Методы синергетического синтеза нелинейных систем управления мобильными роботами тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Скляров, Андрей Анатольевич

• Скляров, Андрей Анатольевич
• кандидат наук
• 2013

Оглавление диссертации кандидат наук Скляров, Андрей Анатольевич

СОДЕРЖАНИЕ

Введение

1. Современные методы управления мобильными роботами

1.1. Эволюция робототехническим систем

1.1.1. Робототехнические системы первого поколения

1.1.2. Робототехнические системы второго поколения

1.1.3. Робототехнические системы третьего поколения

1.2. Современные методы синтеза систем управления мобильными роботами

1.2.1. Программное управление

1.2.2. Адаптивное управление

1.2.3. Интеллектуальное управление

1.3. Основные проблемы управления мобильными роботами

1.4. Синергетическая теория управления

1.5. Постановка задачи синтеза иерархического нелинейного управления мобильными роботами

1.6. Выводы по главе

2. Синергетический синтез нелинейных иерархических систем управления наземными мобильными роботами

2.1. Наземный мобильный робот как объект управления

2.2. Формальное описание поведения наземных мобильных роботов

2.3. Разработка синергетического метода синтеза нелинейных иерархических систем управления движением наземных мобильных роботов

2.4. Синтез нелинейных стратегий управления гусеничным мобильным роботом

2.4.1. Математическая модель платформы гусеничного мобильного робота

2.4.2. Математическая модель исполнительных приводов

2.4.3. Процедура синтеза стратегий управления исполнительного уровня

2.4.4. Процедура синтеза позиционного управления тактического уровня мобильного гусеничного робота

2.4.5. Применение позиционного управления при обходе препятствия

2.4.6. Процедура синтеза траекториого управления тактического уровня мобильного гусеничного робота

2.4.7. Применение траекториого управления при обходе препятствий . 88 2.5. Основные результаты и выводы по главе

3. Синергетический синтез нелинейных иерархических систем управления воздушными мобильными роботами

3.1. Воздушный мобильный робот как объект управления

3.2. Формальное описание поведения воздушных мобильных роботов

3.3. Разработка синергетического метода синтеза нелинейных иерархических систем управления пространственным движением воздушных мобильных роботов

3.4. Математическая модель квадрокоптера

3.4.1. Основные режимы движения квадрокоптера

3.4.2. Математическая модель платформы квадрокоптера

3.4.3. Математическая модель системы исполнительных приводов квадрокоптера

3.5. Синтез стратегий пространственного управления квадрокоптером

3.5.1. Процедура синтеза стратегий управления нижнего уровня

3.5.2. Процедура синтеза стратегий управления верхнего уровня

3.5.3. Моделирование синтезированной системы

3.6. Основные результаты и выводы по главе

4. Синергетический синтез стратегий обхода недетерминированных препятствий

4.1. Способы определения недетерминированных препятствий

4.2. Разработка алгоритма построения трехмерной карты рабочей зоны мобильного робота

4.3. Разработка методики синергетического синтеза «аттракторно-репеллерных» стратегий обхода недетерминированных препятствий

4.4. Реализация двумерной «аттракторно-репеллерной» стратегии обхода недетерминированных препятствий

4.5. Реализация трехмерной «аттракторно-репеллерной» стратегии обхода недетерминированных препятствий

4.6. Основные результаты и выводы по главе

Заключение

Список использованных источников

Приложение А. Акт о внедрении материалов диссертации в учебный

процесс кафедры СиПУ ЮФУ

Приложение Б. Акт о применении материалов диссертации в научно-

исследовательских разработках кафедры СиПУ ЮФУ

Приложение В. Листинг программы моделирования системы позиционного управления тактического уровня гусеничным роботом

Приложение Г. Листинг программы моделирования системы траектор-

ного управления тактического уровня гусеничным роботом

Приложение Д. Листинг программы моделирования системы управления исполнительного уровня гусеничным роботом

Приложение Е. Листинг программы моделирования квадрокоптера

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы синергетического синтеза нелинейных систем управления мобильными роботами»

Введение

Актуальность проблемы. В настоящее время, в связи с нарастающей автоматизацией сфер жизнедеятельности человека, робототехнические системы (РТС) нашли свое применение во многих областях науки, техники и промышленности. Однако автономные мобильные роботы (МР) применяются в первую очередь там, где жизнедеятельность человека затруднена или вообще невозможна, например: в зонах стихийных бедствий или техногенных катастроф, в условиях экстремального химического или радиоактивного загрязнения, а также при проведении космических или глубоководных исследований. К современным автономным робототехническим системам предъявляются требования выполнения технологических задач в условиях частичной и полной неопределённости внешней среды. Поэтому центральной проблемой, решение которой непосредственно связано с развитием робототехнических систем, является создание полностью автономных мобильных роботов, действующих в недетерминированной внешней среде и инвариантных к внешним возмущениям. При этом достижение глобальной асимптотической устойчивости замкнутой системы, во время выполнения технологической задачи мобильным роботом в рабочем пространстве с перманентно действующими внешними возмущениями, является дополнительной проблемой при организации системы управления автономным МР, решение которой позволит повысить эффективность системы в целом.

Причиной создания полностью автономных МР послужили ситуации, при которых использование радиоуправляемых РТС является невозможным. В частности, при ликвидации такой техногенной катастрофы, как взрыв атомного реактора, применение радиоуправляемых мобильных роботов зачастую является невозможным из-за высокого уровня радиации, приводящего к помехам в радио эфире. Еще одним примером, сетующим в пользу развития автономных МР, является мониторинг крупных городов и мегаполисов воздушными МР гражданского типа. В городских условиях высокие здания и

сооружения являются причиной блокирования радиосигнала, что в свою очередь накладывает ограничение на использование дистанционно-управляемых мобильных роботов.

Современные мобильные роботы, в отличие от ранних разработок, являются многомерными нелинейными объектами управления, которые состоят из множества подсистем. К примеру, при реализации движения автономного наземного мобильного робота в недетерминированной среде система датчиков внешней среды формирует информацию о рабочем пространстве, которая поступает в бортовую ЭВМ для дальнейшей обработки и анализа текущего состояния с целью построения безопасного маршрута. После определения маршрута бортовая ЭВМ, посредством заложенных стратегий управления, вырабатывает последовательность элементарных действий, для определенного вида шасси робота, которая затем преобразуется в действия системы исполнительных приводов. Очевидно, что для создания эффективной системы управления таким нелинейным, многомерным объектом, как автономный мобильный робот, необходимо воспользоваться иерархическим представлением. При данном подходе структура автономного МР разбивается на уровни, расположение которых, в иерархической системе управления, зависит от сложности налагаемых на них целей и задач. Так, например, на верхних уровнях иерархической системы управления решаются комплексные задачи, отвечающие за глобальное поведение МР и включающие в себя элементы искусственного интеллекта. После определения поведения МР, на средних уровнях вырабатывается последовательность действий для нижних уровней, отвечающих за управление исполнительными приводами. Следует отметить, что количество уровней иерархической системы зависит от методов и алгоритмов управления, комплекса технических средств автономного мобильного робота и поставленной перед ним технологической задачи.

