Модели и алгоритмы управления движением бортового манипулятора с сохранением устойчивости мультиротора в режиме зависания тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат наук Нгуен Ван Винь

• Нгуен Ван Винь
• кандидат наук
• 2021

Оглавление диссертации кандидат наук Нгуен Ван Винь

Введение

Глава 1. Анализ подходов к управлению воздушными манипуляционными системами

1.1. Анализ систем управления манипуляторами беспилотных летательных аппаратов

1.2. Анализ существующих беспилотных летательных манипуляторов

1.3. Анализ сельскохозяйственных задач, решаемых беспилотными летательными аппаратами

1.4. Разработанная классификация воздушных манипуляционных систем

1.5. Выводы по первой главе

Глава 2. Концептуальная и алгоритмические модели манипулятора беспилотного летательного аппарата

2.1. Концептуальная модель и формальная постановка задачи управления манипулятором беспилотного летательного аппарата

2.2. Новые задачи, возникающие при исследовании систем управления воздушными манипуляционными системами

2.3. Алгоритмическая модель проектирования манипулятора беспилотного летательного аппарата

2.4. Алгоритм расчёта углов сочленений манипулятора с сохранением центра масс на вертикальной оси

2.5. Выводы по второй главе

Глава 3. Математическое моделирование управления движением манипулятора беспилотного летательного аппарата и его стабилизации

3.1. Синтез кинематической и динамической моделей манипулятора беспилотного летательного аппарата

3.2. Моделирование числа звеньев манипулятора беспилотного летательного аппарата

3.3. Система управления манипулятором беспилотного летательного аппарата на основе нечеткого ПИД-регулятора

3.4. Программная система UAVMampulatorModelmg для моделирования управления и стабилизации движения манипулятора беспилотного летательного аппарата

3.5. Выводы по третьей главе

Глава 4. Экспериментальные результаты моделирования системы управления движением манипулятора беспилотного летательного аппарата

4.1. Моделирование управления движением манипулятора при отсутствии внешних возмущений

4.2. Моделирование управления манипулятором при перемещении рабочего концевого механизма непосредственно из начальной точки в заданную точку

4.3. Моделирование управления манипулятором при перемещении рабочего концевого механизма по заданной последовательности точек

4.4. Моделирование управления манипулятором при перемещении рабочего концевого механизма по заданной траектории

4.5. Выводы по четвертой главе

Заключение

Список использованных источников

Приложение А. Перечень публикаций соискателя по теме исследования

138

Введение

Актуальность темы исследования. Оснащение беспилотного летательного аппарата (БЛА) средствами физического взаимодействия с наземными объектами является новым научным направлением в области робототехники. Добавление бортовой системы манипулирования к БЛА существенно усложняет алгоритмы функционирования, конструкцию и ведёт к увеличению габаритных размеров и энергопотребления. Физическое взаимодействие манипулятора с объектами усложняет процесс стабилизации БЛА, что, в свою очередь, приводит к трудностям позиционирования БЛА и снижает точность наведения концевого механизма, например, захвата. Кроме того, физическое взаимодействие манипулятора с наземными объектами требует повышенных энергоресурсов БЛА.

Развитие и применение беспилотных авиационных систем в области сельскохозяйственного производства считается одним из наиболее прибыльных рынков робототехники. С повышением энергоэффективности БЛА стал возможен переход от задач мониторинга к более сложным, требующим физического контакта с окружающими объектами, манипуляции с сельскохозяйственной продукцией и другие. Проведённый анализ современных исследований в области воздушных манипуляционных систем подтверждает актуальность тематики данной диссертационной работы, ориентированной на решение задач управления движением манипулятора беспилотного летательного аппарата и его стабилизации, в том числе применяемых в сельскохозяйственных технологических процессах.

Степень разработанности темы исследования. Решению проблем управления робототехническими манипуляторами, беспилотными летательными аппаратами и их взаимодействия с наземными объектами с использованием встроенного манипулятора посвящены научные и практические исследования отечественных и зарубежных учёных (Бобцов А.А., Воронова Е. М., Кошкин Р.П., Павловский В.Е., Подураев Ю.В., Филимонов Н. Б., Ющенко А.С., Banaszkiewicz M., Heredia G., Kun Xu, Suarez A., Xilun Ding, Yushu Yu, Zihao Wang и другие).

Проведённые исследования направлены на модернизацию структуры манипулятора, увеличение устойчивости воздушной манипуляционной системы, сокращение массы бортовой нагрузки, минимизацию размеров БЛА, увеличение допустимой массы и габаритов полезной нагрузки.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования является система воздушного манипулирования наземным объектом, состоящая из БЛА, установленный на нем манипулятор и захватываемый наземный объект, масса и габариты которого существенно влияют на стабильность всей воздушной манипуляционной системы. Предметом исследования являются модели и алгоритмы управления движением манипулятора при захвате наземных объектов, обеспечивающие устойчивость беспилотного летательного аппарата.

Цели и задачи исследования. Основной целью диссертационной работы является обеспечение устойчивости воздушной манипуляционной системы при захвате наземных объектов за счёт разработки моделей, алгоритмов управления движением манипулятора беспилотного летательного аппарата и его стабилизации.

Для достижения указанной цели в работе сформулированы и решены следующие задачи:

1. Анализ существующих подходов к решению проблем управления воздушными манипуляционными системами и физического взаимодействия БЛА с наземными объектами.

2. Разработка моделей проектирования воздушной манипуляционной системы и управления движением манипулятора с концевым рабочим механизмом.

3. Разработка алгоритмов и программных средств для решения задач управления и стабилизации воздушной манипуляционной системы.

4. Проведение экспериментальных исследований с оцениванием разработанных моделей, алгоритмов и программных средств управления и стабилизации воздушной манипуляционной системы.

Научная новизна работы:

1. Разработаны концептуальная и теоретико-множественная модели воздушной манипуляционной системы, отличающиеся описанием взаимосвязанных сущностей: беспилотный летательный аппарат, манипулятор, наземный объект и факторы окружающей среды, обеспечивающие формулировку задачи разработки модельно-алгоритмического обеспечения управления движением манипулятора беспилотного летального аппарата при физическом взаимодействии с наземным объектом в окружающей среде с различными возмущениями и препятствиями, влияющими на геометрическую проходимость.

2. Разработан алгоритм определения допустимой конфигурации манипулятора для беспилотного летательного аппарата, отличающийся анализом типовых траекторий движения концевого рабочего механизма и расчетом наборов диапазонов углов между звеньями манипулятора, обеспечивающих их движение по заданным траекториям с сохранением центра масс манипулятора на вертикальной оси воздушной манипуляционной системы.

3. Разработан алгоритм вычисления координат ключевых точек всех звеньев манипулятора в зависимости от углов их сочленений на основе решения задач прямой и обратной кинематики, отличающийся ограничением смещения центров масс манипулятора, его звеньев и концевого рабочего механизма по горизонтальной и вертикальной осям и обеспечивающий при движении концевого механизма по расчетной траектории минимальное смещение центра масс манипулятора по горизонтали.

4. Разработана система управления движением и стабилизацией манипулятора беспилотного летательного аппарата, отличающаяся применением нечеткого ПИД-регулятора в сочетании с входными расчетными данными на основе полиномиальных траекторных уравнений, обеспечивающая допустимую точность позиционирования концевого механизма на заданной траектории.

5. Разработана структура программной системы UAVMaшpulatorModelmg, отличающаяся применением модулей расчета полиномиальных уравнений траекторий звеньев манипулятора, параметров

нечеткого ПИД-регулятора, обеспечивающих моделирование и визуализацию влияния возмущающих воздействий на возникновение вибрации манипулятора и способность воздушной манипуляционной системы сохранять стабильное состояние за счет минимизации смещения центра масс манипулятора по горизонтали.

Теоретическая и практическая значимость. Теоретическая значимость работы заключается в выявлении принципиально новых задач управления воздушными манипуляционными системами, усложняющихся взаимной дестабилизацией движения беспилотного летательного аппарата и манипулятора при физическом взаимодействии с наземным объектом. Разработанное модельно-алгоритмическое обеспечение определения конфигураций манипуляторов, расчета параметров регуляторов всех звеньев манипулятора обеспечивает управление движением манипулятора беспилотного летательного аппарата.

Практическая значимость работы заключается в разработке программных средств, реализующих разработанные модели и алгоритмы управления движением манипулятора, обеспечивающие минимальное смещение его центра масс от вертикальной оси необходимое для стабилизации воздушной манипуляционной системы. Предложенное модельно-алгоритмическое и программное обеспечение может быть использованы при проектировании манипуляторов БЛА для транспортировки наземных объектов, в том числе при решении агротехнологических задач.

Методология и методы исследования. Для решения поставленных задач в работе использовались методы математического и компьютерного моделирования, теории множеств, теории автоматического управления, теории объектно-ориентированного проектирования и программирования.

Положения, выносимые на защиту:

1. Разработанные концептуальная и теоретико-множественная модели воздушной манипуляционной системы, отличающиеся описанием взаимосвязанных сущностей: беспилотный летательный аппарат, манипулятор, наземный объект и факторы окружающей среды обеспечивают формулировку

задачи по разработке модельно-алгоритмического обеспечения управления движением манипулятора беспилотного летального аппарата при физическом взаимодействии с наземным объектом в окружающей среде с различными возмущениями и препятствиями, влияющими на геометрическую проходимость.

2. Разработанный алгоритм определения допустимой конфигурации манипулятора для беспилотного летательного аппарата, отличающийся анализом типовых траекторий движения концевого рабочего механизма и расчетом наборов диапазонов углов между звеньями манипулятора, обеспечивает их движение по заданным траекториям с сохранением центра масс манипулятора на вертикальной оси воздушной манипуляционной системы.

3. Разработанный алгоритм вычисления координат ключевых точек всех звеньев манипулятора в зависимости от углов их сочленений на основе решения задач прямой и обратной кинематики, отличающийся ограничением смещения центров масс манипулятора, его звеньев и концевого рабочего механизма по горизонтальной и вертикальной осям, обеспечивает при движении концевого механизма по расчетной траектории минимальное смещение центра масс манипулятора по горизонтали.

4. Разработанная система управления движением и стабилизацией манипулятора беспилотного летательного аппарата, отличающаяся применением нечеткого ПИД-регулятора в сочетании с входными расчетными данными на основе полиномиальных траекторных уравнений, обеспечивает допустимую точность позиционирования концевого механизма на заданной траектории.

5. Разработанная структура программной системы UAVManipulatorModeling, отличающаяся применением модулей расчета полиномиальных уравнений траекторий звеньев манипулятора, параметров нечеткого ПИД-регулятора, обеспечивает моделирование и визуализацию влияния возмущающих воздействий на возникновение вибрации манипулятора и способность воздушной манипуляционной системы сохранять стабильное состояние за счет минимизации смещения центра масс манипулятора по горизонтали.

Степень достоверности и апробация научно-исследовательских результатов. Достоверность научных положений, основных выводов и результатов диссертации обеспечивается за счёт анализа состояния исследований в данной области, согласованности теоретических выводов с результатами экспериментальной проверки алгоритмов, а также апробацией основных теоретических положений диссертации в печатных трудах и докладах на международных научных специализированных конференциях.

Разработанные модели и алгоритмы управления и стабилизации движения манипулятора беспилотного летательного аппарата при взаимодействии с наземными объектами были реализованы в программной системе UAVManipulatorModeling и были использованы в научно-образовательном процессе коммерческих и государственных организаций и при моделировании транспортных задач, требующих физических манипуляций с наземными объектами, в том числе сельскохозяйственной продукции. Исследования, отражённые в диссертации, проведены в рамках научно-исследовательской работы РФФИ N° 18-58-76001 «Стратегии совместной деятельности гетерогенных роботов, контролируемой с помощью интуитивно понятных человеко-машинных интерфейсов, при решении сельскохозяйственных задач». Разработанное модельно-алгоритмическое и программное обеспечение управления движением манипулятора беспилотного летательного аппарата было использовано при проведении исследовательских работ и в учебном процессе, получены соответствующие акты внедрения. Программная система UAVManipulatorModeling имеет свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2020663727 от 02.11.2020 г.

Основные результаты работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях и семинарах в период с 2017 по 2020 г:

- Международная конференция по электромеханике и робототехнике "Завалишинские чтения" (ER(ZR)), 2017, 2018, 2020 гг., г. Санкт-Петербург, г. Уфа, Россия.

- Всероссийская научно-практическая конференция по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности «Имитационное моделирование. Теория и практика» (ИММОД), 2017, 2019 гг., г. Санкт-Петербург, Россия.

- Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2017), 5-6 октября 2017 г., г. Казань, Россия.

- Международная научная конференция «Тенденции развития агрофизики: от актуальных проблем земледелия и растениеводства к технологиям будущего», 2729 сентября 2017 г., г. Санкт-Петербург, Россия.

- V Международная конференция Interactive Collaborative Robotics (ICR), 2017, 2020 г., г. Санкт-Петербург, Россия.

Публикации. По материалам диссертации опубликовано 20 печатных работ, включая 6 публикаций в рецензируемых научных изданиях по специальности 05.13.01 из Перечня ВАК (Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН; Агрофизика; Труды МАИ; Вестник КРАУНЦ. Физико-математические науки; Вестник ВГУ. Серия: Системный анализ и информационные технологии), 6 публикаций в изданиях, индексируемых в WoS/Scopus, 1 свидетельство на регистрацию ПрЭВМ. Полный перечень публикаций соискателя по теме исследования представлен в приложении А диссертационной работы.

Личный вклад автора. Основные научные положения, теоретические выводы и практические решения, результаты тестирования сформулированы и изложены автором самостоятельно.

