Обеспечение безопасности при автономном управлении движением наземных мобильных роботов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Яковлев Дмитрий Сергеевич

• Яковлев Дмитрий Сергеевич
• кандидат наук
• 2024

Оглавление диссертации кандидат наук Яковлев Дмитрий Сергеевич

Введение

Глава 1. Задача обеспечения безопасности при автономном управлении движением наземных мобильных роботов

1.1 Подходы к обеспечению безаварийного движения мобильных роботов

1.2 Классификация причин возникновения аварий при автономном управлении движением наземных мобильных роботов

1.3 Воздействие на систему автономного управления движением наземного мобильного робота

1.4 Особенности применения наземных мобильных роботов при выполнении целевых задач

1.5 Задача обеспечения безопасности при автономном управлении движением наземных мобильных роботов

1.6 Постановка научной задачи исследования

1.7 Выводы по первой главе

Глава 2. Метод обеспечения безопасности при автономном управлении движением наземных мобильных роботов

2.1 Построение карты внешней среды

2.2 Оценка вероятности столкновения мобильного робота с препятствиями

2.2.1 Оценка вероятности наличия препятствия в области движения наземного мобильного робота

2.2.2 Оценка вероятности наезда мобильного робота на препятствие

2.2.3 Оценка вероятности столкновения мобильного робота с препятствием

2.3 Формирование множества возможных стратегий движения мобильного робота

2.3.1 Принятие системой автономного управления движением решений на основе анализа показателя аварийной ситуации

2.3.2 Оценка безопасной скорости движения наземного мобильного робота по траектории

2.3.3 Оценка потенциального ущерба от реакции системы автономного управления движением в случае отсутствии аварии в реальности

2.3.4 Оценка ущерба от потенциальных столкновений наземного мобильного робота с препятствиями

2.4 Выбор оптимальной стратегии движения наземного мобильного робота

2.4.1 Критерий выбора оптимальной стратегии движения наземного мобильного робота

2.4.2 Оценка потенциального временного ущерба при движении наземного мобильного робота в соответствии со стратегией

2.4.3 Оценка потенциального ущерба от необходимого маневра наземного мобильного робота для движения в соответствии со стратегией

2.5 Структура метода обеспечения безопасности при автономном управлении движением наземных мобильных роботов

2.6 Выводы по второй главе

Глава 3. Оценка качества движения наземного мобильного робота по опорному маршруту

3.1 Показатели качества движения наземного мобильного робота по опорному маршруту

3.2 Определение эвристических функций для количественной оценки потенциальных ущербов

3.3 Разработка статистической имитационной модели движения наземного мобильного робота по опорному маршруту

3.3.1 Разработка упрощенной имитационной модели движения наземного мобильного робота в целевую точку

3.3.2 Разработка упрощенной статистической имитационной модели движения мобильного робота по опорному маршруту

3.3.3 Разработка статистической имитационной модели движения наземного мобильного робота по опорному маршруту

3.4 Определение оптимальных значений компонентов вектора параметров методом Монте-Карло

3.4.1 Количественная оценка потерь различной природы

3.4.2 Решение задачи оптимизации для поиска оптимальных значений компонентов вектора параметров

3.5 Исследование качества движения наземного мобильного робота по опорному маршруту в автономном режиме управления

3.5.1 Исследование качества движения наземного мобильного робота при использовании в системе автономного управления движением метода минимальной вероятности

3.5.2 Исследование качества движения наземного мобильного робота при использовании в системе автономного управления движением метода безопасного управления скоростью

3.5.3 Исследование качества движения наземного мобильного робота при использовании в системе автономного управления движением метода обеспечения безопасности

3.5.4 Сравнительный анализ качества движения наземного мобильного робота при использовании различных методов по обеспечению безопасности

3.6 Выводы по третьей главе

Глава 4. Экспериментальное исследование метода обеспечения безопасности при автономном управлении движением наземных мобильных роботов

4.1 Программно-аппаратное обеспечение макета наземного мобильного робота

4.1.1 Аппаратное обеспечение макета наземного мобильного робота

4.1.2 Программное обеспечение макета наземного мобильного робота

4.2 Разработка структуры программного модуля обеспечения безопасности движения наземного мобильного робота

4.2.1 Алгоритмический состав модуля обеспечения безопасности движения наземного мобильного робота

4.2.2 Программный состав модуля обеспечения безопасности движения наземного мобильного робота

4.3 Исследование работы макета наземного мобильного робота с программным модулем обеспечения безопасности движения

4.3.1 Идентификация динамических характеристик замкнутого контура системы автономного управления движением наземного мобильного робота

4.3.2 Экспериментальная проверка оценки вероятности столкновения мобильного робота с препятствием

4.3.3 Экспериментальная проверка возможностей применения наземного мобильного робота при автономном управлении движением с модулем обеспечения безопасности

4.4 Выводы по четвертой главе

Общие выводы и заключение

Список сокращений и условных обозначений

Список литературы

Приложение

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Обеспечение безопасности при автономном управлении движением наземных мобильных роботов»

Введение

Научно-технический прогресс в настоящее время в большей части направлен на автоматизацию различных областей жизнедеятельности человека с помощью различных технологий в сфере робототехники. Многие задачи, которые ставятся перед разработчиками роботов, требуют создания систем высокой степени автономности. К таким системам относятся беспилотные транспортные средства (мобильные роботы), которые применяются для перевозки людей (беспилотное такси или личное транспортное средство с возможностью автономного управления движением) или грузов на дорогах общего пользования, а также для выполнения задач специального назначения (разминирование, перевозка полезной нагрузки) в сложной для движения местности.

Основной задачей беспилотного транспортного средства является перемещение из начального положения в окрестность некоторой целевой точки. Такое перемещение (движение) выполняется по определенной подстилающей поверхности в среде, в которой существуют некоторые объекты, находящиеся либо в неподвижном состоянии (статические), либо движущиеся (динамические). Системе управления беспилотного транспортного средства (БТС) необходимо обеспечить движение в окрестность целевой точки без столкновений с объектами внешней среды, а для задач специального назначения - без столкновений, последствия которых препятствуют дальнейшему движению БТС. Понятия «мобильный робот» (МР) и «беспилотное транспортное средство» (БТС) в данной работе являются равнозначными, поэтому далее используется термин «мобильный робот».

Обеспечение безаварийного движения МР базируется на предсказании возможного столкновения МР с одним или несколькими объектами внешней среды (аварийной ситуации) с последующими действиями (решениями) системы управления по предотвращению таких столкновений, или более точно минимизации риска столкновений. В рамках данной диссертационной работы

столкновение наземного мобильного робота с некоторым объектом внешней среды, после которого он теряет возможность дальнейшего движения по опорному маршруту, называется аварией. Тогда под аварийной ситуацией понимается возможная авария, вероятность которой отлична от нуля, но не равна единице. Безаварийным является движение транспортного средства при отсутствии столкновений с объектами внешней среды.

Стоить заметить, что мобильный робот является целеустремленной сложной технической системой (СТС). Следовательно, при обеспечении безаварийного движения МР необходимо учитывать требования к перемещению и условиям применения МР как целеустремленной системы. Безопасность СТС определяется как состояние системы, при котором не возникает негативных воздействий на составные объекты внутри данной системы или на другие объекты, находящиеся в этой среде [20]. Под безопасностью при автономном управлении движением МР понимается такое состояние МР, при котором не возникает препятствующих выполнению движения по опорному маршруту внешних воздействий или эти воздействия не приводят к аварии. В качестве внешнего воздействия рассматривается столкновение МР с объектом внешней среды (окружающей МР среды). Под препятствием подразумевается объект внешней среды, столкновение с которым может привести к аварии.

Работы по внедрению беспилотных транспортных систем активно ведутся как в России, так и за рубежом. В России такие разработки и исследования ведутся в МГТУ им. Н.Э. Баумана, ЦНИИ РТК, ФИЦ ИУ РАН, Андроидная техника, Сбер, Яндекс, Эвокарго.

Проблеме обеспечения безаварийного движения посвящено немало исследований, в том числе работы С.Л. Зенкевича, В.П. Носкова, В.Н. Герасимова, Д. Е. Моторина, Н. С. Шипитько, Sebastian Thrun, Wolfram Burgard, Cyrill Stachniss, Dieter Fox, J. Rios-Martinez, A. Spalanzani, C. Laugier, M. S. Gandhi, B. Vlahov, J. Gibson, G. Williams, E. A. Theodorou Dieter Fox, He X., Y. Liu, C. Lv, X. Ji, T. Gindele, S. Brechtel, R. A. Dillmann, H. Xuemin, C. Long, T. Bo, C. Dongpu, H. Haibo. Отдельно стоит выделить вклад Н.А. Северцева, В.К. Дедкова, А.В. Бецкова, Е.А. Воронина,

И.В. Прокопьева (ФИЦ ИУ РАН) в обеспечение функциональной безопасности сложных технических систем.

В существующих работах задача безаварийного движения МР рассматривается фрагментарно и учитывает определенный фактор аварийной ситуации (плохое сцепление с дорогой, воздействие внешних объектов и т.д.). Кроме этого, в качестве решений системы управления, предотвращающих столкновения, рассматриваются:

1. Снижение скорости движения МР до эмпирически определенного порогового значения.

