Разработка и исследование элементов систем управления, реализующих автономные режимы навигации для малогабаритных мобильных роботов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.05, кандидат наук Бутов, Павел Александрович

• Бутов, Павел Александрович
• кандидат наук
• 2014

Оглавление диссертации кандидат наук Бутов, Павел Александрович

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ЗАДАЧА РЕАЛИЗАЦИИ АВТОНОМНЫХ РЕЖИМОВ НАВИГАЦИИ ДЛЯ МОБИЛЬНЫХ РОБОТОВ И АНАЛИЗ ИЗВЕСТНЫХ МЕТОДОВ ЕЕ РЕШЕНИЯ С УЧЕТОМ СПЕЦИФИКИ МАЛОГАБАРИТНЫХ ПЛАТФОРМ

1.1 Задача реализации автономных режимов навигации для малогабаритных мобильных роботов

1.2 Планирование траектории методами поиска на графе

1.3 Планирование траектории методом полей потенциалов

1.4 Синтез траектории движения бионическим методом адаптивного управления

1.5 Выводы

ГЛАВА 2. АДАПТАЦИЯ СУЩЕСТВУЮЩЕЙ АЛГОРИТМИЧЕСКОЙ БАЗЫ К СПЕЦИФИКЕ ПРИМЕНЕНИЯ МАЛОГАБАРИТНЫХ МОБИЛЬНЫХ РОБОТОВ

2.1 Способ обеспечения безопасности синтезируемой траектории движения для бионического метода адаптивного управления

2.2 Волновой итерационный алгоритм синтеза значений элементов тормозных регрессивных квазиполей препятствий

2.3 Выводы

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА ПРОБЛЕМНО-ОРИЕНТИРОВАННЫХ ЭЛЕМЕНТОВ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ МАЛОГАБАРИТНОГО РОБОТА ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ АВТОНОМНОЙ НАВИГАЦИИ

3.1 Выбор вычислительной платформы для решения задачи автономной навигации

3.2 Реализация бортовой подсистемы автономной навигации для

малогабаритных мобильных роботов в базисе технологий СнК и ПЛИС

3.3 Выводы

ГЛАВА 4. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ЭЛЕМЕНТОВ БОРТОВОЙ СИСТЕМЫ АВТОНОМНОГО ПЛАНИРОВАНИЯ ЛОКАЛЬНЫХ ТРАЕКТОРИЙ ДЛЯ МАЛОГАБАРИТНЫХ МОБИЛЬНЫХ РОБОТОВ

4.1 Разработка и исследование стенда виртуального моделирования элементов бортовой системы автономного планирования локальных траекторий

4.2 Разработка и исследование макета малогабаритной мобильной платформы, оснащенной бортовой системой планирования локальных

траекторий движения в заданную целевую локацию

4.3 Разработка и исследование эффективности применения режима супервизорного телеуправления для малогабаритных мобильных роботов

4.4 Выводы

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ А

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

ПРИЛОЖЕНИЕ В

ПРИЛОЖЕНИЕ Г

ПРИЛОЖЕНИЕ Д

ПРИЛОЖЕНИЕ Е

ПРИЛОЖЕНИЕ Ж

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка и исследование элементов систем управления, реализующих автономные режимы навигации для малогабаритных мобильных роботов»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность проблемы. В настоящее время разработка и производство мобильных роботов представляет собой динамично развивающуюся отрасль. Мобильные роботы находят свое применение в промышленности и бытовой сфере. Активно ведутся разработки мобильных роботов для устранения последствий природных и техногенных катаклизмов, для военно-промышленного комплекса и космических исследований. Именно поэтому разработка мобильных роботов является не только коммерчески выгодной и научно значимой, но и стратегически важной для государства и общества в целом задачей.

Очевидно, что одной из базовых задач, которые должны решаться мобильными роботами, является задача перемещения в заданную целевую локацию или задача навигации. Во многих случаях данная задача эффективно решается оператором в режиме телеуправления. Однако существует ряд причин, обуславливающих актуальность разработки мобильных роботов, имеющих помимо режима телеуправления автономные и полуавтономные режимы решения данной задачи.