Глава 1. Анализ подходов к управлению воздушными манипуляционными системами

В первой главе приведён аналитический обзор существующих подходов к решению проблем управления воздушными манипуляционными системами (ВМС) и физического взаимодействия беспилотного летательного аппарата (БЛА) с наземными объектами, в частности при решении задач сельскохозяйственного производства. Актуальность внедрения робототехнических комплексов в аграрной отрасли вызвана социально-экономическими причинами и сокращением мировых ресурсов пресной воды. Среди БЛА, которые активно начинают применяться для мониторинга угодий, составления картограмм урожайности земель и планирования зон внесения удобрений, выделяются мультикоптеры, преимуществом которых является вертикальный взлёт и высокая разрешающая способность сенсоров. Мультикоптеры могут быть оснащены бортовым манипулятором и сенсорными средствами, например, видеокамерой, тепловизором, термометром, газовыми датчиками, гидролокаторами, датчиками скорости ветра, датчиками давления, инфракрасными и другими сенсорами. Обсуждаются современные исследования БЛА с манипулятором, в том числе посвящённые проблемам управления полётом, недопущения контакта с землёй, взаимодействия с окружающим пространством, а также физического взаимодействия с наземными объектами. Добавление бортовой системы манипулирования к БЛА существенно усложняет алгоритмы функционирования, конструкцию и ведёт к увеличению габаритных размеров. Физическое взаимодействие манипулятора с объектами усложняет процесс стабилизации БЛА, что в свою очередь приводит к трудностям позиционирования БЛА и снижает точность наведения захвата. Кроме того, физическое взаимодействие манипулятора с объектами требует повышенных энергоресурсов БЛА. В работе представлена оригинальная классификация компонентов ВМС,

описывающая различные варианты бортовых средств, необходимых для реализации функционального назначения БЛА с манипулятором.

1.1. Анализ систем управления манипуляторами беспилотных летательных

аппаратов

Аналитический обзор, подготовленный на основе изучения публикаций последних лет, доступных в системах цитирования РИНЦ, Scopus, а также библиотеках Elsevier, Springer, показал активное исследование проблем воздушной манипуляции с наземными объектами. В частности, изучаются проблемы управления беспилотными летательными аппаратами, оснащенными манипулятором [12, 13, 22-24, 32, 39], управления отдельными беспилотными летательными аппаратами и группами летательных аппаратов [7-9, 18-20, 28, 91], управления робототехнических манипуляторов [1, 2, 4-6, 10, 11, 14, 16, 25, 26, 30, 46], управления концевыми механизмами, прежде всего захватами [15, 21, 90].

С увеличением энергоёмкости бортовых систем питания беспилотных летательных аппаратов (БЛА) стали исследоваться задачи не только бесконтактного мониторинга, но физического взаимодействия БЛА с наземными объектами. Наличие манипулятора существенно усложняет процесс стабилизации БЛА, а при движении манипулятора приводит к трудностям позиционирования БЛА и снижает точность наведения концевого механизма, например, захвата [27, 31, 94]. Кроме того, физическое взаимодействие манипулятора с объектами требует повышенных энергоресурсов БЛА. Большинство существующих конструкторских решений манипуляционных систем БЛА представляют собой манипулятор с несколькими степенями свободы, на конце которого установлены один или несколько различных захватных устройств, что позволяет удерживать предметы разнообразных форм [44, 56, 92, 100, 120]. Рассмотрим некоторые существующие системы управления беспилотными летательными манипуляторами (БЛМ). Так,

например, в работе [76] БЛМ состоит из двухзвенного манипулятора, прикреплённого к нижней части квадрокоптера, способного нести массивную полезную нагрузку. Контроллер системы управления был разработан на основе надёжного компенсатора внутреннего контура (Robust Internal-loop Compensator) и по результатам моделирования управления доказал свою эффективность в сравнении с регулятором на базе нечёткой логики (РНЛ) по следующим параметрам: высокая скорость вычислений и возможность подавления помех.

В работе [86] механический захват с магнитом, прикреплённый к нижней части БЛА, позволяет поднимать, транспортировать и собирать различные элементы в единую конструкцию. В ходе выполнения экспериментов БЛА собрал конструкцию из квадратных перекладин, оснащённых магнитом для усиления их сцепления с захватом. В работе [73] для перемещения различных типов объектов разработан вакуумный захват, который для распределения равномерной нагрузки оснащён 4 вакуумными насадками с равным расстоянием между ними. Данный захват не способен удерживать предметы с большим весом и предметы с негладкой поверхностью.

Конструкция манипуляционной системы [68] представляет собой роботизированную руку с четырьмя степенями свободы, прикреплённую к нижней части трикоптера. Для управления данным манипулятором разработан подход, объединяющий нейронные сети и регуляторы нечёткой логики. Такой подход устраняет необходимость в точной настройке обычных регуляторов путём изучения динамики системы и не требует больших вычислительных ресурсов благодаря алгоритму обучения, основанному на методе быстрого скользящего окна, который не требует невырожденных матриц или частных производных. Экспериментальные результаты показали, что предлагаемый регулятор управления способен снизить среднеквадратичную ошибку примерно на 50% по сравнению с пропорциональным (П-) и ПИД-регулятором.

В работе [77] ВМС с двумя степенями свободы, закреплённая на квадрокоптере, позволяет поднять и переместить предмет внутрь горизонтальной полки. Управление осуществляется адаптивным регулятором, параметры которого

настроены по методу скользящего окна. По результатам исследований на этапе поднятия предмета среднеквадратичная ошибка положения квадрокоптера составила всего 2,08 см, а в момент спуска 2,56 см. Даже несмотря на то, что никакая информация, о массе и моменте инерции предмета, не передаётся регулятору, манипуляции происходят успешно благодаря устойчивости регулятора, основанного на методе скользящего окна.

При использовании в качестве рабочего механического захвата, могут возникать некоторые недостатки: ограниченное рабочее пространство захвата и ограниченная захватная способность по массе или объёму. Кроме того, при использовании механического захвата полезная нагрузка жёстко соединяется с корпусом БЛА. Соответственно, не только ориентация полезной нагрузки ограничена ориентацией БЛА, но и доступная дальность действия рабочего механизма ограничена из-за корпуса и лопастей БЛА. Чтобы справиться с этими ограничениями, одним из альтернативных подходов является оснащение БЛА роботизированным манипулятором, способным активно взаимодействовать с окружающей средой. Сочетая мобильность летательного аппарата с универсальностью роботизированного манипулятора, можно максимально повысить полезность мобильных манипуляций.

Существует два подхода к решению задач моделирования и управления. Первый независимый подход делит систему на две независимые части и рассматривает методы моделирования каждой из них соответственно. Этот подход рассматривает движение и динамику манипулирующих устройств как внешние возмущения для БЛА. Второй подход рассматривает БЛА и манипулятор как целостную систему, решающую проблемы, связанные с тем, что центр масс постоянно меняется, а внутренняя динамика взаимосвязана. Контроллеры для БЛА и манипулирующих устройств разрабатываются с ранних времён исследований ПИД-регуляторов до настоящего времени. Адаптивное управление скользящим режимом и управление обратной связью используются для БЛА, в то время как управление импедансом и визуальное управление сервомотором используются для манипулирования устройствами. Контроллер должен управлять стабильностью

полёта при изменяющихся значениях следующих параметров: переменная масса, инерция, неизвестные характеристики манипулируемого объекта. Сбалансированные характеристики полёта и манипуляций рассчитываются в целях достижения минимальных затрат на траекторию полёта при тяжёлой полезной нагрузке. Непрерывное управление точным и стабильным положением концевого механизма осложняется тем, что БЛА не может контролировать положение и ориентацию одновременно, особенно в уличных условиях [95].

При разработке конструкции механизма манипулятора для ВМС существуют проблемы, которых нет при разработке наземных манипуляторов. Тем не менее, при проектировании такого манипулятора необходимо учитывать три основных вопроса: кинематику, динамику и управление.

В работе [72] тестирование различных регуляторов для робота-манипулятора с 3 степенями свободы показало, что пропорционально-интегрально-дифференцирующий (ПИД) регулятор и пропорционально-дифференцирующий (ПД) регулятор работают лучше, чем РНЛ, с точки зрения времени нарастания и времени установления, в то время как РНЛ показывает меньшее время перерегулирования.

В работе [97] для управления манипулятором с 2 степенями свободы был использован нечёткий самонастраивающийся ПИД-регулятор. По сравнению с традиционным ПИД-регулятором, данный регулятор превосходит его по следующим параметрам: меньшее время отклика, небольшое перерегулирование и высокая стабилизация, хорошие статические и динамические характеристики. Данные результаты указывают на то, что классический ПИД-регулятор не может обеспечить высокую точность из-за нелинейности системы. Эффективность работы нечёткого ПИД-регулятора перед традиционным ПИД-регулятором также была доказана в работах [107, 108].

В работе [35] для манипулятора с 2 степенями свободы были разработаны четыре регулятора: ПИД-регулятор, нечёткий регулятор Мамдани, нечёткий регулятор Сугено, гибридный нечёткий регулятор, сочетающий ПИД и нечёткий регулятор Мамдани. Нечёткий регулятор Сугено показал максимальную скорость

и крутящий момент, но при этом имел ошибку положения суставов установившегося состояния. Наибольшая точность определения рабочей точки была достигнута при использовании нечёткого гибридного управления.

Существует множество способов конструирования манипулятора для стабилизации центра масс ВМС. В работе [123] предложенная ВМС состоит из двух симметричных манипуляторов, что обеспечивает минимальное смещение центра масс (COM) и минимальное возмущение углового момента платформы во время захвата. В работе [41] был разработан лёгкий манипулятор с 5 степенями свободы. Конструкция задумана так, чтобы максимально приблизить центр тяжести манипулятора к основанию БЛА, тем самым уменьшив общую инерцию и статическую неуравновешенность системы. В исследовании [98] манипулятор оснащён тремя руками, образующими равносторонний треугольник с углом 120°. В работе [64] авторы разработали манипулятор, имеющий два рабочих механизма: один для полезной нагрузки, а другой для противовеса. Данное исследование показывает, что горизонтальное смещение центра масс оказывает сильное влияние на полет БЛА. Следовательно, для стабилизации БЛА должны преодолевать любое горизонтальное смещения центра масс. В то же время нужно учитывать, что вертикальное смещение центра масс вызывает изменение величины момента инерции. Для преодоления данных проблем в рассмотренных выше работах центр масс смещён вниз, что приводит к повышению устойчивости БЛА.

1.2. Анализ существующих беспилотных летательных манипуляторов

Взаимодействие с объектами с использованием манипулятора, установленного на БЛА, является важной задачей, поскольку БЛА могут получить доступ ко многим местам, которые в некоторых случаях недоступны для других наземных транспортных роботизированных платформ [52]. Однако добавление бортовой системы манипулирования к летающему роботу вызывает серьёзные

проблемы, поскольку операции физического взаимодействия с наземными объектами влияют на общую стабильность всей ВМС. Во время полёта БЛА с движущейся мобильной манипуляционной системой изменяется распределение масс и возникают дополнительные динамические силы реакции [60]. Конструкция механизма захвата и манипулирования объектами влияет на допустимую массу полезной нагрузки, инерционные и динамические характеристики всего БЛА. Важно, чтобы масса этого механизма была низкой, и его центр масс был ближе к основанию БЛА, в этом случае появляющиеся силы реакции и вращающий момент, которые будут возникать во время движения БЛА и существенно не повлияют на его стабильность. Влияние распространяемых контактных сил от конечного захвата к БЛА возможно минимизировать через соединение воздушного манипулятора с основанием БЛА [114]. Подобные аспекты обычно не учитываются в стандартных алгоритмах стабилизации платформы, поэтому необходим новый алгоритм, решающий такие задачи. Также следует учесть, что манипуляторы выполняют различные виды движений: поступательные, вращающиеся, с полезной нагрузкой и без, что вызывает различные воздействия на БЛА, нарушающие его стабильность [60].

Также необходимо проанализировать ряд других серьёзных проблем, прежде чем появится возможность манипулировать объектами посредством БЛА, среди которых выделяют [52]: 1) платформа БЛА постоянно имеет микродвижения и, соответственно, крайне тяжело выполнить точное позиционирование звеньев манипулятора БЛА относительно представляющего интерес объекта для манипуляций; 2) движения манипулятора влияют на стабильность платформы БЛА, что ещё больше усложняет позиционирование.

В работе [80] авторы создали мини-испытательную установку и имитационную среду в трёхмерном симуляторе ОрепЯАУЕ для двурукого манипулятора БЛА, решающего задачи захвата и операций с объектами двумя руками одновременно. Предполагается, что система с мобильным манипулятором выполняет аналогичные задачи, как и существующие наземные роботы, но с большей степенью автономности, скорости и мобильности. На рисунке

представлена конструкция стенда, состоящего из двух манипуляторов, которые установлены на потолке мини-испытательной установки. К манипуляторам прикреплены захваты Melissa с 1 степенью свободы, содержащие пять пальцев.

Рисунок 1.1 - Мини-испытательный стенд с двумя прикреплёнными манипуляторами.

В результате были исследованы силы реакции, которые БЛА испытывает во время манипуляции при наведении на объект. Создана модель компенсации этой силы и обеспечения квазиустойчивости БЛА при контакте с объектом.