Проблеме создания методов нелинейных систем управления МР посвящено достаточно большое число исследований, проводимых как у нас в стране, так и за рубежом. Одним из основных направлений исследований в этой об-

ласти является решение комплексной проблемы распознавания объектов и сцен с дальнейшим формированием моделей окружающей среды и планированием маршрутов движения, обеспечивающихся алгоритмами иерархического управления движением с учетом нелинейной динамики каждого из подуровней абстракции систем MP. В настоящее время к наиболее значимым результатам, в рамках данной проблемы, можно отнести работы отечественных (Е.И. Юревич, A.C. Ющенко, С.Ф. Бурдаков, A.B. Тимофеев, A.A. Колесников, Ю.М. Сафонов, А.И. Корендясев, Ю.Г. Мартаненко, П.Д. Крутько, А.К. Платонов, A.A. Кирильченко, Г.Е. Веселов и др.) и зарубежных (Т. Bräunl, Т. Bresciani, L. R. G. Carrillo, С. Canudas, В. Siciliano, G. Bastin, M.D. Adams, J. Borenstein, O. Khatib, D. J. Bennet, B. Porr, R. Abiyev, L. Beji) ученых.

Указанные авторы в своих работах представили результаты синтеза законов управления подвижными объектами с учетом нелинейных составляющих системы, что позволило создавать регуляторы для сложных объектов управления. Однако в данных работах, в частности основанных на применении алгоритмов интеллектуального управления, учет нелинейных свойств системы носит частный характер, применимый к конкретным ситуациям, что делает РТС с данными законами управления органичной определенным конечным множеством рабочих ситуаций. Данный факт объясняется сложностью математических моделей MP - высоким порядком уравнений, описывающих динамику их движения в пространстве (в работах Р. Беллмана данное явления получило название «проклятие размерности»). Не маловажным фактором, усложняющим задачу синтеза законов управления автономного MP, является недетерминированность внешней среды, которая характеризуется наличием препятствий различной формы и размеров. Поэтому в современных методах управления РТС реализованы специальные алгоритмы обхода объектов, мешающих передвижению автономного MP. Реализация данных алгоритмов основывается на методах интеллектуального и адаптивного управления, что неизбежно приводит к потреблению больших вычислительных ресурсов при

их применении. Поэтому, в настоящее время, существует необходимость создания системы управления автономными мобильными роботами, которые бы учитывали нелинейные свойства каждого из уровней абстракции многомерной РТС, действующей в частично или полностью неопределённой внешней среде, без использования специальных алгоритмов обхода препятствий.

В настоящее время, для решения задач анализа и синтеза законов управления объектами высокой размерности с нелинейными обратными связями, применяется синергетическая теория управления (СТУ), разработанная профессором A.A. Колесниковым. Основным методом, в рамках данной теории, является метод аналитического конструирования агрегированных регуляторов (АКАР), позволяющий синтезировать законы управления для расширенных математических моделей объектов управления без линеаризации или других упрощений. В данном методе цели задачи управления выступают в виде инвариантных многообразий, а учет нелинейной динамики системы достигается путем применения асимптотического перехода от одного инвариантного многообразия к другому с последовательным понижением размерности многообразий. При таком подходе к задаче управления нет необходимости строгого соответствия параметров реального объекта параметрам заложенной в регулятор модели, нужно лишь обеспечить попадание замкнутой системы в область притяжения инвариантных многообразий, на которых, в свою очередь, поддерживается желаемое конечное состояние объекта управления.

Таким образом, тема диссертации - методы синергетического синтеза нелинейных систем управления мобильными роботами, является актуальной.

Целью работы является достижение устойчивости синтезируемой системы в целом, робастности и адаптивности при существенной нелинейности моделей поведения МР в частично или полностью неопределенной внешней среде.

Объект исследования. Объектом исследования являются методы и системы нелинейного управления МР.

Научная задача. Основная научная задача работы заключается в раз-

работке синергетических методов синтеза системы нелинейного управления MP различной конструкции, которые обеспечивают устойчивость замкнутой системы в целом при движении по заданной траектории, робастность и адаптивность при существенной нелинейности математической моделей объекта управления в частично или полностью неопределенной внешней среде. В соответствии с поставленной научной задачей в работе решаются следующие частные научные задачи:

• проведение анализа существующих методов управления автономными MP;

• разработка методов, позволяющих повысить эффективность управления многомерными нелинейными MP наземной и воздушной конструкции за счет применения принципов и методов направленной самоорганизации;

• разработка алгоритма обработки графической информации, позволяющего восстановить трехмерную сцену внешней среды, с целью определения в априори недетерминированных препятствий;

• разработка методики синтеза синергетических стратегий обхода динамических недетерминированных препятствий различной формы;

• разработка синергетических законов управления исполнительными приводами инвариантных к внешним возмущениям.

Методы исследования. При решении поставленных в диссертации задач использовались: теория автоматического управления, синергетическая теория управления, теории дифференциальных уравнений, методы математического моделирования динамических систем, методы динамики твердого тела, аэродинамики, методы и алгоритмы обработки цифровых изображений, алгоритмы стереофотограмметрии. Для исследования динамических свойств разработанных методов использовались прикладной математический пакет Maple б и среда программной разработки Visual Studio 2010.

Структура и объём работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, библиографического списка и приложения. Основное содержание диссертации изложено на 177 страницах и содержит 59 рисунков

и 7 таблиц. Список использованных источников включает 149 ссылок на научную библиографию по теме проводимых исследований в диссертационной работе.

В первой главе рассмотрена актуальность проблемы построения координирующих стратегий управления автономными мобильными роботами. Произведен обзор алгоритмов обхода препятствий и основных методов управления РТС в условиях неопределенности внешней рабочей среды. Результатом проведенного обзора является констатация факта актуальности проблемы синтеза универсальных координирующих стратегий управления МР, которые бы позволили осуществить устойчивый обхода недетерминированных препятствий в постоянно изменяющейся внешней среде.

Отмечено, что синтезируемые законы управления должны учитывать внутреннюю динамику объекта управления, быть инвариантны к кусочно-постоянным внешним возмущениям и гарантировать обход мобильным роботом недетерминированных динамических препятствий различной формы. Для решения поставленной задачи предложено использовать основные положения синергетической теории управления.

Применение СТУ позволяет синтезировать законы координирующих стратегий управления с учетом полных нелинейных моделей для мобильных роботов, как наземной конструкции, так и для беспилотных летательных аппаратов.

Во второй главе приведена общая математическая модель наземных мобильных роботов, а также рассмотрена модель динамики МР с разностным гусеничным движителем и системой исполнительных приводов, представленных в виде двигателей постоянного тока, подключенных через систему редукторов к гусеницам МР.

Так как МР представляет собой сложную нелинейную иерархическую систему, математическая модель которой обладает высоким порядком, то для синтез векторного закона управления разработан специальный метод, который основан на применении синергетического подхода в технических систе-

мах. Сутью разработанного метода является процедура последовательного ввода инвариантных многообразий для выполнения асимптотически заданного режима работы. Отличительной особенностью разработанного метода, относительно современных аналогов, является учет остаточной динамики исполнительных приводов нижнего уровня абстракции в законах управления верхнего, тактического, уровня. Данное свойство позволяет контролировать качество выполнения координирующих воздействий, подаваемых от тактического уровня к исполнительному, что, в свою очередь, позволяет достичь глобальной асимптотической устойчивости замкнутой системы при выполнении технологического задания.

Для апробации разработанного метода синтеза иерархической системы управления был создан векторный закон управления, приводящий к устойчивому перемещению центра тяжести МГР из одной произвольной начальной точки пространства в другую. Данный закон управления можно применить при реализации обхода в априори известных стационарных препятствий. Аналогично решается задача синтеза векторного закона управления, позволяющего гусеничному роботу осуществить асимптотически устойчивое перемещение по полиномиальной траектории для реализации плавного объезда стационарных препятствий сложной формы.