Существующие технологии обеспечения канала радиосвязи с оператором уязвимы по отношению к таким факторам, как зашумленность эфира и наличие радионепрозрачных преград. Канал радиосвязи может быть подавлен умышленно посредством существующих систем радиоэлектронной борьбы. Вероятность потери канала связи с оператором влечет за собой необходимость в наличии таких автономных режимов как, например, движение в точку уверенной связи.

Кроме того, даже при наличии стабильного канала связи внимание человека-оператора должно быть сосредоточено на решении задач стратегического уровня, таких как анализ фоно-целевой обстановки. В этой связи наличие автономных режимов решения локальных рутинных задач, к которым относится задача движения в заданную целевую локацию, позволяет существенно увеличить эффективность решения задач стратегического уровня.

В качестве базиса автономных режимов решения задачи движения в

заданную целевую локацию могут служить алгоритмы, построенные на основе различных методов автоматического планирования траектории. Среди известных методов автоматического планирования траектории могут быть выделены: методы поиска на графе, метод полей потенциалов, методы, базирующиеся на применении аппарата нечеткой логики и искусственных нейронных сетей. Производительность существующих ЭВМ общего назначения позволяет обеспечить функционирование алгоритмов автономного планирования траектории движения, базирующихся на применении перечисленных методов, в реальном масштабе времени.

В то же время существует класс малогабаритных мобильных роботов, конструктивные особенности которых накладывают ограничения на возможности применения производительных бортовых вычислителей общего назначения. Данные ограничения существенно усложняют разработку бортовых систем управления, решающих задачу автоматического планирования траектории движения в реальном масштабе времени в базисе известных методов. При этом специфика применения малогабаритных мобильных роботов (работы в условиях ограниченного доступа для человека, задачи скрытного наблюдения) усиливает обозначенные выше факторы, определяющие необходимость в наличии автономных и полуавтономных режимов решения задачи перемещения в заданную целевую локацию.

Данные обстоятельства обуславливают актуальность проведения исследований, направленных на разработку проблемно-ориентированных элементов систем управления малогабаритных мобильных роботов, обеспечивающих автономные и полуавтономные режимы решения задачи движения в заданную целевую локацию с учетом специфики применения данного типа роботов, а также характерных для них конструктивных ограничений. Очевидно, что разработка таких проблемно-ориентированных вычислительных элементов неразрывно связана с исследованиями, направленными на поиск и адаптацию алгоритмического базиса, в котором могут быть реализованы автономные и полуавтономные режимы решения задачи движения в заданную целевую локацию.

Известен бионический метод адаптивного управления интеллектными роботами профессора Ю.В. Чернухина, позволяющий решать задачу автоматического планирования локальных траекторий в условиях априори неформализованной динамически изменяющейся внешней среды в базисе однородных вычислительных структур с параллельной обработкой данных. При этом лежащие в основе данного метода математические модели могут быть описаны в виде простых логических уравнений. Данные свойства определяют преимущества выбора метода адаптивного управления интеллектными роботами для реализации проблемно-ориентированных бортовых вычислительных систем, обеспечивающих решение задачи автоматического планирования траектории движения с учетом конструктивных ограничений малогабаритных мобильных роботов.

Однако автономное планирование траекторий движения для малогабаритных роботов должно обеспечивать повышенную проходимость в условиях внешней среды, характерных для внутренних помещений и объектов с затрудненным доступом для человека: наличие узких проездов в целевую локацию, большое количество объектов со сложной геометрией. Кроме того, специфика применения малогабаритных роботов зачастую связна с функционированием в условиях внешней среды, при которых критерий безопасности траектории превалирует над критерием минимума энергетических затрат: столкновение с объектами-препятствиями может привести к возникновению опасной ситуации (работа на аварийных объектах, операции по разминированию) или демаскированию робота (скрытное наблюдение).