В работе [64] прототип БЛМ построен с использованием недорогого квадрокоптера GAUI 330 (рис.1.2в) и трёх манипуляторов (рис.1.2б). Квадрокоптер GAUI использует четыре равнорасположенных бесколлекторных двигателя, оснащённых 8-дюймовыми винтами для обеспечения подъёма и манёвренности. Общий диаметр транспортного средства составляет 330 мм, а масса -приблизительно 400 г. с максимальной летящей массой 1100 г. Общий вес квадрокоптера с манипулятором составляет 950 г., что позволяет поднимать мелкие предметы ниже 200 г. Окончательная конструкция показана на рисунке 1.2а, и обозначены основные точки конструкции: центр сборки - COA, центр масс манипулятора - COM, центр тяжести квадрокоптера - COG. Также показаны измеренные расстояния между этими точками.

Каждая рука манипулятора имеет 2 степени свободы. Для дополнительных манипуляционных возможностей на конце манипулятор оснащён крюком, чтобы зацеплять, толкать/тянуть объекты с пола. Результаты моделирования показали, что манипулятор создаёт наименьшее количество помех БЛА в том случае, когда

все звенья движутся одновременно. Тем не менее, экспериментальные результаты показывают, что мультикоптер имеет колебания.

в)

а) б)

Рисунок 1.2 - Прототип БЛМ [98]: а) конструкторская модель БЛМ (приведён только один манипулятор для наглядности); б) мультикоптер GAUI 330; в) захват с 3 манипуляторами

В работе [98] также описана разработка прототипа БЛМ второго поколения, показанного на рисунке 1.3. Эта платформа включает манипуляторы с 4 степенями свободы, более надежную конструкцию мультикоптера с большей полезной нагрузкой и встроенным программируемым автопилотом на базе вычислительного модуля АМшпо. Новый прототип БЛМ был модернизирован до мультикоптера серии ОАШ 500Х и 10-дюймовых винтов. Диаметр транспортного средства составляет 500 мм, и оно способно переносить полезную нагрузку 500 г. Была во многом изменена система шасси, первоначально разработанная для камеры панорамирования и обеспечения беспрепятственного рабочего пространства для манипуляторов. Каждый манипулятор имеет 4 степени свободы с одним параллельным захватом с 1 степенью свободы в качестве конечного эффектора. Микро-сервоприводы управляют каждым соединением и обеспечивают более

высокую степень точности в отличии от предыдущего прототипа. Кроме того, встроенная электроника была модернизирована для того, чтобы включить Arducopter с открытым исходным кодом для обработки данных низкого уровня и реализации системы управления. 12-канальный сервоконтроллер генерирует сигналы для каждого сервопривода и имеет связь с базовой станцией через специализированный канал ХЬее.

Во втором прототипе была использована операционная система Robot Operating System (ROS) для управления и связи между манипуляционной системой, пользователем и квадрокоптером. Система технического зрения и другие датчики применены для навигации БЛА, наведения манипулятора на объект.

В работе [52] многозвенный манипулятор был установлен на платформу с 3 степенями свободы для имитации линейных движений квадрокоптера Ascending Technologies Pelican. Углы кренами, тангажами и рысканиями не применялись в эмулированных движениях из-за механической сложности реализации. Манипулятор собран из сервомоторов и пассивных элементов, как показано на рисунках 1.4 и 1.5. Реконфигурируемый захват с двумя степенями свободы и одним приводом позволяет взять разнообразные объекты с минимальными движениями. Предварительная демонстрация возможностей манипулятора была выполнена на примере имитации задачи снятия и установки изоляторов с высоковольтных линий электропередач.

Рисунок 1.4 - Многозвенный манипулятор для БЛА

а б в

Рисунок 1.5 - Реконфигурируемый захват с двумя степенями свободы: а) открытые лопасти; б) обжимный захват; в) пассивно обжимной захват

В работе [60] описана конструкторская документация и результаты экспериментальной проверки миниатюрного антропоморфного однопальцевого захвата весом 40 г., специально разработанного для воздушных манипуляций. Три пассивные сустава пальца приводятся в движение нейлоновым сухожилием, которое свёрнуто на катушке малого сечения, прикреплённой к валу микромотора (рис. 1.6). Антропоморфный палец состоит из трёх и-образных алюминиевых профилей шириной 8 мм и длиной 45 мм (проксимальная фаланга), 20 мм (средняя

фаланга) и 15 мм (дистальная фаланга) соответственно. Последовательность движения в полном сгибании пальца показана на рисунке

45 mm

20 mm

15

■*жтт

70 mm

Tendon passpoints

Рисунок 1.6 - Антропоморфный однопальцевый захват с соединёнными тремя суставами

Рисунок 1.7 - Последовательность движений сгибания пальца, выполняемая тремя суставами под управлением одного двигателя

Однопальцевый захват способен самостоятельно брать объекты разных форм без поддержки других пальцев благодаря трём соединённым суставам, которые адаптируют контур пальца к объекту, обеспечивая постоянный крутящий момент на трёх суставах при контакте с объектом. На рисунке 1.8 показаны четыре примера, на которых захватывается бутылка, отвёртка, плоскогубцы и шар.

Если не удаётся захватить какой-либо объект, то однопальцевый захват можно использовать для безопасного обнаружения и реагирования на столкновение манипулятора с окружающей средой, при этом касание приведёт к пассивному сжатию выпрямленного изначально пальца. Это может оказаться полезно при навигации на воздушной платформе в ограниченном пространстве.

В работе [75] описан мультикоптер, оснащённый манипулятором весом 200 г, захватывающим полезную нагрузку до 200 г. Сам мультикоптер может нести полезную нагрузку свыше 500 г (больше, чем общий вес манипулятора с полезной нагрузкой). Структура предложенной системы показана на рисунке 1.9. В разработанном контроллере для движения БЛА применялись три метода управления: метод линейной обратной связи (FL-PID), метод прямого управления с нечёткой логикой (DFLC) и метод управления с нечёткой моделью ^М^С). Методы были протестированы при захвате полезной нагрузки и освобождения от неё.

Метод FL-PID не обеспечил стабильность БЛА при увеличении полезной нагрузки, и наблюдались задержки при выполнении операций в реальном времени. Методы DFLC и FMRLC позволили сохранить стабильность БЛА при добавлении/освобождении от полезной нагрузки, при этом метод FMRLC показал более высокую точность позиционирования.

В работе [78] исследовалась проблема точности навигации и управления движением нескольких соединённых БЛА с манипуляторами, разработана общая структура моделирования авиационных транспортных средств с несколькими

Ч

Рисунок 1.9 - ЗБ-модель мультикоптера с манипулятором

фюзеляжами. Для демонстрации предложенных моделей в качестве отдельного элемента использовался шестиугольный БЛА, оснащённый простым манипулятором.

В работе [51] описан вертолёт SST-Eagle2-GS Long Tail, выпущенный компанией HIROBO, дооснащённый манипулятором. При испытаниях было изучено влияние добавленного веса (манипулятора) на параметры системы управления вертолётом. Учитывая, что добавленный вес манипулятора изменил общий вес вертолёта на 25%, автопилот MP2128Heli оснащённый ПИД-регуляторами не обеспечил стабильность, и при тестировании, вскоре после взлёта, вертолёт кренился в боковые колебания, поэтому алгоритм расчёта значений ПИД-регуляторов был модифицирован, и с новыми параметрами был обеспечен стабильный полет вертолёта с дополнительной массой. Тестирование проводилось при автономном зависании вертолёта на высоте 3 м.

После определения параметров системы управления дальнейшие испытания были сосредоточены на оценке уровня механических колебаний, создаваемых плечом манипулятора под давлением воздушного потока, генерируемого главным винтом вертолёта и его двигателем. Среди всех параметров манипулятора его размер и масса оказывают наибольшее влияние на поведение платформы в воздухе и стабильность всей системы [60].

Таким образом, разработка беспилотных летательных манипуляторов (БЛМ) сопровождается значительно большим числом трудностей, чем создание традиционных наземных роботов, выполняющих задачи передвижения совместно с манипуляциями. Наиболее сложным вопросом является отсутствие стабильной платформы в воздухе. Наземные транспортные средства могут останавливаться для совершения операций и в стационарном стабильном состоянии производить точные манипуляции, в то время как БЛМ в большинстве случаев не имеют такой возможности. Фактически даже с использованием робастных систем стабилизации полёта воздушная платформа БЛМ будет находиться в некоторой области пространства, при этом не имея точных постоянных координат, особенно при функционировании в открытом месте. Отсутствие стабильности воздушной

платформы может быть частично компенсировано управлением манипулятора. Диапазон движений манипулятора и поле зрения датчиков также зависят от стороны, с которой платформа подлетает к предмету. Рабочее пространство манипулятора ограничивается корпусом самой воздушной платформы, поэтому для его увеличения в большинстве случаев манипулятор монтируется непосредственно в нижнюю часть платформы. Все ещё довольно редко осуществляются эксперименты на натурных моделях, в основном это компьютерное или комбинированное моделирование, где натурная модель манипулятора подвешивается в специальную раму, имитирующую свободные движения БЛА.

1.3. Анализ сельскохозяйственных задач, решаемых беспилотными

летательными аппаратами

С развитием науки и техники БЛА все чаще используются в различных отраслях народного хозяйства. При проведении экологических исследований БЛА обеспечивают: мониторинг и исследование окружающей среды; прогноз погоды и метеорологический сбор информации; защиту диких животных от браконьерства; контроль за популяцией животных; поиск и спасение людей и животных; создание карт, особенно 3D-карт [119]. В сельском хозяйстве БЛА решают задачи внесения удобрений, пестицидов и т.д. [103].

На сельское хозяйство приходится потребление большей части (70%) мировых водных ресурсов и 45% мировых запасов продовольствия, которое производится на орошаемых землях, охватывающих лишь 18% посевных площадей [54]. Учитывая, что другие народно-хозяйственные отрасли постепенно увеличивают потребление воды и при имеющихся прогнозах изменения текущего климата, указывающих на увеличение частоты и интенсивности периодов засухи в Средиземноморье и полузасушливых регионах, проблема мониторинга водных

ресурсов и экономичного их использования при орошении имеет решающее значение [112].

Кроме того, прогнозируемый глобальный спрос на продовольствие к 2050 году указывает на то, что объем продукции растениеводства должен быть удвоен [116]. Отрасль растениеводства была существенно развита после Второй мировой войны в результате «зелёной революции» 60-х годов. В настоящее время согласно основному критерию «голубой революции», ориентирующейся на сохранение окружающей среды, в сельском хозяйстве ведётся оптимизация управления водными ресурсами для получения желаемого объёма урожая на единицу воды.

В рамках Европейской исследовательской программы «Горизонт 2020» точное земледелие является одним из приоритетных междисциплинарных научных направлений. Американский Национальный исследовательский совет определил этот тип сельского хозяйства наиболее перспективным с точки зрения применения информационных технологий и робототехнических комплексов для мониторинга, получения данных и управления ростом культур с учётом ландшафтной неоднородности и изменчивости границ [36].

Традиционные подходы дистанционного зондирования с размещением удалённых датчиков на башнях над полями сельскохозяйственных культур (тепловизионные, мульти- и гиперспектральные камеры, флуориметры и т.д.) имеют ограниченный радиус действия из-за фиксированного положения, рядом с которым собираются данные. Другой традиционный метод дистанционного зондирования основан на использовании летательных аппаратов или спутников, но временное и пространственное разрешение существенно ограничивает их эффективность для сельскохозяйственных оценок, учитывая весьма динамичные изменения в растительности по отношению к окружающей среде [71]. Также на качество изображений, полученных со спутников или пилотируемых аппаратов, часто влияют погодные условия, поэтому для повторного посещения в пригодное для съёмки время затрачиваются дополнительные временные и финансовые ресурсы.

Дистанционное зондирование на основе аэрофотосъёмки с помощью БЛА в последние годы активно стало применяться благодаря техническому прогрессу, снижению затрат и размеров датчиков, развитию глобальной системы позиционирования, интеллектуальным системам программирования и управления полётом. Улучшенные параметры пространственного и временного разрешения аэрофотосъёмки с помощью БЛА позволяют извлечь больший объем данных о состоянии листового покрова культур.

Актуальность внедрения робототехнических комплексов в аграрной отрасли также вызвана социальными причинами. Сельскохозяйственная отрасль отличается тяжёлым физическим трудом, монотонностью, сильной зависимостью от климатических условий, динамичными сезонными работами и другими факторами, негативно сказывающимися на привлечение рабочей силы в аграрный сектор экономики. В некоторых странах Юго-Восточной Азии рис является одним из самых важных сельскохозяйственных культур и основным продуктом питания. Однако труд в сельском хозяйстве постоянно сокращается из-за того, что молодое поколение больше заинтересовано работой в офисах, на заводах и в промышленных зонах, чем в сельском хозяйстве. Поэтому активность деятельности сельскохозяйственного сектора также сокращается. Наиболее перспективным подходом к решению указанной социально-экономической проблемы является автоматизация производства и применение мобильных робототехнических комплексов для сельского хозяйства.

Отличительной чертой аграрной робототехники является относительно устойчивая регулярность топологии рассадки обрабатываемых культур в отличие от других сфер применения роботов, где обслуживаемые объекты не имеют заранее известных координат и могут перемещаться в пространстве [29, 33, 53]. Данный фактор несколько упрощает алгоритмизацию траектории движения робототехнических средств в процессе выполнения агропромышленных операций. Однако это упрощение, характерное для точного земледелия, может быть использовано в задачах мониторинга и обработки земель, но не при сборе урожая, например, плодово-ягодных культур.

По сравнению с радиоуправляемыми самолётами мультикоптеры обладают низкой себестоимостью и высотой полёта, что обеспечивает большую разрешающую способность снимков при использовании стандартных бортовых камер. Также за счёт небольшой высоты достигается более точная доставка и распределение удобрений на сельскохозяйственных угодьях.

