Бортовая информационно-измерительная и управляющая система беспилотного автомобиля для циклических тестовых заездов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.11.16, кандидат наук Нгуен Туан Нгок

• Нгуен Туан Нгок
• кандидат наук
• 2014

Оглавление диссертации кандидат наук Нгуен Туан Нгок

СОДЕРЖАНИЕ

Введение

Глава 1. Анализ современного состояния проблемы автономного управления транспортными средствами

1.1 Автомобили-роботы и автономные транспортные средства

1.2 Испытания автомобилей, сошедших с конвейера

1.3 Исполнительные системы управления автомобилей-роботов

1.4 Аппаратное обеспечение вероятностного подхода в мобильной робототехнике

1.5 Автоматизация тестовых заездов

1.6 Выводы

Глава 2. Разработка и исследование электропривода базовых подсистем

управления автомобилем

2.1 Элементы трансмиссии автомобиля

2.2 Автоматизация управления сцеплением

2.2.1 Режимы работы сцепления

2.2.2 Способы управления сцеплением

2.2.3 Построение электропривода автоматизации управления сцеплением

2.3 Автоматизация управления акселерацией, торможением и переключением передач

2.4 Автоматизация управления углом поворота рулевой пары колес

2.5 Минимизация времени старта на ровной поверхности на основе аппарата нечеткой логики

2.6 Минимизация времени старта на наклонной поверхности на основе аппарата нечеткой логики

2.7 Выводы

Глава 3. Автономное траекторное управление

3.1 Модель динамики движения транспортного средства

3.2 Архитектура программы управления автомобилем

3.3 Лазерный датчик SICK для получения расстояния до окружающих объектов

3.4 Применение сигма-точечного фильтра Калмана для оценки положения автомобиля-робота в пространстве

3.5 Путь Дьюбинса - минимальный путь управления роботом-автомобилем

3.6 Планирование локальной траектории робота-автомобиля в реальном времени

3.7 Управление автомобилем при движении по траектории

3.7.1 Управление рулевым колесом

3.7.2 Управление ускорением и тормозом автомобиля с желаемой скоростью

3.8 Выводы

Глава 4. Аппаратно-программная реализация и экспериментальное

исследование электропривода автономной системы управления автомобилем для циклических тестовых заездов

4.1 Автономная система управления автомобилем для циклических тестовых заездов

4.1.1 Универсальный силовой контроллер

4.1.2 Универсальный мультисенсорный преобразователь

4.1.3 Аппаратное обеспечение беспилотной системы управления автомобилем с механической коробкой передач

4.2 Программное обеспечение автономной системы управления

4.2.1 Алгоритм программы интерфейс привод-компьютер-человек на языке Lab View

4.2.2 Структурная схема обеспечения программы управления автомобилем

4.2.3 Алгоритм программы нечетких регуляторов управления автомобилем при старте

4.2.4 Алгоритм программы обеспечения подсистемы управления автомобилем движения по траектории

4.3 Экспериментальное исследование электропривода автономной системы управления автомобилем

4.3.1 Нечеткие регуляторы управления автомобилем

4.3.2 Результаты экспериментов управления автомобилем по траектории

4.4 Выводы

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

ОБОЗНАЧЕНИЯ И СОКРАЩЕНИЯ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Приложение 1 - Листинг программы обеспечения нечетких регуляторов

управления автомобилем

Приложение 2 - Листинг программы обеспечения управления автомобилем

движения по траектории

Приложение 3 - Отмеченные достижения по результатам научной

деятельности по теме диссертации

Приложение 4 - Акты о внедрении результатов работы

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Бортовая информационно-измерительная и управляющая система беспилотного автомобиля для циклических тестовых заездов»

Введение

Актуальность работы. В настоящее время автомобиль является одним из наиболее эффективных, доступных и востребованных наземных транспортных средств. Поэтому, одной из ярко выраженных мировых тенденций последних десятилетий является автомобилизация, т.е. расширение использования автомобильного транспорта в различных сферах человеческой деятельности. Автоматизация производственного процесса, строгое тестирование новых моделей и версий автомобиля обеспечивает безопасность и удобство для людей. Необходимость увеличения выпуска и улучшения структуры автомобилей, более полно отвечающих потребностям народного хозяйства, требуют экономии топлива, повышения ресурса и снижения металлоемкости [1]. В связи с этим повышение экономичности, высокие надежность, динамические и ездовые качества автомобиля, снижение его массы и уменьшение вредного воздействия на окружающую среду являются основными задачами автомобилестроения сегодняшнего дня. Для достижения предъявляемых требований в структуре комплекса автоматизированного тестирования необходимо разработать электропривод автономной системы управления автомобилем для циклических тестовых заездов.

Вопросами проектирования мобильных робототехнических комплексов, их информационно-измерительных и управляющих систем занимались российские и зарубежные ученые В.П. Андреев, B.JI. Афонин, С.А. Воротников, Е.А. Девянин, М.Б. Игнатьев, П.Д. Крутько, Ю.В. Подураев, Л.Б. Рапопорт, A.M. Формальский, Н. Asada, Y. Kuwata, М. Liu, A. Nüchter, S. Thrun, A. Waj-Fraj, A. West и др.