Проведено компьютерное моделирование синтезированных векторных законов управления МГР, которое продемонстрировало работоспособность предложенных методов синтеза координирующих стратегий.

В третьей главе рассмотрена математическая модель воздушных мобильных роботов на примере квадрокоптера - четырех роторного летательного аппарата с вертикальным вектором тяги и системой исполнительных приводов - синхронных двигатели с постоянными магнитами, которые подключены через систему редукторов к несущим роторам летательного аппарата. Детальное рассмотрение воздушного мобильного робота, как нелинейного объекта управления, который описывается математической моделью высокого порядка, позволило определить то, что данный вид МР представляет собой

сложную иерархическую систему с многочисленными нелинейными связями.

Приводится обоснование необходимости разработки и использования методов, основанных на применении принципов направленной самоорганизации в технических системах для решения задачи синтеза законов нелинейного управления воздушными МР.

В главе описывается разработанный метод синтеза нелинейной иерархической системы управления воздушного МР, который основан на применении принципов синергетической теории управления. Основной особенностью разработанного метода является учет остаточной динамики исполнительных приводов нижнего уровня абстракции в законах управления верхнего, тактического, уровня.

Для примера применения разработанного метода синтеза нелинейной иерархической системы управления был синтезирован векторный закон управления, приводящий к асимптотически устойчивому перемещению центра тяжести квадрокоптера из одной произвольной начальной точки пространства в другую. Для этого производится последовательный ввод инвариантных многообразий, приводящих к асимптотически устойчивому перемещению центра тяжести квадрокоптера из начальной точки пространства в желаемую конечную. Также в синтезированном законе управления реализован учет внутренней динамики исполнительных приводов за счет эстафетной передачи управляющих сигналов от верхнего уровня иерархической системы управления, реализующего достижение глобальной цели, к нижним уровням, обеспечивающим функционирование синхронных двигатели с постоянными магнитами в условиях кусочно постоянных внешних возмущениях, возникающих при полёте квадрокоптера.

Проведено компьютерное моделирование синтезированных векторных законов управления квадрокоптера, которое продемонстрировало работоспособность предложенных методов синтеза координирующих стратегий.

В четвертой главе приводится обзор основных способы идентификации недетерминированных препятствий, по итогам которого сделан вывод о том,

что системы технического зрения (СТЗ) являются наиболее оптимальными по затрачиваемой энергии и качеству определения объектов рабочей сцены относительно других видов датчиков внешней среды. Поэтому разработан алгоритм обнаружения препятствий в рабочей области МР, основанный на применении СТЗ и алгоритмов обработки изображений, отличительной особенностью которого, является разбиение изображений стереопары па области, что позволяет сократить трудоемкость процедуры построения трехмерной модели рабочей области МР.

С целью реализации обхода недетерминированных препятствий различной формы и размеров, определенных системой технического зрения, была разработана методика синтеза «аттракторно-репеллерных» стратегий, применяемых в синергетических законах управления автономными подвижными объектами. Основной идеей разработанной методики является создание процесса искажения фазового пространства объекта управления в окрестностях препятствия.

Проведено компьютерное моделирование синтезированных векторных законов управления двумерного и трехмерного случая применения «аттракторно-репеллерной» стратегии обхода недетерминированных препятствий, которое продемонстрировало работоспособность предложенных методов синтеза координирующих стратегий.

В общем заключении к диссертационной работе приводится перечень основных научных и прикладных результатов, полученных в процессе разработки методов синергетического синтеза нелинейных систем управления мобильными роботами, действующими в условиях неопределенности внешней среды. В приложении представлены акты внедрения материалов диссертационной работы, а также представлен синтез регуляторов в пакете Maple и листинг программного комплекса моделирования движения МР в среде с препятствиями, написанного на языке программирования высокого уровня Microsoft Visual С#.

Научная новизна работы. Научная новизна результатов диссертации заключается в следующем:

• разработанные методы синергетического синтеза нелинейных систем управления наземных и воздушных автономных МР, отличаются от существующих методов управления РТС, робастностью, адаптивностью к внешним возмущениям и учетом внутренней нелинейной динамики исполнительных приводов, что позволяет повысить общую эффективность системы;

• разработанный алгоритм обработки графической информации для обнаружения препятствий, который, в отличие от аналогов, основан на разбиении изображений стереопары на области, тем самым позволяет сократить трудоемкость процедуры построения трехмерной модели рабочей области МР и обнаружения препятствующих объектов;

• предложенная методика синтеза «аттракторно-репеллерных» стратегий, применяемых в синергетических законах управления автономными подвижными объектами, позволяет получать нелинейные стратегии управления МР, реализующие обход недетерминированных препятствий, путем искажения фазового пространства объекта управления. Существенным отличием разработанной методики от существующих является инвариантность к форме и размерам препятствия, причем данное свойство достигается за счет использования в качестве основы нелинейных законов управления, синтезированных синергетическими методами, что приводит к получению естественного обхода препятствий, без применения специальных трудоемких алгоритмов.

Наиболее существенные новые научные результаты, выдвигаемые для защиты:

• метод синергетического синтеза нелинейных систем управления наземными МР (стр. 62-66, 71-76, 80-84);

• метод синергетического синтеза нелинейных систем управления воздуш-

ными МР (стр. 98-102, 115-121);

• алгоритм обработки графической информации для восстановления трехмерной сцены внешней среды (стр. 132-140);

• методика синтеза «аттракторпо-репеллерных» стратегий обхода недетерминированных динамических препятствий различной формы и размеров (стр. 140-149).

Практическая ценность работы. Разработанные в диссертации прикладные методы синергетического синтеза нелинейных систем управления МР, как наземного, так и воздушного типа позволяют создавать полностью автономные МР, выполняющие различные технологические задачи в условия с изменяющимися внешними возмущениями, а методология синергетического синтеза «аттракторно-репеллерных» стратегий обхода недетерминированных препятствий в связке с алгоритмом восстановления трехмерной сцены внешней среды позволяет расширить область применения МР в условиях динамически изменяемой рабочей среды.

Реализация результатов работы. Полученные в диссертации научные и прикладные результаты нашли применение в научно-исследовательских разработках кафедры синергетики и процессов управления факультета информационной безопасности Южного федерального университета в рамках выполнения грантов РФФИ №10-08-00912-а и МЗ-08-00794А, а также в учебных дисциплинах «Синергетические технологии управления подвижными объектами», «Синергетический синтез иерархических систем управления ро-бототехническими и мехатронными системами» и «Современные методы системного синтеза робототехническими и мехатронными системами», реализуемых на кафедре синергетики и процессов управления в рамках учебных планов подготовки магистров по направлению 220100 - Системный анализ и управление и аспирантов по специальности 05.02.05. Роботы, мехатроника и робототехнические системы.

Публикации и апробация работы. Всего соискателем по теме диссертации опубликовано 20 печатных работ, из них 4 в изданиях, рекомендо-

ванных ВАК.

