Найти

Результаты поиска

• ИССЛЕДОВАНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АДАПТИВНОГО АЛГОРИТМА УПРАВЛЕНИЯ НА БАЗЕ МЕТОДА ОБУЧЕНИЯ С ПОДКРЕПЛЕНИЕМ

  А. Н. Карапеев , Е.Ю. Косенко , М. Ю. Медведев , В. Х. Пшихопов

  2025-04-27

  Аннотация ▼

  Предложен и исследован алгоритм адаптивного управления двигателем постоянного тока,
  базирующийся на применении технологии машинного обучения с подкреплением. Дан обзор и крат-
  кий анализ состояния дел в области интеллектуальных систем управления приводами. Представ-
  лено математическое описание двигателя, приведена структурная схема обучения интеллекту-
  ального агента. Предложена интеллектуальная система адаптивного управления скоростью
  вращения двигателя, при построении которой двигатель представляется в виде черного ящика с
  заданными ограничениями на вход и выход. Система управления строится на базе алгоритма
  Q-обучения нулевого порядка. Предполагается, что выходом интеллектуального агента является
  управление, подаваемое на вход двигателя. Экспериментальным путем подобрано множество
  таких управлений, позволяющих реализовать заданную точность поддержания частоты враще-
  ния. В интеллектуальной системе используются приближенные табличные оценки ценности каж-
  дого из управлений в зависимости от желаемой и текущей частоты вращения двигателя. В на-
  стоящей статье проведено исследование влияния дискретности представления значений состоя-
  ния, используемого множества управляющих воздействий, применяемых вознаграждений, а так-
  же параметров алгоритма обучения на ошибку управления. Исследована чувствительность ин-
  теллектуальной системы управления к изменению параметров моделируемого двигателя и не из-
  меряемому моменту сопротивления на валу двигателя. По результатам проведенного исследова-
  ния сделан вывод о необходимости использования модифицированного алгоритма, в котором
  предполагается измерение или оценка тока статорной обмотки двигателя и использование непре-
  рывного упарвления. В данной постановке задачи алгоритм управления обеспечивает робастность
  к переменным параметрам и внешнему возмущению. Также обсуждаются вопросы аппроксимации
  функции ценности управления с помощью полиномов и с применением нейронной сети. Показана
  возможность высокой точности аппроксимации с помощью нейронной сети простой структуры

• НЕПРЕРЫВНОЕ УПРАВЛЕНИЕ НЕЛИНЕЙНЫМИ НЕАФФИННЫМИ ОБЪЕКТАМИ

  А.Р. Гайдук , В.Х. Пшихопов, М. Ю. Медведев , В.Г. Гисцов

  2024-04-15

  Аннотация ▼

  Предложен метод построения непрерывного управления неаффинными по управлению
  объектами с дифференцируемыми нелинейностями и измеряемым вектором переменных со-
  стояния. Предложенный метод базируется на использовании квазилинейных моделей нелиней-
  ных объектов, которые создаются на основе их уравнений в форме Коши с сохранением точно-
  сти описания. В работе показано, что управление по состоянию и воздействиям существует,
  если нелинейный объект является вполне управляемым по состоянию и удовлетворяет крите-
  рию управляемости выходом. Для определения управления необходимо по квазилинейной модели
  объекта найти ряд полиномов и решить полиномиальное и нелинейное алгебраическое уравне-
  ния. Метод является аналитическим и позволяет обеспечить некоторые первичные показатели
  качества. Область притяжения положения равновесия замкнутой системы определяется об-
  ластью пространства состояний, в которой выполняется условие управляемости квазилиней-
  ной модели объекта. В зависимости от свойств нелинейностей объекта, управление определя-
  ется либо как функция переменных состояния и отклонения, либо является численным решени-
  ем, получаемым итерационным методом. Искомое управление найдено в непрерывной форме,
  однако оно может быть легко записано в дискретном виде для реализации вычислительным
  устройством. В данной статье приводится обзор и краткий анализ известных результатов в
  области управления неаффинными объектами, формализуется решаемая задача, формулиру-
  ются условия ее разрешимости, а также выводятся аналитические выражения для нахожде-
  ния управляющего воздействия. Приведен численный пример с результатами синтеза и модели-
  рования, который позволяет заключить, что приведённые соотношения приводят к нахожде-
  нию непрерывного управления неаффинным объектом с дифференцируемыми нелинейностями и
  измеряемым вектором состояния, при котором обеспечиваются требуемые свойства замкну-
  той системы управления. При этом найденное управление обеспечивает равенство статиче-
  ской ошибки нулю и длительность переходного процесса, не превышающая заданную величину.
  Приведенные результаты моделирования замкнутой системы управления нелинейным неаф-
  финным объектом третьего порядка подтверждают выполнение указанных свойств