С учетом часто меняющихся условий работа водителей требует большого числа управляющих воздействий и постоянной концентрации внимания, что способствует быстрой утомляемости. Авторы работы [2] указывают на то, что даже у квалифицированных водителей с большим стажем после 4-5 часов непрерывного вождения из-за усталости снижается внимание и в 1,5-2 раза возрастает количество ошибок управления, которые повышают вероятность возникновения мелких и средних дорожно-транспортных происшествий. Опытные образцы разрабатываемых автомобилей нового поколения, равно как и контрольные

экземпляры серийного выпускаемых транспортных средств, непрерывно подвергаются жестким испытаниям на тестовом полигоне для выявления путей оптимизации их конструкции. Это позволяет своевременно удовлетворять растущие запросы потребителей к приспособленности автомобиля к интенсивной эксплуатации в сложных дорожных условиях, надежности коммерческих автомобилей, расходу топлива, ремонтопригодности в полевых условиях и пр. Работа бригады испытателей - тяжелый, монотонный труд, связанный с опасным для здоровья уровнем вибраций и тряски.

Современные цифровые системы автоматического управления (САУ) в состоянии реализовать практически сколь угодно сложные алгоритмы вне зависимости от принципа действия исполнительных устройств [3]. Тем самым приоритеты при создании средств автоматики сместились в область информационных инноваций. С другой стороны, благодаря развитию вычислительной техники, при поиске решений задач данного класса стали широко применяться методы имитационного математического моделирования. Занимая минимальное время (что немаловажно с учетом сокращения сроков создания новой техники [4]) и требуя меньших расходов, нежели традиционные методики натурных испытаний, моделирование при помощи ЭВМ открывает новые возможности для углубленного изучения характера влияния нового оборудования и алгоритмов управления на происходящие процессы и результирующие эксплуатационно-экономические показатели.

Цель диссертационной работы. Разработка бортовой информационно-измерительной и управляющей системы автопилота серийно выпускаемого автомобиля для автоматизации циклических тестовых заездов.

Одна из наиболее актуальных проблем современного автомобилестроения -упрощение и облегчение управления автомобилем, повышение интенсивной эксплуатации в сложных дорожных и климатических условиях, быстрота процессов тестирования образцов автомобилей нового поколения и запуска их в производство, замена бригады испытателей, выполняющих тяжелый монотонный

труд, связанный с опасным для здоровья уровнем вибраций и тряски. Эта задача не может быть решена без автономной системы управления автомобилем.

При этом имеется необходимость разработки и создания электропривода базовых подсистем управления автомобилем, построение нечетких регуляторов управления сцеплением, акселерацией, тормозом автомобиля при старте на ровной и неровной поверхности, построение автономной системы управления движением автомобиля по траектории, разработка программного обеспечения для управления автомобилем посредством электромеханических приводов.

Основные задачи исследования:

1 .Разработка структуры аппаратной части бортовой информационно-измерительной и управляющей системы;

2.Разработка регулятора, управляющего сцеплением, тормозом и акселератором и позволяющего исключить человека из процессов трогания и полной остановки автомобиля;

3.Разработка алгоритмов траекторного управления транспортным средством, реализующих маневры, предусмотренные планом испытания автомобиля с учетом возможности огибания препятствий, не отраженных на карте испытательного полигона;

4.Аппаратная и программная реализация узлов и блоков бортовой информационно-измерительной и управляющей системы.

5.Экспериментальное исследование бортовой информационно-измерительной и управляющей системы автопилота с целью подтверждения правильности предложенных решений.

Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались: теория математического моделирования, законы теоретической механики и динамики машин, законы электродинамики, теория автоматического управления, а также методы математического моделирования, численного решения уравнений с применением ПЭВМ, цифровой обработки сигналов, сложных нелинейных алгоритмов управления, базирующихся на генетических моделях, нечеткой логике и других разделах математического аппарата искусственного интеллекта.

Научная новизна работы.

1. Синтезирован регулятор на основе нечеткой логики, управляющий сцеплением, тормозом и акселератором на основе данных от датчика оборотов двигателя, акселерометров, связанных с шасси автомобиля и данных о загрузке автомобиля, и обеспечивающий старт автомобиля без участия водителя-испытателя.

2. Предложена и реализована модификация алгоритма СЬ-КЯТ планирования локальной траектории автомобиля-робота, учитывающая в реальном времени неголономность автомобиля и оценку невязки реальной и заданной траекторий на основе ансцентного фильтра Калмана.

3. Обоснована в ходе проектирования и полевых испытаний структура информационно-измерительной и управляющей системы автопилота серийно выпускаемого автомобиля.

Практическая значимость.

1. Разработана структура бортовой информационно-измерительной и управляющей системы автопилота легкого коммерческого автомобиля и на ее основе осуществлена практическая реализация автопилота, прошедшая успешные испытания на тестовом полигоне.

2. На основе разработанных технических решений и алгоритмов созданы аппаратно-программные средства, позволяющие выполнять в автономном режиме все маневры, предусмотренные планом испытаний автомобилей (начало движения, разгон, торможение, полная остановка, движение по заданной траектории, огибание препятствий и прочее на ровной и наклонной поверхностях с различными допустимыми покрытиями и рельефами дорожного полотна) не хуже, чем под управлением водителя-испытателя на скоростях до 20 км/ч.