2. Периодическая генерация возможных траекторий движения МР и выбор безопасной траектории.

Причем в случае выбора безопасной траектории движения из множества возможных в существующих решениях стоит выделить два основных принципа:

1. Выбор траектории из некоторого конечного множества доступных траекторий разной кривизны и/или скорости движения МР путем поиска минимального/максимального значения весовой (эвристической) функции, элементы которой определяются экспертом эмпирическим путем.

2. Выбор траектории из некоторого конечного множества доступных траекторий разной кривизны с минимальной вероятностью столкновения МР с объектом внешней среды.

Стоит отметить, что в существующих работах не предполагается комплексного и обоснованного выбора траектории и безопасной скорости движения МР на основе анализа аварийной ситуации с учетом требований к качеству выполнения целевой задачи (допустимой величины круговой ошибки попадания МР в последнюю точку опорного маршрута и времени его прохождения) при движении МР в условиях как индустриально-городской среды, так и пересеченной местности. Таким образом, задача обеспечения безопасности при автономном управлении движением является актуальной научно-технической задачей.

Целью диссертационного исследования является обеспечение безопасности при автономном управлении движением мобильного робота с учетом предъявляемых требований к качеству выполнения целевой задачи: допустимой величины круговой ошибки попадания МР в последнюю точку опорного маршрута и времени его прохождения. Для достижения цели были поставлены и решены следующие задачи:

1. Формализовать задачу обеспечения безопасности при автономном управлении движением МР.

2. Разработать метод обеспечения безопасности при автономном управлении движением МР, с учетом предъявляемых требований к качеству выполнения целевой задачи.

3. Разработать методику адаптации метода в зависимости от условий функционирования МР и предъявляемых требований к качеству выполнения целевой задачи.

4. Провести сравнительный анализ разработанного метода обеспечения безопасности при автономном управлении движением МР с известными методами.

5. Осуществить программную реализацию разработанного метода и провести натурный эксперимент на макете МР по обеспечению безопасности при автономном управлении движением.

Объектом исследования является безопасность при автономном управлении движением мобильного робота. Предметом исследования являются методы обеспечения безопасности движения мобильных роботов при автономном режиме управления.

Научная новизна работы состоит в следующем:

1. Предложена постановка задачи обеспечения безопасности при автономном управлении движением МР, отличающаяся от известных постановок учетом требований к качеству выполнения целевой задачи.

2. Предложен новый алгоритм оценки вероятности столкновения МР с препятствием, отличающийся от известных учетом экспериментально полученных

законов распределения величин бокового и углового отклонений МР от траектории движения.

3. Разработан метод формирования и выбора стратегии для обеспечения безопасного движения МР при автономном управлении, отличающийся от известных выполнением анализа значений рисков возникновения ошибок первого и второго рода при идентификации потенциальной аварии.

4. Предложен новый алгоритм оценки потенциальных ущербов, полученных в результате движения МР в соответствии с выбранной стратегией, отличающийся от известных применением эвристических функций, учитывающих как последствия потенциальной аварии, так и предполагаемое влияние на качество выполнения целевой задачи.

5. Получено решение задачи оптимизации значений весовых коэффициентов эвристических функций с использованием статистического имитационного моделирования, отличающееся от известных учетом условий функционирования МР и предъявляемых требований к качеству выполнения целевой задачи.

Теоретическая значимость работы заключается в развитии методов обеспечения системной безопасности при автономном управлении движением, основанных на анализе вероятности столкновения МР с препятствиями, как количественного показателя потенциальной аварии с учетом требований к результату движения МР по опорному маршруту.

Результаты исследования могут быть применены в разработке рекомендаций по проектированию систем автономного управления движением (САУД) беспилотных транспортных средств. Разработанные алгоритмы позволят выполнять оценку риска возникновения аварийной ситуации во время движения беспилотного транспортного средства как в априорно известной, так и в неизвестной (частично известной) местности и выполнять оперативное реагирование на потенциальные аварии с целью их предотвращения.

Практическая ценность работы заключается в следующем:

1. Разработана методика учета динамических характеристик замкнутого контура управления САУД МР при оценке вероятности столкновения с препятствием.

2. Разработаны алгоритмы выбора траектории и изменения скорости в процессе движения МР, которые позволили повысить оценочное значение вероятности успешного выполнения МР целевой задачи с 0,28 до 0,71 при одновременном снижении оценочного значения вероятности аварии с 0,72 до 0,29 по сравнению с известными методами.

3. Разработана методика учета требований к качеству выполнения целевой задачи при принятии САУД решений для предотвращения возможных столкновений в процессе движения МР.

4. Разработан встраиваемый в САУД МР программный модуль обеспечения безопасности при автономном управлении движением.

Методы исследования. В диссертационной работе для решения поставленных задач были использованы методы теории автоматического управления, теории вероятностей и математической статистики, теории принятия решений, теории математического моделирования, имитационного моделирования. Математическое и имитационное моделирование проводилось в пакетах Matlab и Matlab Simulink. Разработка программного обеспечения выполнялась на языке программирования C++ с помощью связующего программного обеспечения (ПО) Robot Operating System (ROS) в среде Qt.

Положения, выносимые на защиту:

1. Методика учета динамических характеристик замкнутого контура управления САУД МР, полученных с помощью статистического анализа возможных отклонений МР от траектории движения, при выполнении оценки вероятности его столкновения с препятствием.

2. Метод обеспечения безопасности движения МР за счет выбора траектории и оценки допустимого значения скорости движения, позволяющих выполнить МР

целевую задачу с минимальным риском столкновения при заданных требованиях к качеству её выполнения.

3. Статистическая имитационная модель движения МР по опорному маршруту, позволяющая оптимизировать значения весовых коэффициентов эвристических функций с учетом требований к качеству выполнения целевой задачи.

4. Методика определения весовых коэффициентов эвристических функций для адаптации функционирования разработанного метода под предъявляемые требования к целевой задаче и условиям применения МР.

Достоверность полученных в диссертационной работе результатов обеспечивается обоснованностью использования теоретических положений и методов, корректностью постановки и решения задач исследования, согласованностью теоретических выводов с данными вычислительных и натурных экспериментов.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационного исследования докладывались на III международной научно-практической конференции «Фундаментально-прикладные проблемы безопасности, живучести, надёжности, устойчивости и эффективности систем» (Елец, 2019 г.), XXXI, XXXII, XXXIII международных научно-практических конференциях «Экстремальная робототехника» (Санкт-Петербург, 2020 г.; Санкт-Петербург, 2021 г. Санкт-Петербург, 2022 г.), Саммите молодых ученых и инженеров «Большие вызовы для общества, государства и науки» (Сочи, 2021 г.), международной научно-технической конференции «Автоматизация» (RusAutoCon-2021) (Сочи, 2021 г.).

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка сокращений и условных обозначений, списка литературы и приложения. Работа изложена на 191 машинописной странице, содержит 47 рисунков и 16 таблиц. Список литературы включает в себя 107 наименований.

В первой главе диссертационной работы обосновывается актуальность задачи обеспечения безопасности при автономном управления движением МР. Приведено определение безопасности сложной технической системы и

сформулировано определение безопасности при автономном управления движением мобильного робота. Выполнен обзор существующих подходов по обеспечению безаварийного движения МР. На основе выполненного анализа сформулирован список факторов аварий и составлена классификация решаемых подзадач обеспечения безаварийного движения. Выполнена постановка научной задачи исследования.

Вторая глава посвящена разработке трехэтапного метода обеспечения безопасности при автономном управлении движением МР. На первом этапе работы метода выполняется оценка вероятности столкновения МР с препятствиями. Предложен метод оценки математических моделей оценки и риск-ориентированного анализа вероятности столкновения мобильного робота с объектами внешней среды, как показателя аварийной ситуации. Разработан метод оценки безопасной скорости движения МР по траектории (формирования стратегии движения МР), выполняемой в соответствии с критерием Байеса. Также предложен метод выбора оптимальной стратегии движения МР по критерию минимального среднего риска.

В третьей главе разработана статистическая имитационная модель движения мобильного робота по маршруту. Определены эвристические функции и сформирован вектор, компоненты которого являются коэффициентами эвристических функций, что позволяет проводить настройку (адаптацию) разработанного метода обеспечения безопасности. Сформулированы требования к качеству выполнения целевой задачи и найдены оптимальные значения коэффициентов эвристических функций. Предложены показатели качества движения МР при выполнении целевой задачи в автономном режиме управления (движения по опорному маршруту). Проведен сравнительный анализ качества применения МР при использовании представленного в диссертационной работе метода и других существующих подходов к обеспечению безаварийного движения.

В четвертой главе проведено экспериментальное исследование представленного в диссертационной работе метода. Для выполнения данной задачи был разработан программно-алгоритмический модуль обеспечения безопасности

движения на языке C++ и интегрирован в САУД макета мобильного робота «Пластун» с использованием связующего программного обеспечения ROS (Robot Operating System).

В заключении приведены результаты проведенного диссертационного исследования, сформулированы научные выводы и представлены возможные направления развития дальнейшей разработки по теме диссертации.

