М.О., Жаринов И.О., Суслов В.Д. Автономная навигация мобильного робота на основе ультразвукового датчика измерения расстояний // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. – 2013. – № 2 (84). – С. 162-163.
2. Михайлов Б.Б., Назарова А.В., Ющенко А.С. Автономные мобильные роботы – навигация и управление // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2016. – № 2 (175). – C. 48-67.
3. Голован А.А., Гришин А.А., Жихарев Д.Н., Ленский А.В., Пахомов В.Б. Алгоритмы решения задачи навигации мобильных роботов. – М.: Институт механики МГУ, 1999. – 54 с.
4. Чернухин Ю.В., Доленко Ю.С., Бутов П.А. Нейросетевой подход к решению задачи локальной навигации интеллектуальными мобильными роботами в условиях, приближенных к реальной среде // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2013. – № 5 (142). – C. 80-84.
5. Бобровский С. Навигация мобильных роботов (в 3 ч.). Ч. 1 // PC Week/RE. – 2004. – № 9. – С. 52.
6. Степанов О.А. Применение теории нелинейной фильтрации в задачах обработки навигационной информации. – 3-е изд. – СПб.: ГНЦ РФ ЦНИИ «Электроприбор», 2003. – 370 с.
7. Обзор глобальных навигационных систем. – http://www.vspcenter.ru/glonass/system/ (дата доступа 27.03.2017).
8. Shahida Khatoon and Ibraheem. Autonomous Mobile Robot Navigation by Combining Local and Global Techniques // International Journal of Computer Applications (0975–8887).
– 2012. – Vol. 37, No. 3.
9. Красильщиков М.Н, Себряков Г.Г. Современные информационные технологии в задачах навигации и наведения беспилотных маневренных летательных аппаратов. – М.: Физматлит, 2009. – 556 с.
10. Mohinder S. Grewal, Lawrence R. Weill, Angus P. Andrews. Global Positioning, Inertial Navigation and Integration. SBN: 978-0-470-09971-1. August 2007. – 416 p.
11. Черноножкин В.А., Половко С.А. Система локальной навигации для наземных мобильных роботов // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. – СПб.: Изд-во СПб НИУИТМиО, 2008. № 57.
12. Защелкин К.В, Калиниченко В.В, Ульченко Н.О. Реализация комбинированного способа навигации автономного мобильного робота // Электротехнические и компьютерные системы. – 2013. – № 09 (85). Компьютерные системы и компоненты. – C. 102-109.
13. Soloviev V.V, Pshikhopov V.K, Shapovalov I.O, Finaev V.I and Beloglazov D.A. Planning of the mobile robot motion in non-deterministic environments with potential fields method // International Journal of Applied Engineering Research. – 2015. – Vol. 10, No. 21. – P. 41954-41961. – ISSN 0973-4562.
14. Котов К.Ю., Мальцев А.С., Соболев М.А., Филиппов М.Н. Совместное использование одометрии и системы технического зрения для оценки координат мобильного робота // Труды XIII Международной конференции "Проблемы управления и моделирования в сложных системах". – Самара: Самарский научный центр РАН, 2011. – С. 230-236.
15. Меркулов В.В., Носенков Д.А. Метод оценки позиции мобильного робота на основе комплексирования сенсорных данных одометрии и магнитного компаса с использованием фильтра Калмана // Сб. научных трудов SWorld. – Вып. 2. – Т. 1. – Одесса, 2013. – С. 83-87.
16. Грибовский А.В., Козадаев К.В., Красовский С.П. Информатика: Ежеквартальный научный журнал // Объединенный институт проблем информатики НАН Республики Беларуси. – Минск, 2012. – № 1. – С. 106-114.
17. Chenavier F., Crowley J. Position Estimation for a Mobile Robot Using Vision and Odometry // Proceedings of IEEE International Conference on Robotics and Automation, Nice, France, May 12-14, 1992. – P. 2588-2593.
18. Красильщиков М.Н., Себряков Г.Г. Управление и наведение беспилотных маневренных летательных аппаратов на основе современных информационных технологий. – М.: Физматлит, 2003. – 280 c.
19. Интеллектуальное планирование траекторий подвижных объектов / под ред. Пшихопова В.Х. – М.: Физматлит, 2014. – 300 с.
20. Welch G., Bishop G. An Introduction to the Kalman Filter. University of North Carolina at Chapel Hill Department of Computer Science Chapel Hill. Course 8. SIGGRAPH 2001.
21. Ваарман В.В., Троянов Д.А., Соловьев В.В., Белоглазов Д.А. Разработка и исследование методов комплексной обработки навигационной информации автономного мобильного робота // Информационные технологии, системный анализ и управление (ИТСАУ-2016): Сб. трудов ХIV Всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов. – Таганрог: Изд-во ЮФУ, 2016. С. 27-33.

Comments are closed.