3. Разработано ПО на основе нечеткого алгоритма управления сцеплением, тормозом и акселерацией автомобиля, реализующее сценарий начала движения, проводимый с целью выявления дефектов трансмиссии, которое позволило в результате автоматической многократной реализации сократить время тестирова-

ния в среднем на 18 % по сравнению со штатным режимом, т.е. при управлении автомобилем водителем-испытателем.

4. Разработанные аппаратно-программные средства использованы при проведении полевых испытаний «Робокросс-2013» и позволили команде РГРТУ СКБ «Аврора» занять первое место среди 9 команд-участников испытаний.

Апробация работы произведена в форме научных докладов, дискуссий по основным результатам диссертационной работы, которые проходили на следующих научных конференциях и форумах: Всероссийская НТК «Новые информационные технологии в научных исследованиях» (Рязань, 2013 г.); Всероссийская НТК «Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы » (Рязань, 2013 г.); соревнование автоматизированных транспортных средств «Робокросс-2013» на полигоне автозавода ГАЗ «Березовая пойма» (г. Нижний Новгород, 2013 г.).

Внедрение результатов работы. Результаты работы внедрены в учебный процесс ФГБОУ ВПО «Рязанский государственный радиотехнический университет», что подтверждается соответствующим актом внедрения.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 10 работ, из них - 5 статей из списка изданий, рекомендованных ВАК РФ, 3 статьи в научных сборниках и журналах, 2 тезисов докладов на конференциях.

Положения, выносимые на защиту.

1. Регулятор на основе нечеткой логики, управляющий сцеплением, тормозом и акселератором автомобиля, обеспечивающий требуемую условиями испытаний длительность сценария начала движения транспортного средства на ровной и наклонной поверхности и позволяющий на 18 % сократить время тестирования механизма сцепления по сравнению со штатным режимом, т.е. при управлении автомобилем водителем-испытателем.

2. Модификация алгоритма планирования локальной траектории СЬ-ЯЯТ, учитывающая неголономность автомобиля и невязку заданной и реализуемой траекторий, оцениваемую ансцентным фильтром Калмана, позволяет планировать и корректировать траекторию движения в реальном времени.

3. Обоснованная в работе структура информационно-измерительной и управляющей системы автопилота обеспечивает замену ручного управления водителем-испытателем на автоматическое при выполнении тестовых заездов и тестировании механизма сцепления автомобиля.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка используемой литературы из 97 наименований и 4 приложений. Диссертационная работа содержит 190 страниц, в том числе 154 страницы основного текста, 119 рисунков и 7 таблиц.

Благодарности. Автор выражает искреннюю признательность научному руководителю: профессору Жулеву В.И. и доценту Голю С.А. за неоценимую помощь, огромную моральную поддержку, оказанные в процессе работы над диссертацией. Автор также благодарит своих коллег, аспирантов и сотрудников кафедры Информационно-измерительной и биомедицинской техники и группу робототехники СКБ РГРТУ за высказанные замечания, содействие и помощь в процессе работы и оформлении диссертации. Выражаю особую благодарность своим родным и близким за предоставленную возможность заниматься научной деятельностью.

Глава 1. Анализ современного состояния проблемы автономного управления

транспортными средствами

Беспилотный автомобиль -транспортное средство, оборудованное системой автоматического управления, которое может передвигаться без участия человека.

Повышение автономности автомобилей начали рассматривать достаточно давно и первые исследования в этом направлении проводились в Японии в 70-е годы XX века. На сегодняшний день эта область продолжает развиваться, по всему миру идут активные разработки. Автономные транспортные средства уже преодолели многие сотни километров, и создатели данной технологии утверждают, что она поможет снизить количество заторов на дорогах, увеличить пропускную способность дорог и, что немаловажно, сделать движение более безопасным, без участия водителя. Основания к таким утверждениям заключаются в том, что по статистике около 90 % всех дорожно-транспортных происшествий происходит при участии человека.

1.1 Автомобили-роботы и автономные транспортные средства

Робототехника - это отрасль, которой отводится ключевая роль в большинстве экспертных прогнозов развития ведущих стран мира. Основной тенденцией современного динамичного прогрессирования этой области является не только количественный рост инновационных решений и инвестиций, но и их переориентация от сектора так называемой промышленной робототехники, к которой традиционно относят различные программируемые манипуляторы для сварки, сортировки и пр., в сектор когнитивных роботов, возможности которых уже позволяют выйти за границы естественных для них рынков рекламы и развлечений.

В области проектирования беспилотных легковых автомобилей-роботов наибольших успехов добилась компания Google (США) (рис. 1.1.1). Движение Google-мобиля отслеживается на дорожной карте, которую составляет система управления. Автомобили Google в тестовом режиме проехали по дорогам Калифорнии более 300 тыс. миль, в том числе по главной трассе между Сан-Франциско и Лос-Анджелесом, причем большая часть этого пути пройдена полностью в автоматическом режиме с сотрудником компании на пассажирском

сиденье. В автопарке компании Google имеется 20 беспилотных автомобилей моделей Toyota Prius, Audi TT и др.

Рисунок 1.1.1 - Беспилотный автомобиль компании Google

На данный момент известно большое количество международных проектов по разработке беспилотных автотранспортных средств. Среди них можно выделить следующие проекты.