Данная диссертационная работа является развитием идей бионического метода адаптивного управления профессора Ю.В. Чернухина. Разработанный в рамках данного диссертационного исследования алгоритмический базис, решающий задачу обеспечения безопасности синтезируемой траектории движения, позволяет адаптировать данный метод к специфике применения малогабаритных мобильных роботов. Полученные схемотехнические решения, базирующиеся на применении технологий «программируемая логика» и «система

на кристалле», позволяют реализовать с учетом имеющихся конструктивных ограничений проблемно-ориентированные элементы системы управления для малогабаритных мобильных роботов, обеспечивающие автономные и полуавтономные режимы навигации.

Цели и задачи. Целью данной диссертационной работы является разработка и экспериментальное исследование элементов систем управления малогабаритных мобильных роботов, обеспечивающих автономные и полуавтономные режимы решения задачи движения в заданную целевую локацию, которые позволяют минимизировать участие человека-оператора в решении данной задачи.

Для достижения поставленной цели в диссертационной работе решаются следующие задачи:

- исследование и анализ существующих методов автоматического планирования локальных траекторий, в частности бионического метода адаптивного управления;

- адаптация выбранного по результатам проведенного анализа алгоритмического базиса к специфике применения малогабаритных мобильных роботов;

- разработка технических принципов реализации проблемно-ориентированных элементов бортовой системы управления, реализующих автономные режимы навигации с учетом ограничений, характерных для малогабаритных мобильных роботов;

- применение полученных методических, алгоритмических и инженерно-практических результатов при разработке малогабаритного мобильного робота, имеющего автономные режимы движения в заданную целевую локацию;

- проведение с использованием разработанного малогабаритного мобильного робота натурных экспериментальных исследований, направленных на верификацию и подтверждение эффективности применения полученных научных и инженерно-практических результатов для достижения поставленной цели исследования.

Методы исследования: теоретические методы с использованием элементов теории алгоритмов, дискретной математики, цифровой вычислительной техники, и экспериментальные методы с применением систем виртуального, функционального и временного моделирования, а также разработанных макетов программно-аппаратного стенда и мобильных малогабаритных роботизированных платформ.

Достоверность полученных результатов подтверждается корректными математическими оценками, результатами численного моделирования с применением программной среды MATLAB Simulink, результатами верификации предлагаемых алгоритмов планирования траектории в среде виртуального моделирования Coppelia Robotics V-REP, результатами моделирования схемотехнических решений с применением симулятора Xilinx ISIM, результатами натурных экспериментов.

Научная новизна результатов диссертационной работы заключается в следующем.

Разработан способ обеспечения безопасности синтезируемой траектории движения для бионического метода адаптивного управления интеллектными мобильными роботами, отличающийся от известных тем, что он позволяет решить проблему столкновений с препятствиями, вызванных погрешностями исполнительных механизмов робота, и при этом не приводит к проблеме перекрытия существующих безопасных проходов к целевому объекту. Последнее свойство позволяет реализовывать автономные режимы навигации для малогабаритных мобильных роботов, типичной средой функционирования которых являются внутренние помещения и системы с ограниченным доступом для человека, для которых характерно наличие множества узких проездов.

Разработан алгоритм синтеза тормозных регрессивных квазиполей препятствий, обеспечивающих безопасность синтезируемой траектории, отличающийся от известных тем, что величины элементов данных квазиполей не рассчитываются перед каждым актом принятия решений, а загружаются в планировщик траектории виде априори вычисленных значений функции

изменения тормозного квазиполя посредством волновой итерационной процедуры. Предложенный алгоритм позволяет минимизировать вычислительные ресурсы и временные затраты на реализацию функции синтеза тормозных регрессивных квазиполей препятствий за счет отсутствия необходимости непосредственного вычисления коэффициентов задержки в процессе синтеза полей и параллельной организации волновой процедуры их загрузки.