Учитывая актуальность применения БЛА для развития сельскохозяйственной отрасли в следующем разделе проанализируем существующие технические решения с классификацией решаемых задач.

Начиная с 2000 годов БЛА все активнее применяются в гражданской сфере и в частности для точного земледелия. Изначально БЛА двух типов использовались для сельскохозяйственных нужд: вертолёты и самолёты с неподвижным крылом. Обе воздушные платформы имеют ряд преимуществ и ограничений. В проектах NASA БЛА Pathfinder-Plus (с размахом крыла 36,3 м и весом 318 кг, временем полёта в несколько часов, оснащённый видимыми и мультиспектральными камерами для получения изображений 0,5 и 1 м на пиксель соответственно) использовался для обнаружения затоплений и контроля внесения удобрений при созревании зерновых культур на сельскохозяйственных полях кофейных плантаций на Гавайях в полете на высоте 6400 м над уровнем моря [66]. Другой разработкой NASA является БЛА с неподвижным крылом RCATS/APV-3, который был использован для изучения виноградников в Калифорнии [70].

Беспилотные вертолёты имеют более сложные системы управления полётом, но обеспечивают более низкую высоту полёта. Они способны перемещаться в любом направлении и зависать, поддерживая стабильное положение в полёте. Эти вертолёты не требуют специальных территорий для взлёта и посадки, что имеет решающее значение для стандартных сельскохозяйственных полей. Один из последних БЛА вертолётного типа Pheno-copter с полезной нагрузкой 1,5 кг может летать в течение 30 мин и производить дистанционные измерения исследуемого района [50].

Самолёты с неподвижными крыльями используют менее сложные системы управления полётом и за счёт более длительного времени полёта способны

охватить большую территорию, но их недостатками являются большая высота полёта (как следствие, меньшее разрешение изображений), невозможность зависания, а также им необходима специальная взлётно-посадочная полоса [124].

В отличие от самолётов с фиксированным крылом, винтокрылые летательные аппараты (ВЛА), такие как вертолёты и мультикоптеры, могут перемещаться по узким проходам. ВЛА также может зависать и наблюдать, что полезно при взаимодействии со стационарными объектами [17]. Некоторые ВЛА способны приземляться в ходе выполнения задания, чтобы продлить время автономной работы и сократить потребление энергии, например, при наблюдении со стационарной площадки. Последние достижения в области глобальной и локальной навигации, локализации, обнаружения и предотвращения препятствий позволили существенно увеличить автономность БЛА. Стабилизация параметров полёта и постоянный контроль окружающих объектов являются важными аспектами в автономных операциях, выполняемых БЛА.

Мультикоптер имеет лётные характеристики, аналогичные вертолёту, но при этом обладает большей стабильностью, манёвренностью и не требует взлётно-посадочной полосы. Обычно мультикоптеры проектируются из лёгких прочных материалов (углеродное волокно, алюминий, стекловолокно, кевлар и др.) с 4, 6 или 8 двигателями в зависимости от требований к массе полезной нагрузки. Низкая стоимость и удобство применения позволили быстро распространиться мультикоптерам для профессиональных и непрофессиональных целей. Мультикоптеры эксплуатируются фермерами для получения данных в режиме реального времени, диагностики состояния урожая и анализа участков, требующих полива.

На рисунке 1.10 представлена классификация основных задач мониторинга, решаемых с помощью БЛА на различных сельскохозяйственных угодьях. Далее рассмотрим ряд работ, описывающих конкретные реализации БЛА при решении задач аграрной робототехники.

В работе [103] предлагается использовать БЛА для определения плодовитости риса с помощью анализа изображений. Разработанная платформа

мультикоптера позволяет определить плодовитость риса и необходимое количество удобрений путём обработки изображений, полученных с камеры, установленной в мультикоптер.

Рисунок 1.10 - Классификация задач аграрной робототехники, решаемых БЛА Цветовая диаграмма листьев используется для определения плодовитости риса в анализируемом поле путём сопоставления цвета листьев растений риса со списком из пяти имеющихся уровней зелёного цвета. Описанный прототип платформы мультикоптера Quad-X обладает следующими основными параметрами: вес - 750 г, время полёта - 12 минут, время зависания - 15 минут, максимальная скорость - 40 км/ч, максимальная дальность радиоуправления - 1000 м, цена - 499 евро. По результатам экспериментальной проверки выявлено, что на эффективность применения мультикоптера влияет выбор следующих параметров: время мониторинга, высота полёта и разрешающая способность бортовой видеокамеры. В частности, выбрана оптимальная высота видеокамеры - 17,37 м

над землёй, а время захвата аэрофотоснимков - с 07.00 до 08.00 утра с наилучшей интенсивностью освещённости для обработки изображений. Использование мультикоптеров для аэрофотосъёмки полей позволило фермерам сократить на 27,1 % объем вносимых удобрений.

В работе [58] предлагается использовать БЛА для оценки подверженных засухе участков почвы и водных ресурсов, необходимых для устойчивого развития сельского хозяйства. В данном исследовании применяется мультикоптер с различными бесконтактными датчиками для дистанционного зондирования состояния растений. Используемая технология дистанционного зондирования в основном базируется на оценке цвета листьев и других частей растений по длине волны и коэффициенту отражения в видимой области спектра (RGB, красный, зелёный и синий) и невидимой в инфракрасном (ИК) тепловом излучении. В качестве вторичных показателей состояния растений использовались: нормализованный индекс различия растительности (NDVI); индекс поглощения хлорофилла (TCARI); индекс фотохимического отражения (PRI); оптимизированный вегетационный индекс почвы (OSAVI). Индекс NDVI связан с объёмом растительной массы и может коррелировать с качеством посевов, при этом биомасса пропорционально увеличивается параллельно с фотосинтезом. Индекс фотохимического отражения (PRI) даёт ценную информацию о физиологическом состоянии растений при измерении флуоресценции хлорофилла листьев с БЛА. Большим преимуществом БЛА по сравнению со спутниковым измерением флуоресценции хлорофилла листьев является снижение высоты их полёта, что значительно повышает разрешение изображения. Точное земледелие требует увеличения масштаба захватываемых изображений для извлечения информации о состоянии растения до уровня листьев путём улучшения пространственного и временного разрешения дистанционного зондирования. Основой технологии дистанционного зондирования для оценки обеспеченности водными ресурсами растения является оценка разности между температурами листового покрова, воздуха и устричной проводимости листьев с помощью тепловых нормированных индексов. Устричная проводимость листьев и водный

потенциал листа являются полезными показателями возможной засухи, а тепловые нормированные индексы применяются для анализа изменчивости экологических параметров, влияющих на отношение между влажностью почвы и температурой растений.

Проведённый обзор существующих БЛА, применяемых в аграрной отрасли, позволил выявить перечень наиболее важных проблем, а также сформулировать постановку задачи и концептуальную модель управления группой гетерогенных сельскохозяйственных роботов при обслуживании некоторого земледельческого пространства.

1.4. Разработанная классификация воздушных манипуляционных систем

При создании классификаций БЛА преследуется цель не только дифференциации существующих систем, но и закрепление их параметров и областей применений в нормативно-правовых актах. Это связано с тем, что достаточно сложно создать универсальные правила для всех типов БЛА, поэтому к различным категориям БЛА могут быть предъявлены разные требования в зависимости от их характеристик. Большинство из предъявляемых требований относятся исключительно к характеристикам безопасности системы, также они важны с эксплуатационной, коммерческой, юридической и других точек зрения.

В последнее время БЛА используются в широком диапазоне приложений, включая инспекцию линий электропередач; обследование трубопроводов; судовой осмотр; инспекцию шахт; обследование плотин; обнаружение/предотвращение аномалий; раннее обнаружение пожаров и охрана леса; мониторинг безопасности объектов; мониторинг дорожного трафика; мониторинг окружающей среды; поисково-спасательные работы; реагирование на чрезвычайные ситуации; пограничный патруль; портовый патруль; полицейское наблюдение; аэрофотосъёмка; визуализация и картография; разведка, наблюдение и разведка;

химическое распыление; опыление сельскохозяйственных культур; индустрия развлечений и кино [117]. БЛА могут работать автономно или с дистанционным управлением. БЛА является неотъемлемой частью беспилотной воздушной системы, которая включает БЛА, систему связи и наземную станцию управления. БЛА преодолевает ограничения наземных транспортных систем с точки зрения доступности, скорости.

Существует большое количество критериев, которые можно использовать для классификации БЛА, включая принцип полёта, тип взлёта и посадки, взлётную массу, максимальные дальность и высоту полёта, другие характеристики, такие как габаритные размеры, размах крыла, условия эксплуатации, функциональные возможности, а также комбинации критериев. На рисунке 1.11 показана классификация БЛА на основе ключевых характеристик, которые наиболее широко используются при проектировании и эксплуатации.

В процессе функционирования БЛА также задействованы наземные системы управления, отвечающие за обмен информацией с БЛА и/или между несколькими БЛА. С развитием технологий делается переход от управления движением БЛА для решения задач наблюдения к взаимодействию БЛА с наземными объектами окружающей среды. Особый интерес представляет схватывание и извлечение объектов во время зависания БЛА, для этого необходимо сочетание подходов, реализованных для манипулирования наземными роботами с методами управления и возможностями летательных аппаратов по диапазону скоростей, вертикального рабочего пространства. Относительно терминологии здесь стоит прокомментировать, что в отличие от классических сформировавшихся нотаций в авиационной сфере, в области мультироторых БЛА терминология еще до конца не устоялась и для режима зависания, в разных научных школах применяются синонимы парение, висение и другие.

Создание воздушных манипуляционных систем открывает перспективы для новых приложений БЛА, таких как поиск и доставка объектов в труднодоступных областях, и в целом создание сетевых логистических цепочек поставок на больших территориях [102].

Беспилотные летательные аппараты

по принципу полёта

по типу взлёта и посадки

по взлётному весу

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модели и алгоритмы управления движением бортового манипулятора с сохранением устойчивости мультиротора в режиме зависания»

по дальности

по высоте

жхж

и

к и о

и р

К

13

н о о

Л

£

о

N

25

а ^ в л

й И Л и о

«

35

к 3

л X

ч л

й ч

н й

X и

о к

и н

к л

л и

о и

и

рр

о &

к

« к

X

ч и Л о

о и

в 5

и ^

О ю

ю«

< Ч

Ч рр

к

Й й < £

рр Ц

й Л

о к 2 «

X

о и

Л ^

О Й < ^

^ к &

к

«

о к 2 ю £ 13

3 «

Я и § «

4 й

<1 ^ ' к ч

й &

рр

«

О X н о о

Л

и о ч й

«

Л X н

о ц

Л

и и X

ч и Л о

35

Л X н о о

Л

и

Рисунок 1.11 - Классификация БЛА

Размещение полезной нагрузки на подвесе позволяет транспортному средству безопасно доставить ее на землю без необходимости приземления самой воздушной системы. В работе [42] физическое взаимодействие с объектами на земле выполнено с использованием беспилотного вертолёта для перевозки груза на подвесе. При транспортировке подвешенного груза сила троса вызывает крутящий момент на фюзеляже вертолёта, который зависит от ориентации вертолёта и его поступательного движения. Поэтому возникают трудности, связанные с управлением из-за ветра, нисходящего потока ротора и с динамикой качания полезной нагрузки относительно вертолёта. Вес груза имеет решающее значение, потому что стоимость беспилотной воздушной системы возрастает экспоненциально с увеличением этой нагрузки. Чтобы избежать этого ограничения, также исследуется возможность совместной транспортировки одного груза несколькими беспилотными вертолётами [43]. По сравнению с пилотируемым вертолётным транспортом использование нескольких беспилотных вертолётов имеет следующие преимущества: 1) затраты на два небольших вертолёта зачастую меньше, чем на один пилотируемый транспортный вертолёт с

двойной грузоподъёмностью, и, 2) когда вес груза превышает возможности пилотируемого вертолёта, невозможно обеспечить координацию между вертолётами для выполнения перевозки, в то время как использование нескольких беспилотных вертолётов полностью автоматизировано. Однако есть и недостатки, когда к нагрузке подключено несколько беспилотных вертолётов, поступательное и вращательное движение одного конкретного вертолёта напрямую влияет на динамику вращения всех остальных вертолётов, поэтому разработка алгоритмов управления является очень важной и сложной задачей.

В последние годы мультироторы исследуются для задачи транспортировки подвешенных небольших и лёгких грузов. Например, контроллер анти-раскачивающего манёвра для квадрокоптера с прикреплённым подвесным грузом рассмотрен в работе [62], а в [118] предложен упрощённый закон наведения для решения проблемы автономной посадки с подвешенной полезной нагрузкой. Также изучаются проблемы совместного использования нескольких мультироторов для транспортировки подвешенного груза, например, наполненного жидкостью контейнера, подвешенного на жёстких лёгких связях к квадрокоптерам [109]. Разработка котроллера для безопасной транспортировки груза в желаемое место с минимальными колебаниями и без столкновений представлена в работе [111]. Разработка конфигураций роботов, которые обеспечивают статическое равновесие полезной нагрузки в желаемой позиции с соблюдением ограничений на натяжение тросов и обеспечивают анализ устойчивости полезной нагрузки [93].

