КЛАССИФИКАЦИЯ ЗОНЫ МАНЕВРИРОВАНИЯ РТК НА ОСНОВЕ ТАКТИЛЬНОЙ И ЗРИТЕЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИИ

  • В. П. Носков Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана
  • И.В. Рубцов Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана
  • К.Ю. Машков Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана
  • А.В. Вазаев НИИ Специального машиностроения
Ключевые слова: Движитель, рельеф, грунт, геометрическая и опорная проходимость, модель внешней среды, система технического зрения

Аннотация

Для повышения возможностей и расширения области применения робототехниче-
ских комплексов специального и военного назначения предлагается переходить сначала от
принимаемых в настоящее время на вооружение систем дистанционного управления к полу-
автономным системам, осуществляющим контроль за действиями оператора и выполняю-
щим часть его функций. А затем – к автономным системам управления, способным функ-
ционировать в режиме “молчания”, в экранированных зонах и за пределами дальности
средств радиосвязи. Такая интеллектуализация бортовых систем управления позволит ис-
ключить принципиальные ограничения и недостатки, обусловленные каналом связи, и обеспе-
чивает реализацию группового управления. Показано, что основой повышения автономности
робототехнических комплексов через интеллектуализацию бортовых систем управления, как
при управлении движением, так и при управлении навесным оборудованием, является решение
бортовыми средствами задач формирования модели внешней среды и определения координат
объекта управления. Наличие модели внешней среды и текущих координат объекта управле-
ния позволяет автоматизировать планирование и отработку траектории движения, что и
обеспечивает автономное функционирование робототехнических комплексов. Рассмотрена
сложная проблема классификации зоны маневрирования по критериям геометрической и
опорной проходимости с учетом характеристик движителя, геометрии рельефа и опорных
свойств грунта. Описаны существующие методы и алгоритмы, а также приведены резуль-
таты экспериментальных исследований по решению следующих основных задач данной про-
блемы: – классификации зоны маневрирования по критерию геометрической проходимости
по данным бортовой системы технического зрения на основе 3D-лазерного сенсора; – распо-
знавания типов грунтов по данным комплексированной системы технического зрения, со-
стоящей из взаимно-юстированных 3D-лазерного сенсора, цветной видеокамеры и теплови-
зора, имеющих общую зону обзора; – использования аппарата нейронных сетей для повыше-
ния достоверности распознавания типов грунтов; – определения опорных характеристик
грунта по измерениям реакций движителя в процессе движения. Сформулированы перспек-
тивные направления дальнейших исследований в части комплексирования тактильной и зри-
тельной информации для повышения достоверности классификации участков зоны маневри-
рования по комплексному критерию геометрической и опорной проходимости.