Беспилотное транспортное средство (БТС) под названием Adaptive und Kooperative Technologien furden Intelligenten Verkehr (сокращенно AKTIV) разрабатывают 28 известных европейских компаний. В их число вошли BMW, Siemen, Volkswagen, Bosch, Vodafone и еще 23 компании. Основным приоритетом для создателей AKTIV стали следующие задачи: активная безопасность, транспортная коммуникация и организация регулирования транспортных потоков, предупреждение и борьба с автомобильными заторами. Еще одной целью для AKTIV является система слежения за безопасностью на дороге, позволяющая «подстраховать» водителя в сложной ситуации. На данном этапе AKTIV способен контролировать плавность разгона и торможения, синхронизируя этот процесс даже для целой группы автомобилей. Кроме того, система управления AKTIV включает аварийную систему торможения при внештатных ситуациях. При испытаниях автомобиль AKTIV в беспилотном режиме на автодроме развивает скорость до 180 км/ч.

Другой немецкий проект по разработке беспилотного автомобиля носит название Leonie. Система его управления способна контролировать положение

автомобиля в общем транспортном потоке с помощью большого количества датчиков, дальномеров и тепловизоров. Автомобиль-робот может передвигаться как в пустынной местности, так и на оживленных трассах, преодолевая как большие расстояния, так и тоннели. Кроме того, немецкие конструкторы ведут работу по созданию еще одного беспилотного автомобиля-робота под названием Made in Germany (MIG). Проект MIG реализуется только в Германии, и в его создании принимают участие ученые из нескольких ведущих университетов. На данном этапе автомобиль MIG способен контролировать окружающую обстановку в радиусе 70 м и обучается езде по перекресткам и пешеходным переходам. В качестве сенсорных систем используются все те же датчики и дальномеры.

Рисунок 1.1.2 - БАС, разрабатываемый Рисунок 1.1.3- БАС компании Volkswagen

фирмами Volkswagen и Bosch, Vodafone

На конференции HAVEit немецкий концерн Volkswagen провел демонстрацию технологии Temporary AutoPilot «временный автопилот» на базе автомобиля Volkswagen Passat. По аналогии с самолетами, водитель этого автомобиля может включать функцию автоматического управления автомобилем на незагруженных участках дороги. Временный автопилот Volkswagen работает при движении на магистралях со скоростью до 120 км/ч. Главное достоинство этой системы управления заключается в том, что она уже практически готова к внедрению на серийных автомобилях. Разработка Volkswagen является последовательным совершенствованием существующих технологий, которыми комплектуются современные серийные автомобили, к которым относятся, в частности, адаптивный круиз-контроль и система слежения за полосой движения. Автопилот автомобиля

Volkswagen способен держаться своей полосы движения и сохранять стабильную дистанцию за движущимся впереди транспортным средством, притормаживать в случае необходимости. Система также умеет распознавать дорожные знаки и реагировать на них изменением скорости движения. Кроме магистралей автопилот Volkswagen может передвигаться в заторах, повторяя однотипный цикл старт - остановка. Однако маневры этого беспилотного автомобиля в настоящее время ограничены, и он не может проехать по заданному маршруту без помощи водителя в отличие от перемещений автомобилей компании Google.

Основной задачей фирмы General Motors (США) при разработке автомобиля с полностью или частично автоматизированным управлением являлось повышение уровня безопасности. В ближайшие годы использование автономных систем управления транспортным средством в сочетании с инновационными системами безопасности позволит практически полностью устранить аварии посредством вмешательства в управление даже в тот момент, когда водитель еще не подозревает об опасной ситуации. Работа таких автоматических систем управления автомобилем в перспективе должна полностью заменить водителей.

Рассмотрим теперь перспективы развития автономных транспортных средств в ближайшие несколько лет. Глава японской автомобилестроительной компании Nissan Карлос Гон выступил с заявлением о том, что около 2020 года планируется серийное производство автомобилей с беспилотным управлением. В планах компании сделать эти автомобили доступными для массовых продаж. Информация о производстве беспилотных автомобилей была оглашена руководителем Nissan в Калифорнии в городе Ирвайне, в котором расположилась штаб-квартира Nissan. Создаваться роботизированные автомобили будут с применением технологии «Autonomous Drive». Чтобы управлять таким автомобилем, не потребуется присутствие водителя. Новая разработка будет включать в себя лазерные радары, а также камеры, информация с которых будет поступать на компьютер, быстро адаптирующийся к текущей дорожной обстановке.

Примеры разрабатываемых беспилотных автотранспортных средств (АТС) представлены на рис. 1.1.4-1.1.7.

Рисунок 1.1.4 - Беспилотный автомобиль Рисунок 1.1.6- Беспилотный автомобиль

Stanley Tartan Racing «Boss»

Рисунок 1.1.5- Автомобиль-робот команды Рисунок 1.1.7- Беспилотный автомобиль «Sydney-Berkeley Driving» компании NISSAN

Грузовые БТС.