Глава 1. Задача обеспечения безопасности при автономном управлении движением наземных мобильных роботов

Автономное управление движением наземного мобильного робота главным образом обеспечивается решением пяти задач [26] (Рисунок 1.1):

1. Локализация МР в пространстве.

2. Построение карты внешней среды МР (картографирование).

3. Планирование траектории движения МР на основе карты внешней среды.

4. Управляемое перемещение МР по спланированной траектории (траекторное регулирование).

5. Обеспечение безопасности движения МР по траектории.

Рисунок 1.1.

Схема взаимодействия алгоритмов в САУД

Согласно представленной на Рисунке 1.1 схеме взаимодействия алгоритмов планирование траектории движения МР в целевую точку выполняется на основе карты внешней среды. Траекторное управление позволяет осуществлять движение МР в целевую точку в соответствии со спланированной траекторией и динамическими характеристиками МР. При этом как в процессе классификации внешней среды возможно возникновение ошибок первого и второго рода, так и во время движения МР отклоняется от спланированной траектории. Данный аспект необходимо учитывать, как на этапе выбора траектории и скорости движения МР, так и непосредственно в процессе движения. В противном случае, возможны столкновения МР с объектами внешней среды, приводящие к аварии. Предотвращение таких столкновений с учетом предъявляемых требований к результатам движения МР есть задача обеспечения безопасности при автономном управлении движением МР.

Решение задачи обеспечения безопасности при автономном управлении движением МР можно декомпозировать на несколько подзадач:

1. Определение пространственного положения объектов внешней среды (картографирование).

2. Предсказание поведения объектов внешней среды.

3. Анализ подстилающей поверхности (часть задачи картографирования).

4. Анализ динамических характеристик движения МР.

5. Анализ результатов планирования траектории и управляемого перемещения по ней МР.

6. Анализ характеристик информационно-измерительной системы (ИИС).

7. Анализ исправности механической системы МР в процессе движения при автономном режиме управления.

8. Принятие в каждый момент времени решений о выборе траектории и скорости движения МР.

В существующих подходах [3, 43, 56, 63, 91, 92, 93, 99, 101, 106] рассмотренная в настоящей диссертации задача обеспечения безопасности при автономном управлении движением МР представлена как задача обеспечения

безаварийного движения транспортного средства. При этом решение данной задачи в зависимости от условий применения обеспечивается одновременным решением части из вышеназванных подзадач.

1.1 Подходы к обеспечению безаварийного движения мобильных роботов

Основными причинами возникновения аварийных ситуации при движении транспортных средств (ТС) под управлением человека являются потеря управления при низком качестве или отсутствии сцепления с дорогой (в следствие скользкого дорожного покрытия, по которому выполняет движение ТС, наличия на ТС шин низкого качества или выполнение динамически опасного маневра) и неисправности механической системы (отказ тормозов, поломка рулевого управления, физическая потеря элементов системы).

Проблема потери управления является особенно актуальной при движении МР по дорогам общего пользования. Как отмечается в работе [67] потеря устойчивости движения в большинстве случаев возникает в результате выполнения транспортным средством маневров (обгон или объезд стоящей впереди машины, смена полосы движения, поворот на перекрестке и т.д.) (Рисунок 1.2).

ум

м ►

Рисунок 1.2.

Иллюстрация маневра - объезд едущей впереди машины Исследования влияний механических отказов в сложных технических системах на возникновение аварийных ситуаций выходят далеко за рамки области транспортных средств. В силу бурного развития ракетостроения в середине 20-го

века, а также серьезности последствий аварий при возникновении неисправностей в изделиях ракетно-космической техники было проведено достаточно большое количество исследований направленных на обеспечение функциональной безопасности ракет, как сложных технических систем [19, 20]. Ряд полученных решений применим и для МР. В частности, метод количественной оценки безопасности сложной технической системы путем вычисления риска Я, как меры вероятностных последствий возникновения аварийной ситуации, по формуле [20]:

Я = Р ■ Ж, (1.1)

где Р - вероятность возникновения аварии, Ж - ущерб от последствий аварии.

Одной из причин возникновения отказов в механической системе МР является агрессивное внешнее воздействие на её элементы в процессе движения. Возникновение такого воздействия зависит от ландшафтных условий местности, в которой выполняет движение МР. Например, в работе [18] предложено использовать карту высот для оценки вероятности отказов при движении мобильного робота по траектории. Изменение высоты ландшафта рассматривается как один из факторов, влияющих на вероятность отказов, а сами значения изменений высоты хранятся в слое многослойной карты, на основе которой выполняется оценка вероятности возникновения аварии при движении МР.

Важным аспектом обеспечения безаварийного движения МР является корректное взаимодействие с объектами внешней среды, в том числе с движущимися объектами. Эта проблема особенно актуальна, когда МР используются на дорогах общего пользования. Для решения данной задачи необходимо предсказание поведения таких объектов. При движении МР на дорогах общего пользования [38, 46, 66, 67, 68], задачу обеспечения безопасности упрощают такие особенности как наличие определенных правил движения, дорожной разметки и знаков, а также конечного множества совершаемых маневров. Исходя из этого, получили широкое применение методы, которые основываются на статистических данных [32, 50, 56, 66, 68, 91].

В случае движения МР на общественных дорогах часть исследователей приходит к выводу, что набор состояний, в котором может находиться каждое ТС,

конечно, а переход между любыми двумя состояниями ТС подчиняется некоторому вероятностному закону. Следовательно, поведение ТС на дорогах общего пользования можно описать марковским процессом [65, 66, 76, 103].

Стоит заметить, что для предсказания поведения ТС в соответствии с правилами дорожного движения возникает необходимость идентификации дорожных знаков и разметки (для определения скоростного режима, возможности обгона, перестроения, смены направления движения). В последние несколько лет крайне популярным решением задачи выделения необходимой информации из графического потока данных стало применение нейросетевых алгоритмов [49]. После формирования базы данных необходимого объема возникает возможность выполнить обучение нейронной сети, которая сможет сигнализировать о возможной опасной ситуации при выполнении маневра [96], обеспечить ТС соблюдение полосы движения [42], контролировать соблюдение допустимой скорости МР [3], а также идентифицировать пешеходов для предотвращения наезда на них [46, 73].

Любое ТС выполняет перемещение из текущего положение в целевую точку (или область) по некоторой траектории движения. При этом системе управления, как и человеку, при таком перемещении необходимо решать задачу построения (или/и выбора) такой траектории, следование по которой не приведет к столкновению. Кроме решения этой задачи, необходимо в течение всего процесса перемещения ТС производить анализ текущей ситуации с целью учета динамических особенностей внешней среды. Для проведения такого анализа системе управления МР нужно составить модель (карту) внешней среды с помощью информационно-измерительной системы (ИИС). ИИС представляет из себя программно-аппаратный комплекс, состоящий из набора сенсорных устройств, выполняющего сбор информации об окружающих объектах и программного обеспечения, которое выполняет соответствующую интерпретацию полученных данных. На основе карты внешней среды выполняется планирование траектории движения МР в целевую точку (область). В процессе движения МР задачей системы управления также является управление перемещением МР в

соответствии со спланированной траекторией. Ошибочное восприятие (классификация) окружающих объектов, отклонение от траектории движения или несвоевременная реакция на внешние изменения потенциально могут привести к столкновению. Таким образом, случайные ошибки, возникающие в системе автономного управления движением МР и несовершенство её как программно -аппаратной, так и программно-алгоритмической составляющей являются факторами возникновения аварийных ситуаций.

Человек, при выполнении оценки уровня безопасности перемещения ТС, опирается на некоторые семантические показатели, которые общеизвестны или определены водителем эмпирическим путем в процессе накопления опыта вождения. Показатели, по которым выполняется оценка безопасности движения МР по траектории в алгоритмах системы управления можно разделить на два типа:

1. Количественные (используются в алгоритмах, основанных на классических методах управления).

2. Семантические (используются в случаях применения нейросетевых технологий, алгоритмов нечеткой логики, машинного обучения для управления МР).

В большинстве работ в области безопасности движения МР применяется такой количественный показатель как вероятность возникновения аварийной ситуации [5, 56, 75, 91]. Под «аварийной ситуацией» в этих работах подразумевается ожидаемое столкновение МР с объектами внешней среды. Использование вероятности столкновения как показателя аварийной ситуации обусловлено следующими особенностями движения МР:

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Яковлев Дмитрий Сергеевич, 2024 год

/ / / /

/ Л' Ра г Рс:

1 / — Рс',,

0.0

0.0 0.5 1.0 У84 Уд 2 Уа\ 3.5 ¥тах = 4.0

в)

Рисунок 1.5.

Графики зависимостей вероятностей столкновения МР с препятствием от ограничения скорости движения МР с помощью функций порогового значения

вероятности

Значение скорости движения МР в автономном режиме управления непосредственно влияет на время достижения МР окрестности целевой точки, или другими словами, на время прохождения опорного маршрута. В существующих подходах, учитывающих время движения МР выполняется поиск оптимальной

траектории, обеспечивающей либо минимальное время движения МР в промежуточную целевую точку, либо экстремум целевой функции, в которой время движения учитывается эвристически.

