Найти

Результаты поиска

• УПРАВЛЕНИЕ МУЛЬТИРОБОТИЗИРОВАННЫМИ СИСТЕМАМИ НА ОСНОВЕ СКОЛЬЗЯЩИХ РЕЖИМОВ ВЫСОКОГО ПОРЯДКА

  Нанданвар Анудж , Л. А. Рыбак , Д. А. Дьяконов

  72-83

  2025-11-10

  Аннотация ▼

  Рассматривается задача управления мультиагентной роботизированной системой второго порядка с дискретным временем в условиях сетевых задержек. Предложен новый подход к управлению формированием агентов, основанный на скользящем режиме высшего порядка и облачных технологиях. Для описания взаимодействия между агентами используется теория графов, где матрица Лапласа  представляет канал связи между агентами и лидером. Динамика системы описывается уравнениями движения для положения и скорости каждого агента. Особое внимание уделяется влиянию сетевых задержек, возникающих при передаче данных от датчиков к контроллеру и от контроллера к исполнительным механизмам. Разработан многоступенчатый предиктор состояния, использующий методы прогнозирования для компенсации случайных задержек в сети. Предложенный алгоритм управления обеспечивает быструю сходимость системы к желаемому образованию даже при наличии существенных сетевых задержек. Для каждого агента определяется поверхность скольжения и закон достижения, учитывающий несколько временных меток. Проведен детальный анализ устойчивости замкнутой системы, подтверждающий асимптотическую устойчивость разработанного алгоритма управления. Результаты моделирования в MATLAB демонстрируют высокую эффективность предложенного подхода: система из пяти последователей и одного лидера достигает желаемого формирования за 10.3 секунды и успешно поддерживает его при наличии случайных сетевых задержек. По сравнению с традиционными методами управления первого порядка, новый подход показывает значительно улучшенные характеристики, особенно в части снижения эффекта дребезжания в сигналах управления. Использование облачных технологий позволяет эффективно обрабатывать большие объемы данных в реальном времени и реализовывать сложные алгоритмы прогнозирования без перегрузки локальных вычислительных ресурсов агентов. Полученные результаты подтверждают перспективность применения предложенного подхода для управления мультиагентными системами в условиях реальных сетевых ограничений. Работа также демонстрирует возможность использования методов прогнозирования для компенсации случайных потерь пакетов и задержек связи, что обеспечивает надежное управление и связь в динамичных, непредсказуемых ситуациях

• АНАЛИЗ ВЛИЯНИЯ СИНГУЛЯРНОСТЕЙ НА РЕШЕНИЕ ПРЯМОЙ ЗАДАЧИ КИНЕМАТИКИ И ГЕОМЕТРИЮ РАБОЧЕГО ПРОСТРАНСТВА ПЛАТФОРМЫ ГОФА-СТЮАРТА

  Д.И. Малышев , Л. А. Рыбак , А.С. Писаренко , В.В. Черкасов

  2022-04-21

  Аннотация ▼

  Одним из обязательных требований при проектировании механизмов параллельной
  структуры является исключение из рабочей области особых положений, в которых меха-
  низм теряет свою управляемость и могут возникать сбои в работе. Анализ рабочей об-
  ласти механизмов параллельной структуры сложнее аналогичного для механизмов после-
  довательной структуры, особенно если механизм имеет более трех степеней свободы.
  В статье рассмотрена задача анализа влияния особых положений на решение прямой за-
  дачи кинематики и геометрию рабочего пространства 3/6 платформы Гофа-Стюарта
  (коммерческое название - «Гексапод»). Разработан численный алгоритм решения прямой
  задачи о положениях платформы. Он основан на непосредственном использовании систе-
  мы уравнений кинематических связей платформы. Аппроксимация множества решений
  системы уравнений выполнена на основе детерминированных методов глобальной оптими-
  зации. Выполнен анализ изменения количества решений прямой задачи кинематики вблизи
  зоны особого положения. Анализ состоит из двух этапов. Первый этап заключается в ре-
  шении обратной задачи кинематики для положения и ориентации платформы, при кото-
  ром возникает особое положение. Второй этап заключается в решении прямой задачи
  кинематики для случая особого положения и случая вблизи особого положения. В резуль-
  тате решения прямой задачи кинематики выявлено различное количество решений прямой
  задачи кинематики для различных случаев. Синтезирован алгоритм, позволяющий опреде-
  лить рабочее пространство, свободное от особых положений, для заданных диапазонов
  изменения углов ориентации платформы, заданных углами Эйлера. Проведён анализ зави-
  симости изменения объёма рабочей области в зависимости от диапазона изменения углов
  ориентации платформы. Алгоритмы реализованы программно на языке программирования
  C++. Моделирование выполнено с использованием параллельных вычислений и реализацией
  экспорта трёхмерных моделей положений платформы и рабочей области в универсальный
  формат трёхмерных моделей STL.