Разработаны технические принципы реализации проблемно-ориентированных элементов системы управления малогабаритного мобильного робота, обеспечивающих автономные режимы решения задачи движения в заданную целевую локацию, в базисе технологий «программируемая логика» и «система на кристалле». Разработанные технические принципы отличаются от известных тем, что они позволяют увеличить производительность бортовых элементов систем управления, решающих задачи обеспечения автономных режимов навигации, обеспечивая при этом возможность реализации данных элементов в базисе доступных на коммерческом рынке гражданских технологий, удовлетворяющих ограничениям, характерным для малогабаритных роботов.

Полученные в ходе диссертационного исследования результаты соответствуют пунктам «Разработка принципиально новых методов анализа и синтеза элементов и устройств вычислительной техники и систем управления с целью улучшения их технических характеристик» и «Теоретический анализ и экспериментальное исследование функционирования элементов и устройств вычислительной техники и систем управления в нормальных и специальных условиях с целью улучшения технико-экономических и эксплуатационных характеристик» паспорта специальности 05.13.05 «Элементы и устройства вычислительной техники и систем управления».

Основные результаты диссертационной работы, выносимые на защиту: • способ обеспечения безопасности синтезируемой траектории движения для бионического метода адаптивного управления интеллектными мобильными роботами, базирующийся на воспроизведении элементов тормозных регрессивных квазиполей

препятствий в матрице ключевых элементов;

• алгоритм синтеза значений элементов тормозных регрессивных квазиполей препятствий посредством волновой итерационной процедуры;

• технические принципы реализации проблемно-ориентированных элементов бортовой системы управления, обеспечивающих автономные режимы решения задачи движения в заданную целевую локацию для малогабаритных мобильных роботов в базисе технологий «программируемая логика» и «система на кристалле».

Практическая ценность. Полученные методические, алгоритмические и инженерно-практические результаты могут быть использованы для организации опытно-конструкторских работ, направленных на разработку и построение образцов телеуправляемых малогабаритных мобильных роботов промышленного и специального назначения, имеющих полуавтономные режимы решения задачи движения в заданную целевую локацию. Разработаны как программные модели, так и синтезируемые описания цифровых схем для аппаратной реализации разработанных технических решений в базисе технологий «программируемая логика» и «система на кристалле». Разработанные в рамках данного исследования программные модели и схемотехнические решения имеют свидетельства о государственной регистрации (см. Приложения А, Б, В). Также практическая ценность результатов, полученных в рамках данного исследования, подтверждается актами об их внедрении в НИР ОАО «НКБ ВС», ЗАО «НПК «БИС», а также в НИР, проведенные кафедрой ВТ ИКТИБ ЮФУ (см. Приложения Г, Д, Е).

Апробация результатов работы. Основные научные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на всероссийской научной конференции «Информационные технологии в системах автоматического управления» (Таганрог, 2011); международной научной конференции по нейрокибернетике (Ростов-на-Дону, 2012); научно-технической конференции

«Техническое зрение в системах управления» (Москва, ИКИ РАН, 2012 и 2013); всероссийской научно-технической конференции с международным участием «Компьютерные и информационные технологии в науке, инженерии и управлении» (Таганрог, 2012 и 2013); всероссийской научно-практической конференции «Перспективные системы и задачи управления» (Красная Поляна, 2014). Основные результаты диссертации опубликованы в 9 статьях, 5 из которых включены в перечень изданий, рекомендованных ВАК.