Целевая функция, с помощью которой выполняется выбор оптимальной траектории движения, как правило, является эвристической функцией, учитывающей показатель возможного столкновения МР с препятствием, ожидаемое время движения по траектории, а также различные геометрические особенности траектории с учетом кинематических ограничений МР. Процедура выбора оптимальной траектории с помощью оценки целевой функции стоимости (риска) для каждой доступной траектории рассмотрена в работе [51]. В случае применения МР на дороге общего пользования при движении в соответствующей правилам дорожного движения полосе. Расчеты проводятся в системе координат ^ - р, где 5 - длина сегмента центральной линии, геометрия которой определяется геометрией дороги и разделенной на множество сегментов, р - расстояние от МР до центральной линии. Оптимальной из множества доступных траекторий считается траектория с минимальным значением функции стоимости (риска) (Рисунок 1.6):

f ( Г,а ( Г )) = ^ • р ( Г ) + • ^ (Г ) + ^ • ^ (Г,а (г )), где f ( г ) , ^ (Г ) ^ (Г, а ( Г )) - функции стоимости для учета статических объектов, комфортности траектории и динамических объектов соответственно, ^, , ^ -веса соответствующих функций стоимости, г - ¿-ая траектория из множества доступных траекторий.

Функция стоимости для учета статических препятствий определяется с помощью дискретной Гауссовой свертки функции оценки ожидаемого столкновения:

N

X (г )= I gi [к ]• Я [ к + /],

к=-N

(k-г )2

Y (k -г)

где gi [k] = .-== • e 2ст2 - обратная функция Гаусса для дискретных чисел,

г V2 •^•ст

2 • # +1 - длина Гауссовой свертки, равная количеству доступных траекторий, а - стандартное отклонение риска столкновения (параметр для определения эффективного диапазона обнаружения столкновений), R [k + i] - функция стоимости столкновения (E (R) = [0,1] - область значений функции).

Каждая возможная траектория оценивается на плавность движения и согласованность (при стыковке двух последовательных траекторий) с помощью функции стоимости:

fc (Г ) = a • fm (Г ) + b • fco (Г ) ,

где a, b - весовые коэффициенты для учета плавности и согласованности траекторий, fsm (r) = J k2(s)ds - весовая функция для оценки плавности траектории,

1 г

fco (Г) =-I Дв (s)ds - весовая функция для оценки согласованности

S2 - S1 s1

траекторий, k - кривизна траектории, Дв (s) = в (s) -вг (s), в (s),

в. (5) е[0, л] , в (5) - курсовой угол МР при движении по текущей траектории движения на следующем сегменте 5 , в. (5) - курсовой угол МР при потенциальном движении по проверяемой траектории на следующем сегменте 5 , 52 - ^ - длина дуги центральной линии между потенциальным и текущим положениями МР.

Поскольку речь в статье идет о применении МР на дороге с разметкой, то движение динамических объектов рассматривается в полосе движения МР или в соседней с ним. В этом случае, для предотвращения столкновения МР необходимо либо ускорится и обогнать ТС, либо снизить скорость и проследовать позади ТС. В указанной работе рассматривается второй вариант. Оценка стоимости потенциальной траектории движения МР выполняется с учетом возможных столкновений с динамическими объектами с помощью функции:

и ( Г, а ( Г )) = |а ( г )|-(Д* ( г )-Ьг ),

где Ь^ - расстояние, которое пройдет МР при движении за динамическим объектом, Ал(г) - длина дуги проверяемой траектории между точкой оценки

стоимости

и

а

(г) = 2.(Ьс - ц)

и

(■А»(г)-Ь)

точкой потенциального столкновения,

—2 - необходимое ускорение МР для траектории г,

и0 - текущая скорость МР, Ьс - расстояние между центром МР и центром аппроксимирующей динамический объект окружности (для учета габаритов МР и динамического объекта).

Рисунок 1.6. Выбор оптимальной траектории движения В статье [51] также предложен способ определения безопасной (допустимой) скорости движения МР по выбранной траектории как:

{и (г Хч (г Х^п ] ,

ишх = тт I

где и- - значение скорости на дорожном знаке, ик (г) =

а max

max к (г)

предельное

значение скорости в зависимости от кривизны траектории г , и (г ) = (1 - ^е' /2 (г ))' исип,е - предельное значение скорости в зависимости от

риска столкновения, |a¿| - максимальное значение поперечного ускорения, max k(r) - максимальная кривизна траектории r, ksafe - коэффициент безопасности при регулировке скорости (выбирается эмпирически в зависимости от стиля вождения), vourve - эталонная скорость для траектории r (выбирается эмпирически в зависимости от стиля вождения). На основе найденного значения безопасной скорости определяется ограничение для ускорения МР

a(r)<4m4íW . 1') 2-(As ( r,)-Lf)

По результатам анализа значений функций f (r), f (r ), f (r,a (r ))

представленный в [51] метод позволяет определять оптимальную траекторию с учетом большого количества параметров, что позволяет принимать во внимание широкий спектр факторов аварийной ситуации при движении МР по дороге общего пользования. Однако, в применяемом методе необходим учет дорожных знаков и правил дорожного движения, что, как правило, недоступно при выполнении задач в условиях пересеченной местности. В этом случае, нашли применение обобщенные эвристические целевые функции, адаптируемые как для движения по дороге общего пользования (учет знаков и правил дорожного движения), так и для движения по пересеченной местности.

Подход к обеспечению безаварийного движения МР, использующий обобщенную эвристическую целевую функцию стоимости с применением вероятностного анализа возможного отклонения МР от траектории именуемый как Model Predictive Path Integral Control (MPPI) представлен в работах [39, 64, 72, 104, 105]. С помощью данного подхода выполняется поиск оптимального вектора управления для движения МР, минимизирующего значения целевой функции. Поиск осуществляется из множества сгенерированных определенным образом векторов управления. В функции стоимости выполняется глубокий вероятностный анализ возможного отклонения МР от траектории движения, заданной предполагаемым вектором управления с учетом всех предыдущих отклонений, а

также возможные столкновения с окружающими объектами с помощью модели предсказания движения МР. Элементы весовых функций можно модифицировать в соответствии с требованиями к задаче, а также ввести вероятностный анализ положения препятствий. Подход нацелен на управление скоростными беспилотными объектами (скоростные МР, беспилотные летательные аппараты (БЛА)) в условиях внешних воздействий (пробуксовка, скольжение, ветер), поэтому предполагается выполнять поиск оптимального вектора управления с частотой 50 Гц из множества, мощность которого составляет несколько сотен элементов. Таким образом, данный подход требует использования значительного количества вычислительных ресурсов.

Классическим подходом к обеспечению безаварийного движения МР, выполняющий оценку скорости и выбор наиболее безопасной траектории с помощью эвристической целевой функции, является метод динамического окна [58]. В данном подходе траектория движения МР представляется прямыми или

дугами окружностей и задается вектором управления движением МР (и,с)т, где и - линейная скорость движения центра масс МР, со - угловая скорость движения МР. Пространство безопасных для МР скоростей определяется как V = V ^ V ^ V (Рисунок 1.7), где Vs - пространство всех возможных в данный момент скоростей,

У = {(*Л со)т \v< ^2- pmm(v,co)-vh лсо< ^¡2- pmm(v,со)-со- пространство

безопасных скоростей, зависящее от расстояния до ближайшего препятствия pmin(u,c) с учетом движения по выбранной траектории,

Vd =|(ь>,ш)г | ve[va -v-t,va +v-t]Aa>e[(Da -d>-t,wa + - пространство

скоростей, определяемое динамическими особенностями (ограничениями) движения МР (динамическое окно).

Для каждой пары (и, с)т е V оценивается значение целевой функции

G(u,c) = а(а ■ heading (и,с) + ^- disi(u,c) + /- vel (и,с)), (1.3)

где heading(и, а) - оценка угла между направлением потенциального движения МР и линией визирования МР на целевую точку, disi (и,ш) - расстояние до ближайшего препятствия при данном векторе управления, vel(и,ш) - оценка

потенциального продвижения МР по соответствующей траектории с учетом линейной скорости и. а, ¡5, у - соответствующие веса для каждого параметра функции G(и,ш), а - масштабирующий коэффициент.

-90 град/с 90 град/с

Рисунок 1.7.

Пространство скоростей, определяемое методом динамического окна Метод динамического окна нашел широкое применение при решении задачи поиска траектории, обеспечивающей безаварийное торможение МР при угрозе столкновения, а также применяется совместно с другими подходами, которые реализуют построение кратчайшей траектории в назначенную точку с помощью целевой функции [45]:

Q (p, и, a) = а • nfl( p, и) + ¡5- vel (и) + у- goal (p, и, a ) + £ • Anfl( p, и, a),

где vel(и) - оценка потенциального продвижения МР по соответствующей

траектории с учетом линейной скорости и, goal(p, и, a) - бинарная функция,

указывающая, что робот находится рядом с целью, nfl(p, и) - навигационная

функция, позволяющая выполнять поиск оптимальной траектории движения МР к целевой точке [44], Anfl(p, и, a) - ожидаемое изменение навигационной функции

nfl( p, и).