Принципы разработки беспилотных грузовых автомобилей практически те же, что и у легковых БТС. Система управления движением автомобиля Terramax строит трехмерные изображения ландшафта с помощью трех пар видеокамер. Две самые близкие камеры используются на малой скорости и позволяют обнаруживать препятствия на расстояниях до 15 м. На большой скорости робот выбирает пару с наибольшим разнесением камер, чтобы сканировать дистанции от 15 до 50 м. Третья пара обеспечивает сканирование промежуточного расстояния между этими дистанциями. При обнаружении препятствия по мере снижения скорости в системе управления движением автомобиля Terramax производится переключение с пары видеокамер большой дальности на пары камер средней, а затем ближней

дальности для обнаружения и коррекции движения автомобиля с учетом всех препятствий в поле технического зрения.

В целях экономии топлива японская государственная организация по развитию энергетических и промышленных технологий (New Energy and Industrial Technology Development Organization, NEDO) успешно запрограммировала колону из четырех грузовиков, которые двигались на расстоянии четырех метров друг от друга. Таким образом, им удалось сократить сопротивление воздуха и потребление топлива беспилотных грузовиков (рис. 1.1.8).

Рисунок 1.1.8 - Беспилотные грузовики в Японии

Фирма Gotting KG «Германия» на опытных образцах продемонстрировала собственную технологию автоматизированного управления автомобильной колонной, состоящей из нескольких самосвалов. Первой машиной колонны управляет профессиональный водитель, при этом электронные устройства отслеживают действия водителя и передают их по радиосвязи в виде команд остальным контроллерам, установленным в следующих за первой машиной транспортных средствах. Все ведомые автомобили оборудованы лазерными сканерами для контроля движения впереди идущего автомобиля. Такое решение перспективно в задачах перевозки сельскохозяйственных грузов, добычи полезных ископаемых в горнорудной промышленности, при строительстве дорог, для арктических перево-

зок и на предприятиях министерства обороны при транспортировке грузов в опасных для жизни и здоровья человека зонах.

Совместно с учеными европейских университетов и специализированных фирм американские конструкторы компании Daimler Chrysler разработали технологию управления колонной беспилотных большегрузных автопоездов, двигающихся по автомагистралям между штатами. Аналогичный проект осуществляет фирма Volvo Truck Corporation с помощью своей дочерней фирмы Volvo Technology Corporation (рис. 1.1.9). Специалисты фирмы Volvo считают, что при применении беспилотных грузовых автомобилей в колонне достигаются следующие результаты.

Достоинства беспилотных грузовых автомобилей фирмы Volvo:

- улучшение дорожной безопасности, так как минимизируется негативное влияние человеческого фактора, который по статистике является причиной почти 80 % (ранее была озвучена цифра в 90 %) дорожно-транспортных происшествий;

- экономия около 20% топлива;

- водители, находящиеся в качестве испытателей в ведомых грузовиках, работают в более комфортных условиях;

- разгрузка автодорог, так как интервалы между автопоездами уплотнятся.

Рисунок 1.1.9 - Беспилотный автомобиль фирмы Volvo

Беспилотные системы в качестве внутризаводского транспорта.

Беспилотный внутризаводской транспорт в развитых странах производится серийно. В Европе и США он обеспечивает эффективное транспортное обслуживание более 1000 логистических центров и складов, на которых работает около 30 тыс. беспилотных АТС.

Беспилотные АТС в сельском хозяйстве.

Использование беспилотных тракторов позволяет автоматизировать многие виды операций, повысить качество работы и производительность труда, включая ведение работ в ночное время, уменьшить издержки эксплуатации в условиях нестабильного по природным условиям земледелия. За рубежом активно ведутся работы по созданию и внедрению беспилотных тракторов для сельскохозяйственного производства.

В частности, финская компания Valtra представила концептуальный трактор Robo Trac, который управляется с использованием GNSS-навигаторов и интернета. Транспортное средство предназначено для работы на виноградных полях, кофейных фермах и во фруктовых садах. Оно способно самостоятельно вспахивать землю, обрабатывать почву, сеять семена, орошать посевы (рис. 1.1.10).

Рисунок 1.1.10- Трактор ЯоЬоТгас «Уакга»

Беспилотный трактор, созданный в Бельгии, умеет самостоятельно регулировать скорость и поворачивать, приспосабливаясь к состоянию почвы. В обыч-

ном случае от тракториста требуются не только отличные навыки вождения, но и концентрация внимания: нужно постоянно следить за положением трактора, почвой под его колесами и намеченным маршрутом. Бельгийские инженеры попробовали упростить трудовые будни сельского пролетариата. Роботизированный трактор (рис. 1.1.11) сконструирован в центре мехатроники Фландрии (РМТС), объединяющем несколько машиностроительных компаний, и Левенском католическом университете. Новый вид сельхозтехники оборудован системами управления педалями акселератора, тормоза и рулевым колесом, а также набором датчиков, включая ОЫ88-устройство. Поскольку, в отличие от асфальта, на бездорожье скорость транспортного средства зависит от вида и твердости почвы, инновационную машину оснастили датчиками, которые способны все это отслеживать. На основе полученной информации бортовой компьютер рассчитывает не только приемлемую скорость, но и радиус поворота с точностью до нескольких сантиметров, как уверяет один из участников проекта Грегори Пинте. Само же решение о повороте трактор принимает на основе данных поддерживая тем самым заданное направление или маршрут.