Литература

1. Lapshov V.S., Noskov V.P., Rubtsov I.V., Rudianov N.A., Ryabov A.V. Khrushchev V.S.
Formirovanie modeley virtual'noy real'nosti i informatsionno-navigatsionnykh poley dlya
obespecheniya avtonomnogo funktsionirovaniya RTK spetsial'nogo naznacheniya [Formation
of virtual reality models and information and navigation fields to ensure the autonomous functioning
of special-purpose RTCs], Izvestiya YuFU. Tekhnicheskie nauki [Izvestiya SFedU. Engineering
Sciences], 2017, No. 1-2, pp. 142-146.
2. Kalyaev A.V., Noskov V.P., Chernukhin Yu.V., Kalyaev I.A. Odnorodnye upravlyayushchie
struktury adaptivnykh robotov [Homogeneous control structures of adaptive robots]. Moscow:
Nauka, 1990, 147 p.
3. Buyvolov G.A., Noskov V.P., Rurenko A.A., Raspopin A.N. Apparatno-algoritmicheskie
sredstva formirovaniya modeli problemnoy sredy v usloviyakh peresechennoy mestnosti
[Hardware-algorithmic means of forming a model of the problem environment in the conditions
of rough terrain ], Upravlenie dvizheniem i tekhnicheskoe zrenie avtonomnykh
transportnykh robotov: Sb. nauchn. tr. [Traffic management and technical vision of autonomous
transport robots: Collection of scientific papers]. Moscow: IFTP, 1989, pp. 61-69.
4. Noskov V.P., Rubtsov I.V. Opyt resheniya zadachi avtonomnogo upravleniya dvizheniem
mobil'nykh robotov [Experience in solving the problem of autonomous motion control of mobile
robots], Mekhatronika, avtomatizatsiya, upravlenie [Mechatronics, Automation,
Managemen], 2005, No. 12, pp. 21-24.
5. Noskov V.P., Rubtsov I.V., Vazaev A.V. Ob effektivnosti modelirovaniya vneshney sredy po
dannym kompleksirovannoy STZ [On the effectiveness of modeling the external environment
according to the integrated STZ data], Robototekhnika i tekhnicheskaya kibernetika [Robotics
and technical cybernetics], 2015, No. 2 (7), pp. 51-55.
6. Vazaev A.V., Noskov V.P., Rubtsov I.V., Tsarichenko S.G. Raspoznavanie ob"ektov i tipov
opornoy poverkhnosti po dannym kompleksirovannoy sistemy tekhnicheskogo zreniya
[Recognition of objects and types of the reference surface according to the data of the integrated
system of technical vision], Izvestiya YuFU. Tekhnicheskie nauki [Izvestiya SFedU. Engineering
Sciences], 2016, No. 2 (175), pp. 127-139.
7. Vazaev A.V., Noskov V.P., Rubtsov I.V. Neyrosetevoy modul' vybora etalonov dlya
raspoznavaniya tipov opornoy poverkhnosti [Neural network module for selecting standards
for recognizing types of reference surfaces], Sb. materialov 14 Vserossiyskoy nauchnoprakticheskoy
konferentsii «Perspektivnye zadachi i sistemy upravleniya» [Collection of materials
of the 14th All-Russian Scientific and Practical Conference "Perspective tasks and Management
systems"]. Rostov-on-Don: Izd-vo YuFU, 2019, pp. 29-32.
8. Vazaev A.V., Noskov V.P., Rubtsov I.V., Tsarichenko S.G. Kompleksirovannaya STZ v sisteme
upravleniya pozharnogo robota [Integrated STZ in the fire robot control system], Izvestiya
YuFU. Tekhnicheskie nauki [Izvestiya SFedU. Engineering Sciences], 2017, No. 1 (186),
pp. 121-132.
9. Belyakov V.V. i dr. Vezdekhodnye transportno-tekhnologicheskie mashiny [All-terrain
transport and technological machines]. Nizhniy Novgorod: Izd-vo «Talam», 2004, 960 p.
10. Chobitok V.A. Teoriya dvizheniya tankov i BMP [Theory of movement of tanks and infantry
fighting vehicles]. Voenizdat, 1984, 264 p.
11. Sologub P.S., Veselov V.A., Ipatov O.S. i dr. Kosmicheskie robotizirovannye kompleksy.
Leningradskaya – Sankt-Peterburgskaya nauchno-konstruktorskaya shkola [Space robotic systems.
Leningrad – St. Petersburg Scientific and Design school], under the general ed. of
V.A. Veselova. Saint Petersburg, 2016, 200 p.
12. Krizhevsky A., Sutskever I., Hinton G.E. ImageNet Classification with Deep Convolutional
Neural Networks, Advances in Neural Information Processing Systems 25, ed. by Pereira F.,
Burges C.J.C., Bottou L., Weinberger K.Q. Curran Associates, Inc., 2012, pp. 1097-1105.
13. Govorukhin A.M., Kuprin A.M., Kovalenko A.N., Gamezo M.V. Spravochnik po voennoy
topografii [Handbook of Military Topography]. 2nd ed. Moscow: Voenizdat, 1980, 344 p.
14. Bekker M.G. Vvedenie v teoriyu sistem mestnost'–mashina [Introduction to the theory of terrain-
machine systems]: trans. from the engl. by V.V. Gus'kova. Moscow: Mashinostroenie,
1973, 519 p.
15. Teoriya i konstruktsiya tanka. T. 8. Parametry vneshney sredy, ispol'zuemykh v raschetakh
tankov [Theory and design of the tank. Vol. 8. Parameters of the external environment used in
the calculations of tanks]. Moscow: Mashinostroenie, 1987, 196 p.
16. Polotno puti transportno-tekhnologicheskikh mashin: uchebnik [The roadbed of transport and
technological machines: textbook], ed. by V.V. Belyakova, A.A. Kurkina. Nizhny Novgorod:
NGTU im R.E. Alekseeva, 2014.
17. Krasnen'kov V.I., Kharitonov S.A., Shumilin A.V. Matematicheskaya model' krivolineynogo
dvizheniya transportnoy gusenichnoy mashiny po deformiruemomu osnovaniyu [Mathematical
model of the curved movement of a transport crawler on a deformable base], Izvestiya vuzov.
Mashinostroenie [Izvestiya vuzov. Mechanical engineering], 1989, No. 11, pp. 94-99.
18. Zhileykin M.M., Zakharov A.Yu., Pan'shin M.V. Proverka adekvatnosti i tochnosti
matematicheskoy modeli vzaimodeystviya elastichnogo kolesa s deformiruemym opornym
osnovaniem [Checking the adequacy and accuracy of the mathematical model of the interaction
of an elastic wheel with a deformable support base], Tr. NGTU im. R.E. Alekseeva [Proceedings
of the NSTU named after R. E. Alekseev]. – Nizhny Novgorod, 2018, No. 4, pp. 206-214.
19. Beketov A.S. Teoriya upravlyaemogo dvizheniya gusenichnykh mashin [Theory of controlled
movement of tracked vehicles]. Moscow: Izd-vo MGTU im. N.E. Baumana, 2017, 125 p.
20. Naumov V.N., Mashkov K.Yu., Kotiev G.O., Chizhov D.A., Gorelov V.A. Metod
matematicheskogo modelirovaniya pryamolineynogo dvizheniya robotizirovannykh
transportnykh sredstv po deformiruemomu gruntu [Method of mathematical modeling of rectilinear
motion of robotic vehicles on deformable ground], Inzhenernyy zhurnal: nauka i
innovatsii [Engineering Journal: Science and Innovation], 2012, No. 11 (11), pp. 34.
21. Mashkov K.Yu., Rubtsov V.I., Shtifanov N.V. Avtomaticheskaya sistema obespecheniya
opornoy prokhodimosti mobil'nogo robota [Automatic support system for mobile robot patency],
Vestnik MGTU im. N.E. Baumana. Ser. «Mashinostroenie». Spets. vypusk «Spetsial'naya
robototekhnika i mekhatronika» [Bulletin of the Bauman Moscow State Technical University.
Series "Mechanical Engineering". Special issue "Special robotics and Mechatronics"], 2012,
pp. 95-106.
22. Mashkov K.Y. Pozdnyakov T.D. Using strain gages to assess the bearing properties of underlying
surface with a robot crawler IOP, Conference Series: Materials Science and Engineering,
2020, Vol. 820.
Опубликован
2021-04-04
Выпуск
Раздел
РАЗДЕЛ I. ПЕРСПЕКТИВЫ ПРИМЕНЕНИЯ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