Навигационная функция nfl(p, и), например, может описывать алгоритм

планирования A* [97] или метод эффективного пути (focused D*) [94], выполняющий построение кусочно-линейной траектории в целевую точку в виде ломанной линии, а также реализующий оптимальное движение МР (с учетом динамических характеристик шасси МР) по этой траектории с оценкой допустимой скорости движения с помощью метода динамического окна.

В известной модификации метода эффективного пути [95] добавлен анализ возможного поведения динамических препятствий во время движения МР по построенной траектории. Анализ поведения заключается в генерации возможных траекторий динамического препятствия в виде множества дугообразных траекторий по направлению его движения. Результаты анализа в виде поиска точек пересечения возможных траекторий динамического препятствия с траекторией движения МР учитываются в целевой функции (1.3) метода динамического окна.

Метод эффективного пути и метод динамического окна часто комбинируются. Например, в работе [5] рассматривается такая комбинация с модификацией в виде предсказание положения динамического препятствия посредством трассировки, то есть определения параметров препятствия (Рисунок 1.8) в некоторый момент времени t + At, где t - момент трассировки, At - горизонт прогноза, в виде вектора состояния:

s = ( х y р v с a s R )T, где х, y - пространственные координаты препятствия, р - курсовой угол, v, с -линейная и угловая скорости препятствия соответственно, a, s - линейное и угловое ускорение препятствия соответственно, R - радиус, описанной вокруг препятствия габаритной окружности (окружность, внутри которой лежат все точки, принадлежащие препятствию). При этом принимается допущение, что препятствие

выполняет движение в соответствии со схемой Анкермана (в предельном случае о ^ 0 вырождается в прямую). Таким образом, движение препятствия осуществляется в соответствии с уравнениями движения:

у = а О) = £

ф = со

Х = У-СО ъср у = V- 'втер

Предсказанные пространственное положение (х^, укр) и курсовой угол р^ препятствия определяются как:

Рр = Рк + С • К

хкр = хк + V ■к ■ с°8

Уы = Ук + ■к ■ зт

р + РкЛ 2

Рь + Рк

где хк, ук, рк, Ук, ок - текущие компоненты вектора состояния, к - шаг интегрирования. Предсказанные координаты препятствия (х^, укр) проходят фильтрацию с помощью комплементарного фильтра:

х

к+1

х

К ■ хь +(1 - К )■ хр, Ук+1 = К ■ Уь +(1 - К )■ Укр > где 15 у^+1 - итоговые предсказанные пространственные координаты препятствия, х^, уы - последние измеренные пространственные координаты препятствия с помощью ИИС, К - коэффициент фильтрации. Далее определяется длина А/ и направление (курсовой угол) ры перемещения препятствия:

а/=7(хк+1-х7+(Ук+1—>

/ \

рки = 2■ arctg Ук+1 -Ук -Рк.

V хк+1 хк У

Рисунок 1.8. Расчетная схема оценки параметров препятствия Полученное значение курсового угла так же фильтруется с помощью комплементарного фильтра:

К.

А1 ■ К0, К< 1 1, К> 1 ;

Рк+1 = КрРки +(1 - Кр)'Р.р , Ар=р,+1 -Рк,

где К0 - максимальный коэффициент фильтрации. Пройденный препятствием путь

(длина дуги) определяется как:

Ал = ■

А1 ■ Ар

2 ■ Бт

Ар

"Г

Для случая 0 выполняется поиск предела с разложением в ряд Тейлора:

Ал = А1 ■

24

Оценка предсказанных значений линейной и угловой скоростей препятствия выполняется как:

Ал

ки =

И

<

Ски =

Ар

Т" '

Инерционность препятствия учитывается с помощью применения фильтра нижних частот для оценочных значений предсказанных линейной скорости ны, угловой скорости ски и радиуса габаритной окружности Яы:

Н+1 = лн • Ны +(!-Лн)• Н,

Ск+1 = ЛсСки +(1 -Лс)Ск, Як+1 = ЛЯ • Якы +(1 -Ля )• Як ,

где Л, Л, Л - характеристические коэффициенты фильтров, определяющие частоту среза.

Полученный с помощью трассировки вектор состояния препятствия позволяет выполнить вероятностный анализ прогнозируемого пространственного положения препятствия при условии, что каждый параметр вектора подчиняется закону нормального распределения (Рисунок 1.9). Таким образом, осуществляется построение плотности вероятности наличия препятствия в некоторой точке пространства (х, у) в момент времени Т:

р (х, у ) = ехр

у/(х - хо)2 + (у - Уо)2 - Н •Т

ч2\

2 V •Т2

ехр

' ( аг^

2

V

У -Уо 1 Ут -Уо

V X Хд

- аг^ I

ХТ Х0))

2{°}+С2)

(1.4)

где а, аю, а - среднеквадратические отклонения измерений линейной, угловой скоростей и курсового угла соответственно, х0, у - пространственные координаты

препятствия в момент обнаружения, Н - оценочное значение скорости препятствия, хг, уг - пространственные координаты наиболее вероятной точки нахождения препятствия в момент времени Т, которые находятся как:

(рт = р0 + с • Т

х0 + V • Т • бш^, при со=0

+ —(бш^ - вт^0), при оф 0

ХА

с

Ут

у0 + V • Т • при о=0

V / \

у0 н—(ооб^ - ооб^), при оф 0 с

Рисунок 1.9.

Иллюстрация зависимости распределения пространственного положения препятствия в зависимости от горизонта прогноза Л?

Как уже было упомянуто выше, автономное управление движением МР в работе [5] реализуется с помощью комбинации представленного способа прогнозирования движения динамических препятствий с методами эффективного пути (оригинального [94] и модифицированного [95]), а также с методом динамического окна [58]. В отличии от модифицированного метода эффективного пути здесь учитывается поведение динамических препятствий посредством вероятностного анализа возможного положения препятствия, проведенного с помощью выражения (1.4). Таким образом, целевая функция метода динамического окна принимает вид:

1

П к=1 1

о^, о) = а • ^ (v, о) + Р • ор (v, о) н— ^ \ • оп (v, о),

Ор

г + г

2 • Гтах ^ • ^ + 1

Оь (v,o) =

1Х

т (V)

1 -

М (х х)

М

гр. у

<

^ (н,с) = шах

1

Хр

Vт j=l

г

х +

Л + *

V 2 у

соб

2 •я-/

т

с

, У +

Я + *

V 2)

бШ

2

т

)1)

где ^ (н,с) - показатель близости траектории, ^ (н,с) - показатель расстояния до статических препятствий, ^ (н,с) - критерий вероятности столкновения с

подвижным препятствием, г - расстояние от текущего положения МР до конечной точки траектории, й - расстояние от конечной точки до ближайшего участка спланированной кусочно-линейной траектории, гтах - нормирующий параметр пройденного расстояния, к - коэффициент влияния отклонения от траектории, хх - точка столкновения МР с препятствием, М ( • ) - функция, численно характеризующая наличие препятствия в некоторой точке пространства, Я 2

Мгр = 1--- - пороговое значение функции М ( • ), характеризующее

а

идентификацию препятствия, Я - радиус габаритной окружности МР, а -параметр квадратичной формы сеточной функции, М (хх )> М - условие

столкновения МР с препятствием, Ж - габаритный размер препятствия, т - число проверяемых точек пересечения габаритных окружностей МР и препятствия. При выполнении оценки значения функции ^ (н,с) осуществляется экстраполяция

траектории движения МР и динамического препятствия на время торможения

v

а

Описанный подход к обеспечению безопасности движения МР эффективно решает свою задачу для сервисного применения внутри помещения (склад, кабинет и др.). Комбинация метода эффективного пути с методом динамического окна заведомо предполагает разделение траектории движения на глобальную (проходит по всему опорному маршруту) и локальную (в ближаюшую целевую точку). При этом построение глобальной траектории выполняется в условиях детерминированной среды, а построение локальной траектории и управление движения по ней МР ограничивается применением метода динамического окна и

его модификациями. Таким образом, данная комбинация методов ограничивает применение других подходов как для планирования траектории, так и для управляемого движения МР по этой траектории. Кроме этого, в данном методе не рассматриваются требования к качеству выполнения целевой задачи (время выполнения целевой задачи, точность попадания МР в целевую область). Данные особенности могут негативно повлиять на качество движения МР в условиях выполнения целевой задачи, где необходимо её выполнение с высокой вероятностью за ограниченное время.

В методах, описанных в работах [5, 44, 45, 58, 64, 62, 94, 95, 97, 104] применяется обобщенная целевая функция, позволяющая адаптировать данные подходы под целевое назначение и возможности системы управления мобильного робота. В случае применения данного метода в заранее неизвестной (недетерминированной) среде необходим процесс генерации в каждый момент времени набора кинематически реализуемых траекторий и выбор оптимальной траектории. Данная особенность увеличивает требования к объему доступных вычислительных ресурсов бортовой ЭВМ. Кроме этого, оценка безопасной скорости движения МР в представленных подходах базируется на использовании метода динамического окна [58], что ограничивает возможность совместного применения данных подходов с алгоритмами планирования траектории (А*, Дейкстры, Б* и др.) и управления перемещением МР по ней. А также, данная особенность означает, что задача обеспечения безопасности при автономном управлении движением декомпозирована и решается в составе алгоритмов планирования траектории и управления перемещением по ней. Такая декомпозиция позволяет частично учитывать причины столкновения МР с препятствиями, связанные с САУД МР и внешними воздействиями на МР, но не позволяет проводить в процессе движения МР анализ корректной работы алгоритмов САУД и механической системы МР.