Швейцарская фирма Leica Geo systems подписала долгосрочный контракт с китайским производителем спецтехники YTO на поставку своего оборудования для беспилотного управления тракторами (рис. 1.1.12).

Рисунок 1.1.11 - Беспилотный трактор Рисунок 1.1.12- Трактор Leica Geosystem

Компания «John Deere» (США) совместно с немецкими производителями серийно выпускают беспилотные модификации тракторов и комбайнов, которые

более 10 лет успешно эксплуатируются на крупных сельскохозяйственных предприятиях США и Европы.

Зарубежные автопроизводители ведут также разработки БАС следующего назначения:

- строительно-дорожная техника (бульдозеры, экскаваторы, грейдеры, краны и т.д.);

- техника для чрезвычайных ситуаций (пожарные машины, внедорожные транспортные средства, машины скорой помощи, спецтехника и т.д.);

- для автотранспортных средств двойного назначения;

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Нгуен Туан Нгок, 2014 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Балабин И.В, Куров Б.А, Лаптев С.А. Испытания автомобилей, 1988.-192 с.

2. Снакин Р.Ф. Выбор эффективных параметров контроля для системы индикации момента переключения передач / Р.Ф. Снакин, А.Г. Рубцов / / Активная и пассивная безопасность автомобиля: Межвуз. сб. науч. тр. - М.: МАМИ, 1984. - С. 218-226.

3. Тарасик В.П. Интеллектуальные системы управления автотранспортными средствами: Монография/ В.П. Тарасик, С.А. Рынкевич.- Минск: УП "Технопринт", 2004.-512 с.

4. Тарасик В.П. Математическое моделирование технических систем: Учеб. для вузов / В.П. Тарасик. - Минск: Дизайн ПРО, 1997. - 640 с.

5. Chris Urmson, Joshua Anhalt. Autonomous Driving in Urban Environments: Boss and the Urban Challenge.

6. Нагайцев M.B, Ендачёв, д.т.н. Беспилотные автомобили.

7. Гришкевич А.И, Высоцкий М.С. Автомобили испытания, 1991.-187с.

8. Абаимов Р.В, Малащук П.А. Основы работоспособности технических систем, 2007.-92с.

9. Москаленко В.В. Электрический привод: Учеб. - М.: Высш. шк.,1991.-430 с.

10. Буль Б.К., Буткевич Г.В., Годжелло А.Г. и др. Основы теории электрических аппаратов: учеб. пособие для электротехнич. Специальностей вузов. - М.: Высшая школа, 1970. - 600 с.

11. Львович А.Ю. Электромеханические системы. - Л.: Изд-во ЛГУ, 1989.-308 с.

12. Чиликин М.Г., Сандлер A.C. Общий курс электропривода: Учебник для вузов. - 6-е изд., доп. и перераб. - М.: Энергоиздат. 1981. - 576 с.

13. Кпючев В.И. Теория электропривода: Учебник для вузов.-М.: Энергоатом-издат, 1985.-560 с

14. Хайруллин И.Х. Электромагнитные расчеты в электрических машинах: Учеб. пособие. - Уфа: Изд-во Уфимского авиационного института,1998.-72 с.

15. Елисеева В.А. и Шинянского А.В. Справочник по автоматизированному электроприводу. Под ред. - М.: Энергоатомиздат, 1983. - 616 с.

16. Копылов И.П. Электрические машины: Учеб. для вузов. - М.: Высш. шк.,

2004. - 607 с.

17. Sebastian Thrun, Wolfram Burgard, Dieter Fox. Probabilistic Robotics. Mit Press,

2005. - 647 c.

18. Ben Wojdyla. Robots Are Test Driving Your Next Car, 2013.

19. Zanasi R. Dynamic modelling and Control of a Car Transmission System , 2001.

20. Waj-Fraj A., Pfeiffer F. Optimal control of gear shift operations in automatic transmissions. 2001.

21. Centea D., Rahnejat H., Menday M.T. The influence of the interface coefficient of friction upon the propensity to judder in automotive clutches.

22. Анохин В.И. Отечественные автомобили. M.: Машиностроение, 1977. 592с.

23. Тарасик В.П. Теория движения автомобиля. - BHV, 2006. 478с.

24. Magnus Pettersson. Driveline Modeling and Principles for Speed Control and Gear-Shift Control, 1996.

25. DassenM.H.M. Modelling and control of automotive clutch systems, 2003.

26. Аизерман M.A. Автоматика переключения передач. - M.: Машгиз, 1948.-140 с.

27. Петров В.А. Автоматические системы транспортных машин - М.: Машиностроение, 1974. - 336 с.

28. Захарик Ю.М. Анализ способов повышения качества автоматического управления сцеплением автомобиля.Вестникмашиностроения. - 2003. - №11 . -С. 81-83.

29. Селифонов В.В., ГируцкийО.И. Автоматические сцепления и гидродинамические передачи автомобилей. - М.: МГТУ «МАМИ», 1998.-90 с

30. Захарик Ю.М.[и др.]. Системы управления сцеплением. Тенденции развития. Автомобильная промышленность. - 2003. -N21 - С. 13-15.

31. Ткаченко П.П. Автоматическая коробка передач, Серия «Техномир». - Ростов н/Д: Феникс, 2001. - 160 с.