ГЛАВА 1. ЗАДАЧА РЕАЛИЗАЦИИ АВТОНОМНЫХ РЕЖИМОВ НАВИГАЦИИ ДЛЯ МОБИЛЬНЫХ РОБОТОВ И АНАЛИЗ ИЗВЕСТНЫХ МЕТОДОВ ЕЕ РЕШЕНИЯ С УЧЕТОМ СПЕЦИФИКИ МАЛОГАБАРИТНЫХ ПЛАТФОРМ

1.1 Задача реализации автономных режимов навигации для малогабаритных мобильных роботов

Задача сведения к минимуму рисков причинения вреда здоровью или потери личного состава является одной из важнейших задач при проведении операций по устранению последствий техногенных катастроф или специальных операций антитеррористической направленности. В этой связи актуальной является задача разработки средств дистанционного проведения подобных операций. Данное обстоятельство является ключевым фактором наблюдаемого в настоящее время развития телеуправляемых малогабаритных мобильных роботизированных комплексов, обладающих возможностями оперативной доставки и быстрого развертывания силами одного-двух специалистов [6].

Несмотря на то, что общепринятая классификация мобильных роботизированных комплексов специального назначения в России в настоящее время отсутствует, анализ ряда работ [6, 11, 27] показывает, что к классу малогабаритных могут быть отнесены забрасываемые (до 3 кг), носимые (до 12 кг) и носимо-возимые (до 35 кг) роботизированные комплексы (см. рис. 1.1). Данные роботизированные комплексы предназначены для проведения визуального осмотра помещений и оборудования [15], повышения ситуационной осведомленности человека-оператора [14], поиска, транспортировки и нейтрализации потенциально опасных объектов [1] (самодельных взрывных устройств, радиоактивных и сильнодействующих ядовитых веществ). Кроме того, малогабаритные мобильные роботизированные комплексы могут использоваться для доставки небольших грузов и специальных средств массой до 5 кг [42], ретрансляции связи, прокладки маршрутов прохода через минные заграждения [15].

Среди зарубежных компаний, активно развивающих направление малогабаритных мобильных роботизированных комплексов специального назначения, можно выделить: ¡Robot (США), ODF (Израиль), Nexter Robotics (Франция), Oto Melara (Италия). Общепризнанными лидерами по разработке подобных систем в России являются: ЦНИИ РТК и МГТУ им. Н.Э. Баумана.

Рисунок 1.1 - Малогабаритные роботизированные комплексы специального

назначения

Для большинства существующих образцов малогабаритных мобильных роботов специального назначения задача перемещения в заданную целевую локацию решается оператором в режиме телеуправления. Это связано с рядом причин, среди которых можно выделить следующие.

Типичными условиями функционирования малогабаритных мобильных роботов специального назначения являются участки среды, доступ к которым человека либо затруднен, либо связан с рисками для жизни. Зачастую данные условия связаны с присутствием в зоне функционирования робота объектов, столкновение с которыми может привести к возникновению потенциально опасных ситуаций: взрывов, утечек ядовитых или радиоактивных веществ. Кроме того, подобные среды могут содержать участки с различными свойствами подстилающих поверхностей, в том числе труднопреодолимые или непреодолимые для малогабаритных роботизированных шасси. В этой связи планирование траектории должно осуществляться с учетом многих критериев, к некоторым из которых, в частности к критерию безопасности, предъявляются

жесткие требования, что существенно усложняет решение задачи навигации в автономном режиме.

При этом, как уже отмечалось ранее, обеспечение автономных режимов перемещения в заданную целевую локацию для роботов данного типа является важной задачей ввиду возможности потери беспроводного канала связи с оператором, вызванной наличием непрозрачных преград, зашумленностью эфира, работой средств подавления связи. Кроме того, сам канал связи с оператором является дополнительным демаскирующим фактором, что может быть неприемлемым свойством для малогабаритных роботизированных комплексов, выполняющих функции скрытного наблюдения. Важность решения задачи обеспечения автономных режимов перемещения в заданную целевую локацию диктуется также необходимостью сосредоточения внимания оператора на решении задач стратегического уровня: анализа фоно-целевой обстановки, оценки причин возникновения аварии на объекте, анализа возможных угроз и способов нейтрализации потенциально опасного объекта, с которым взаимодействует робот.

В общем виде задача реализации автономных режимов перемещения в заданную целевую локацию (задача автономной навигации), может быть поставлена следующим образом.