1.2 Классификация причин возникновения аварий при автономном управлении движением наземных мобильных роботов

Декомпозиция задачи обеспечения безопасности при автономном управлении движением МР объясняется концентрацией внимания исследователей на таких источниках аварии, как воздействие на МР объектов внешней среды и ошибки в алгоритмах управления движением МР по траектории. Однако, кроме вышеназванных существуют и другие причины возникновения аварий, рассматриваемые в ряде работ. Исходя из анализа существующих подходов к обеспечению безаварийного движения МР причины возникновения столкновений МР с препятствиями в зависимости от источников их происхождения можно разделить следующим образом:

1. Система автономного управления движением МР

а) Возникновение ошибок в информационно-измерительной системе (ИИС) [78, 91, 102].

б) Ошибки в управлении, связанные с неидеальностью динамической модели движения МР [89], построенной как с помощью классических алгоритмов [24], так и с применением нейронных сетей [7].

в) Ошибки в программно-алгоритмических модулях, невыявленные на этапе тестирования [59, 84].

г) Отсутствие взвешенного решения САУД при движении в недетерминированной среде [9, 81].

2. Внешние воздействия

а) Стохастическая природа поведения окружающих объектов [70, 100].

б) Сложное прогнозирование потенциальных последствий аварии [47, 53].

в) Влияние подстилающей поверхности и погодных условий [15, 17].

3. Отказы и повреждения механической системы [25, 31].

В соответствии с вышеназванными причинами возможных аварий существующие в настоящее время решаемые задачи в области обеспечения

безопасности при автономном управлении движением МР можно классифицировать следующим образом.

1. Динамические особенности движения МР

а) Потеря управления в следствие недостаточного сцепления с дорогой.

б) Отказы механической системы.

2. Воздействие объектов в среде действия МР

а) Предсказание движения объектов.

б) Моделирование аварийной ситуации.

3. Система управления движением МР

а) Выбор безопасной траектории.

б) Предотвращение столкновений во время движения.

в) Соблюдение полосы движения.

Таким образом, причиной возникновения аварий при движении МР можно обобщенно назвать ошибочные решения САУД из-за воздействия внешней среды на МР, а также ошибки в программном обеспечении САУД. Предотвращение аварий есть задача обеспечения безопасности при автономном управлении движением МР. Стоит отметить, что рассматриваемая в диссертации задача обеспечения безопасности при автономном управлении движением МР принципиального отличается от задачи обеспечения безаварийного движения тем, что исследуются не только способы предотвращения столкновений, но и способы недопущения аварий с помощью учета последствий столкновений (1.1).

1.3 Воздействие на систему автономного управления движением наземного

мобильного робота

Таким образом, указанные выше причины можно разделить на внешние, внутренние, смешанные и алгоритмические (Рисунок 1.10).

К внутренним причинам относятся факторы, природа которых связана с системотехническим построением САУД МР:

1. Архитектурные ошибки при построении системы управления.

2. Ошибки в программно-алгоритмическом комплексе, невыявленные по итогам отладки и натурных испытаний.

3. Ненадежность механической системы.

Рисунок 1.10.

Внешнее воздействие на систему автономного управления движением МР

Внешними причинами аварий являются воздействия внешней среды на части мобильного робота, осуществляющие непосредственное с ней взаимодействие (сенсорная и механическая системы):

1. Погодные условия. Применение сенсоров (датчиков) в условиях дождя, тумана или снега повышают вероятность ошибочной обработки данных сенсорной системой.

2. Особенности внешней среды. Сложные рельефные условия (густой лес, низменности) вызывают сбои в работе глобальной навигационной спутниковой системе (ГНСС). Слабое изменение рельефа окружающих объектов (коридор, стены) может вызывать ошибочную работу алгоритмов SLAM. Кроме этого, на работу системы технического зрения (СТЗ) может существенно влиять освещенность и такие свойства внешних объектов, как высокая прозрачность и высокая отражательная способность.

3. Изменение подстилающей поверхности. Изменение физических характеристик соприкосновения подстилающей поверхности и подвижных механизмов шасси МР может привести к существенному отклонению используемой динамической модели движения МР от реального движения.

4. Потеря сцепления с подстилающей поверхностью. Возникновение нерегулируемого движения МР в течение определенного промежутка времени. Можно рассматривать как частный случай пункта 3 данной классификации.

5. Механическое воздействие. Физическое повреждение механической или/и сенсорной систем МР с последующей потерей её/их работоспособности. Может возникнуть при столкновении с любым объектом внешней среды (динамическим или статическим).

Традиционно построение САУД наземного МР предполагает её компоновку из модулей, которые решают конкретные задачи обеспечения автономного движения (Рисунок 1.1), обладают высокой степенью взаимовлияния. Таким образом, внешнее воздействие на эти модули в совокупности с особенностями и ограничениями заложенных в них алгоритмов порождают ряд факторов возникновения потенциальной аварии, которые можно назвать смешанными:

1. Стохастические ошибки в сенсорной системе (случайные отклонения измеряемого значения). Вызываются из-за ограничений алгоритмов обработки сенсорных данных при внешнем воздействии на систему датчиков.

2. Ошибки первого/второго рода в процессе картографирования. Возникают при недостатках или естественных ограничениях алгоритмов классификации внешней среды в случае получения некорректных данных от сенсорной системы.

3. Существенное отклонение наблюдаемых параметров при решении задачи локализации МР в условиях возможного получения некорректных данных от сенсорной системы.

4. Люфт в подвижных частях механической системы. Люфт в механической системе существует при отсутствии внешних воздействий, но имеет свойство усиливаться при их возникновении.

Нивелирование всех описанных выше факторов смешанного типа невозможно в силу алгоритмических ограничений, определяемых условиями и особенностями применения МР:

1. Ограничения алгоритмов принятия решений по выбору оптимального варианта движения МР.

2. Ограничения алгоритмов по условиям применения при решении задач картографирования и локализации возникают в силу отсутствия алгоритмической возможности учета всех возможных последствий от внешнего воздействия.

3. Ограничения используемой модели движения МР при решении задачи регулирования траектории движения возникают в силу физической невозможности учета всех возможных последствий от внешних воздействий.

Каждая из рассмотренных выше причин возникновения аварий с участием мобильных роботов имеет различную природу и влияет на определенную часть системы автономного управления движением МР. Однако, рассматривать представленные внешние воздействия необходимо с учетом физических параметров МР и условий его применения, так как МР является целеустремленной технической системой.

1.4 Особенности применения наземных мобильных роботов при выполнении

целевых задач

Важным аспектом в решении научной задачи является формулировка условий и целей применения объекта исследований. Целью применения МР, как правило, являются перевозка людей, грузов и другой полезной нагрузки. При этом выполнение МР целевой задачи может происходить как на общественных дорогах, так и в условиях пересеченной местности (известной или неизвестной заранее). Ключевым отличием в условиях применения является наличие людей в зоне действия МР. В общем виде, задачи, которые могут решаться перед МР можно разделить на два вида:

1. Движение МР в экстремальных для человека условиях. К таким задачам можно отнести устранение последствий землетрясений [107], перевозка грузов в необитаемой зоне (тайга, степь, полярная степь), выполнение исследовательски задач на планетах солнечной системы и их спутниках (Луна, Марс и т.д). В этом случае попадание человека в зону действия крайне маловероятно, при этом МР необходимо выполнить целевую задачу с максимальной вероятностью при заданных ограничениях на имеющиеся у него ресурсы. При такой постановке задачи объектом обеспечения безопасности является МР, так как необходимо исключить возможность столкновения МР с объектами внешней среды, после которых невозможно или затруднено выполнение целевой задачи.

2. Движение МР на общественных дорогах. Например, перевозка людей или грузов (беспилотное такси или частное транспортное средство с возможностью автономного движения) [37]. В данном случае необходимо обеспечить безопасность людей, находящихся в зоне движения и объектов инфраструктуры.

Безопасность как самого МР, так и объектов, находящихся в зоне его действия, определяется наличием аварий (столкновений) в процессе движения. Это справедливо для всех видов задач, поставленных перед МР. Однако, в зависимости от вида задачи зависит количественная оценка последствий таких столкновений.

Можно выделить следующие наиболее часто встречающиеся типы объектов внешней среды, которые могут находиться в зоне движения МР:

а) люди;

б) животные;

в) крупные объекты инфраструктуры (жилые или нежилые здания);

г) мелкие объекты инфраструктуры (бордюры, шлагбаумы и т.п.);

д) объекты пересеченной местности (деревья, кусты, овраги, ямы и т.п.).

Столкновения МР с перечисленными типами нельзя считать равнозначными,

исходя из принципов человеческой морали и здравого смысла. Количественно учесть различия между потенциальными столкновениями с объектами, перечисленных выше типов можно с помощью ущерба Ш . Размерность Ш может зависеть от условий применения и специфики поставленной перед МР задачи.