Следующим шагом в развитии способов физического взаимодействия с наземными объектами являются воздушные манипуляции, выполняемые БЛА. Для этого БЛА должны быть способны зависать для позиционирования концевого механизма или захвата, прикреплённого к манипулятору летательного аппарата, и транспортировки наземного объекта. Воздушные манипуляционные системы состоят из двух подсистем, а именно воздушная платформа и механизм взаимодействия / манипуляции (такой как робот-манипулятор или инструмент), используемых для физического взаимодействия с окружающей средой или с объектами в ней. Присоединение к воздушной платформе одного или нескольких

манипуляторов, или захватов / инструментов открывает неограниченный потенциал использования БЛА в самых разных областях, таких как: проверка и обслуживание высотных труб на химических заводах [34], резка кабелей высокого напряжения [85], вращение клапана [110], осмотр мостов [106], мониторинг агрессивных сред [48], отбор проб навеса [83], скалолазание [101], транспортировка объектов [77, 93], посадка и зарядка, сборка объекта и т.д.

Среди воздушных платформ с возможностью автономного полёта, таких как мультироторные БЛА (мультироторы), беспилотные вертолёты, БЛА с неподвижным крылом, только мультироторы подходят для воздушных манипуляций из-за их способности зависать.

Поэтому мультироторы - это наиболее часто обсуждаемые воздушные платформы для манипуляций с наземными объектами. Мультироторы бывают различных конфигураций в зависимости от количества силовых узлов (rotor arms) способов крепления винтов, конфигурации силовых узлов, ориентации силовых узлов, количества винтов на лопасти и конфигурации винтов. Что касается количества винтов, то наиболее популярными являются трикоптеры [99], квадрокоптеры [37, 121], гексакоптеры [69] и октокоптеры [65]. Среди этих мультироторов квадрокоптеры являются наиболее широко используемыми воздушными манипуляционными платформами из-за их простоты механической конструкции и способности зависать, а также низкой стоимости, манёвренности и доступного точного управления. Конфигурация силовых узлов может быть либо с одним винтом на узле, либо коаксиальной конфигурацией, что означает два винта на узле [113]. Конфигурация с одним винтом на узле обеспечивает более высокую эффективность, чем коаксиальная конфигурации, однако эти платформы менее компактны. Основываясь на ориентации силового узла, наиболее популярной конфигурацией является поперечная конфигурация по сравнению с конфигурацией «плюс». Мультироторы с компланарными роторами имеют внутренние ограничения движения, которые можно компенсировать за счёт использования степеней свободы манипуляторов при выполнении задач манипулирования воздухом, но это приводит к снижению допустимой массы полезной нагрузки.

Мультироторы с некопланарными роторами могут преодолеть вышеупомянутые ограничения движения воздушной платформы, так что можно уменьшить количество степеней свободы манипуляторов [104]. В большинстве мультироторов используются винты с двумя лопастями, и в результатах работы [115] показано что трёхлопастный вариант винта даёт более низкий КПД, но может быть полезным для снижения шума и риска из-за более низких требуемых оборотов.

Беспилотные вертолёты также широко используются в воздушных манипуляциях после мультироторов [82, 79]. Они также обладают способностью зависать, как и мультироторы, но имеют лучшую грузоподъёмность по сравнению с мультироторами. Беспилотные вертолёты для воздушной манипуляции имеют два типа конфигурации: классическая и конструкция Флаттера. Первая конфигурация состоит из одного большого несущего винта, который отвечает за общую подъёмную силу системы, в то время как меньший хвостовой винт или канальный вентилятор уравновешивает вертолёт против нежелательного крутящего момента несущего винта . Конструкция Флаттера представляет собой концепцию вертолёта с двумя взаимно зацепленными несущими винтами противоположного вращения наверху, что позволяет избежать использования рулевого винта. Эти платформы могут поднимать полезный груз, равный собственному весу пустого вертолёта. Также отсутствие хвостового винта позволяет избежать связанных с этим затрат энергии на компенсацию крутящего момента, упомянутых в классической конфигурации [40]. На рисунке 1.12 показана классификация воздушных беспилотных платформ, пригодных для физического взаимодействия с наземными объектами.

Рисунок 1.12 - Классификация воздушных беспилотных платформ для физического взаимодействия с наземными объектами

По сравнению с мультиротором, вертолёты имеют большее поперечное сопротивление из-за большей боковой площади, поэтому ветровые возмущения вызывают больше ошибок позиционирования. Невозможность прикрепления манипулятора к верху вертолёта ограничивает их использование для проверки потолочных поверхностей, например, у мостов. Вертолёты также, как правило, менее манёвренны, особенно в ограниченном пространстве [67].

Следующая категория воздушных платформ - БЛА с канальными винтами с хвостовой опорой [61, 89]. Он состоит из двух подсистем и механизма создания крутящего момента: ротора с фиксированным шагом, приводимого в движение электродвигателем, и набора управляющих лопаток, расположенных под главным гребным винтом. Конфигурация с канальным вентилятором имеет особенности, которые делают летальные аппараты универсальным и пригодным для работы во многих контекстах, некоторые из которых необычны для летательных аппаратов.

Помимо типичного рабочего режима летального аппарата при свободном полете, тот факт, что все движущиеся и задействованные части защищены воздуховодом, делает БЛА пригодным для физического взаимодействия с окружающей средой.

И, наконец, в последнее время появились гибридные воздушные платформы для воздушной манипуляции. Например, дирижабли могут использоваться в качестве БЛА при совместной работе с квадрокоптером [81], оснащённым 3-мя идентичными роботизированными манипуляторами для выполнения задач по захвату. Новаторской концепцией является использование трансформируемой подвесной платформы, на которой вся платформа может действовать как захват. В этом случае автовышка состоит из силовых узлов ротора, которые могут изменять свою конфигурацию по сравнению с многомоторными лопастями с фиксированными роторами [125] и т.д.

С учётом проанализированных выше вариантов далее рассмотрим новую классификацию воздушных манипуляционных систем, включающих в себя три основных функциональных элемента: 1) воздушная платформа; 2) манипулятор; 3) концевой механизм. На рисунке 1.13 показаны основные типы воздушных манипуляционных систем и их компонентов в разработанной классификации.

Воздушные манипуляционные системы могут состоять из нескольких манипуляторов, прикреплённых к воздушной платформе. Захваты обладают основными преимуществами: 1) простота сборки, 2) удобство моделирования и управления и 3) относительно недорогая стоимость; но имеют следующие недостатки: 1) ограниченное рабочее пространство и 2) ограниченная способность захвата по массе и объёму. Манипулятор состоит в основном из двух частей: одного или нескольких рук с несколькими степенями свободы, прикреплённых к воздушной платформе, и захватов с различными типами датчиков. Манипулятор значительно расширяет рабочее пространство по сравнению с захватным устройством и может использовать избыточность манипулятора для компенсации ошибки положения при движении воздушной платформы, поэтому он используется в задачах, требующих сложных движений.

Рисунок 1.13 - Классификация воздушных манипуляционных систем

Манипуляторы имеют следующие недостатки: 1) сложная мехатронная система, 2) большой вес; 3) сложное управление и 4) дестабилизация БЛА. Кроме параметров, представленных в разработанной классификации, при оценивании возможностей БЛА также оцениваются дальность полёта, размах крыльев, масса допустимой полезной нагрузки, дальность действия манипулятора и другие характеристики. В дополнение к вышеупомянутым типам воздушных манипуляционных систем на практике проводится много других исследований, посвящённых мягким захватам и манипуляторам, но успешных практических реализаций пока не так много.

1.5. Выводы по первой главе

Исторически исследование систем управления БЛА было сосредоточено на предотвращении падения и контакта с окружающими предметами. Это в основном было связано с недостаточными возможностями использования полезной нагрузки, доступной для БЛА. До сих пор БЛА использовались главным образом для задач наблюдения и мониторинга, например, в поисково-спасательных миссиях. Тем не менее, способность воздушных транспортных средств манипулировать и перемещать объекты, с которыми они сталкиваются, может значительно расширить типы миссий, выполняемых беспилотными системами. Летающие роботы, оснащённые манипуляторами, могут привести к существенным изменениям в транспортной логистике в околоземных средах.

Беспилотные летательные аппараты сейчас активно начинают использоваться для мониторинга угодий, составления картограмм урожайности земель и планирования зон внесения удобрений. Актуальность внедрения робототехнических комплексов в аграрной отрасли вызвана социально-экономическими причинами вследствие тяжёлого ручного труда и сокращением мировых ресурсов пресной воды. Робототехнические средства становятся особенно востребованными при мелкомасштабном сельском хозяйстве.

На сегодняшний день применение БЛА для непосредственного взаимодействия с окружающей средой по-прежнему ограничено из-за его нестабильности. Был проведён ряд исследований по данной тематике, но большинство из них выполнены на уровне моделирования. Безусловно, работа с объектами с использованием манипулятора, установленного на БЛА, и изучение особенностей управления мультироторными платформами, оснащёнными манипуляторным захватом, являются перспективными направлениями дальнейших исследований.

Глава 2. Концептуальная и алгоритмические модели манипулятора

беспилотного летательного аппарата

Во второй главе описывается концептуальная модель и общая структура воздушной манипуляционной системы (ВМС), новые задачи по управлению манипулятором, связанные с нестабильностью его основания и взаимодействием с наземными объектами. Проводится анализ дестабилизирующих факторов, влияющих на отклонение движения концевого рабочего механизма от заданной траектории. Формулируется основная задача данного исследования, связанная с проектированием системы управления манипулятора, установленного на БЛА и сохраняющего при движении центр масс на вертикальной оси при взаимодействии с наземными объектами. Затем описан ряд разработанных алгоритмов, реализующих поставленную задачу управления движением и стабилизации воздушной манипуляционной системы.

2.1. Концептуальная модель и формальная постановка задачи управления манипулятором беспилотного летательного аппарата

Для формализации задачи взаимодействия воздушных манипуляционных систем с наземными объектами предлагается концептуальная модель, включающая следующие основные сущности: БЛА, манипулятор, наземный объект, окружающая среда. Предложенная концептуальная модель является основой для анализа главных компонентов воздушной манипуляционной системы, с целью выявления: какие компоненты вызывают нестабильность системы, а какие компоненты могут компенсировать возмущения и стабилизировать систему. Одновременно анализируются факторы, влияющие на взаимодействие системы с

наземными объектами. Основные сущности и связи предложенной концептуальной модели показаны на рисунке 2.1.

Беспилотный летательный аппарат Манипулятор

Тип беспилотного летательного аппарата Режим функционирования Координаты Скорость и ускорение Тип манипулятора Тип концевого механизма Дальность действия Координаты Скорость и ускорение

Объект Окружающая среда

Координаты Масса Форма и габариты Тип окружающей среды Параметры возмущений Цифровая карта с препятствиями

Рисунок 2.1 - Концептуальная модель воздушной манипуляционной системы

Комбинированная система, объединяющая БЛА и манипулятор, в литературе часто называется беспилотным летательным манипулятором (БЛМ) или воздушной манипуляционной системой [27, 49, 52]. БЛМ представляет собой сложную систему, состоящую из БЛА и манипулятора с рабочим концевым механизмом.

Современные БЛА оснащены высокоёмкими аккумуляторами, за счёт чего обладают большей грузоподъёмностью. Это позволяет устанавливать на БЛА различные механизмы, например, манипуляторы для выполнения задач физического взаимодействия с объектами окружающей среды [88].

БЛА подразделяются на две основные категории: летательный аппарат с неподвижным крылом и винтокрылый летательный аппарат. На летательных аппаратах с неподвижными крыльями используются менее сложные системы управления полётом. За счёт более длительного времени полёта они способны охватить большую территорию, но их недостатками являются большая высота полёта (и, как следствие, меньшее разрешение изображений), невозможность зависания, а также необходимость специальной взлётно-посадочной полосы (Zarco-Tejada et а1., 2013). В отличие от самолётов с фиксированным крылом,

винтокрылые летательные аппараты (ВЛА), такие как вертолёты и мультикоптеры, могут перемещаться по узким проходам. ВЛА также может зависать для наблюдения конкретной позиции, что полезно при взаимодействии со стационарными объектами [17]. Некоторые ВЛА способны приземляться в ходе выполнения задания, чтобы продлить время автономной работы и сократить потребление энергии, например, при наблюдении со стационарной площадки. Последние достижения в области глобальной и локальной навигации, локализации, обнаружения и предотвращения столкновения с препятствиями позволили существенно увеличить автономность БЛА. Стабилизация параметров полёта и постоянный контроль окружающих объектов являются важными аспектами в автономных операциях, выполняемых БЛА. Поскольку для выполнения задач физического взаимодействия с наземными объектами необходимым условием является возможность точного позиционирования БЛА в воздушном пространстве, то в таком случае в качестве БЛА используются мультироторы, которые способны двигаться в любом направлении при различных скоростях, а также зависать над объектами в отличие от прочих моделей летательных аппаратов [74].

Манипулятор состоит из двух основных частей: одного или нескольких звеньев с несколькими степенями свободы, прикреплённых к корпусу БЛА, и захвата с различными видами датчиков. Как правило, звенья и захваты приводятся в движение сервомоторами. Манипулятор значительно расширяет рабочее пространство захвата и может использовать избыточность манипулятора для компенсации ошибки положения движения БЛА.

Манипуляции - это один из видов физического взаимодействия с наземными объектами, включающий их захват, перемещение или толкание. Для выполнения таких задач манипулятор должен уметь обнаруживать и определять местонахождение объектов, а также анализировать, как взаимодействовать с объектами. Кроме того, для выполнения таких задач необходимо спланировать действия и движения манипуляторов и предотвратить их столкновение с окружающей средой и самой воздушной платформой. Необходимо планировать траекторию движения манипулятора, для того чтобы скорость и ускорение его

звеньев были отрегулированы таким образом, чтобы манипулятор двигался непрерывно и плавно. Это уменьшает вибрацию воздушной манипуляционной системы и повышает устойчивость системы при работе.