32. Данов Б.А. Электронные системы управления иностранных автомобилей. Москва, 2002.

33. Witiiam J. Tumey, Michael Monaghan, Michael Stadte. Automatic Transmissions and Transaxies.3rd ed., 1997. - 518 p.

34. Babuska. R. Fuzzy Modeling for Control. Kluwer, 1998

35. Driankov D., Palm R. Advances in Fuzzy Control. Physica-Verlag. Heidelberg. Germany, 1998.

36. Pham Т., Chen G. Introduction to Fuzzy Sets, Fuzzy Logic and Fuzzy Control Systems. Lewis Publishers, 2000.

37. LPC17xx User manual, 19 August 2010.

38. User manual LM3S9B96 Microcontroller, October 05, 2012.

39. User manual IAR Embedded Workbench for ARM, 2012.

40. Леоненков А. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. 2005.

41. Гостев В.И. Нечеткие регуляторы в системах автоматического управления, 2008.

42. Feng G. Analysis and Synthesis of Fuzzy Control Systems, 2010.

43. Егупова Н.Д. Методы робастного, нейро-нечеткого и адаптивного управления. МГТУ, 2002.

44. Kevin М, Stephen Yurkovich. Passino. Fuzzy Control, 1998.

45. Нгуен Т.Н. Нечёткий контроллер электропривода сцепления и акселерации для управления стартом автомобиля-робота на наклонной поверхности / Т.Н. Нгуен // Вестник рязанского государственного радиотехнического университета № 4 (вып. 46), Ч.З. - Рязань: РГРТУ, 2013. - С.42 - 50.

46. Piotr Tatjewski. Advanced Control of Industrial Processes - Structures and Algorithms, 2007.

47. Veldhuizen T.J. Yaw rate feedback by active rear wheel steering, July, 2007.

48. Jorge G. F. A Vehicle Dynamics Model for Driving Simulators, Sweden 2012.

49. Dennis J. Plank. Vehicle to vehicle comparison of the tire and chassis dynamics, 2007.

50. Kutluk B.A. Identification of handling models for road vehicles, march 2008.

51. Wang and Qi. Trajectory Planning for a Four-Wheel-Steering Vehicle, 2001.

52. Guldner, Tan. Analysis of automatic steering control for highway vehicles with look-down lateral reference system -, et al. - 1996

53. Rajesh Rajamani. Vehicle Dynamics and Control, 2006.

54. David Fofi, Fawzi Nashashibi. Contributions to the use of 3D lidars for autonomous navigation: calibration and qualitative localization, 2012.

55. Носков В.П, Ханин А.А. Комплексирование светолокационных и телевизи-он-ных данных в задачах выделения дороги.

56. Laser Measurement Systems- LMS200/211/221/291, 2006.

57. D. Martín, D.M. Guinea, M.C. García-Alegre, E. Villanueva, D. Guinea. Fuzzy streering control of a hydraulic tractor and laser perception in obstacle avoidance strategies, Madrid, Spain, 2010.

58. R. E. Kalman. A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems. 1960.

59. Eric A. Wan and Rudolph van der Merwe. The Unscented Kalman Filter for Nonlinear Estimation. 2000.

60. S. Julier and J. Uhlmann. Unscented filtering and nonlinearestimation. //Proc. IEEE. Vol. 92. No. 3. Pp.401 -422. 2004 .

61. Simon J. Julier, Jeffrey K. Uhlmann. A New Extension of the Kalman Filter to Nonlinear Systems. 1997.

62. Rudolph van der Merwe and Eric A. Wan. Sigma-Point Kalman Filters for Integrated Navigation. 2004.

63. Rudolph van der Merwe and Eric A. Wan. The Square-Root Unscented Kalman Filter for State and Parameter-Estimation.2001.

64. Применение ансцентного фильтра калмана для оценки положения автомобиля-робота/ Т.Н. Нгуен, Ю.С. Глазунова, С.А. Голь, B.C. Леушкин // Вестник рязанского государственного радиотехнического университета № 4 (вып. 46), Ч.З. - Рязань: РГРТУ, 2013. - С.23 - 28.

65. Dubins LE. On Curves of Minimal Length with a Constraint on Average Curvature, and with Prescribed Initial and Terminal Positions and Tangents. American Journal of Mathematics. 1957 1;79:497~516.

66. J.A. Reeds, R. A. Shepp. Optimal paths for a car that goes both forward and backward, Pacific Journal of Mathematics, vol. 145(2), 1990.

67. H.J. Sussmann, W. Tang. Shortest paths for the Reeds-Shepp car: a worked out example of the use of geometric techniques in nonlinear optimal control, Report SYCON-91-lO, Rutgers Univ., 1991.

68. Minas AC, Urrutia S. Discrete Optimization Methods to Determine Trajectories for Dubins' Vehicles. Electronic Notes in Discrete Mathematics. 2010 l;36:17-24.

69. Hota S, Ghose D. A. Modified Dubins Method for Optimal Path Planning of a Miniature Air Vehicle Converging to a Straight Line Path. American Control Conference; 1; St. Louis, MO, USA 2009, pp. 2397-402.