Научные и прикладные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на: VII научной конференции студентов и аспирантов базовых кафедр Южного научного центра РАН (ЮНЦ РАН, 2011); Международной молодежной научной конференции «XXXVII Гагаринские чтения», 2011; Международной молодежной конференции, посвященной 50-летию первого полета человека в космос "Королёвские чтения 2011; Всероссийской научной школы-семинара молодых ученых, аспирантов и студентов «Интеллектуализация информационного поиска, скантехнологии и электронные библиотеки», 2011; IX всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов «Информационные технологии, системный анализ и управление» (ИТСАУ - 2011); Всероссийской научной школы для молодежи «Итоги и перспективы развития Российско-Германского сотрудничества в области мехатроники», 2011; Международной научной конференции «Системный синтез и прикладная синергетика» (ССПС-2011), г. Пятигорск; XI Всероссийской научной конференции студентов и аспирантов «Техническая кибернетика, радиоэлектроника и системы управления» (КРЭС-2012), г. Таганрог; конференции, посвященной памяти академика РАН В.М. Матро-сова «Управление в технических, эргатических, организационных и сетевых системах» (УТЭОСС-2012), г. Санкт-Петербург; X Международная Четаев-ская конференция «Аналитическая механика, устойчивость и управление», Казань, 12-16 июня 2012 г; VIII научной конференции студентов и аспирантов базовых кафедр Южного научного центра РАН (ЮНЦ РАН, 2012); 5th Chaotic Modeling and Simulation International Conference Athens, Greece, June 12-15 (CHAOS 2012); X Международном научно-техническом форуме «Инновация, экология и ресурсосберегающие технологии (ИнЭРТ-2012)», г. Ростов-на-Дону; X Всероссийской научной конференции молодых ученых аспирантов и студентов Информационные технологии, системный анализ и управление (ИТСАиУ-2012) в г. Таганроге; Всероссийской НТК с международным участием: «Компьютерные и информационные технологии в науке,

инженерии и управлении» (КомТех-2013) г. Таганрог; Всероссийской научной конференции «Вузовская наука Северо-Кавказскому федеральному округу» (ВУЗОВСКАЯ НАУКА СКФО 2013) в г. Пятигорске; 6th Chaotic Modeling and Simulation International Conference Istanbul, Türke June 11-14 (CHAOS 2013); Всероссийской научной школы-семинара молодых ученых, аспирантов и студентов "Семантические технологии - 2013. Семантическая интерпретация и интеллектуальная обработка данных и их приложения в информационном поиске г. Таганрог.

Глава 1. Современные методы управления мобильными роботами

Прежде чем перейти к рассмотрению современных методов управления мобильными роботами, которые способны действовать в условиях недетерминированности внешней среды с постоянными внешними возмущениями, целесообразно рассмотреть генезис или своеобразную эволюцию мобильных роботов и систем их управления. Рассмотрение этапов развития систем управления мобильными роботами позволит определить проблемы, возникающие при создании полностью автономных робототехнических комплексов.

1.1. Эволюция робототехническим систем

1.1.1. Робототехнические системы первого поколения

В настоящее время выделяют три этапа эволюции РТС [1-3]. Первый этап берет начало с середины 60-х годов прошлого столетия, когда в эпоху бурной индустриализации возникает острая необходимость увеличения скорости производственного процесса. В это время появляются первые промышленные манипуляционные роботы с программным управлением [1]. Данные вид роботов характеризуется относительной простотой алгоритмов управления и отсутствием технических средств очувствления. Роботы первого поколения представляли собой жестко запрограммированные механизмы, выполняющие производственные операции в рамках одной технологической задачи и в определенных статических условиях функционирования. Например, сборочный конвейер, имеющий в своем составе подобных роботов, нуждался в перепрограммировании при изменении размеров, формы или положения деталей сборки. Данный факт был обусловлен низким, на тот момент времени, уровнем развития вычислительной техники, однако это не помешало широкому распространению роботов в промышленности тех лет. Роботы первого поколения имели возможность быстрого перепрограммирования под конкрет-

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Скляров, Андрей Анатольевич, 2013 год

Список использованных источников

1. Юревич Е.И. Основы робототехники. - СПб.: БХВ-Петербург, 2010.

2. Юревич Е.И., Каляев И.А., Лохин В.М., Макаров И.М. Интелектуаль-ные роботы. - М.: Машиностроение, 2007.

3. Корендясев А.П., Саламандра Б.Л., Тывес Л.И. Теоретические основы робототехники. - М.: Наука, 2006.

4. Тимофеев A.B. Адаптивные робототехнические комплексы. - Л.: Машиностроение, 1988.

5. Хорн Б. К. П. Зрение роботов. - М.: Мир, 1989.

6. Пью А. Техническое зрение роботов. - М.: Машиностроение, 1987.

7. Вурдаков С.Ф., Мирошник И.В., Стельмаков С.И. Системы управления движением колесных роботов. - СПб.: Наука, 2001.

8. Bräunl Thomas. Embedded Robotics. Mobile Robot Design and Applications with Embedded Systems. - Berlin: Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2006.

9. Сафонов Ю.М. Электроприводы промышленных роботов. - M.: Энер-гоатомизат, 1990.

10. Капустин С.Г., Кулиничев Р.Н. Групповое управление оборудованием автоматизированных складских систем//Мехатроника, автоматизация, управление. 2009. №9. С. 19-25.

11. Капустян С.Г., Дьяченко A.A. Распределенная информационно-управляющая система автоматизированного мультиробототехническо-го транспортно-складского комплекса//Мехатроника, автоматизация, управление. 2012. №7. С. 34-39.

12. Владимиров В.А. Катастрофы конца XX века. - М.: УРСС, 1998.

13. http://www.bmstu.ru/history/hmstu/mmmi.

14. http://selena.sai.msu.ru/Home/moon.htm.

15. Топчиев Б.В. Адаптивное управление мобильным роботом//Известия ТРТУ. Специальный выпуск. Материалы XLVII научно-технической конференции. Таганрог, 2002. №1(24). С. 63.

16. Веселов Г.Е. Синергетический синтез иерархических взаимосвязанных робототехнических комплексов//Синергетика и проблемы теории управления/ Под ред. A.A. Колесников. - М.: Физматлит, 2004. С. 268—287.

17. Капустян С.Г. Методы самоорганизации распределенных информационно-управляющих систем интеллектуальных мультиробото-технических комплексов//Вестник компьютерных и информационных технологий. 2012. №3. С. 35-41.

18. Каляев И. А., Гайдук А.Р., Капустян С.Г. Самоорганизующиеся системы группового управления интеллектуальными роботами//Мехатрони-ка, автоматизация, управление. 2010. №12. С. 47-52.

19. Дуньюэ Цюй. Управление мобильным роботом на основе нечетких моделей/Современные проблемы науки и образования. 2007. №1. С. 58—65.

20. Сиротенко М.Ю. Синтез нейросетевого планировщика перемещений автономного роботизированного комплекса на базе дирижабля, функционирующего в априори неформализованной среде//Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2008. №12. С. 135-142.

21. Чернухин Ю.В., Писаренко С.Н. Управление мобильными роботами в условиях динамически изменяющейся внешней среды//Известия ТРТУ. Тематический выпуск. 2003. №1. С. 61-62.

22. Пшихопов В.Х., Сиротенко М.Ю. Структурно-алгоритмическая реализация системы управления автономным мобильным роботом с нейро-сетевым планировщиком перемещений//Известия ТРТУ. Тематический выпуск «Интеллектуальные САПР». 2004. №3. С. 185-191.

23. Барбашова Т.Ф., Кирильченко А.А., Колганов М.А. Некоторые аспекты использования метода потенциалов при управлении мобильными робо-тами//Препринт института прикладной математики имени М.В. Келдыша. 2004. №21. С. 1-23.

