Найти

Результаты поиска

• ПЛАНИРОВАНИЕ ПУТИ РОБОТА ДЛЯ НЕСКОЛЬКИХ ЦЕЛЕЙ НА ОСНОВЕ ГИБРИДНОГО АЛГОРИТМА PRM И AGA

  Альзубайри Шаймаа М. Джавад Кадим, А.А. Петунин , С.С. Уколов

  6-18

  2025-11-10

  Аннотация ▼

  Задачи планирования оптимального пути мобильных роботов особенно активно исследуются в последнее десятилетие. Цель состоит в том, чтобы найти оптимальный или близкий к оптимальному путь от начального терминала до одного или нескольких терминалов в среде с различными препятствиями. С точки зрения минимизации времени перемещения роботов, пройденного расстояния, энергетических затрат или других оптимизационных критериев. В данной работе предлагается гибридный алгоритм, сочетающий алгоритм вероятностной дорожной карты (PRM) и адаптированный генетический алгоритм (AGA) для решения задачи планирования пути с одной или несколькими независимыми целями. В качестве оптимизационного критерия используется длина пути робота. По сравнению с существующими подходами, используемыми в генетических алгоритмах (GA), предлагаемый подход имеет два основных различия. Первое – это представление среды, которое опирается на обработку изображений и морфологические операции, что оказалось более эффективным методом, чем методы на основе клеточного представления.
  В частности, предложенный способ устраняет необходимость поиска компромисса между точностью и скоростью обработки геометрической информации. Второе – это новая тактика создания начальной популяции генетического алгоритма для ускорения сходимости при наличии нескольких целей. за счёт использования возможностей вероятностного алгоритма дорожной карты. Еще одна особенность реализации алгоритма связана с адекватным (для исследуемой предметной области) выбором числовых параметров, определяющих особенности всех этапов эволюционной стратегии, включая временные затраты на выполнение каждого этапа. В частности, это касается, параметров оператора мутации и элитной стратегии. Предложенный алгоритм был протестирован на двух реальных картах с разной степенью сложности. Эффективность алгоритма подтверждена сравнением с результатами планирования пути для тестовых карт, полученными с помощью стандартного генетического алгоритма и алгоритма оптимизации муравьиной колонии. Экспериментальные результаты показывают, что гибридный алгоритм расширяет возможности обычного генетического алгоритма и находит рациональные варианты пути с лучшим значением целевой функции для одной и нескольких целей за гораздо меньшее время, чем другие традиционные реализации GA

• РАЗРАБОТКА АВТОНОМНОГО РОБОТА ДЛЯ ВЫПОЛНЕНИЯ ФУНКЦИЙ ПРОДАВЦА - КОНСУЛЬТАНТА В СЕТЯХ РОЗНИЧНОЙ ТОРГОВЛИ

  М.А. Хапова , К. Ч. Бжихатлов , Л.Б. Кокова

  262-272

  2025-10-01

  Аннотация ▼

  Активное увеличение доли крупных сетевых магазинов в торговом секторе повышает спрос на сотрудников подобных сетей. При этом, с ростом оборота крупных магазинов растут и требования к своевременной выкладке товара на стеллажах. По оценкам самих ритейлеров, потери от неправильной или несвоевременной выкладки товара могут достигать 5% от общего годового оборота. Учитывая значительный объем оборота крупных сетевых ретейлеров, и заметную текучесть кадров, проблему автоматизации выкладки товара в сетевых магазинах можно считать актуальной. В данной работе представлены результаты разработки автономной робототехнической системы, которая может обеспечить бесперебойный контроль заполнения стеллажей и своевременную выкладку товара.
  По результатам опроса представителей крупных торговых сетей определены требования к автономной системе контроля и расстановки товаров в магазине. В частности, определены требования к возможностям интеллектуальной системы управления роботом, особенности конструкции и аппаратной реализации роботов, требования к возможностям системы взаимодействия с сотрудниками и покупателями в магазине и предпочтения к внешнему виду и пользовательскому интерфейсу робота.
  На основе выявленных требований ритейлеров разработан прототип автономного робота для работы в торговых залах. Основа робота представляет собой транспортный модуль с двумя мотор-колесами и парой рулевых колес, на котором установлен антропоморфный узел с двумя манипуляторами. Манипуляторы выполнены в виде рук человека и имеют весь набор необходимых степеней свободы. Кроме того, в статье представлена архитектура системы управления автономным роботом.
  За управление роботом отвечает интеллектуальная система принятия решений и управления, основанной на базе мультиагентной нейрокогнитивной архитектуры, моделирующей процессы, протекающие в головном мозге человека. Конструкция и мехатронная часть робота были протестированы в реальных условиях: в торговых залах розничного магазина в г. Нальчик в присутствии продавцов-консультантов и покупателей. В дальнейшем планируются работы по доработке и обучению интеллектуальной системы принятия решений