Имеется мобильная роботизированная платформа, включающая в себя следующие подсистемы:

• сенсорная подсистема, представленная датчиками различных модальностей: разноспектральными видеокамерами и реализованными в их базисе стереопарами, лазерными сканирующими дальномерами, радарами и т.д;

• эффекторная подсистема, представленная набором двигателей и движителей;

• подсистема автономного питания;

• подсистема управления, представленная бортовыми вычислительными ресурсами, реализующими алгоритмы

взаимодействия робота с внешней средой и протоколы информационно-логического взаимодействия с другими подсистемами робота.

Тогда под задачей реализации автономных режимов навигации будем понимать задачу разработки элементов бортовой подсистемы управления мобильного робота, реализующих в автономном режиме и реальном масштабе времени следующие функции: анализ сенсорной информации и определение собственного положения относительно окружающих объектов; планирование траектории движения в заданную целевую локацию с учетом статичных и подвижных объектов-препятствий и различных типов подстилающей поверхности; реализация спланированной траектории посредством бортовой эффекторной системы.

В рамках данного диссертационного исследования задача реализации автономных режимов перемещения в заданную целевую локацию решается в части разработки элементов бортовой подсистемы управления, реализующих функции планирования траектории движения в заданную целевую локацию. В целях упрощения будем называть совокупность данных элементов бортовой подсистемы управления робота бортовым планировщиком траектории движения.

В случае если планирование траектории осуществляется на глобальной карте местности, содержащей априорную информацию о внешней среде, такое планирование траектории принято называть глобальным. Как правило, глобальное планирование траектории охватывает значительные по размеру участки среды функционирования робота (в десятки и сотни раз превышающие размеры его корпуса), при этом большая часть среды находится за пределами восприятия его сенсорной системы. В этой связи глобальное планирование используется для определения глобального курса движения робота без учета динамики изменений, произошедших в среде с момента синтеза глобальной карты местности.

Для учета динамики изменений, происходящих во внешней среде, глобальное планирование, как правило, дополняется локальным планированием траектории движения робота, при котором учитывается информация о состоянии

части внешней среды, находящейся в области восприятия сенсоров робота, получаемая в режиме реального времени. Кроме того, локальное планирование используется в случаях, когда априорная информация о состоянии внешней среды отсутствует.

Очевидно, что в контексте задач, решаемых малогабаритными мобильными роботизированными платформами, решение задачи планирования траекторий в условиях априори неформализованной внешней среды, имеющей высокую динамику изменений, имеет наибольший приоритет. В этой связи в рамках данного диссертационного исследования рассматриваются вопросы локального планирования траектории движения малогабаритных мобильных роботов.

Синтезируемая бортовым планировщиком траектория движения должна удовлетворять критериям минимума энергетических затрат и безопасности.

В контексте решения задачи локального планирования под траекторией, удовлетворяющей критерию безопасности, будем понимать такую траекторию движения робота, реализация которой не приводит к столкновению со статичными и подвижными объектами-препятствиями, находящимися в области восприятия сенсорной подсистемы робота.

В случае если среда, в которой функционирует мобильный робот, является неоднородной (имеются участки с затрудненной проходимостью: насыпи песка, грязь, лужи, высокая трава и т.п.) под минимизацией энергетических затрат будем подразумевать как минимизацию длины траектории, так и минимизацию суммарной стоимости дискретных участков траектории (в терминах сложности и времени преодоления). В случае же если среда является однородной (количество энергетических затрат на преодоление всех свободных дискретных участков среды одинаково), критерий минимума энергетических затрат будем считать эквивалентным критерию минимума длины траектории.

Входной информацией для бортового планировщика траектории движения являются данные о внешней среде, получаемые в реальном масштабе времени от бортовых сенсоров и формализуемые подсистемой технического зрения робота. Формализованное представление данных о внешней среде будем называть

внутренней моделью внешней среды. В рамках данной работы будем считать, что внутренняя модель внешней среды представляет собой ее двухмерный план. Данный план содержит информацию о геометрии внешней среды: взаимном расположении и форме объектов-препятствий, целевых объектов и свободных участков.