• ГЕНЕТИЧЕСКИЙ АЛГОРИТМ ПЛАНИРОВАНИЯ ТРАЕКТОРИИ ДВИЖЕНИЯ ГРУППЫ МОБИЛЬНЫХ РОБОТОВ ПРИ НАЛИЧИИ СТАЦИОНАРНЫХ И ПОДВИЖНЫХ ПРЕПЯТСТВИЙ

  Л. А. Рыбак , Д.И. Малышев , Д. А. Дьяконов , А. А. Мамченкова

  2025-04-27

  Аннотация ▼

  Рассматривается метод планирования траектории движения группы мобильных роботов,
  обеспечивающий безопасное перемещение и исключающий возможность столкновений как между
  самими роботами, так и с внешними препятствиями, включая движущиеся объекты. Разрабо-
  танная математическая модель учитывает три основных сценария возможных столкновений:
  пересечение траекторий роботов внутри группы, взаимодействие со стационарными препятст-
  виями и вероятность столкновения с подвижными объектами. Каждый из этих сценариев де-
  тально анализируется для обеспечения максимальной безопасности движения, а их учет позволя-
  ет эффективно адаптировать маршруты роботов к изменяющимся условиям среды. Траектория
  движения каждого робота представляется в виде ломаной линии с промежуточными точками,
  которые оптимизируются для обеспечения безопасности движения. Особое внимание уделяется
  адаптации скорости на различных участках траектории: робот может изменять скорость в
  зависимости от текущих условий, чтобы минимизировать риск столкновений. Для оценки рас-
  стояний между объектами используется евклидова норма, позволяющая рассчитывать мини-
  мальные расстояния между центрами сферических представлений роботов и препятствий. Зада-
  ча решается в два этапа. На первом этапе строится траектория для первого робота с учетом
  начальных условий и расположения препятствий. На втором этапе формируются траектории
  для остальных роботов с учетом уже спланированных маршрутов. Для оптимизации координат
  промежуточных точек и скоростей применяется генетический алгоритм, который минимизиру-
  ет время перемещения и обеспечивает безопасность движения. Генетический алгоритм использу-
  ет операторы скрещивания и мутации для создания разнообразных решений, а также выполняет
  проверку на соответствие условиям безопасности. Численное моделирование проведено на языке
  Python с использованием библиотеки Matplotlib для визуализации результатов. В ходе эксперимен-
  тов было выполнено 50 тестов с различным количеством препятствий (от 5 до 10). Анализ ре-
  зультатов показал, что с увеличением числа препятствий возрастает как время расчета, так и
  качество сформированных траекторий. Это подтверждает эффективность предложенного
  метода для управления группами мобильных роботов в динамически меняющейся среде

• ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА РАННЕГО ОПОВЕЩЕНИЯ И МОНИТОРИНГА РАСТЕНИЙ

  А.А. Кочкаров , А. К. Куликов , В.А. Ольхова , А. С. Стахмич , А.Н. Рыбак

  2025-04-27

  Аннотация ▼

  Настоящее исследование направлено на систематизацию научных знаний о заболеваниях сель-
  скохозяйственных культур с последующей интеграцией полученных данных в системы автоматизиро-
  ванного управления агропроизводством. Актуальность работы обусловлена необходимостью миними-
  зации экономических потерь в растениеводстве за счёт ранней диагностики патологий и оптимизации
  фитосанитарного контроля. В рамках исследования проведена классификация заболеваний растений.
  В качестве модельного объекта выбрано растение базилик (Ocimum basilicum L.), характеризующееся
  высокой восприимчивостью к фитопатогенам в условиях интенсивного выращивания. Для создания
  инструмента автоматизированной диагностики осуществлён сбор специализированного датасета,
  включающего 214 изображений базилика на различных стадиях вегетации. Съёмка проводилась в кон-
  тролируемых условиях с использованием RGB-камеры. Каждый образец аннотирован с локализацией
  повреждения , площади поражения. Особое внимание уделено методологическим аспектам формиро-
  вания банков данных для биологических систем. Установлено, что ключевыми проблемами являются
  высокая вариабельность морфологических признаков у растений, влияние факторов окружающей сре-
  ды на визуальные проявления заболеваний. На основе анализа полученных данных предложена архитек-
  тура системы раннего оповещения, включающая три модуля: Сенсорный блок – малогабаритные каме-
  ры и датчики микроклимата. Алгоритмический блок – нейросетевая модель для семантической сег-
  ментации изображений и алгоритмы оценки динамики развития патологий. Интерфейс принятия
  решений и оповещения – рекомендации по корректировке режимов полива, внесения пестицидов и мик-
  роэлементов. Обучение свёрточной нейронной сети выполнено на основе фреймворка YOLOv11 с при-
  менением методов аугментации данных (гауссовский шум, аффинные преобразования) и трансферного
  обучения. Валидация модели на тестовой выборке показала точность детекции 74.7%
  (F1-score = 0.72). Для снижения ложноположительных срабатываний реализована постобработка
  предсказаний с учётом пространственно-временной корреляции данных. Разработанный прототип
  демонстрирует потенциал интеграции компьютерного зрения и агрономии для создания предиктивных
  систем управления. Дальнейшие исследования планируется направить на расширение датасета и уве-
  личение измеряемых параметров, а также внедрение алгоритмов обработки данных на edge-
  устройствах для уменьшения задержек в принятии решений. Полученные результаты могут быть
  адаптированы для других культур закрытого грунта, что способствует развитию точного земледелия
  и снижению антропогенной нагрузки на агроэкосистемы

• ОПТИМАЛЬНЫЙ СИНТЕЗ СТРУКТУРЫ И ПАРАМЕТРОВ РОБОТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ ВОССТАНОВИТЕЛЬНОЙ МЕХАНОТЕРАПИИ НА БАЗЕ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ МЕХАНИЗМОВ

  Л. А. Рыбак, А. А. Волошкин , В. С. Перевузник , Д.И. Малышев

  2024-04-15

  Аннотация ▼

  Анализ состояния исследований показал, что в настоящее время восстановительная ме-
  ханотерапия широко применяется для реабилитации больных с функциональными нарушениями
  опорно-двигательной системы, вызванными последствиями сосудистых заболеваний, наруше-
  ний нейрорегуляции двигательной активности, травм и патологии опорно-двигательного аппа-
  рата. В восстановительной механотерапии чаще всего использую роботы последовательной
  структуры, которые обладают необходимой рабочей областью, но при этом имеют низкую
  грузоподъёмность, в результате чего приходится масштабировать систему. Отличным реше-
  нием для реализации механотерапии на основе робототехнических средств являются роботы
  параллельной структуры. В статье представлены структура и модель в двух вариантах испол-
  нения: одномодульный роботизированный комплекс (РТК) для реабилитации одной конечности
  и двухмодульный роботизированный комплекс для реабилитации обеих конечностей. Каждый
  модуль включает активный 3-PRRR манипулятор для перемещения стопы пациента и пассив-
  ный ортез на базе RRR механизма для поддержки нижней конечности. На основе клинических
  аспектов в области реабилитации сформулированы требования к разрабатываемому РТК для
  реабилитации нижних конечностей с учетом антропометрических данных пациентов. Разра-
  ботана математическая модель, описывающая зависимость положений звеньев активных и
  пассивных механизмов двух модулей от углов в шарнирах пассивного ортеза с учётом вариан-
  тов креплений кинематических цепей активных манипуляторов к подвижным платформам и их
  конфигураций. Разработан метод параметрического синтеза гибридной робототехнической
  системы модульной структуры с учётом сформированных уровней параметрических ограниче-
  ний в зависимости от эргономичности и технологичности конструкции на основе критерия в
  виде свёртки, включающей два компонента, один из которых основан на минимизации недос-
  тижимых точек траектории с учётом особенностей антропометрических данных, а другой на компактности конструкции. Разработан цифровой двойник РТК и подвесной предохрани-
  тельный механизм в составе РТК с использованием средств CAD/CAE системы NX. Проекти-
  рование пассивного RRR механизма выполнено путем реверсивного инжиниринга с использова-
  нием 3D сканирования. Представлены результаты математического моделирования, а также
  результаты анализа.

• МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ТРЕНАЖЕРНОГО КОМПЛЕКСА ДЛЯ ОБУЧЕНИЯ ВОДИТЕЛЕЙ ТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ И СПЕЦИАЛЬНОЙ ТЕХНИКИ С ИНТЕГРИРОВАННОЙ СИСТЕМОЙ ВИРТУАЛЬНЫХ 3D МОДЕЛЕЙ РЕАЛЬНОЙ МЕСТНОСТИ

  А.А. Волошкин , Л. А. Рыбак , Д.И. Малышев , К.В. Чуев , В. М. Скитова

  2023-04-10

  Аннотация ▼

  Разработка современных тренажерных комплексов для симуляции управления транс-
  портными средствами является актуальной задачей из-за высокой цены ошибок управле-
  нии, которая может быть решена при помощи механизмов параллельной структуры.
  В статье представлены актуальные исследования в области создания модели и реального
  прототипа тренажерного комплекса для обучения водителей транспортных средств и
  спецтехники на базе динамической шестистепенной платформы подвижности. Одним из
  обязательных требований при проектировании платформы является исключение из рабо-
  чей области особых положений, в которых механизм теряет свою управляемость и могут
  возникать сбои в работе. В статье представлены результаты исследований влияния осо-
  бых положений на решение прямой задачи кинематики и геометрию рабочего пространст-
  ва платформы Гофа-Стюарта (коммерческое название – «Гексапод»). Разработан вирту-
  альный прототип роботизированной платформы в MSC d m , который позволил выпол-
  нить имитационное моделирование кинематических и динамических параметров, характе-
  ризующих эксплуатационные условия под действием рабочих нагрузок. Определены наи-
  большие результирующие силы, действующие на шарниры при максимальной скорости,
  которую может развить актуатор. В соответствии с предельной нагрузкой выполнено
  построение 3D модели тренажерного комплекса при помощи систем автоматизированно-
  го проектирования. В статье представлены результаты проектирования тренажерного
  комплекса, изготовлен прототип. Тренажер состоит из верхней платформы и основания,
  которые соединены поступательными электроприводами. На верхней платформе уста-
  новлена кабина водителя, которая имеет органы управления повторяющие органы управ-
  ления автомобилем. Вывод изображения симуляции происходит на установленные мони-
  торы. Для взаимодействия и погружения водителя в среду симуляции разработан про-
  граммно-аппаратный комплекс «Маршрут», со следующими функциональными возможно-
  стями: – автоматизированное формирование цифровой модели рельефа (в том числе об-
  ластей урбанистической застройки) на основе электронных топографических карт, биб-
  лиотек трехмерных объектов, результатов лазерного сканирования реальных участков
  местности, данных от мобильных комплексов с прецизионным навигационным оборудова-
  нием; – создание новых трехмерных объектов; – настройка поведенческой модели динами-
  ческих объектов (интеллектуальных агентов), разработанной с использованием принципов
  многоагентных систем; – создание комплексов упражнений с различными аварийными си-
  туациями для обучаемых. Экспериментальные исследования прототипа позволили оценить
  его возможности и характеристики, скорректировать алгоритмы. Результаты исследо-
  ваний, представленные в статье, будут способствовать созданию прочной инфраструк-
  туры, содействие обеспечению всеохватной и устойчивой индустриализации.