24. Большаков А.А., Лисицкий Д.Л. Управление движением мобильного робота//Управление и моделирование технологических процессов и технических систем. 2011. №1. С. 12-18.

25. Bellman Richard. Adaptive control processes - A guided tour. - Princeton: Princeton University Press, 1961.

26. Castillo Pedro, Lozano Rogelio, Dzul Alejandro E. Modelling and Control of Mini-Flying Machines. - London: Springer, 2005.

27. Carrillo Luis Rodolfo Garcia, Lopez Alejandro Enrique Dzul, Claude Pegard Rogelio Lozano snd. Quad Rotorcraft Control: Vision-Based Hovering and Navigation. - London: Springer, 2012.

28. Bresciani Tommaso. Modeling, identification and control of a quadrotor helicopter. - Lund: Master thesis, 2008.

29. Adams M.D., Huosheng Hu, Probert P.J. Towards a real-time architecture for obstacle avoidance and path palnning in mobile robots//"IEEE Int. Conf. Robotics and Automation". 1990. №1. P. 584-589.

30. Hauge Т., Brady M., Cameron S. Using moments to plan paths for the Oxford AGV//"IEEE Int. Conf. Robotics and Automation". 1990. №1. P. 210-215.

31. Khatib O. Real-time obstacle avoidance for manipulators and mobile robots//In Autonomous Robot Vehicles. 1990. №1. P. 396-404.

32. Cosio F. Arambula, Castaneda M.A. Padilla. Autonomous Robot Navigation using Adaptive Potential Fields//Mathematical and Computer Modelling. 2004. №9. P. 1141-1156.

33. Abiyev R., Ibrahim D., Erin B. Navigation of mobile robots in the presence of obstacles//Advances in Engineering Software. 2010. №41. P. 1179—1186.

34. Beji L., Abichou A., Slim R. Stabilization with Motion Planning of a Four Rotor Mini-rotorcraft for Terrain Missions//Fourth Int. Conf. on Intelligent Systems Design and Applications (ISDA). 2004. P. 335-340.

35. Lee Tae-Kyeong, Baeka Sang-Hoon, Choi Young-Ho, Oha Se-Young. Smooth coverage path planning and control of mobile robots based on high-resolution grid map representation//Robotics and Autonomous Systems. 2011. Vol. 59. P. 801-812.

36. Zhou Bo, Han Jianda, Dai Xianzhong. Backstepping Based Global Exponential Stabilization of a Tracked Mobile Robot with Slipping Perturbation//Journal of Bionic Engineering. 2011. Vol. 8. P. 69—76.

37. Quan QIU, JianDa HAN. 2.5-dimensional angle potential field algorithm for the real-time autonomous navigation of outdoor mobile robots//SCIENCE CHINA.Information Sciences. 2011. Vol. 54. P. 2100-2112.

38. Pourboghrat Farzad, Karlsson Mattias P. Adaptive control of dynamic mobile robots with nonholonomic constraints//Computers and Electrical Engineering. 2002. Vol. 28. P. 241-253.

39. Пьявченко T.A. Регулятор без дифференциальной составляющей для управления сложными промышленными объектами//Известия Южного федерального университета. 2012. №2. С. 135-141.

40. Смирнов Н.И., Сабанин В.Р., Репин А.И. Структурная реализация и оптимальная настройка многопараметрического ПИДД2 регулятора с реальным дифференцированием//Промышленные АСУ и контроллеры. 2007. №11. С. 34-39.

41. Пьявченко Т.А. Расчет параметров ПИД закона управления для объектов с транспортным запаздыванием//Известия ТРТУ. 2006. №5. С. 8388.

42. В.А. Королев, С.А. Сысоев, В.Н. Топорков, В.А Польский. Гусеничный агроробот//Труды международной научно-технической конференции "энергообеспечение и энергосбережение в сельском хозяйстве". 2010. №1. С. 53-58.

43. Литвин А. В. Алгоритмы движения робота LEGO MINDSTORMS NXT по черной линии с использованием пропорционально - дифференциального регулятора//Вестник магнитогорского государственного технического университета им. Г.И. Носова. 2011. №3. С. 91-94.

44. Лернер А.Я. Оптимальное управление. - М.: Энергия, 1970.

45. Большаков А.А., Лисицкий Д.Л. Один подход к управлению мобильным роботом//Вестник саратовского государственного технического университета. 2010. №1. С. 43-48.

46. Платонов А.К., Карпов И.И., Кирильченко А.А. Метод потенциалов в задаче прокладки трассы//Препринт института прикладной математики АН СССР. 1974. №124. С. 1-27.

47. Платонов А.К., Кирильченко А.А., Колганов М.А. Метод потенциалов в задаче выбора пути: история и перспективы//Препринт института прикладной математики имени М.В. Келдыша. 2001. №1. С. 1-32.

48. Borenstein J., Koren Y. Real-time Obstacle Avoidance for Fast Mobile Robots In Cluttered Enviroments//"IEEE Int. Conf. Robotics and Automation". 1990. №1. P. 572-577.

49. Koditschek D.E. Task encoding: toward a scientific paradigm for robot planning and control//"Robotics and Automation systems". 1992. №9. P. 539.

50. Wang Y., Lane D.N., Falconet G.S. Two novel approaches for unmanned underwater vehicle path planning: constrained optimization and semi-infinite constrained optimization//"Robotica". 2000. №18. P. 123-142.

51. Bennet Derek J., Mclnnes Colin R. Distributed control of multirobot systems using bifurcating potential fields//Robotics and Autonomous Systems. 2010. №58. P. 256-264.

52. Пшихопов B.X., Медведев М.Ю., Сиротенко М.Ю., Носко О. Э, Юрчен-ко A.C. Проектирование систем управления роботизированных воздухоплавательных комплексов па базе дирижаблей//Известия ТРТУ. Тематический выпуск. 2006. №3. С. 160-167.

53. Пшихопов В.Х. Аттракторы и репеллеры в конструировании систем управления подвижными объектами//Известия ТРТУ. Тематический выпуск. 2006. №3. С. 49-57.

54. Пшихопов В.Х. Управление подвижными объектами в априори неформализованных средах//Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2008. №12. С. 6-19.

55. Пшихопов В.Х. Организация репеллеров при движении мобильных роботов в среде с препятствиями//Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2008. №2. С. 34-41.

56. Колесников A.A. Синергетическая теория управления. - М.: Энерго-атомиздат, 1994.

57. Малинецкий Г.Г. Математические основы синергетики. Хаос, структуры, Вычислительный эксперимент. - М.: КомКнига, 2005.

58. Терехов В.А., Ефимов Д.В., Тюкин И.Ю. Нейросетевые системы управления. - М.: Высшая школа, 2002.

59. Чернухин Ю.В. Нейропроцессорные сети. - Таганрог: ТРТУ, 1999.

60. Чернухин Ю.В., Приемко A.A. Трехмерная нейросеть адаптивного подводного робота//Известия ТРТУ. Тематический выпуск. 2006. №5. С. 100-103.

61. Чернухин Ю.В., Сапрыкин Р.В., Бутов П.А. Подходы к реализации ней-росетевых систем управления интеллектуальными мобильными роботами/ /Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2011. №1. С. 157-162.

