МЕТОДИКА И ПРАКТИКА ПОВЫШЕНИЯ АВТОНОМНОСТИ НАЗЕМНЫХ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ
Ключевые слова:
Автономность роботов, степень автономности, информационное обеспечение, система технического зрения, интеллектуальная автономность, унификация решений в области автономииАннотация
Тенденции развития современной робототехники и потребности практики требуют повы-
шения степени автономности робототехнических комплексов. Повышение степени автономно-
сти, в свою очередь, требует увеличения ситуационной осведомлённости и, как следствие, увели-
чение объёма данных и эффективности их обработки в масштабе реального времени на бортовых
ресурсах. При этом сохраняется требование экономической целесообразности предлагаемых ре-
шений. С учётом того, что в отечественной практике в большинстве случаев используются те-
леуправляемые роботы, возникает необходимость наращивания их автономности, с использова-
нием уже имеющихся технических решений. Такое направление развития робототехнических ком-
плексов называется переходом от телеуправления к супервизорному управлению. На этом пути
осуществляется передача всё большего количества информационно- управляющих функций от
оператора к бортовой информационно-управляющей системе. На основе анализа мирового и соб-
ственного опыта разработок робототехнических комплексов, авторской методики создания ро-
ботов с повышенной степенью автономности, нами выделен ключевой элемент обеспечения ин-
теллектуальной автономности мобильных средств. Предложен унифицированный программно-
аппаратный модуль информационного обеспечения мобильных роботов. Основу модуля образует
система технического зрения с открытой программно-аппаратной архитектурой. Этот модуль
позволяет наращивать степень автономности наземных робототехнических комплексов в части
интеллектуальной автономности постепенно, оставаясь в рамках экономической целесообразно-
сти. Открытая программная архитектура модуля учитывает имеющееся де-факто разнообразие
аппаратных решений в существующих телеуправляемых подвижных средствах и позволяет про-
изводить увеличение степени автономности – переходить от режима телеуправления к суперви-
зорному управлению пошагово, сообразно решаемым задачам и доступным средствам. Предлага-
ется методика создания новых или реинжиниринга уже существующих образцов РТК. Методика
включает анализ общей компоновки РТК с акцентом на программно-алгоритмическую часть бор-
товой информационно-управляющей системы. При этом учитываются условия согласования тре-
бований к сенсорной и вычислительной частям. В работе рассмотрены примеры применения этой
методики к усовершенствованию уже существующих образцов наземных РТК. Приводятся по-
становки практических задач и примеры их решения с помощью предлагаемого модуля
Библиографические ссылки
1. Christensen H.I., Sloman A., Kruijff G-J., Wyatt J. Cognitive Systems. Reports on the European Union project
on Cognitive Systems. – Свободный режим доступа: https://www.researchgate.net/publication/
50369027_Cognitive_Systems (дата обращения: 01.02.2025).
2. Богуславский А.А., Боровин Г.К., Карташев В.А., Павловский В.Е., Соколов С.М. Модели и ал-
горитмы для интеллектуальных систем управления. – ИПМ им. М.В. Келдыша РАН, 2019.
3. Huang H. et al. Autonomy Measures for Robots // Proc. of the 2004 ASME International Mechanical
Engineering Congress & Exposition, Anaheim, California, November 2004
4. Huang H., Messina E., Albus J. Autonomy Level Specification for Intelligent Autonomous Vehicles:
Interim Progress Report // PerMIS Workshop, Gaithersburg, MD. – 2003.
5. Huang H. et al. Autonomy Levels for Unmanned Systems (ALFUS) Framework: An Update // SPIE
Defense and Security Symposium, Orlando, Florida, March 2005. – 2005.
6. Barbera A. et al. Software Engineering for Intelligent Control Systems // KI Journal Special Issue on
AI and Software Engineering, Germany. – 2004. – No. 3.
7. Huang H. et al. Autonomy Levels for Unmanned Systems Framework // NIST Special Publication 1011,
National Institute of Standards and Technology, Gaithersburg, MD. – 2004. – Vol. I: Terminology.
8. Huang H., Pavek K., Novak B., Albus J., Messina E. A Framework for Autonomy Levels for Unmanned
Systems (ALFUS) // Proceedings of the AUVSI's Unmanned Systems North America June
2005, Baltimore, MD. – 2005.