70. LaValle S. M. Rapidly-exploring random trees: A new tool for path planning. TR 98-11, Computer Science Dept., Iowa State University, October 1998,

71. Dolgov, D.; Thrun, S.; Montemerlo, M. &Diebel, J. Path Planning for Autonomous Vehicles in Unknown Semi-structured Environments. I. J. Robotic Res., 29, 485-501., 2010.

72. KuwataY. et al. Real-time Motion Planning with Applications to Autonomous Urban Driving, 2009

73. Dubins, L.E. On Curves of Minimal Length with a Constraint on Average Curvature, and with Prescribed Initial and Terminal Positions and Tangents. American Journal of Mathematics 79 (3): 497-516, July 1957.

74. Andy Giese. A Comprehensive, Step-by-Step Tutorial on Computing Dubin's Curves, October 1, 2012.

75. Ang K.H., Chong G., Li Y. PID control system analysis, design, and technology. IEEE Transactionson Control Systems, Technology. 2005, Vol. 13. No. 4. P. 559576.

76. Нгуен Т.Н. Планирование локальной траектории автомобиля-робота в реальном времени / Т.Н. Нгуен, В.И. Жулев, B.C. Леушкин // Вестник рязанского государственного радиотехнического университета № 4 (вып. 46), Ч.З. - Рязань: РГРТУ, 2013. - С.18 - 23.

77. Ziegler J.G., Nichols N.B. Optimum settings for automatic controllers. Trans, ASME. 1942. Vol. 64. P. 759-768.

78. O'Dwyer A. PID compensation of time delayed processes 1998-2002: a survey. Proceedings of the American Control Conference, Denver, Colorado, 4-6 June, 2003.

P. 1494-1499.

79. Quevedo J., Escobet T. Digital control: past, present and future of PID control. Proceedings of the IF AC Workshop, Eds., Terrassa, Spain, 5-7 Apr. 2000.

80. Astrom K.J., Hagglund T. Advanced PID control. - ISA (The Instrumentation, System, and Automation Society), 2006, 460 p.

81. Li Y., Ang K.H, Chong G.C.Y. Patents, software, and hardware for PID control. Anoverview and analysis of the current art. IEEE Control Systems Magazine. Feb.2006. P. 41-54.

82. O.Amidi and C. Thorpe,W.H. Chun and W. J.Wolfe, Eds. Integrated mobile robot control.in Proc. SPIE, Boston, MA, Mar. 1991, vol.1388, pp. 504-523.

83. S. Park, J. Deyst, and J. P. How. Performance and Lyapunov stability of a nonlinear path-following guidance method," J. Guid., Control, Dyn., vol. 30, no. 6, pp. 1718-1728, Nov. 2007.

84. John Leonard, Jonathan How. A Perception-Driven Autonomous Urban Vehicle

85. Kelly, A., &Stentz, A. An approach to rough terrain autonomous mobility. In 1997 International Conference on Mobile Planetary Robots, Santa Monica, CA.

86. Maxim Likhachev, Dave Ferguson, Geoff Gordon, Anthony Stentz, and Sebastian Thrun. Anytime Dynamic A*: An Anytime, Replanning Algorithm.

87. S.M. LaValle. Planning Algorithms Cambridge University Press, Cambridge, U.K., 2006

88. E. Frazzoli, М. A. Dahleh, and Е. Feron. Real-time motion planning for agile autonomous vehicles. AIAA J. Guid. Control, vol. 25, no. l,pp. 116-129, 2002.

89. Y. Kuwata, J. Teo, S. Karaman, G. Fiore, E. Frazzoli, and J. P. How. Motion planning in complex environments using closed-loop prediction, presented at the AIAA Guid., Nav., Control Conf. Exhibit, Honolulu, Ш, Aug. 2008, AIAA-2008-7166.

90. Michael A. Johnson, Mohammad H.Moradi. PID Control, 2005.

91. Нгуен Т.Н. Опционально наполняемый, масштабируемый комплекс универсальных силовых контроллеров и мультисенсорных преобразователей для мобильной робототехники / Т.Н. Нгуен, С.А. Голь, В.Е. Корнеев // Вестник рязанского государственного радиотехнического университета № 4 (вып. 46), Ч.З. -Рязань: РГРТУ, 2013. - С.5 - 11.

92. John Т. Betts. Practical Methods for Optimal Control and Estimation Using Nonlinear Programming.

93. Huaiquan ZANG, Shuanyong CHEN. Electric Power Steering Simulation Analyze Based on Fuzzy PID Current Tracking Control. Journal of Computational Information Systems, January, 2011.

94. Xin Li, Xue-Ping Zhao, Jie Chen. Controller Design for Electric Power Steering System Using T-S Fuzzy Model Approach. International Journal of Automation and Computing, May 2009.

95. Qin Zhang. A generic fuzzy electrohydraulic steering controller for off-road vehicles, 2003.

96. John Leonard, Jonathan How, Seth Teller. A Perception-Driven Autonomous Urban Vehicle, journal of Field Robotics, 1-48 (2008).

97. Нгуен Т.Н. Аппаратное обеспечение беспилотной системы управления автомобилем с механической коробкой передач / С.А. Голь, Т.Н. Нгуен, А.А. Погудаев // Вестник рязанского государственного радиотехнического университета № 4 (вып. 46), Ч.З. - Рязань: РГРТУ, 2013. - С. 12 - 18.