62. Troncoso Jose Manuel Cuadra, Sanchez Jose Ramon Alvarez, Paz Lopez Felix de la. ISO-learning neural network for obstacle avoidance in reactive robot controllers//Neurocomputing. 2009. №1. P. 861—870.

63. Porr В., Worgotter F. Strongly improved stability and faster convergence of temporal sequence learning by utilizing input correlations only//Neural Comput. 2006. №1. P. 1380—1412.

64. Porr В., Kulvicius Т., Worgotter F. Improved stability and convergence with three factor learning//Neurocomputing. 2007. №1. P. 10—12.

65. Zadeh L. Fuzzy Sets//Information and Control. 1965. №1. P. 338—353.

66. Заде JI. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. - М.: Мир, 1976.

67. Pratihar Dilip Kumar, Kalyanmoy Deb Amitabha Ghosh. A genetic-fuzzy approach for mobile robot navigation among moving obstacles//International Journal of Approximate Reasoning. 1999. №20. P. 145-172.

68. Mester Gyula. Motion Control of Wheeled Mobile Robots//SISY 2006 4th Serbian-Hungarian Joint Symposium on Intelligent Systems. 2006. №1. P. 119 130.

69. Samsudin Khairulmizam, Ahmad Faisul Arif, Mashohor Syamsiah. A highly interpretable fuzzy rule base using ordinal structure for obstacle avoidance of mobile robot//Applied Soft Computing. 2011. №11. P. 1631-1637.

70. Егоров И.Н., Кадхим Д.А. Управление перемещением диагностического

робота в трубопроводах с переменным поперечным сечением//Научно-Технический Вестник Поволжья. 2011. №2. С. 82-86.

71. Колесников A.A. Аналитическое конструирование нелинейных оптимальных систем. - Таганрог: Изд-во ТРТУ, 1984.

72. Колесников A.A. Последовательная оптимизация нелинейных агрегированных систем. - М.: Энергоатомиздат, 1987.

73. Современная прикладная теория управления: Оптимизационный подход в теории управления/Под ред. A.A. Колесникова. - Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2000. Ч. I.

74. Современная прикладная теория управления: Синергетический подход в теории управления/Под ред. A.A. Колесникова. - Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2000. Ч. II.

75. Синергетика и проблемы теории управления/Под ред. A.A. Колесникова. - М.: Физматлит, 2004.

76. Колесников A.A., Гельфгат А.Г. Проектирование многокритериальных систем управления промышленными объектами. - М.: Энергоатомиздат, 1993.

77. Колесников A.A. Основы теории синергетического управления. - М.: Испо-Сервис, 2000.

78. Колесников A.A., Медведев М.Ю. Современные методы синтеза систем управления. - Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2003.

79. Колесников A.A. Когнитивные возможности синергетики//Вестник РАН. 2003. Т. 73. т. С. 727-734.

80. Колесников A.A. Объективные законы единства процессов самоорганизации и управления//3-я Всероссийская научная конференция «Управление и информационные технологии»: Сборник докладов. СПб., 2005. Т. 1. С. 5-22.

81. Колесников A.A., Веселов Г.Е., Попов А.Н., Колесников Ал.А. Синерге-тическая теория управления нелинейными взаимосвязанными электромеханическими системами. - Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2000.

82. Zabusky N. J. Nonlinear partial differential equations. - New-York: Acad, press, 1967.

83. Хакен Г. Синергетика. - M.: Мир, 1980.

84. Хакен Г. Синергетика. Иерархия неустойчивостей в самоорганизующихся системах и устройствах. - М.: Мир, 1985.

85. Пригожин И., Стенгерс И. Порядок из хаоса. - М.: Прогресс, 1986.

86. Николис Г., Пригожин И. Самоорганизация в неравновесных системах.

- М.: Мир, 1979.

87. Николис Г., Пригожин И. Познание сложного. - М.: Мир, 1990.

88. Пригожин И., Стенгерс И. Порядок из хаоса, Новый диалог человека с природой. - М.: Едиториал УРСС, 2003.

89. Хакен Г. Лазерная светодинамика. - М.: Мир, 1988.

90. Haken Н. Synergetic computers and congnition. - Berlin: Springer-Verlag, 1991.

91. Хакен Г. Тайны природы. Синергетика: учение о взаимодействии.

- Москва-Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2003.

92. Веселов Г.Е. Синергетическое управление иерархическими структурами манипуляционных роботов//2-я всероссийская научная конференция «Управление и информационные технологии»: Сборник докладов. Пятигорск, 2004. Т. 1. С. 184-198.

93. Топчиев Б.В. Синергетический синтез иерархической системы управления мобильным роботом//Известия ТРТУ. Тематический выпуск. Синергетика и проблемы управления. Таганрог, 2001. №5(23). С. 199-204.

94. Колесников A.A., Веселов Г.Е., Попов А.H., Колесников Ал.А., Топчиев Б.В., Мушенко A.C., Кобзев В.А. Синергетические методы управления сложными системами: механические и электромеханические системы/Под ред. A.A. Колесникова. - М.: КомКнига, 2006.

95. Веселов Г.Е. Иерархическое управление многосвязными динамическими системами: синергетический подход. - Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2003.

96. Веселов Г.Е. Прикладная теория синергетического синтеза иерархических систем управления//Известия ТРТУ. Тематический выпуск. Прикладная синергетика и системный синтез. 2006. №6(61). С. 73-84.

97. Колесников A.A., Веселов Г.Е. Синергетический принцип иерархизации и аналитический синтез регуляторов взаимосвязанных электромеханических систем//Известия ТРТУ. Тематический выпуск. Синергетика и проблемы управления. Таганрог, 2001. №5(23). С. 80-99.

98. Jewell Sgt. Lorie. Armed Robots to March into Battle//US Defense Department. 2008.

99. Тимофеев A.B. Управление роботами. - Jl.: ЛГУ, 1985.

100. Thomas Paulette. Bringing Military Tech to the Factory Floor//The Wall Street Journal online. 2005.

101. http://www.bostondynamics.com/.

102. Скляров С.А. Система управления шестиногим шагающим робото-м//Труды X Международной Четаевской конференции «Аналитическая механика, устойчивость и управление». 2012. №2. С. 273-280.

103. Wit С. Canudas de, В. Siciliano, G. Bastin. Theory of Robot Control. - London: Springer-Verlag, 1996.

104. Крутько П.Д., Осипов П.А. Кинематические алгоритмы управления движением транспортных систем мобильных роботов//Известия академии наук. Теория и системы управления. 1999. №3. С. 153-160.

105. Мирошник И.В., Никифоров В.О., Фрадков A.JI. Нелинейное и адаптивное управление сложными динамическими системами. - СПб: Наука, 2000.

106. Чиликин М.Г., Ключев В.И., Сандлер A.C. Теория автоматизированного электропривода. - М.: Энергия, 1979.

107. Вашарин A.B., Новиков В.А., Соколовский Г.Г. Управление электроприводами. - JL: Энергоиздат, 1982.

108. Колесников A.A., Веселов Г.Е., Попов А.Н. Синергетическое управление нелинейными электроприводами I. Концептуальные основы синергети-ческого синтеза систем//Электромеханика. 2005. №6. С. 8 - 15.

109. Колесников A.A., Веселов Г.Е. Синергетическое управление нелинейными электроприводами III. Векторное управление асинхронными электроприводами/Электромеханика. 2006. №2.

110. Колесников A.A., Попов А.Н. Синергетическое управление нелинейными электроприводами II. Векторное управление электроприводами постоянного тока//Электромеханика. 2006. №1.