Физическое взаимодействие манипулятора с объектами усложняет процесс стабилизации БЛА, что в свою очередь приводит к трудностям позиционирования БЛА и снижает точность наведения захвата. Кроме того, физическое взаимодействие манипулятора с объектами требует повышенных энергоресурсов БЛА. Кроме того, на систему воздушных манипуляций сильно влияют такие факторы окружающей среды, как дождь, ветер, препятствия и возмущения. Эти факторы также могут затруднить правильное взаимодействие системы с наземным объектом.

Таким образом, необходимо решить задачу разработки модельно-алгоритмического обеспечения управления движением манипулятора беспилотного летального аппарата (мультиротора Q) при физическом взаимодействии с наземным объектом в окружающей среде О с различными возмущениями и препятствиями по геометрической проходимости. Далее рассмотрим теоретико-множественную модель описания задачи разработки модельно-алгоритмического обеспечения управления движением беспилотного летального манипулятора.

Для описания мультиротора Q используется следующий кортеж параметров:

Q = ( 8Я,СЯ,МЯ,НЯ

где 8д - базовая структура мультиротора, Сд - координаты мультиротора, М -масса воздушной манипуляционной системы, Нд - режим полёта. Базовая структура мультиротора может быть описана следующим кортежем параметров:

о _/с/ СР сЬ а/е аге оо\

°Я \Я Я Я Я Я Я Я Я/'

с/ с<т c<esе ~

где УЯ - шасси мультиротора, оЯ - моторы, оЯ - электронный регулятор скорости,

сР с<Ь с</е •• " с<ге

- винты, оЯ - система питания, оЯ - полётный контроллер, оЯ -радиоуправляемый приёмник, - другие устройства: камера и сенсоры и т.д.

Масса воздушной манипуляционной системы при взаимодействии с наземными объектами включают в себя кортеж параметров:

М^ _/ммиау ммтиау ммтиауо\

ч \ ч ' ч ' Ч /

где Ы™ - масса мультиротора, М^ - масса мультиротора с манипулятором, м^0

- масса мультиротора с манипулятором и наземным объектом. Двигательная установка воздушной манипуляционной системы зависит от моторов и винтов и

Мтиаюо

.. ________ _ .. ч .

Основным преимуществом мультиротора является его режим зависания, вертикальные взлёт и посадка. Режим зависания необходим для взаимодействия воздушной манипуляционной системы с наземными объектами.

Для описания манипулятора О используется следующий кортеж параметров:

О _(- Е ч

где N - число степеней свободы манипулятора, К - тип сочленения звеньев, -

звенья манипулятора, Е - рабочий концевой механизм манипулятора, -

параметры сочленений манипулятора. Существует пять типов механических сочленений, используемых в роботах-манипуляторах: коллинеарное, ортогональное, вращательное, скручивание и призматическое сочленение. Звенья манипулятора включают в себя кортеж параметров:

_(^КА-К-К-ЧУ/ _ >

где В - длина /-ого звена манипулятора, В1^ - центр массы /-ого звена манипулятора, М1 - масса /-ого звена манипулятора, V - момент инерции /-ого звена манипулятора. У^ - скорость /-ого звена манипулятора, А1 - ускорение /-ого

звена манипулятора. Т - траектория движения /-ого звена манипулятора.

Траектория движения, подходящая скорость и ускорение каждого звена заставят манипулятор двигаться непрерывно и плавно.

Для описания окружающей среды O используется следующий кортеж параметров:

O = (T0,N0,D0,B0),

где T0 - внутренняя среда ВМС, N0 - внешняя среда, D0 - возмущение, Bo -препятствия. Отношения и функциональные зависимости между введёнными кортежами параметров описаны далее в виде алгоритмических моделей и реализованы в программных средствах по управлению и стабилизации движения манипулятора БЛА.

В данном исследовании возмущения внутренней среды не рассматриваются, предполагаем что ВМС идеально подходит для взаимодействия с наземными объектами. Внешняя среда всегда содержит возмущения и препятствия. Эти факторы приводят к тому, что воздушная манипуляционная система становится неустойчивой при взаимодействии с наземными объектами. В самой воздушной манипуляционной системе есть нестабильность, поэтому воздействие возмущения вызывает сильную вибрацию рабочего концевого механизма. Поэтому в данном исследовании мы проведём анализ, чтобы дать наиболее устойчивую модель манипулятора и спроектировать контроллер для стабилизации воздушной манипуляционной системы. Взаимодействие воздушной манипуляционной системы с наземными объектами будет проще, даже если на систему воздействуют возмущения.

2.2. Новые задачи, возникающие при исследовании систем управления воздушными манипуляционными системами

На основе проведённого в первой главе анализа существующих современных решений физического взаимодействия БЛА с окружающими наземными объектами далее сформулируем спектр новых задач, которые возникают при совместном

управлении БЛА и установленном на нем манипуляторе с захватом при контактных операциях с транспортируемым объектом. В таблице 2.1 новые задачи перечислены в соответствии с основными этапами разработки и функционирования БЛА при манипуляциях с наземным объектом.

Таблица 2.1 - Новые задачи при реализации манипуляций БЛА с наземными объектами

№ Наименование задачи Требования

На этапе проектирования

1. Выбор места установки манипулятора с захватом на БЛА 1. Обеспечение необходимых углов движения манипулятора и захвата для работы с объектами. 2. Отсутствие пересечения рабочих зон манипулятора с движущимися элементами БЛА.

2. Выбор и расположение сенсорной системы 1. Расположение дополнительных датчиков и видеокамер для управления манипулятором и захватом при манипуляциях с объектом.

3. Расчёт увеличенных значений параметров БЛА для транспортировки объектов 1. Обеспечение повышенных лётных характеристик для полёта с манипулятором и полезной нагрузкой. 2. Обеспечение дополнительных энергетических ресурсов для полёта с манипулятором и полезной нагрузкой.

На этапе взлёта

4. Выбор положения манипулятора 1. Обеспечение минимального аэродинамического сопротивления манипулятором. 2. Обеспечение компактного парковочного положения манипулятора с минимальным увеличением габаритов БЛА. 3. Обеспечение стабильного положения БЛА при переводе манипулятора в парковочное положение. 4. Обеспечение фиксации захвата на корпусе БЛА.

5. Синхронизация работы БЛА и захвата, использующегося для посадки на наземные стационарные объекты 1. Обеспечение синхронизированного взлёта и разжатия захвата с наземного объекта на основе анализа данных с сенсоров. 2. Обеспечение перевода манипулятора в парковочное положение.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Нгуен Ван Винь, 2021 год

Список использованных источников

1. Богданов А.А., Кутлубаев И.М., Новосельцев Н.А., Сапрыкин О.А., Толстель О.В. Разработка систем робота для космического использования // Российская робототехника. Формирование профессионального сообщества в области развития робототехники, искусственного интеллект. 2016. С. 13-22.

2. Воробьёв Е.И., Дорофеев В.О. Координация движений двух манипуляторов, функционирующих совместно // Автоматизация. Современные технологии. 2020. Т. 74. № 3. С. 115-117.

3. Воробьев Е.И., Зуев В.В., Филипов Д.Г. Кинематическая точность механизмов относительного манипулирования в технологических системах // Вестник машиностроения. 2019. Т. 10. С. 48-52.

4. Воробьев И., Михеев В., Дорофеев В.О. Реализация полуавтоматического управления протезами рук // Конференция "фундаментальные исследования и инновационные технологии в машиностроении". 2019. С. 89-91.

5. Воробьев И., Михеев В., Моргуненко К.О. Алгоритм построения программных относительных движений манипуляционных систем двуруких роботов // Конференция "фундаментальные исследования и инновационные технологии в машиностроении". 2019. С. 92-93.

6. Воробьев И., Степанян В., Моргуненко К.О. Система управления двуруким роботом на основе нейросетевой технологии // VI международная научная конференция "фундаментальные исследования и инновационные технологии в машиностроении". 2019. С. 94-95.

7. Воронов Е.М., Репкин А.Л., Латыпова П.А., Белов В.Д. Оптимизация и моделирование системы управления ресурсами группировки малых авиационных средств поражения в конфликтной ситуации с наземной пво // Управление в аэрокосмических системах. 2018. С. 251-259.

8. Воронов Е.М., Чеглаков Д.И. Адаптивное управление БЛА в процессе дозаправки топливом в воздухе // 15-я международная конференция «авиация и космонавтика - 2016». 2016. С. 432-434.

9. Дудкин С.О., Будков А.С., Дяченко С.А., Неретин Е.С., Иванов А.С. Перспективные способы повышения надёжности и отказобезопасности систем управления летательных аппаратов // Авиация и космонавтика - 2018. 2018. С. 405-406.

10. Жиденко И.Г., Кутлубаев И.М. Методика определения сигналов управления антропоморфным манипулятором // Мехатроника, автоматизация, управление. 2015. Т. 5. С. 41-46.

11. Жиденко И.Г., Колашевский А.В., Кутлубаев И.М., Мацко Е.Ю. Математическая модель задающего устройства антропоморфного манипулятора // Решетневские Чтения. 2014. Т. 1. С. 289-291.

12. Исаев А.М., Исаев В.М., Адамчук А.С. Программный модуль системы предупреждения и предотвращения критических режимов полёта при работе беспилотных летательных аппаратов // Информационные технологии интеллектуальной поддержки принятия решений. 2018. С. 94-99.

13. Кизилов С.А., Истомин И.Б. Роботизированная система для проведения аварийно-спасательных работ на подземных объектах // III международная научно-практическая конференция "научно-технический прогресс: актуальные и перспективные направления будущего". 2016. С. 8-10.

14. Кобзев А.А., Лекарева А.В. Преодоление избыточности при решении задачи кинематики для руки оператора транспортного средства // Мехатроника, автоматизация, управление. 2017. Т. 18. № 1. С. 41-48.

15. Кобзев А.А., Махфуз А.А., Лекарев А.В. Способ обеспечения нормали рабочего механизма технологического манипулятора к поверхности резания // XII международная научно-техническая конференция "Перспективные технологии в средствах передачи информации". 2017. С. 193-196.

16. Кобзев А.А., Махфуз А.А., Лекарева А.В. Обоснование и выбор кинематической структуры технологического манипулятора гидрорезания нефтепроводов // Фундаментальные исследования. 2016. Т. 10. № 1. С. 53-61.

17. Коротеев А.Ю., Ялпаев А.А., Фимушин Е.С. Конструкция винтокрылого высокоманевренного летательного аппарата // Всероссийская научно-практическая конференция с международным участием «Новые технологии, материалы и оборудование российской авиакосмической отрасли. 2016. С. 8085.

18. Кусля А.М., Сычёв И., Воронов М., Репкин А.Л. Математическая модель для имитационной реализации сетецентрического управления группировкой бпла в условиях комплексного противодействия // XIII Всероссийское совещание по проблемам управления. 2019. С. 657-662.

19. Лунев Е.М., Неретин Е.С., Будков А.С. Исследование траекторного управления при полете по маршруту // Современные технологии в задачах управления, автоматики и обработки информации. 2017. С. 95.

20. Любавский К.К, Воронов Е.М., Серов В.А. О построении многоканальной системы стабилизации беспилотного летательного аппарата по принципу табличной адаптации // XIII Всероссийское совещание по проблемам управления. 2019. С. 1250-1255.

21. Маргун А.А., Базылев Д.Н., Зименко К.А., Вахвиянова П.Д. Электромеханический схват с системой силового очувствления // Известия высших учебных заведений. Приборостроение. 2019. Т. 62. № 1. С. 93-96.

22. Маргун А.А., Зименко К.А., Базылев Д.Н., Бобцов А.А., Кремлев А.С. Адаптивное управление двухзвенным роботом-манипулятором на базе метода последовательного компенсатора // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2014. Т. 2. № 90. С. 79-85.

23. Маргун А.А., Зименко К.А., Базылев Д.Н., Бобцов А.А., Кремлев А.С. Система управления беспилотным летательным аппаратом, оснащенным робототехническим манипулятором // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. Т. 6. № 94. С. 54-62.

24. Мещанов А.С., Губаева Э.И. Управление манипуляторами летательных аппаратов на скользящих режимах при инерционности приводов и не инвариантности к возмущениям // Вестник технологического университета. 2020. Т. 23. № 7. С. 100-108.

25. Нелаева Е.И., Челноков Ю. Решение прямых и обратных задач кинематики роботов-манипуляторов с использованием дуальных матриц и бикватернионов на примере стэнфордского манипулятора. Часть 2 // Мехатроника, автоматизация, управление. 2015. Т. 16. № 7. С. 456-463.

26. Нелаева Е.И., Челноков Ю.Н. Решение прямых и обратных задач кинематики роботов-манипуляторов с использованием дуальных матриц и бикватернионов на примере стэнфордского манипулятора. Часть 1 // мехатроника, автоматизация, управление. 2015. Т. 16. № 6. С. 373-380.

27. Ронжин А.Л., Нгуен В.В., Соленая О. Анализ проблем разработки беспилотных летательных манипуляторов и физического взаимодействия БЛА с наземными объектами // Труды МАИ. 2018. № 98. С. 28-28.

28. Рубцов В.И., Пискарев Д.М. Разработка алгоритма формирования траекторий движения группы БПЛА // Проблемы современной науки и образования. 2017. Т. 18. № 100. С. 11-13.

29. Сидорова В.А., Жуковский Е.Е., Лекомцев П.В. Геостатистический анализ характеристик почв и урожайности в полевом опыте по точному земледелию // Почвоведение. 2012. Т. 8. С. 879-888.