Как для первого, так и для второго рассмотренного выше вида задачи, столкновения с человеком являются недопустимыми и количественно должны быть определены наибольшим значением ущерба. Ущерб от столкновения с крупными и мелкими объектами инфраструктуры определяется из вероятности нахождения в них или рядом с ними человека. Если вероятность близка к нулю, то необходимо исходить из целей, стоящих перед МР, а также размеров объектов, уровня проходимости и физической прочности МР. Данная логика рассуждений справедлива и для объектов, находящихся на пересеченной местности. Что касается животных, то, кроме названных выше параметров, необходимо учесть местность, в которой применяется МР (заповедник, лес, тайга и т.п.).

1.5 Задача обеспечения безопасности при автономном управлении движением

наземных мобильных роботов

Задача обеспечения безопасности при автономном управлении движения МР требует комплексного решения, в идеальном случае затрагивающего все описанные в параграфе 1.3 факторы, приводящие к аварии, с учетом всех перечисленных в параграфе 1.4 условий. То есть решение задачи по обеспечению безопасности при автономном управлении движением МР должно быть реализовано в соответствии с модульным принципом [16] в самостоятельном встраиваемом программно-алгоритмическом модуле САУД МР, алгоритмы которого выполняют оценку одного или нескольких показателей аварийной ситуации [60] и на основе анализа значений показателей принимают решение по управлению движением МР. Такой модуль должен иметь возможность эффективного взаимодействия с другими программно-алгоритмическими модулями САУД МР (Рисунок 1.1), решающими базовые задачи для движения в автономном режиме управления (например, локализация МР, планирование и отработка траектории движения МР). Данный подход позволит комбинировать различные методы решения отдельных задач движения МР в автономном режиме

управления, что в комплексном виде поспособствует повышению качества САУД и расширения возможностей применения МР.

Исходя из анализа существующих решений, представленных в параграфе 1.1, можно сделать вывод, что задача обеспечения безопасности декомпозирована на подзадачи, которые решаются в составе частных методов, обеспечивающих планирование траектории и движение по ней МР. В то же время подходы, которые предоставляют возможность обособления задачи безопасности в системе управления, не предполагают формирования набора возможных комплексных решений (например, пары траектория-безопасная скорость) и обоснованного выбора оптимального решения на основе показателя аварийной ситуации с учетом требований к качеству выполнения МР целевой задачи (Рисунок 1.11). Таким образом, существующие методы не предполагают выбора оптимальной траектории и оценки значения соответствующей ей безопасной скорости движения МР с учетом требований к качеству выполнения целевой задачи МР с САУД с модульной архитектурой построения. Содержательную постановку научной задачи обеспечения безопасности при автономном управлении движением МР можно сформулировать следующим образом.

О I

Рисунок 1.11.

Задача обеспечения безопасности при автономном управлении движением МР

Целевая задача МР задается оператором в виде опорного маршрута, состоящего из последовательности целевых точек tYJ. При этом к результату

движения МР предъявляются требования в виде допустимых значений ощибки попадания МР в последнюю целевую точку опорного маршрута и времени его прохождения. Движение МР происходит в среде со статическими и динамическими препятствиями, которые на основе анализа данных от сенсорных устройств отображаются на карте внешней среды. В каждую целевую точку на основе анализа карты внешней среды САУД выполняется построение множества возможных траекторий движения. Для каждой траектории множества подсистемой обеспечения безопасности выполняется оценка безопасной скорости движения (формируется стратегия движения). Из множества стратегий движения МР подсистемой обеспечения безопасности при автономном управлении движением выбирается оптимальная стратегия.

1.6 Постановка научной задачи исследования

Приведем формальную постановку научной задачи. Пусть модель движения МР задана системой дифференциальных уравнений х(г) = (х(г) (?),и(г) (?)),

х(г) (0) = ХдГ), х(г) (?) е - вектор состояний МР, и(г) (?) е Ми" - вектор управления, - вектор начальных состояний МР при ? =0. МР задан

пространственным положением я(г)(?) = (х(г)(?),уг)(?),/г)(?)) еС = м2х5'1, где (.х(г)(?),Уг)(?)) е Г2 с М2 пара пространственных координат, принадлежащих ограниченной области О, у{г}(?) е 51 - ориентация МР в точке (х(}(?),Уг}(?)) и скоростью и( г) (I). Перед МР ставится целевая задача, которая формально задается вектором Таэк = {ТЯ, Кшах, V )Т, где ТЯ = () ^ - опорный маршрут -

последовательность целевых точек 1х = (.г,у., ) еС, где (х},,у})еГ2<

сМ2

пространственные координаты7-ой целевой точки, у е Б1 - требуемая ориентация

МР в целевой точке (Х].,у^, Гтах - максимальная скорость движения МР, V -

желаемое значение средней скорости движения МР.

МР последовательно выполняет движение в каждую целевую точку опорного маршрута, предварительно выполняя построение множества траекторий движения

{г 11 = 1,п}, г = г(,), ? е[0,Т] в ограниченной области п^м.2, в которой имеется множество дискретных препятствий ОВ =|оЬ(к}| к = 0, к}, каждое из которых задано как оЬ(к) = (ю(к),(к), и(к), Л(к) )Т, где ш(к) =( ю(к) ,ю(к) )еП -

пространственные координаты препятствия, ( ) е СЬсо11 - тип (класс) препятствия, где СЬсо11 - множество возможных типов (классов) препятствий (куст, дерево, стена, трава, человек, ТС и др.), и(к) - вектор скорости движения препятствия,

Л(к' = е М3 - габариты препятствия. Для статических препятствий

справедливо

(к)

"оЬ

(к)

> 0.

0 , для динамических -

Необходимо определить значения компонентов вектора параметров Рагат , которые для каждого ^ е[0, Т] определяют оптимальную по статистическому критерию (например, Байеса, минимаксный, Неймана-Пирсона и др.) стратегию

¡^ / ^ ^ \ Т

движения МР б! (,) = ( г (,(,)) е БТ из множества доступных стратегий БТ

( г*(,) е{г. 11 = 1, п} - оптимальная траектория, V*(,) - безопасная скорость, Т-

время движения по опорному маршруту), последовательность которых БТ* =81*,в^,... на интервале времени Тминимизирует функционал (1.5):

3 ( БТ * )= шт М

Рагате {Рагат}

1

(Т ) + (Т ) + | с, (, )Л

(1.5)

где 3 (БТ *) - потери, связанные с движением МР в соответствии с последовательностью оптимальных стратегий БТ* =81;*,81;2,... при выполнении

T

задачи Task = (TR,Vmax,V) , ct(T) = Jct(t)dt - функция траекторных потерь [20]

0

(функция потерь в зависимости от времени прохождения опорного маршрута), Sdist (T), gdam (T) - функции терминальных потерь (функция потерь в зависимости от значения круговой ошибки попадания МР в последнюю точку маршрута и функция физических потерь соответственно), {Param}d - множество допустимых значений векторов Param.

1.7 Выводы по первой главе

Обобщение результатов проведенного анализа имеющегося научно -технического задела в области обеспечения безаварийного движения МР в автономном режиме управления позволяет сделать следующие выводы.

1. В силу актуальности задачи обеспечения безопасности при автономном управлении движением МР необходима разработка метода формирования и выбора оптимальной стратегии движения МР с учетом требований к целевой задаче.

2. Проведен анализ существующих подходов к обеспечению безаварийного движения МР в автономном режиме управления. В качестве обобщенного недостатка существующих подходов выделено отсутствие формирования и поиска стратегии (пары траектория - безопасная скорость) с учетом как риска (ожидаемого ущерба) столкновения, так и требований к качеству выполнения целевой задачи.

3. Установлена необходимость решения задачи обеспечения безопасности при автономном управлении движением МР в обособленном модуле в составе САУД МР для повышения уровня автономности МР за счет кобминации различных методов планирования траектории движения и следования по ней МР.

4. Приведена классификация причин возникновения аварий, произошедших по вине МР при движении в автономном режиме управления, которая позволяет проследить связь факторов прогнозируемой аварии с действиями каждого из модулей САУД.

5. Определена необходимая функциональность подсистемы обеспечения безопасности в составе системы автономного управления движением МР, позволяющая отслеживать факторы прогнозируемой аварии и осуществлять управляющее воздействие на САУД для предотвращения этой аварии.

6. Выполнена формальная постановка задачи обеспечения безопасности при автономном управлении движением МР, направленная на минимизацию как физических и временных потерь, так и потерь, связанных с качеством выполнения МР целевой задачи.

Глава 2. Метод обеспечения безопасности при автономном управлении движением наземных мобильных роботов

В соответствии с формальной постановкой задачи обеспечения безопасности (1.5) в САУД необходимо принимать такие решения, которые позволят выполнить МР целевую задачу (переместиться по опорному маршруту) с минимально возможными ущербами. В диссертационной работе рассматривается три возможных стратегии для принятия решений САУД для обеспечения безопасного движения:

1. Смена траектории движения МР. САУД выполняет построение новой траектории движения МР с целью объезда зоны потенциального столкновения.

2. Снижение допустимой скорости движения МР. САУД выполняет снижение допустимой скорости движения МР по траектории с целью уменьшения ущерба от потенциального столкновения и/или сокращения числа факторов возникновения аварийной ситуации (например, неуправляемое отклонение от траектории движения).