• АЛГОРИТМ ПЛАНИРОВАНИЯ ПУТИ В ДВУХМЕРНОЙ СРЕДЕ С ПОЛИГОНАЛЬНЫМИ ПРЕПЯТСТВИЯМИ НА КЛАССЕ КУСОЧНО-ЛОМАНЫХ ТРАЕКТОРИЙ

  В.А. Костюков , М.Ю. Медведев , В. Х. Пшихопов

  2023-12-11

  Аннотация ▼

  Актуальной проблемой, возникающей при разработке алгоритмов автоматического
  планирования пути, является рост вычислительных затрат при увеличении сложности
  среды функционирования. Не лишены этого недостатка графовые методы планирования, в
  частности, метод диаграмм видимости. Он позволяет сформировать в качестве узлов
  графа вершины полигональных границ каждого препятствия, а ребрами графа являются
  все те отрезки, соединяющие эти вершины, которые не имеют пересечений с препятст-
  виями. При увеличении количества препятствий возрастает сложность такого графа,
  причем этот рост очень быстрый. Поэтому наиболее важной задачей становятся приемы
  сокращения сложности графа видимости. В данной статье предлагается гибридный алго-
  ритм, строящийся на методе диаграмм видимости и семействе Bug-алгоритмов.
  Bug-алгоритм относится к классу локальных, поскольку каждый раз имеет дело с огибани-
  ем одного препятствия, появляющегося на пути следования робота, и этот алгоритм не
  может предсказать заранее, какое следующее препятствие придется обходить. Предла-
  гаемый в данной статье метод планирования траектории движения сочетает графовый
  алгоритм с Bug-алгоритмами, что позволяет построить специальный граф с узлами в виде
  характерных точек препятствий. При этом Bug-алгоритм является шагом итерационного
  процесса оптимизации на графе, позволяющего за конечное число шагов прийти к опти-
  мальному решению на классе кусочно-ломаных кривых. Предлагаемый метод решает зада-
  чу глобального поиска пути на классе кусочно-линейных траекторий с полигональными
  препятствиями; а в отличие от классического методов диаграмм прямой видимости, су-
  щественно снижает размерность графа за счет специального выбора ограниченного коли-
  чества характерных точек соответствующих препятствий. В статье проводится разра-
  ботка и теоретическое обоснование предлагаемого метода. Приводятся расчетные соот-
  ношения алгоритма, обосновывается оптимальность получаемой траектории. Аналити-
  ческие соотношения подтверждаются результатами численного моделирования в различ-
  ных средах, заполненных полигональными препятствиями. При этом эффективность пред-
  лагаемых алгоритмов подтверждается на примерах среды, заполненной препятствиями
  до 70–80%. Показано, что для прокладывания пути на сценах лабиринтного типа с одним
  распространенным видом препятствий рассматриваемый алгоритм на 10% превосходит
  оптимальный алгоритм Дейкстры.

• СИНТЕЗ ГИБРИДНОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ НЕАФФИННЫМИ ОБЪЕКТАМИ

  А.Р. Гайдук , Али Эль А. Кабалан , В. Х. Пшихопов , М. Ю. Медведев , В. Г. Гисцов