111. Забавников H.A. Основы теории транспортных гусеничных машин. - М.: Машиностроение, 1975.

112. Вонг Джон. Теория наземных транспортных средств. - М.: Машиностроение, 1982.

113. Скляров А. А., Скляров С. А. Синергетическое управление гусеничным планетоходом//Тезисы докладов международной молодежной конференции, посвященной 50-летию первого полета человека в космос "Королёвские чтения". Самара: Издательство ООО «БМВ и К». 2011. С. 49.

114. Скляров А. А., Скляров С. А. Синергетическое управление мобильным роботом с гусеничным шасси//Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2011. №6(119). С. 118-124.

115. Веселов Г. Е., Скляров А. А., Скляров С. А. Синергетическое управление траекторным движением гусеничного робота//Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2012. №4(129). С. 187193.

116. Скляров А. А. Синергетическое управление пространственным движением мобильного гусеничного робота//Сборник материалов XI всероссийской научной конференции молодых ученых, студентов и аспирантов «Техническая кибернетика, радиоэлектроника и системы управления (КРЭС-2012)». Таганрог: Изд-во ЮФУ. 2012. Т. 2. С. 166 -167.

117. Колесников A.A. Оптимальное по быстродействию управление электроприводом постоянного тока в функции угла поворота//Известия вузов СССР. Энергетика. 1967. №11. С. 39-44.

118. Петров Ю.П. Оптимальное управление электроприводом. - M-J1: Гос-энергоиздат, 1961.

119. Скляров А. А., Скляров С. А., Проскуряков А. В. Применение синергетического подхода в управление гусеничным мобильным роботом//-Сборник материалов IX всероссийской научной конференции молодых ученых, аспирантов и студентов «Информационные технологии, системный анализ и управление». Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ. 2011. Т. 1. С. 159-162.

120. Скляров A.A. Применение синергетического подхода в управлении гусеничным мобильным роботом//Сборник тезисов и статей Всероссийской научной школы для молодежи «Итоги и перспективы развития Российско-Германского сотрудничества в области мехатроники». Юж.-Рос. гос. техн. ун-т (НПИ). Новочеркасск: Изд-во ЛИК. 2011. С. 70-73.

121. Веселов Г. Е., Скляров А. А., Скляров С. А. Синергетический синтез закона управления траекторным движением гусеничного робота//Материалы конференции «Управление в технических, эргатических, орга-

низационных и сетевых системах» (УТЭОСС-2012). Санкт-Петербург: ГНЦ РФ ОАО «Концерн «ЦНИИ «Электроприбор»,. 2012. С. 710-713.

122. Скляров А. А. Синергетическое управление траекторным движением мобильного гусеничного робота//Тезисы докладов VIII ежегодной научной конференции студентов и аспирантов базовых кафедр Южного научного центра РАН. Ростов-на-Дону: Изд-во ЮНЦ РАН. 2012. С. 149 - 150.

123. Веселов Г. Е., Скляров А. А., Скляров С. А. Синергетический подход к управлению траекторным движением мобильных роботов в среде с препятствиями//Мехатроника, автоматизация, управление. 2013. С. 2025.

124. Скляров А. А., Скляров С. А. Применение синергетического подхода для организации управления траекторного движения мобильными роботами в среде с препятствиями//Труды X Международного научно-технического форума «Инновация, экология и ресурсосберегающие технологии (ИнЭРТ-2012)». Ростов-на-Дону. 2012. С. 138-141.

125. Линник Ю.В. Метод наименьших квадратов и основы математико-статистической теории обработки наблюдений. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 1958.

126. Браверман А.С., Вайнтруб А.П. Динамика вертолета. Предельные режимы полета. - М.: Машиностроение, 1988.

127. Hendrickx Marijn, Gheyle Wouter, Borme Johan, Bourgeois Jean, Wulf Alain De, Goossens Rudi. The use of stereoscopic images taken from a microdrone for the documentation of heritage - An example from the Tuekta burial mounds in the Russian Altay//Journal of Archaeological Science. 2011. Vol. 38. P. 2968-2978.

128. Sclyarov Andrew. Tracked robot adaptive control in undefined

environment//5t h Chaotic Modeling and Simulation International Conference. 2012.

129. Скляров А. А., Скляров С. А., Веселов Г. E., Проскуряков А. В. Синер-гетический синтез закона пространственного управления автономного квадрокоптера//Сборник трудов X Всероссийской научной конференции молодых ученых аспирантов и студентов Информационные технологии, системный анализ и управление(ИТСАиУ-2012). Таганрог: Издательство Южного федерального университета. 2012. Т. 1. С. 123-127.

130. Lara David, Romero Gerardo, Sanchez Anand, Lozano Rogelio, Guerrero Alfredo. Robustness margin for attitude control of a four rotor mini-rotorcraft: Case of study//Mechatronics. 2010. Vol. 20. P. 143-152.

131. Есаулов С. Ю., Бахов О. П., Дмитриев И. С. Вертолет как объект управления. - М.: Машиностроение, 1977.

132. Hoffmann Gabriel M., Huang Haomiao, Waslander Steven L., Tomlin Claire J. Precision flight control for a multi-vehicle quadrotor helicopter test bed//Control Engineering Practice. 2011. Vol. 19. P. 1023-1036.

133. Веселов Г. E., Скляров А. А., Скляров С. А. Синергетический подход к управлению беспилотным летательным аппаратом//Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2013. С. 65-70.

134. Веселов Г. Е., Скляров А. А., Скляров С. А. Синергетическая стратегия обхода недетерминированных препятствий беспилотным летательным аппаратом//Материалы всероссийской научной конференции «Вузовская наука Северо-Кавказскому федеральному округу». Пятигорск: Издательство ФГАОУ ВПО «СФУ» (филиал) в г. Пятигорске. 2013. Т. 2. С. 64-73.

135. Скляров A.A., Скляров С.А., Веселов Г.Е., Проскуряков A.B. Применение синергетического подхода к управлению беспилотным летательным аппаратом//Сборник трудов Всероссийской научной школы-семинара

молодых ученных, аспирантов и студентов "Семантические технологии -2013. Семантическая интерпретация и интеллектуальная обработка данных и их приложения в информационном поиске". Таганрог: Издательство ТТИ ЮФУ. 2013. С. 142-145.

136. Bosnak Matevz, Matko Drago, Blazic Saso. Quadrocopter control using an on-board video system with off-board processing//Robotics and Autonomous Systems. 2012. Vol. 60. P. 657-667.

137. Sharma R., Saunders J., Beard R. Reactive path planning for micro air vehicles using bearing only measurements//Journal of Intelligent Robotic Systems. 2012. Vol. 65. P. 409-416.

138. Veselov Gennady E., Sclyarov Andrey A. Synergetic approach to unmanned air vehicle control with "attractor-repeller" strategy of nondeterministic obstacles avoidance//6th Chaotic Modeling and Simulation International Conference. 2013.

139. Lai J., Mejias L., Ford J. Airborne vision-based collision detection system//Journal of Field Robotics. 2011. Vol. 28. №2. P. 137-157.

140. Beyeler A., Zufferey J. C., Floreano D. Vision-based control of near-obstacle flight//Autonomous Robots. 2009. Vol. 27. P. 201-219.

141. Воротников С. А. Информационные устройства робототехнических систем. - М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2005.