9. Богуславский А.А., Соколов С.М. Технология изготовления программного обеспечения СТЗ
автономных РТК // Тр. 34-й Международной научно-технической конференции «Экстремаль-
ная робототехника», 23-24 ноября 2023. – СПб.: ЦНИИ РТК, 2023. – С. 27-35.
10. Соколов С.М. Сравнительный анализ степени автономности робототехнических комплексов //
Известия ЮФУ. Технические науки. – 2023. – № 1 (231). – С. 65-76.
11. Соколов С.М. Технологии технического зрения и военно-технические задачи боевой робототех-
ники // Вооружение и экономика. – 2023. – № 3 (65). – С. 51-59.
12. Intel Corp. Accelerate Automotive with Intel. – Свободный режим доступа: https://www.intel.com/
content/www/us/en/automotive/overview.html (дата обращения: 01.02.2025).
13. Лю Ш. и др. Разработка беспилотных транспортных средств. – М.: ДМК Пресс, 2022. – 246 с.
14. Panayiotou K. et al. A Framework for Rapid Robotic Application Development for Citizen Developers
// Software Magazine. – 2022. – P. 53-79.
15. Shnkland S. Tesla self-driving car computer. – Свободный режим доступа: https://www.cnet.com/news/
meet-tesla-self-driving-car-computer-and-its-two-ai-brains (дата обращения: 01.02.2025).
16. Apollo Open Platform. – Свободный режим доступа: https://developer.apollo.auto/ (дата обраще-
ния: 01.02.2025).
17. NVIDIA DRIVE Hyperion Autonomous Vehicle Development Platfor. – Свободный режим досту-
па: https://developer.nvidia.com/drive/hyperion-7.1 (дата обращения: 01.02.2025).
18. Serrano D. Middleware and Software Frameworks in Robotics. Applicability to Small Unmanned
Vehicles. – STO-EN-SCI-271, STO/NATO, 2015. – 8 p.
19. Tsardoulias E., Mitkas P. Robotic frameworks, architectures and middleware comparison //
arXiv:1711.06842v1. – 2017.
20. Wigness M., Eum S., Rogers J., Han D., Kwon H. A RUGD Dataset for Autonomous Navigation and
Visual Perception in Unstructured Outdoor Environments // Proc. Int. Conf. on Intelligent Robots and
Systems (IROS) 03-08 November 2019. – 2019.
21. Albl C. et al. Multi-view drone tracking datasets. – Свободный режим доступа:
https://github.com/CenekAlbl/drone-tracking-datasets/tree/master (дата обращения: 01.02.2025).
22. Бочаров Н.А. и др. Математические и программные модели задач технического зрения робото-
технических комплексов на основе микропроцессоров «Эльбрус» // Тр. ИСП РАН. – 2022.
– Т. 34. – Вып. 6. – С. 82-99.
23. Newman W. A Systematic Approach to Learning Robot Programming with ROS. – CRC Press, 2018.
24. Fregin A. et al. Building a Computer Vision Research Vehicle with ROS. – Свободный режим доступа:
https://www.researchgate.net/publication/348769946_Building_a_Computer_Vision_Research_Vehicl
e_with_ROS (дата обращения: 01.02.2025).
25. Hu T. et al. ROS-based ground stereo vision detection: implementation and experiments // Robotics
and Biomimetics. – 2016. – No. 3.
26. Nister D., Naroditsky O., Bergen J. Visual odometry // Proc. Int. Conf. Computer Vision and Pattern
Recognition. – 2004. – P. 652-659.
27. Scaramuzza D., Fraundorfer F. Visual Odometry // IEEE Robotics and Automation Magazine.
– 2011. – No. 12. – P. 80-92.
28. Konolige K., Agrawal M., Sol J. Large scale visual odometry for rough terrain // Proc. Int. Symp. Robotics
Research. – 2007.
29. Tardif J., Pavlidis Y., Daniilidis K. Monocular visual odometry in urban environments using an omnidirectional
camera // Proc. IEEE/ RSJ Int. Conf. Intelligent Robots and Systems. – 2008. – P. 2531-2538.
30. Agostinho L. et al. A Practical Survey on Visual Odometry for Autonomous Driving in Challenging
Scenarios and Conditions // IEEE Access. – 2022. – Vol. 10.