3. Остановка МР. Выполняется САУД при снижении допустимой скорости движения МР до значения V < Гт1п, где Ут{п - минимальная скорость движения МР. Осуществляется в случае возникновения потенциально опасного столкновения МР при движении по траектории и невозможности построения другой безопасной траектории движения. В данном случае может выполняться адаптация параметров алгоритма планирования траектории в соответствии с требованияями к целевой задаче и условиями применения МР.

Для учета указанных стратегий предлагается алгоритм работы САУД МР (Рисунок 2.1) для решения задачи обеспечения безопасности движения, состоящий из двух этапов.

Рисунок 2.1.

Блок-схема алгоритма работы САУД МР при движении в целевую точку

1. Поиск оптимальной траектории движения в целевую точку перед началом движения МР. Выполняется оценка безопасной скорости движения МР по каждой из доступных траекторий, исходя из анализа потенциальных столкновений с объектами внешней среды (препятствиями). В качестве оптимальной принимается траектория, позволяющая МР достичь целевой точки с минимальной вероятностью

столкновения с учетом заданной желаемой средней скорости движения МР по опорному маршруту.

2. Периодическая проверка на потенциальные столкновения текущей траектории МР во время движения. Процессы данного этапа необходимы для учета возможных изменений во внешней среде, а также при движении в неопределенной заранее (недетерминированной) среде. Проверка заключается в оценке значения вероятности столкновения МР с препятствием и значения ущерба от потенциального столкновения с последующим перерасчетом безопасной скорости движения. В зависимости от значения безопасной скорости движения принимается решение о поиске новой траектории. Во время поиска новой траектории может продолжаться движение МР по текущей траектории с расчетным значением безопасной скорости.

Исходя из приведенной на Рисунке 2.1 блок-схемы алгоритма работы САУД можно выделить следующие стратегии для принятия решения с целью обеспечения безопасности движения МР:

1. Оценивание безопасной скорости движения МР по траектории.

2. Определение оптимальной траектории движения МР из множества доступных в данный момент времени.

3. Остановка движения МР.

4. Смена текущей траектории движения МР.

Каждое принимаемое САУД решение является стратегией движения МР, которая формируется на основе анализа количественного значения показателя аварийной ситуации ind(?). Оценку количественного значения показателя предлагается выполнять на основе анализа карты внешней среды, которая содержит информацию о пространственном положении и поведении объектов вокруг МР.

2.1 Построение карты внешней среды

В диссертации предлагается применение многослойной клеточной карты для обработки и хранения получаемой от ИИС информации об объектах внешней среды. Каждый слой карты содержит результат работы определенного классификатора внешней среды. Применение многослойной карты позволяет комплексировать информацию всех слоев в результирующий слой. В свою очередь, клеточное представление внешней среды упрощает анализ информации о содержащихся в ней объектах для планирования и выбора траектории движения, а также для оценки безопасной скорости МР. Элементы (элементарные участки) внешней среды разделены на конечное множество классов (типов) объектов СЬ = СЬсо11 и СЬя, столкновение МР с которыми может приводить к аварии (препятствия) (СЬсЫ1) или не приводить (Ср). Большинство известных подходов к представлению клеточной карты базируются на замощении области О одинаковыми квадратами (клетками) со стороной к, при этом каждая клетка Му- и ее координаты (/, у) неразличимы, а пересечение клеток может осуществляться только по ребрам:

и «V,

(ин

где ц((Оу П <%/) - условие попарного непересечения клеток в области С1к.

Тогда многослойной клеточной картой или «ландшафтом» [12] называется множество классов клеток определенного подмножества покрытия

Л4{£1к,1г,с1) = Су = с(у,®^),®^ е = 0,/г,/г е м| (Рисунок 2.2), такого,

что функция с(•) принимает на / = 1,п, ] = 1,т| не более с1 значений, причем к

с/

классу деСЬ принадлежит Л',, клеток, то есть ^Л^ = |у"Р/(Г}/;,/г,б7)|. Карта

5=1

Л4{£1к,1г,с1) образована /г + 1 клеточной плоскостью: результирующим слоем

/^(0/г,с/) = |(су,0)|су =с^,юу,0),(1)у еО/;| и слоями /*(Ол,с/), которые

формируются независимо работающими классификаторами внешней среды на основе данных ИИС:

/г

Рисунок 2.2. Многослойная карта внешней среды В отличие от известных подходов [54, 79, 80], значение су в клетке (i,]) е

результирующего слоя рассчитывается по данным клеток (/,/) слоев

в соответствии с формулой Байеса:

г \

Р (е(д) Р (руд)

сг] = а^тах

V ке=\

(2.1)

где верхний индекс в записи с(д) обозначает, что су соответствует классу #,

Б = = 7И(Ой,/г,с/;/,у) я = 1,/г |, - априорная вероятность появления

класса (типа) # в клетке (/, у), Р () - условная вероятность появления

совокупности значений В в слоях ^ = 1,1г, если в действительности в клетку (/, у) попадает объект класса #. Обновление результирующего слоя карты выполняется с периодом Дt на интервале времени [0, Т].

Таким образом, представленная многослойная клеточная карта содержит результат классификации внешней среды для каждого момента времени t. Комплексирование информации всех 1г слоев карты в результирующий слой £{) (Оа,с7) позволяет повысить точность итоговой классификации. Однако, существует отличная от нуля вероятность, что полученное в клетке значение с

(2.1) не характеризует класс (тип) объекта, находящегося в соответствующей этой клетке области внешней среды. Следовательно, всегда существует вероятность возникновения ошибок первого или второго рода. Поэтому требуется проведение вероятностного анализа результирующего слоя карты внешней среды в течение

промежутка времени

Т 0 ,Т

2.2 Оценка вероятности столкновения мобильного робота с препятствиями

С одной стороны, возникновение ошибок первого и второго рода вызывают появление на многослойной карте «мнимых» препятствий, с другой, движение большинства динамических препятствий имеет стохастическую природу. Поэтому, далее используется вероятностный подход к оценке пространственного положения препятствий и к анализу потенциальных столкновений.

2.2.1 Оценка вероятности наличия препятствия в области движения

наземного мобильного робота

В общем случае существует подмножество

СЬсо11^СЬ (СЬ = (1,2,.. СЬсо11 классов объектов, столкновения с которыми

могут приводить к аварии, и подмножество СЦ с СЬ классов объектов, не приводящих к аварии. При этом СЬсоЦ П СЬВ = 0. Для определенности будем обозначать рассматриваемый класс из подмножества СЬеоП как р, а любой другой из множества СЬ р.

Из-за погрешности измерений в ИИС найденная оценка класса рр в клетке (/,у)еГ2й результирующего слоя соответствует рассматриваемому

классу р в действительности с вероятностью р . Тогда, по данным результирующего слоя можно определить многослойную карту

Р(р.к,с1,1г) = |(Ру,я) Ру = е О^я = 0,/г,/г Е н|, каждый слой которой

содержит информацию о вероятности правильной классификации рассматриваемого класса (типа) объекта р е СЬсЫ1, где функция р (•) принимает на

|юг7 i = 1, п,Ц = 1, т| значения в диапазоне [0,1). Таким образом, каждый слой

содержит значения вероятностей наличия препятствий определенного типа р е СЬсЫ1 в соответствующих клеткам карты у областях внешней среды.

Многослойная конструкция карты позволяет выполнять эффективную

(в вычислительном плане) оценку значения вероятности в соответствии с формулой Байеса (1.2).

Поскольку карта \,с1,1г} также динамически обновляемая, то препятствия в каждой клетке классифицируется в каждый момент времени

7е т^и 10 ,Т

интервал времени

т Е {гос#, Т^ + А/1, Т^ + 2А/1,..., Т^ + Ш,..., тс" |, где нахождения соответствующей клетке (i, Ц) области внешней среды в зоне

видимости ИИС робота, причем результаты всех классификаций независимы между собой.

Тогда, на кр-ом шаге классификации вероятность р(ур) можно определить следующим образом [102]:

р(*) = р..(р| фкр) =_р(Ф\У)'Ш^)_, (2.2)

4 " р(Ф \ Р) ■ ру (Р \ Фкр-1) + р(Ф \ Р) ■ р У ( Р \ Йр-1 )

где р (ф \ р) - априорная вероятность оценки класса объекта как ф при существовании в реальности объекта класса .

Данные вычисления выполняются для каждого объекта из множества СЬсо11 на каждом слое многослойной карты вероятностей .

2.2.2 Оценка вероятности наезда мобильного робота на препятствие

Факт возможного столкновения МР с препятствием определяется не только с помощью анализа вероятности наличия этого препятствия в некоторой области внешней среды, но и вероятности попадания МР в эту область. Значение вероятности попадания МР в некоторую область внешней среды зависит от расстояния от этой области до потенциальной (спланированной) траектории движения МР, а также от его возможного отклонения от этой траектории в процессе движения.

Пусть в каждый момент времени ^ е[0, Т ] МР занимает компактное множество А(ч) . Тогда область А (Рисунок 2.3), занимаемая роботом при движении по траектории г = г (7) за интервал времени т = ¿2 - ^ определяется как

а(о= и 4(г(оИо<=о.