142. Скляров А. А. Адаптивное управление робототехнической системой основанное на применении алгоритмов восстановления сцены//Тезисы докладов VII ежегодной научной конференции студентов и аспирантов базовых кафедр Южного научного центра РАН. Ростов-на-Дону: Изд-во ЮНЦ РАН. 2011. С. 151.

143. Скляров А. А. Разработка программного модуля для создания систем технического зрения//Научные труды Международной молодежной на-

учной конференции XXXVII ГАГАРИНСКИЕ ЧТЕНИЯ. Москва: Изд-во МАТИ. 2011. Т. 4. С. 24-25.

144. Гонсалсс Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. - М.: Техносфера, 2005.

145. Прэтт У. Цифровая обработка изображений. - М.: Мир, 1982.

146. Шапиро J1., Стокман Дж. Компьютерное зрение. - М.: ВИНОМ, 2006.

147. Форсайт Дэвид А., Понс Жан. Компьютерное зрение. Современный подход. - М.: Вильяме, 2004.

148. Патрик Э. Основы теории распознавания образов. - М.: Сов. радио, 1980.

149. Топчиев Б.В. Аналитическое конструирование агрегированных регуляторов: управление мобильным роботом//Сборник докладов на всероссийской научной конференции "Управление и информационные технологии". СПб., 2003. №1. С. 72-76.

Приложение А. Акт о внедрении материалов диссертации в учебный процесс кафедры СиПУ

о внедрении результатов кандидатской диссертации «Методы синергетического синтеза нелинейных систем управления мобильными роботами»

ассистента кафедры синергетики и процессов управления ЮФУ Склярова Андрея Анатольевича в учебный процесс.

Комиссия кафедры синергетики и процессов управления ЮФУ в составе председателя, заведующего кафедрой, кандидата технических наук Колесникова A.A. и членов комиссии: кандидата технических наук, доцента, заместителя заведующего кафедрой Кузьменко A.A. и кандидата технических наук, доцента, заместителя декана факультета информационной безопасности по учебной работе Горбунова A.B. составила акт о том, что в учебный процесс кафедры синергетики и процессов управления внедрены следующие результаты диссертации Склярова A.A. по теме «Методы синергетического синтеза нелинейных систем управления мобильными роботами»:

- метод синергетического синтеза нелинейных систем управления наземными мобильными роботами, позволяющий создавать законы управления, учитывающие внутреннюю динамику системы приводов, тем самым, повышая эффективность при выполнении технологических задач;

- метод синергетического синтеза нелинейных систем управления беспилотными летательными аппаратами, позволяющий создавать законы управления, учитывающие нелинейную динамику, как системы исполнительных приводов, так и платформы робота, для повышения эффективность выполнения технологических задач в трехмерном пространстве с постоянными возмущениями;

- методика синтеза «аттракторно-репеллерных» стратегий обхода недетерминированных динамических препятствий различной формы, отличающаяся применением основных понятий синергетики при обозначении препятствия, и позволяющая модифицировать синергетические координирующие стратегий позиционного и траекторного управления, с целью

ЮФУ

«

АКТ

формирования безопасной траектории движения мобильного робота без привлечения специальных алгоритмов обхода объектов внешней среды.

Результаты диссертации Склярова А. А. используются в следующих учебных дисциплинах, читаемых на кафедре синергетики и процессов управления:

1) «Синергетические технологии управления подвижными объектами» в рамках учебного плана подготовки магистров по направлению 220100 -Системный анализ и управление в модуле «Синергетический синтез систем автоматического управления подвижными объектами»;

2) «Современные методы системного анализа и управления сложными системами» в рамках учебного плана подготовки аспирантов по специальности 05.13.01 Системный анализ, управление и обработка информации в модуле «Синергетический подход к проблемам управления»

3) «Синергетический синтез иерархических систем управления робототехническими и мехатронными системами» в рамках учебного плана подготовки аспирантов по специальности 05.02.05. - Роботы, мехатроника и робототехнические системы в модуле «Применение теории и методов синергетического синтеза иерархических систем управления к проблеме управления робототехническими и мехатронными системами»;

4) «Современные методы системного синтеза робототехническими и мехатронными системами» в рамках учебного плана подготовки аспирантов по специальности 05.02.05. - Роботы, мехатроника и робототехнические системы в модуле «Синергетический синтез систем управления мобильными роботами».

ПРЕДСЕДАТЕЛЬ КОМИССИИ Заведующий кафедрой СиПУ

к.т.н.

ЧЛЕНЫ КОМИССИИ

Заместитель заведующего кафедрой, к. т. н., доцент,

Заместитель декана факультета ИБ по учебной работе, к. т. н., доцент,

Приложение Б. Акт о применении материалов диссертации в научно-исследовательских разработках кафедры СиПУ ЮФУ

о внедрении результатов кандидатской диссертации «Методы синергетического синтеза нелинейных систем управления мобильными роботами»

ассистента кафедры синергетики и процессов управления ЮФУ Склярова Андрея Анатольевича в научно-исследовательских разработках.

Комиссия кафедры синергетики и процессов управления ЮФУ в составе председателя, заведующего кафедрой, кандидата технических наук Колесникова А. А. и членов комиссии: кандидата технических наук, старшего научного сотрудника кафедры С и ПУ Мушенко A.C. и кандидата технических наук, заместителя декана факультета информационной безопасности по научной работе Попова А. Н. составила акт о том, что в научно-исследовательских разработках кафедры синергетики и процессов управления внедрены следующие результаты диссертации Склярова A.A. по теме «Методы синергетического синтеза нелинейных систем управления мобильными роботами»:

- прикладной метод синергетического синтеза иерархического управления наземными и воздушными мобильными роботами, позволяющий создавать законы управления, учитывающие внутреннюю нелинейную динамику системы приводов, тем самым, повышая эффективность при выполнении технологических задач;

- алгоритм восстановления трехмерной сцены внешней среды, отличающийся применением кластеризации изображений, и позволяющий определять размеры и форму препятствия рабочей зоны автономных мобильных роботов;

- методика синтеза «аттракторно-репеллерных» стратегий обхода недетерминированных динамических препятствий различной формы, позволяющая модифицировать синергетические законы позиционного и

УТВЕРЖДАЮ

АКТ

траекторного управления мобильными роботами, с целью формирования безопасной траектории движения без привлечения специальных алгоритмов обхода объектов внешней среды.

Результаты диссертации Склярова А. А. внедрены в работах, проводимых в рамках выполнения следующих грантов РФФИ:

2) № 13-08-00794 А «Самоорганизующиеся стратегии группового управления робототехническими системами» проводимого в период с 2013-2015 гг.

Применение разработанных в диссертации Склярова A.A. «Методы синергетического синтеза нелинейных систем управления мобильными роботами» методов иерархического управления мобильными роботами позволило за счет использования полных нелинейных моделей движения роботов и дополнительного учета динамики исполнительных механизмов обеспечить асимптотическую устойчивость в целом синтезируемых многоуровневых систем управления мобильных роботов при решении различных технологических задач в условиях частичной или полной неопределенности внешней среды.

1) № 10-08-00912-а «Разработка методов группового управления робототехническими комплексами» проводимого в период с 2010-

2012 гг.

ПРЕДСЕДАТЕЛЬ КОМИССИИ

Заведующий кафедрой СиПУ к.т.н.,

ЧЛЕНЫ КОМИССИИ

Старший научный сотруднш к.т.н.

Заместитель декана факульт« по научной работе, к. т. н.

A.C. Мушенко

А.Н. Попов