30. Челноков Ю.Н., Нелаева Е.И. Бикватернионная теория кинематического управления и ее приложение к решению обратной задачи кинематики роботов-манипуляторов // Системный анализ. управление и навигация. 2017. С. 121-123.

31. Чернышев В.И., Савин Л.А., Фоминова О.В. Непрямое управление колебаниями: элементы теории // Труды СПИИРАН. 2018. № 1 (18). С. 148-175.

32. Шарапов А.А., Лепень А.Ю. Разработка многофункционального БПЛА // Интерэкспо Гео-Сибирь. Т. 10. 2017. С. 69-73.

33. Якушев П., Петрушин А.Ф. Получение, обработка и использование данных дистанционного зондирования для мониторинга мелиоративного состояния сельскохозяйственных полей // Агрофизика. Т. 2. 2013. С. 52-58.

34. Aeroarms [Электронный ресурс] URL: www.aeroarms-project.eu

35. Aliabadi M., Mashayekhifard J., Moha-k>zabi B. Intelligent and classic control of rehabilitation robot with robust pid and fuzzy methods // Majlesi Journal of Mechatronic Systems. 2020. Vol. 9 (1). pp. 31-36.

36. Anderson K., Gaston K.J. Lightweight unmanned aerial vehicles will revolutionize spatial ecology // Front. Ecol. Environ. 2013. Vol. 11(3). pp. 138-146.

37. Arleo G., Caccavale F., Muscio G., Pierri F. Control of quadrotor aerial vehicles equipped with a robotic arm // 21st Mediterranean conference on control and automation. 2013.

38. Barghi Jond H., Nabiyev V., Benveniste R. Trajectory planning using high order polynomials under acceleration constraint // Journal of optimization in industrial engineering. 2016. Vol. 10(21). pp. 1-6.

39. Bazylev D., Margun A., Zimenko K., Kremlev. UAV equipped with a robotic manipulator // 22nd mediterranean conference on control and automation. 2014. pp. 1177-1182.

40. Bejar M., Ollero A., Kondak K. Helicopter Based Aerial Manipulators // In: Aerial Robotic Manipulation. Springer Nature Switzerland. 2019. pp. 35-52.

41. Bellicoso C.D., Buonocore L.R., Lippiello V., Siciliano B. Design, Modeling and Con-trol of a 5-DoF Light-Weight Robot Arm for Aerial Manipulation // 23rd Mediterranean conference on control and automation (MED). 2015. pp. 853-858.

42. Bernard M., Kondak K. Generic slung load transportation system using small size helicopters // 2009 IEEE International conference on robotics and automation. 2009.

43. Bernard M., Kondak K., Maza I., Ollero A. Autonomous transportation and deployment with aerial robots for search and rescue missions // Journal of Field Robotics. 2011. Vol. 28. pp. 914-931.

44. Bezruk G.G., Martynova L.A., Saenko I.B. Dynamic method of searching anthropogen-ic objects in use of seabed with autonomous underwater vehicles // SPIIRAS Proceedings. 2018. Vol. 3. pp. 203-226.

45. Bharadwaj D., Prateek M. Kinematics and dynamics of lower body of autonomous humanoid biped robot // International journal of innovative technology and exploring engineering (IJITEE). 2019. Vol. 8(4). pp. 141-146.

46. Bogdanov A., Dudorov E., Permyakov A., Pronin A., Kutlubaev I. Control system of a manipulator of the anthropomorphic robot fedor // 12th international conference on the developments in esystems engineering. 2019. pp. 449-453.

47. Burgers P. A thrust equation treats propellers and rotors as aerodynamic cycles and calculates their thrust without resorting to the blade element method // International journal of aviation, aeronautics, and aerospace. 2019. Vol. 6(5).

48. Cacace J., Finzi A., Lippiello V., Loianno G., Sanzone D. Aerial service vehicles for industrial inspection: task decomposition and plan execution // Applied Intelligence. 2015. Vol. 42. pp. 49-62.

49. Cardona G.A., Tellez-Castro D., Mojica-Nava E. Cooperative transportation of a cable-suspended load by multiple quadrotors // IFAC-PapersOnLine. 2019. Vol. 52(20). pp. 145-150.

50. Chapman C., Merz T., Chan A., Jackway P. Pheno-copter: a low-altitude, autonomous remote-sensing robotic helicopter for high-through put field-based phenotyping // Agronomy. Vol. 4(2). 2014. pp. 279-301.

51. Chmaj G., Buratowski T., Uhl T., Seweryn K., Banaszkiewicz M. The dynamics influence of the attached manipulator on unmanned aerial vehicle // Aerospace Robotics. 2013. pp. 109-119.

52. Danko T.W., Oh P.Y. Design and control of a hyper-redundant manipulator for mobile manipulating unmanned aerial vehicles // Journal of Intelligent & Robotic Systems. 2014. Vol. 73. pp. 709-723.

53. Ding X., Guo P., Xu K., Yu S. A review of aerial manipulation of small-scale rotorcraft unmanned robotic systems // Chinese Journal of Aeronautics. 2019. Vol. 32(1). pp. 200-214.

54. Doll P., Siebert S. Global modeling of irrigation water requirements // Water Resources Research. Vol. 38(4). 2002.

55. Elaydi H., Hardouss I.A., Alassar A. Supervisory Fuzzy Control for 5 DOF Robot Arm // International Journal of Science and Advanced Technology. 2012. Vol. 2(7).

56. Ermolov I. Industrial robotics review. In: Studies in systems // Decision and control. 2020. Vol. 272. pp. 195-204.

57. Farah F. Fuzzy PID based path tracking control of a 5-DOF needle-holding robot // 2017 International conference on communication, control, computing and electronics engineering (ICCCCEE). 2017.

58. Gago J., Douthe C., Coopman R.E., Gallego P.P. UAVs challenge to assess water stress for sustainable agriculture // Agricultural water management. 2015. Vol. 153. pp. 9-19.

59. Gao J., Gao J., Li Q., Liu F. Adaptive fuzzy PID control of free-floating space robot // Proceedings of the 33rd Chinese Control Conference. 2014.

60. Gardecki S., Kasinski A., Bondyra A., Gasior P. Multirotor aerial platform with manipulation system - static disturbances // ICA 2017. Advances in intelligent systems and computing. 2017. Vol. 550. pp. 357-366.

61. Gentili L., Naldi R., Marconi L. Modeling and control of VTOL UAVs interacting with the environment // 2008 47th IEEE Conference on decision and control. 2008.

62. Graham K. Development of a quadrotor slung payload system // University of Toronto, Toronto. Master Thesis. 2019. №27541348.

63. Gupta A., Mondal A.K., Gupta M.K. Kinematic, Dynamic analysis and control of 3 DOF upper-limb robotic exoskeleton // Journal Européen des Systèmes Automatisés. 2019. Vol. 52(3). pp. 515-520.

64. Hafez O.M.A., Jaradat M.A., Hatamleh K.S. Stable under-actuated manipulator design for mobile manipulating Unmanned Aerial Vehicle (MM-UAV) // 7th International conference on modeling, simulation, and applied optimization (ICMSAO). 2017. pp. 1-6.

65. Heredia G., Jimenez-Cano A.E., Sanchez I., Llorente D. Control of a multirotor outdoor aerial manipulator // IEEE/RSJ International conference on intelligent robots and systems. 2014.

66. Herwitz S.R., Johnson L.F., Dunagan S.E., Higgins R.G. Imaging from an unmanned aerial vehicle: agricultural surveillance and decision support // Computers and electronics in agriculture. Vol. 44(1). 2004. pp. 49-61.

67. Huber F., Kondak K., Krieger K., Sommer D. First analysis and experiments in aerial manipulation using fully actuated redundant robot arm // IEEE/RSJ International conference on intelligent robots and systems. 2013.

68. Imanberdiyev N., Kayacan E. A fast learning control strategy for unmanned aerial manipulators // Journal of intelligent & robotic systems. 2019. Vol. 94. pp. 805-824.

69. Jiang G., Voyles R.M. Hexrotor UAV platform enabling dextrous aerial mobile manipulation // 2013 IEEE International symposium on safety, security, and rescue robotics (SSRR). 2014.

70. Johnson L.F., Herwitz S.R., Dunagan S.E. Collection of ultra-high spatial and spectral resolution image data over California vineyards with a small UAV // Int'l symposium on remote sensing of environment. 2003.

71. Jones H.G., Sirault X.R. Scaling of thermal images at different spatial resolution: the mixed pixel problem // Agronomy. 2014. Vol. 4. pp. 380-396.

72. Kabir U., Hamza M.F., Haruna A., Shehu G.S. Performance analysis of PID, PD and fuzzy controllers for position control of 3-DOF robot manipulator // Zaria journal of electrical engineering technology, department of electrical engineering. 2019. Vol. 8(1). pp. 18-25.

73. Kessens C.C., Thomas J., Desai J.P., Kumar V. Versatile aerial grasping using self-sealing suction // 2016 IEEE international conference on robotics and automation (ICRA). 2016. pp. 3249-3254.

74. Khalifa A. Novel quadrotor manipulation system // arXiv:1904.05090v1 [cs.RO]. 2019.

75. Khalifa A., Fanni M. A New quadrotor manipulation system: modeling and point-to-point task space control // International journal of control, automation and systems. 2017. Vol. 15(3). pp. 1434-1446.

76. Khalifa A., Fanni M., Ramadan A., Abo-Ismail A. New quadrotor manipulation system: Inverse kinematics, identification and ric-based control // International journal of recent advances in mechanical engineering (IJMECH). 2015. Vol. 4(3). pp. 39-58.

77. Kim S., Choi S., Kim H.J. Aerial manipulation using a quadrotor with a two DOF robotic arm // 2013 IEEE/RSJ international conference on intelligent robots and systems. 2013. pp. 4990-4995.

78. Kobilarov M. Nonlinear trajectory control of multi-body aerial manipulators // Journal of intelligent & robotic systems. 2014. Vol. 73. pp. 679-692.

79. Kondak K., Krieger K., Albu-Schaeffer A., Schwarzbach M. Closed-loop behavior of an autonomous helicopter equipped with a robotic arm // International journal of advanced robotic systems. 2013. Vol. 10(2).

80. Korpela C.M., Danko T.W., Oh P.Y. MM-UAV: Mobile manipulating unmanned aerial vehicle // Journal of intelligent & robotic systems. 2012. Vol. 65. pp. 93-101.

81. Korpela M., Danko T.W., Oh P.Y. Designing a system for mobile manipulation from an unmanned aerial vehicle // 2011 IEEE Conference on technologies for practical robot applications. 2011.

82. Kucinski T., Rybus T., Seweryn K., Banaszkiewicz M. Deployable manipulator technology with application for UAVs // In: Aerospace Robotics II. Springer Cham.

2015. pp. 93-103.

83. Kutia , Stol A., Xu. Aerial manipulator interactions with trees for canopy sampling // IEEE/ASME Transactions on Mechatronics. 2018. Vol. 99(1). 1.

84. Leutenegger S., Hürzeler C., Stowers A.K., Alexis K., Achtelik M.W., Lentink D., Oh P.Y., Siegwart R. Flying robots // Springer handbook of robotics. Springer Cham.

2016. Vol. 18. pp. 623-670.

85. Lin T., Li Y., Qi J., Meng X. Modeling and controller design of hydraulic rotorcraft aerial manipulator // The 27th Chinese control and decision conference (2015 CCDC). 2015.

86. Lindsey Q., Mellinger D., Kumar V. Construction of cubic structures with quadrotor teams // Proc. Robotics: Science & Systems VII. 2011.

87. Lu C., Zhang J. Design and simulation of a fuzzy-PID composite parameters' controller with MATLAB // 2010 International conference on computer design and applications. 2010.

88. Luo C., Yu L., Ren P. A vision-aided approach to perching a bioinspired unmanned aerial vehicle // IEEE Transactions on industrial electronics. 2018. Vol. 65(5). pp. 3976-3984.

89. Marconi L., Naldi R. Control of aerial robots: Hybrid force and position feedback for a ducted fan // IEEE Control systems magazine. 2012. Vol. 32(4). pp. 43-65.

90. Margun A., Bazylev D., Zimenko K., Kremlev A. A modular underactuated gripper with force control system // 16th international conference on informatics in control, automation and robotics, ICINCO 2019. 2019. pp. 417-422.

91. Margun A., Bazylev D., Zimenko K., Kremlev A. Trajectory-tracking control design and modeling for quadrotor aerial vehicles // 23rd Mediterranean conference on control and automation. 2015. pp. 273-277.

92. Medvedev M.Y., Kostjukov V.A., Pshikhopov V.K. Optimization of mobile robot movement on a plane with finite number of repeller sources // SPIIRAS Proceedings. 2020. Vol. 19. pp. 43-78.

93. Michael N., Fink J., Kumar V. Cooperative manipulation and transportation with aerial robots // Auton Robot. 2011. Vol. 30. pp. 73-86.

94. Nguyen V., Saveliev A., Ronzhin A. Mathematical modelling of control and simultaneous stabilization of 3-DOF aerial manipulation system // In International conference on interactive collaborative robotics. 2020. pp. 253-264.

95. Nguyen V., Vu Q., Ronzhin A. Mathematical modeling of stable position of manipulator mounted on unmanned aerial vehicle // Proceedings of 15th International

Conference on Electromechanics and Robotics" Zavalishin's Readings". Springer. 2020. Vol. 187. pp. 151-164.

96. Norouzzadeh Ravari A.R., Taghirad H.D. A novel hybrid Fuzzy-PID controller for tracking control of robot manipulators // 2008 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics. 2009.