• МЕТОД ПРОСТРАНСТВЕННО-ВРЕМЕННОГО РАЗНЕСЕНИЯ ТРАЕКТОРИЙ ГРУППЫ РОБОТОВ В УСЛОВИЯХ ПРЕПЯТСТВИЙ

  В.А. Костюков

  92-102

  2025-10-01

  Аннотация ▼

  При разработке алгоритмов планирования путей роботов, образующих группу, возникает проблема обеспечения гарантированного их не столкновения друг с другом и с возможными препятствиями. Кроме того, для группы может действовать требование поддержания заданного шаблона строя там, на тех участках движения группы, где это возможно с учетом препятствий. Однако часто образуется узкий пространственный коридор допустимого движения группы, который может быть обусловлен как исходными требованиями к траектории (например, условие нахождения ее в некоторой окрестности заданной точки), так и наличием препятствий и прочих помеховых воздействий. Наличие такого ограничительного коридора может привести к вынужденному сближению и даже пересечению пространственных траекторий движения отдельных роботов группы. Одним из возможных решений указанной проблемы является задание или корректировка временных параметрических представлений этих индивидуальных траекторий так, чтобы два робота с близко подходящими друг к другу пространственными траекториями в наиболее близких их точках находились в разное время. Причем интервал времени, отделяющий моменты нахождения этих двух роботов в этих точках, должен выбираться в зависимости от скорости роботов и их габаритов.
  На этой идее основан развиваемый метод пространственно-временного разнесения траекторий отдельных роботов группы. Метод подразумевает формирование и решение специальной задачи линейного программирования относительно целевых моментов времени ранее выделенных узлов пространственной траектории каждого ведомого робота. Ограничивающим фактором на изменение этих моментов выступает максимально возможная скорость перемещения робота. Для каждого робота производится предварительное выделение набора траекторий других роботов группы, от которых далее необходимо отстроиться в пространстве-времени. Это происходит в зависимости от приоритета роботов в группе. Приводятся примеры численной реализации алгоритма на базе предлагаемого метода, подтверждающие его эффективность

• 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

• СПЕЦИАЛЬНОЕ МОДЕЛЬНО-АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ И ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРОАКТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ ГРУППОВЫМ ПОВЕДЕНИЕМ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ СРЕДСТВ