  2023-04-10

  Аннотация ▼

  В теории автоматического управления актуальной проблемой является разработка
  методов синтеза неаффинных по управлению систем. В таких системах управление воз-
  действует на вход объекта нелинейно, поэтому оно влияет на переменные состояния не
  аддитивно. Целью данной статьи является разработка метода синтеза, который обеспе-
  чивает устойчивость нулевого положения равновесия замкнутой неаффинной системы
  управления в некоторой области. Рассматриваются объекты, описываемые нелинейными
  системами дифференциальных уравнений, с одним управлением и одним выходом. Введено
  ограничение, заключающееся в дифференцируемости правых частей дифференциальных
  уравнений по всем переменным состояния. Поставлена задача синтеза управления в виде
  функции задающего воздействия, вектора переменных состояния и значений управления в
  предыдущие моменты времени. Данная задача решается с использованием квазилинейной
  модели объекта управления. Как известно, такая модель позволяет сохранить все особен-
  ности нелинейных уравнений объектов без их упрощения. В квазилинейном представлении
  матрицы и векторы являются функциями переменных состояния объекта управления.
  Управление находится с применением алгебраического полиномиально-матричного метода.
  Данный метод позволяет найти управление при выполнении условия управляемости объек-
  та в виде неравенства. В данной статье приводятся расчетные соотношения для вычис-
  ления управления в соответствии с полиномиально-матричным методом. На основе задан-
  ных коэффициентов желаемого полинома в результате решения алгебраической системы
  уравнений находятся коэффициенты управления, являющиеся функцией управления и пере-
  менных состояния. При этом выполнение условия управляемости гарантирует существо-
  вание решения указанной алгебраической системы. Найдено выражение, позволяющее вы-
  числить управление по найденным коэффициентам. В статье также найдено условие воз-
  можности обеспечения ненулевого значения выходной управляемой величины нелинейной
  гурвицевой системы в установившемся режиме. При этом условии может быть обеспече-
  но и нулевое значение статической ошибки по задающему воздействию. Далее предлагает-
  ся преобразование полученного непрерывного управления в дискретное, которое реализует-
  ся в цифровом вычислителе. В статье также приводится численный пример синтеза сис-
  темы управления неаффинным объектом второго порядка, а также результаты модели-
  рования замкнутой системы. Приведенный пример подтверждает полученные теоретиче-
  ские результаты. Таким образом, предложенный подход позволяет синтезировать устой-
  чивые гурвицевые системы управления неаффинными объектами с применением алгебраи-
  ческого полиномиально-матричного метода при достаточно малых периодах дискретиза-
  ции переменных объекта управления и малых модулях корней характеристического поли-
  нома матрицы замкнутой системы в её квазилинейной модели.

• ИССЛЕДОВАНИЕ МЕТОДОВ ПЛАНИРОВАНИЯ ДВИЖЕНИЯ В ДВУМЕРНЫХ КАРТОГРАФИРОВАННЫХ СРЕДАХ

  М. Ю. Медведев , В.Х. Пшихопов , Д.О. Бросалин , Б. В. Гуренко , М.А. Васильева , Хамдан Низар

  2022-08-09

  Аннотация ▼

  Исследуются задача планирования движения в двумерных картографированных сре-
  дах. Проводится обзор и анализ известных алгоритмов планирования, базирующихся на
  диаграммах Вороного, вероятностной дорожной карте, быстро растущих случайных де-
  ревьев, алгоритмах Дейкстры, А*, D* и их модификациях, искусственных потенциальных
  полях и интеллектуальных эвристиках. На основе проведенного анализа делается вывод о
  том, что классические методы в динамических средах требуют значительных затрат по
  времени расчетов и объему используемой памяти. Делается вывод об актуальности разра-
  ботки алгоритмов, повышающих эффективность известных методов планирования.
  В этой связи данная статья посвящена разработке модифицированного алгоритма быст-
  ро растущих случайных деревьев и исследованию его эффективности по сравнению с из-
  вестными методами. В статье представлен модифицированный алгоритм быстро рас-
  тущих случайных деревьев, отличающийся тем, что при проверке наличия пути в новый
  потенциальный узел графа проверяется путь в некоторую область возле указанного узла.
  Это позволяет снизить количество узлов в строящемся дереве. Разработанный алгоритм
  вначале сравнивается с традиционным алгоритмом быстрорастущих случайных деревьев.
  Сравнение производится по времени расчета траектории, объему требуемой памяти, дли-
  не пути и проценту ситуаций, в которых успешно найдена траектория в целевую точку.
  Далее осуществляется сравнение разработанного алгоритма с алгоритмами планирования
  других классов. При исследовании используются репрезентативные выборки численных
  экспериментов и различные среды, отличающиеся плотностью расположения препятст-
  вий и наличием лабиринтов. Также проводится исследование алгоритмов планирования с
  использованием результатов экспериментов на наземном колесном роботе. По результа-
  там численных и реальных экспериментов делаются выводы о преимуществах и недос-
  татках разработанного алгоритма планирования движения и о целесообразности его при-
  менения в различных средах.

• СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ЦЕНТРАЛИЗОВАННОГО И ДЕЦЕНТРАЛИЗОВАННОГО АЛГОРИТМОВ ДВИЖЕНИЯ СТРОЕМ БЛА МУЛЬТИКОПТЕРНОГО ТИПА

  М.Ю. Медведев , В. Х. Пшихопов

  2022-04-21

  Аннотация ▼

  Развитие робототехнических комплексов делает актуальным их групповое примене-
  ние для решения различных задач. Эффективность выполнения задач обнаружения и опре-
  деления координат объектов группой роботов существенно зависит от точности под-
  держания заданного строя. В этой связи практический интерес представляет задача оп-
  ределения алгоритмов планирования движения, обеспечивающих наибольшую точности
  поддержания заданного строя. Данная статья посвящена исследованию точности под-
  держания строя группой БЛА мультикоптерного типа с использованием централизованно-
  го алгоритма планирования движения и децентрализованного алгоритма. В централизо-
  ванном алгоритме используется ведущий БЛА, который передает свои координаты ведо-
  мым БЛА. На основании полученных координат и заданной структуре строя ведомые БЛА
  планируют свое движение. В децентрализованной систем соседние БЛА группы передают
  свои координаты друг другу, на основании чего планируется движение отдельного БЛА.
  Точность исследуется в зависимости от погрешностей навигационной системы и часто-
  ты обновления данных о положении ведущего или соседних БЛА. Полагается, что БЛА
  группы в дискретные моменты времени определяют свои координаты, используя внешнюю
  навигационную систему. Централизованный и децентрализованный алгоритмы отрабаты-
  ваются одинаковой системой управления движением. Алгоритмы исследуются в данной
  статье методами численного моделирования. В процессе моделирования учитываются
  модели кинематики, динамики и исполнительных механизмов, а также модели формирова-
  ния погрешностей навигационной системы. Показано, что децентрализованный алгоритм
  группового планирования движения обеспечивает более высокую точность по сравнению с
  централизованным алгоритмом. Однако техническая реализация децентрализованного
  алгоритма более сложна с точки зрения организации системы групповой связи. В центра-
  лизованной систем должна быть реализована передача данных от ведущего БЛА ведомым.
  В децентрализованной системе требуется реализовать сетевую связь.

• ДЕЦЕНТРАЛИЗОВАННАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ЭНЕРГЕТИЧЕСКОЙ СИСТЕМОЙ ПОДЗАРЯДКИ ГРУППЫ БЛА

  В. А. Костюков, М. Ю. Медведев , В.Х. Пшихопов, Е. Ю. Косенко

  2021-04-04

  Аннотация ▼

  В настоящее время началось активное использование групп роботов для решения
  целого ряда задач гражданского и военного назначений. В этой связи возникают пробл е-
  мы, связанные с групповым управлением, организацией надежных каналов связи и обесп е-
  чением эффективного функционирования группы при ограниченных энергетических р е-
  сурсах. При решении задачи об оптимизации энергопотребления возникает проблема
  повышения эффективности взаимодействия элементов группы со стационарными стан-
  циями подзарядки. Эта проблема может быть решена только при рассмотрении объ е-
  диненной системы, в которую входят роботы и станции подзарядки. Централизованное
  управление такой системой оправдано в случае небольшого числа ее элементов. Однако с
  ростом числа элементов группы повышается сложность управления, поэтому более
  приоритетным решением становится сочетание централизованного и децентрализо-
  ванного методов управления. В комплекс проблем децентрализованного управления такой
  группой входит задача организации оптимального взаимодействия её элементов с целью
  достижения цели своего функционирования. При организации энергетического обмена
  между роботами и станциями подзарядки решение этой задачи играет ключевую рол ь в
  оптимизации энергопотребления. В данной статье работе разрабатывается концепция
  взаимодействия подвижных и стационарных объектов, подразумевающая возможность
  выбора каждым агентом взаимодействия соответствующего компаньона. Такой выбор
  производится с учетом текущего состояния системы и оценки истории результатов
  взаимодействия. Разработанная концепция детализируется для системы, включающей
  БЛА и станции их подзарядки. Предлагается алгоритм децентрализованного выбора пар
  взаимодействующих элементов «БЛА– станция подзарядки» на основе двух показателей
  – энергетической эффективности процесса заряда, и времени, затрачиваемго БЛА на
  достижение целевой точки. Оба показателя учитываются при выборе весовых коэффи-
  циентов, назначаемых каждой станции подзарядки в качестве степеней её эффективно-
  сти. Также данные показатели входят в оптимизируемый критерий качества. Разраб о-
  тана процедура оптимизации, результатом которой является номер станции подзаря д-
  ки, наиболее подходящей данному мобильному объекту для взаимодействи я.