97. Nyein T.H.I.D.A., Oo Z.M., Hlaing H.T. Fuzzy based control of two links robotic manipulator // International journal of scientific engineering and technology research. 2019. Vol. 8. pp. 1-7.

98. Orsag M., Korpela C., Oh P. Modeling and control of MM-UAV: Mobile manipulating unmanned aerial vehicle // Journal of intelligent & robotic systems. 2013. Vol. 69. pp. 227-240.

99. Papachristos P., Alexis K., Tzes A. Efficient force exertion for aerial robotic manipulation: Exploiting the thrust-vectoring authority of a tri-tiltrotor UAV // 2014 IEEE International conference on robotics and automation (ICRA). 2014.

100. Patil A., Kulkarni M., Aswale A. Analysis of the inverse kinematics for 5 DOF robot arm using D-H parameters // Proceedings of the 2017 IEEE international conference on real-time computing and robotics. 2017. pp. 688-693.

101. Pope M.T., Kimes W.C., Jiang H., Hawkes E.W. A multimodal robot for perching and climbing on vertical outdoor surfaces // IEEE Transactions on robotics. 2017. Vol. 33(1). pp. 38 - 48.

102. Pound P., Bersak D.R., Dollar A.M. Grasping from the air: Hovering capture and load stability // IEEE International conference on robotics and automation. 2011.

103. Rizky A.P., Liyantono M.S. Multi-copter development as a tool to determine the fertility of rice plants in the vegetation phase using aerial photos // Procedia environmental sciences. 2015. Vol. 24. pp. 258-265.

104. Ryll M., Bicego D., Franchi A. Modeling and control of fast-hex: a fully-actuated by synchronized-tilting hexarotor // 2016 IEEE/RSJ International conference on intelligent robots and systems (IROS). 2016.

105. Saeed S.Z. Comparison between fuzzy logic based controllers for robot manipulator trajectory tracking // 2012 First national conference for engineering sciences (FNCES). 2012.

106. Sanchez-Cuevas P.J., Heredia G., Ollero A. Multirotor UAS for bridge inspection by contact using the ceiling effect // 2017 International conference on unmanned aircraft systems (ICUAS). 2017.

107. Sarkhel P., Banerjee N., Hui N.B. Fuzzy logic based tuning of PID controller to control flexible manipulators // SN Applied Sciences. 2020. Vol. 2. pp. 11 - 24.

108. Saxena A., Kumar J., Deolia V.K. Design a robust intelligent controller for rigid robotic manipulator system having two links and payloads // 2020 International conference on power electronics & IoT applications in renewable energy and its control (PARC). 2020. pp. 159-163.

109. Sayyadi H., Soltani A. Modeling and control for cooperative transport of a slung fluid container using quadrotors // Chinese Journal of Aeronautics. 2018. Vol. 31(2). pp. 262-272.

110. Shimahara S., Leewiwatwong S., Ladig R., Shimonomura K. Aerial torsional manipulation employing multi-rotor flying robot // 2016 IEEE/RSJ International conference on intelligent robots and systems (IROS). 2016.

111. Shirania B., Najafib M., Izadia I. Cooperative load transportation using multiple UAVs // Aerospace science and technology. 2019. Vol. 84. pp. 158-169.

112. Stocker T.F., Qin D. The physical science basis. contribution of working group I to the fifth assessment report of the intergovernmental panel on climate change // Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York. NY, USA. 2013. p. 1535.

113. Suarez A., Soria P.R, Heredia G., Arrue B.C. Anthropomorphic, compliant and lightweight dual arm system for aerial manipulation // 2017 IEEE/RSJ International conference on intelligent robots and systems (IROS). 2017.

114. Suarez A., Heredia G., Ollero A. Compliant and lightweight anthropomorphic finger module for aerial manipulation and grasping // Robot 2015: Second Iberian robotics conference. 2015. Vol. 417. pp. 543-555.

115. Theys B., Dimitriadis G., Hendrick P., De Schutter J. Influence of propeller configuration on propulsion system efficiency of multi-rotor unmanned aerial vehicles // 2016 International conference on unmanned aircraft systems (ICUAS). 2016.

116. Tilman D., Balzer C. Global food demand and the sustainable intensification of agriculture // Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 2011. Vol. 108(50). pp. 20260-20264.

117. Valavanis K., Vachtsevanos J. Handbook of unmanned aerial vehicles. Springer Netherlands. 2015.

118. Vargas. Swing free manoeuvre controller for RUAS slung-load system using ESN // World Congress on Unmanned Systems Engineering. Oxford. 2014.

119. Verschoor A.H., Reijnders L. The environmental monitoring of large international companies. How and what is monitored and why // Journal of cleaner production. 2001. Vol. 9(1). pp. 43-55.

120. Vu Q., Ronzhin A. A Model of four-finger gripper with a built-in vacuum suction noz-zle for harvesting tomatoes // Proceedings of 14th International Conference on electro-mechanics and robotics "Zavalishin's Readings". 2020. pp. 149-160.

121. Yang H., Lee D. Dynamics and control of quadrotor with robotic manipulator // 2014 IEEE International conference on robotics and automation (ICRA). 2014.

122. Yaren T., Kûçûk S. Dynamic modeling of 3-DOF RRP type serial robotic manipulator using Lagrange-Euler method // International Marmara sciences congress (Autumn). 2019.

123. Yu P., Wang Z., Wong K.C. Exploring aerial perching and grasping with dual symmetric manipulators and compliant end-effectors // International journal of micro air vehicles. 2019. Vol. 11.

124. Zarco-Tejada P.J., González-Dugo V., Williams L.E., Suárez L. A PRI-based water stress index combining structural and chlorophyll effects: assessment using diurnal narrow-band air-borne imagery and the CWSI thermal index // Remote Sensing of Environment. 2013. Vol. 138. pp. 38-50.

125. Zhao M., Kawasaki K, Chen X., Noda S., Okada K., Inaba M. Whole-body aerial manipulation by transformable multirotor with two-dimensional multilinks // 2017 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). 2017.

Приложение А. Перечень публикаций соискателя по теме исследования

В рецензируемых журналах из списка ВАК:

1. Нгуен, В.В. Обзор задач точного земледелия и аграрных роботизированных средств / Д.К. Ву, В.В. Нгуен, О.Я. Соленая, А.Л. Ронжин // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2017. № 3. С. 13-19. (Перечень ВАК - спец. 05.13.01).

2. Нгуен, В.В. Анализ задач аграрной робототехники, решаемых посредством беспилотных летательных аппаратов / Д.К. Ву, В.В. Нгуен, О.Я. Соленая, А.Л. Ронжин // Агрофизика. 2017. № 3. С. 57-65. (Перечень ВАК - спец. 05.13.01).

3. Нгуен, В.В. Анализ проблем разработки беспилотных летательных манипуляторов и физического взаимодействия БЛА с наземными объектами / А.Л. Ронжин, В.В. Нгуен, О.Я. Соленая // Труды МАИ. 2018. № 98. С. 28. (перечень ВАК 05.13.01).

4. Нгуен, В.В. Моделирование основных этапов обслуживания беспилотных летальных аппаратов на наземной сервисной платформе / К.Т. Нго, В.В. Нгуен, Ронжин А.Л. // Вестник КРАУНЦ. Физико-математические науки. Том 28(3), 2019. С. 47-57. (перечень ВАК 05.13.01).

5. Нгуен, В.В. Рекомендующая программная система оценивания состава гетерогенных робототехнических средств для выполнения сельскохозяйственных операций / К.Т. Нго, В.В. Нгуен, Ронжин А.Л. // Вестник ВГУ, Серия: Системный анализ и информационные технологии, 2019. № 4. С. 141-149. DOI: https://doi.Org/10.17308/sait.2019.4/2689 (перечень ВАК 05.13.01).

6. Нгуен, В.В. Функциональная модель взаимодействия БЛА с наземной роботизированной платформой при решении сельскохозяйственных задач / К.Т. Нго, В.В. Нгуен, И.Ю. Харьков, Е.Е. Усина, О.О. Шумская // Известия

Кабардино-Балкарского государственного университета. 2019. № 66-3 (86). С. 41-50. (перечень ВАК 05.13.01).

В зарубежных изданиях, индексируемых в WoS/Scopus:

7. Nguyen, V. Group Control of Heterogeneous Robots and Unmanned Aerial Vehicles in Agriculture Tasks / Q. Vu, V. Nguyen., O. Solenaya., A. Ronzhin. // Interactive Collaborative Robotics. Springer, Cham, 2017. LNAI 10459. 2017. pp. 260-267. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-66471-2 28. (WoS/Scopus - Q2).

8. Vinh Nguyen. Analysis of main tasks of precision farming solved with the use of robotic means / Nguyen Vinh, Vu Quyen, Oksana Solenaya, Ronzhin Andrey // Zavalishin's Readings / MATEC Web of Conferences, Vol. 113, 02009. 2017. DOI: https://10.1051/matecconf/201711302009. (WoS/Scopus).

9. Nguyen, V. Algorithms for Joint Operation of Service Robotic Platform and Set of UAVs in Agriculture Tasks / Quyen Vu, Vinh Nguyen, Oksana Solenaya, Andrey Ronzhin, Haci Mehmet // 5th IEEE Workshop on Advances in Information, Electronic and Electrical Engineering (AIEEE). 2017. DOI: https://doi.org/10.1109/AIEEE.2017.8270525. (WoS/Scopus).

10. Vinh Nguyen. Issues of physical interaction of unmanned aircraft manipulators with ground objects / Nguyen Vinh, Oksana Solenaya, Petr Smirnov // 13 th International Scientific-Technical Conference on Electromechanics and Robotics "Zavalishin's Readings"/ MATEC Web of Conferences, Vol. 161(3). pp. 03021. 2018. https://doi.org/10.1051/matecconf/201816103021. (WoS/Scopus).

11. Nguyen, V. Mathematical Modeling of Stable Position of Manipulator Mounted on Unmanned Aerial Vehicle / Vinh Nguyen, Quyen Vu, Andrey Ronzhin // Proceedings of 15th International Conference on Electromechanics and Robotics "Zavalishin's Readings". Springer, SIST. 2020. Vol. 187. pp. 151-164. DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-13-9267-2 13. (WoS/Scopus - Q3).

12. Nguyen, V. Mathematical Modelling of Control and Simultaneous Stabilization of 3-DOF Aerial Manipulation System / Vinh Nguyen, Anton Saveliev, Andrey Ronzhin // ICR 2020. Lecture Notes in Computer Science, Vol 12336. Springer, Cham. pp. 253-264. https://doi.org/10.1007/978-3-030-60337-3 25. (WoS/Scopus - Q2).

Другие

13. Нгуен, В.В. Моделирование влияния возмущающих воздействий на стабильность воздушной манипуляционной системы в программе UAVManipulator-Modeling / В.В. Нгуен // Доклады Адыгской (Черкесской) Международной академии наук. 2020. Т. 20. №.1. С. 26-32.

14. Нгуен, В.В. Структурно-функциональные модели сельскохозяйственных гетерогенных роботов / К.Т. Нго, В.В. Нгуен, Ронжин А.Л. // Научные Ведомости Белгородского Государственного Университета. Серия: Экономика. Информатика. Т. 46. №. 4. С. 731-740.

15. Нгуен, В.В. Имитационное и численное моделирование количества робототехнической техники для обработки сельскохозяйственного угодия / К.Т. Нго, В.В. Нгуен, Д.К. Ву, А.Л. Ронжин // Труды девятой всероссийской научно-практической конференции по имитационному моделированию и его применению в науке и промышленности «Имитационное моделирование. Теория и практика» (ИММ0Д-2019), 18-20 октября 2019. С. 509 - 515.

16. Нгуен, В.В. Моделирование процессов взаимодействия гетерогенных агророботов / Д.К. Ву, В.В. Нгуен, К.Т. Нго, А.Л. Ронжин // Труды Восьмой всероссийской научно-практической конференции «Имитационное моделирование. Теория и практика» (ИММ0Д-2017), г. Санкт-Петербург, 1820 октября 2017 г. СПб.: Изд-во ВВМ. 2017. С. 337-342.

17. Нгуен, В.В. Концептуальная и алгоритмические модели совместного функционирования роботизированной платформы и набора БЛА при выполнении аграрных операций / А.Л. Ронжин, Д.К. Ву, В.В. Нгуен, О.Я. Соленая // Труды Всероссийского научно-практического семинара «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2017), 5-6 октября 2017 г., г. Казань. С. 183 - 192.

18. Нгуен, В.В. Применение беспилотных летательных аппаратов для решения сельскохозяйственных задач / Д.К. Ву, В.В. Нгуен, О.Я. Соленая // Материалы Международной научной конференции, посвященной 85-летию Агрофизического НИИ «Тенденции развития агрофизики: от актуальных

проблем земледелия и растениеводства к технологиям будущего». Санкт-Петербург, 27-29 сентября 2017 г. - СПб.: ФГБНУ АФИ, 2017. С. 641 - 645.

19. Нгуен, В.В. Разработка модели управления многофункциональным механизмом соединения БПЛА с наземной роботизированной платформой / К.Т. Нго, В.В. Нгуен, И.Ю. Харьков, Е.Е. Усина, А.Л. Ронжин // Материалы второй Международной научной конференции Модели мышления и интеграция информационно-управляющих систем (ММИИУС-2018), посвящённой 25-летнему юбилею Кабардино-Балкарского научного центра Российской академии наук. 2018. С. 59-64.

Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ

20. Нгуен. В.В. Усина Е.Е. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2020663727 от 02.11.2020 г. «Программная система моделирования управления и стабилизации аппарата UAVMampulatorModelmg».