  О. В. Кофнов , С.А. Потрясаев , Б.В. Соколов , П. М. Трефилов

  2021-04-04

  Аннотация ▼

  Рассматривается проактивное управление групповым поведением робототехнических
  средств на основе поведенческих моделей, где интеллект формируется как результат пове-
  дения множества физических сущностей. Исследуемый комплекс представляет собой мно-
  жество распределенных агентов, функционирующих в реальном масштабе времени в среде с
  возмущающими воздействиями. Для рассматриваемого сетевого объекта используется мо-
  дель взаимодействия Дж. Бойда, описывающая цикл работы системы управления этого объ-
  екта. Исходными данными для решения поставленной задачи управления являются горизонт
  планирования, сценарий действия группы, множество агентов с сопоставленным им набором
  элементарных действий, множество предметно ориентированных ограничений на использо-
  вание сценария и показатель качества решения задачи управления. Требуется осуществить
  распределение агентов в пространстве и во времени на множестве действий сценария с уче-
  том всех возможных ограничений. Разработанная технология позволяет опережать воз-
  можные сценарии реализации возмущающих воздействий. Используется методология ком-
  плексного предсказательного моделирования процессов проактивного управления и координа-
  ции поведения самоорганизующейся группы роботов, где в качестве базовых моделей исполь-
  зуются новые логико-динамические модели. Одним из основных достоинств разработанных
  комбинированных моделей, методов, алгоритмов и программ является обеспечение на кон-
  цептуальном, модельно-алгоритмическом, информационном и программном уровнях детали-
  зации корректного согласования аналитико-имитационных моделей управления структурной
  динамикой сложных динамических объектов с их логико-алгебраическими и логико-
  лингвистическими аналогами (моделями), построенными на основе интеллектуальных ин-
  формационных технологий. Также разработан специализированный язык описания и исследо-
  вания как задач моделирования, планирования, проактивного мониторинга и управления ука-
  занными объектами, так и задач диалогового взаимодействия, планирования вычислений,
  обработки данных и знаний. Основное отличие и достоинство предложенного подхода со-
  стоит в том, что задачи моделирования, планирования и управления конфигурацией и рекон-
  фигурацией робототехнических средств решаются не изолировано, а интегрировано в рам-
  ках общей проблемы проактивного управления структурной динамикой.

• УСТОЙЧИВОСТЬ ШАГАЮЩИХ МАШИН И РОБОТОВ В ПОДВОДНЫХ УСЛОВИЯХ

  В.В. Чернышев, И. П. Вершинина, В.В. Арыканцев

  2020-07-10

  Аннотация ▼

  При проведении подводно-технических работ шагающие машины и роботы, передви-гающиеся по дну существенно превосходят по тяговым свойствам и проходимости тради-ционные транспортные средства. Условия эксплуатации подводных шагающих робототех-нических систем – сложный рельеф морского дна, уклоны, слабонесущий грунт и др., обуслав-ливают актуальность проблемы их устойчивости. Обсуждаются результаты теоретиче-ских и экспериментальных исследований, направленных на обеспечение динамической устой-чивости шагающих машин и роботов в подводных условиях. Новизна исследования обусловле-на учетом специфических особенностей их условий эксплуатации. Исследования базируются на результатах испытаний опытного образца 6-ти ногого подводного шагающего аппарата МАК-1. Неустойчивость шагающего аппарата может быть обусловлена особенностью походки. Также потеря устойчивости шагающего аппарата может наступить при встрече с нераспознанным препятствием и при преодолении уклонов. Проведено математическое моделирование динамики статически неустойчивых походок. Проанализированы основные этапы фазы движения аппарата в неустойчивом положении. Показано, что в подводных условиях динамически устойчивая ходьба 6-ти ногого шагающего аппарата с цикловыми движителями возможна и в случае независимого привода ног правого и левого борта. Рас-смотрены методы автономного реагирования на встречу с нераспознанным препятствием. Проанализированы различные типовые ситуации, возникающие при движении по неорганизо-ванной поверхности. Предложены методы самоадаптации и самоуправления ног на базе нечетких алгоритмов, исключающие возникновение аварийных ситуаций, включая опрокиды-вание. Рассмотрены особенности преодоления уклонов шагающими аппаратами в подводных условиях. При движении традиционных транспортных средств возможно их опрокидывание или сползание под уклон. Показано, что на слабых грунтах сползание шагающих машин под уклон маловероятно. Это обусловлено значительными деформациями грунта под опорными элементами (стопами) шагающих машин. Рассмотрен способ повышения устойчивости к опрокидыванию при движении шагающего аппарата вдоль уклона за счет раздельного регулирования условного клиренса механизмов шагания. Определенное внимание уделено устойчивости буровых шагающих платформ, передвигающихся по дну. Их специфика – высокое рас-положение центра масс. Рассмотрены возможные этапы опрокидывания шагающих плат-форм. Показан стабилизирующий эффект завышенного расположения центра плавучести. Результаты работы могут быть востребованы при разработке шагающих машин и роботов, предназначенных для подводнотехнических работ, для новых промышленных техноло-гий освоения ресурсов морского дна, для обеспечения антитеррористической и техногенной безопасности объектов подводной инфраструктуры и др. работ