• МЕТОД ОЦЕНКИ КООРДИНАТ БЛА ПО ИЗМЕРЕННЫМ ЛОКАЛЬНЫМ РАССТОЯНИЯМ МЕЖДУ ЭЛЕМЕНТАМИ ГРУППЫ

  В. А. Костюков , Е.Ю. Косенко , М. Ю. Медведев , В.Х. Пшихопов , М. В. Мамченко

  2021-04-04

  Аннотация ▼

  В связи с развитием средств мобильной робототехники проблема корректного реше-
  ния навигационных задач является одной из первостепенных, наряду с проблемами авто-
  матического управления и обеспечения информационного канала связи заданных надежно-
  сти, быстродействия и пропускной способности. Для осуществления навигации беспилот-
  ный летательный аппарат (БЛА) может использовать собственную инерциальную нави-
  гационную систему (ИНС), а также систему спутниковой навигации (СНС). Целью данной
  статьи является разработка метода уменьшения погрешностей работы инерциальной
  навигационной системы БЛА, вызванных наличием случайной и систематической погреш-
  ностей. При этом рассматривается случай монотонного возрастания систематической
  погрешности со временем. Навигационные данные, полученные со спутника, как правило, не
  содержат значительной систематической погрешности определения координат. Однако
  спутниковый сигнал может пропадать на время, значительно большее периода трансля-
  ции со спутника навигационных данных в обычном режиме. В следствие этого возникает
  проблема увеличения точности данных, получаемых от инерциальной навигационной сис-
  темы. Данная проблема особенной актуальная при групповом использовании БЛА. При ре-
  шении задач группового управления возникает необходимость предотвращать столкнове-
  ния аппаратов и возможные коллизии уже на стадии планирования движения. Кроме того,
  для решения целого ряда групповых задач, таких как мониторинг местности, проведение
  спасательных операций, поиск объектов на заданной территории, совместное транспор-
  тирование груза, отдельные объекты группы должны слаженно перемещаться в про-
  странстве с большой точностью. Это накладывает еще более жесткие ограничения по
  точности отработки ИНС и частоте информационного обмена по СНС. В настоящей
  статье предлагается метод, позволяющий по данным, полученным от локальных систем,
  осуществляющих измерение взаимных расстояний между объектами группы, скорректи-
  ровать оценки собственных координат таким образом, чтобы в результате уменьшить
  среднеквадратическое отклонение скорректированного набора точек от истинных поло-
  жений объектов в данный момент времени. Также метод позволяет уменьшить макси-
  мальное значение соответствующего отклонения по сравнению с исходным набором оце-
  нок, полученных из навигационных данных ИНС. Метод демонстрируется на примере по-
  вышения точности определения глобальных координат в группе БЛА.

• КОНЦЕПЦИЯ ФОРМИРОВАНИЯ ОПЕРАТИВНОЙ ГРУППЫ РТК

  В. Х. Пшихопов, А.Р. Гайдук, М. Ю. Медведев, Д. Н. Гонтарь, В.В. Соловьев, О.В. Мартьянов

  2020-07-10

  Аннотация ▼

  Рассматривается задача формирования группы автономных робототехнических ком-плексов с целью нейтрализации обнаруженной группы противника. Группа робототехнических комплексов должна быть сформирована таким образом, чтобы поставленная ей задача по нейтрализации обнаруженного противника была выполнена с большой долей вероятности. Поставленная проблема математически представляет собой задачу о назначениях. Исходными данными для решения указанной задачи являются: типы и число объектов обнаруженной груп-пы противника; данные о расположении объектов противника; данные о составе и характери-стиках средств, имеющихся в нашей группировке; тип формируемой группы (робототехниче-ская или смешанная); цель выполнения операции; действия группы по окончании операции. Предлагается решение задачи, базирующееся на оценках эффективности применения отдель-ных робототехнических комплексов. Решение сформулировано в виде последовательности эта-пов. На первом этапе осуществляется расчет априорных эффективностей применения каждо-го элемента обнаруженной группы противника. На втором этапе, исходя из экспертных оце-нок, производится выбор коэффициентов эффективности применения каждого из имеющихся робототехнических комплексов против каждого элемента обнаруженной группы противника. На третьем этапе осуществляется коррекция априорных оценок эффективности применения имеющихся в распоряжении робототехнических комплексов, с учетом выбранных на втором этапе коэффициентов. На четвертом этапе производится формирование группы робототех-нических комплексов таким образом, чтобы ее суммарная эффективность применения превы-шала суммарную эффективность применения обнаруженного противника в 2,0–2.5 раза. Пред-ложенная методика формирования группы позволяет сформировать как количественный, так и качественный состав группы. В статье приводится пример формирования группы, целью которой является нейтрализация обнаруженного противника. Результаты статьи могут использоваться при моделировании групп роботов, обладающих высокой степенью автономно-сти. Такие группы могут не только выполнять поставленную задачу, но в автоматическом режиме составлять план решения задачи.