• ЗАДАЧИ УПРАВЛЕНИЯ ОБМЕНОМ ФИЗИЧЕСКИХ РЕСУРСОВ МЕЖДУ СЕЛЬСКОХОЗЯЙСТВЕННОЙ ТЕХНИКОЙ РАЗНОЙ СТЕПЕНИ РОБОТИЗАЦИИ

  А. Л. Ронжин, Нго Куок Тьен, Нгуен Ван Винь

  2020-07-10

  Аннотация ▼

  Рассматривается проблема управления взаимодействием беспилотных летательных аппаратов (БЛА) с наземными сервисными роботизированными платформами, осуществ-ляющими функции транспортировки и передачи физических ресурсов, необходимых для выполнения сельскохозяйственных операций на открытом грунте. Совместное использо-вание гетерогенных наземных и воздушных средств расширяет функциональные и сенсор-ные возможности роботизированной обработки сельскохозяйственных угодий. В ряде слу-чаев, например, при обслуживании систем энергопитания и транспортировке воздушных средств возникает задача физического взаимодействия между беспилотным летательным аппаратом и наземной сервисной робототметодехнической платформой. Сложность решения данной задачи связана с проблемами посадки, фиксации и механизированной обра-ботки аккумуляторов и аграрных ресурсов, размещаемых на летательном аппарате на сервисной платформе, а также управления очередностью сервисного обслуживания груп-пы БЛА. По сравнению с наземной техникой использование БЛА в сельскохозяйственных задачах дает ряд основ преимуществ: отсутствие физического контакта с землей и уп-лотнения почвы, более широкая площадь мониторинга и обработки, более качественнаяобработка культур жидкими средствами за счет вращения роторов без применения до-полнительных устройств. Имеющиеся прототипы сервисных роботизированных плат-форм отличаются сложностью внутренних механизмов, скоростью обслуживания, алго-ритмами совместной работы платформы и летательного аппарата при посадке и обслу-живании аккумулятора. Автономная посадка БЛА в современных исследованиях рассмат-ривается не только на фиксированную площадку, но и на мобильную платформу, осущест-вляющую движение в различных средах. По результатам проведенного анализа сущест-вующих подходов составлена классификация существующих сервисных систем, установ-ленных на роботизированных и механизированных платформах. Рассматриваются харак-теристики обработки некоторых распространенных сельскохозяйственных культур. При-водится перечень операций процесса сельскохозяйственного производства, их длитель-ность и стоимость, а также возможности механизации. Делается вывод, что стоимость немеханизированных операцией значительно выше. Разработан метод оценивания необхо-димого состава и количества техники для обработки сельскохозяйственного угодья, отли-чающийся многокритериальной оценкой с использованием линейной комбинации трех ос-новных критериев суммарного время обработки, израсходованной энергии, стоимости задействованной техники и обеспечивающий проведение численного моделирования и оптимизации объема привлекаемых гетерогенных робототехнических комплексов. Представ-лены результаты численного и имитационного моделирования количества робототехниче-ской техники, необходимого для обработки сельскохозяйственного угодья, с использовани-ем условных единиц и примерных диапазонов изменения значений входных параметров. Мо-делирование выполнено в разработанной программе AgrobotModeling, реализующей также визуализацию взаимодействия беспилотных летательных аппаратов с сельскохозяйственными наземными сервисными платформами, и обеспечивающих поддержку принятия решения об оптимальном количестве робототехнических средств, необходимых для обработки заданной площади сельскохозяйственного угодья.

• 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.