Двухмерный план внешней среды Ъ разбивается на дискретные участки Ранжирование дискретных участков внешней среды на свободные, целевые и заблокированные (содержащие объект-препятствие) может выполняться посредством анализа изображений, получаемых с видеокамер (ранжирование по цветовому или текстурному признаку, поиск маркеров на изображении и т.д.) и на основе анализа дистантной информации, полученной от стереокамер, датчиков глубины, лазерных сканирующих приборов (лидаров) [30, 31, 39].

В качестве формализованного представления задачи планирования локальных траекторий движения к цели будем использовать графовое представление данной задачи, изложенное в работе [34].

Центру каждого дискретного участка Zs двумерного плана внешней среды ставится в соответствие узел qs графа У. Узлы, соответствующие соседним участкам, соединяются ребрами. В результате имеем дискретную модель внешней среды в виде плоского однородного графа решетки У(С>,Р), где С> - множество узлов Яз, соответствующих дискретным участкам а, V - множество

соединяющих данные узлы ребер. Шаблон соседства графа решетки У(С>,Р), т.е. множество узлов, смежных с одним узлом, зависит от формы тех участков, на которые разбивается план внешней среды. В данной работе будем считать, что план внешней среды разбивается на четырехугольники.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Бутов, Павел Александрович, 2014 год

СПИСОК ИСПОЛЬЗУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ

1. Батанов А.Ф. Робототехннческие комплексы для обеспечения специальных операций / А.Ф. Батанов, С.П. Грицынин, C.B. Муркин // Специальная техника. - 1999. - №6. - С. 10-17.

2. Бархоткин В.А. Алгоритмическая модель функционирования системы дистанционного управления подвижными роботами / В.А. Бархоткин, В.Ф. Петров, В.И. Комченков, A.B. Рябов // Мехатроника и Робототехника. - СПб., 2010.-С. 124-125.

3. Бурдаков С.Ф. Системы управления движением колесных роботов / С.Ф. Бурдаков, И.В. Мирошник, Р.Э. Стельмаков // СПб.: Наука, 2001

4. Бутов П.А. Реализация бортовой системы автономного планирования траектории движения для малогабаритных мобильных роботов в базисе SoC и FPGA технологий / П.А. Бутов, Ю.С. Доленко // Сборник материалов Девятой Всероссийской научно-практической конференции «Перспективные системы и задачи управления». - Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2014. - С. 502 - 513.

5. Васильев A.B. Мобильные мини-роботы разведки: текущее состояние, характерные черты и общие тенденции развития / A.B. Васильев // Известия ЮФУ. Технические науки: Тематический выпуск «Перспективные системы и задачи управления». - Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2010. - №3 (104). - С.119-124.

6. Васильев A.B. Реконфигурируемая транспортная платформа для малогабаритных мобильных роботов / A.B. Васильев // Робототехника и техническая кибернетика. — 2014. — № 2 (3).

7. Веселов Т.Е. Синергетический подход к управлению траекторным движением мобильных роботов в среде с препятствиями / Г.Е. Веселов, А. А. Скляров, С.А. Скляров // Мехатроника, Автоматизация, Управление. - М.: Изд-во Новые технологии, 2013. -№7. -С. 20-25.

8. Дементей В.П. Интеллектуализация мобильных пожарно-спасательных роботизированных комплексов / В.П. Дементей, Н.Ю. Леткина, В.П. Носков, С.Г. Цариченко // Труды XXI Международной научно-технической конференции «Экстремальная робототехника». - СПб.: Изд-во «Политехника-сервис», 2010. -С. 40-46.

9. Каляев A.B. Однородные управляющие структуры адаптивных роботов / A.B. Каляев, Ю.В. Чернухин, В.П. Носков // М. : изд-во Наука, 1990. - 152 с.

10. Каляев И.А. Многопроцессорные распределенные системы управления

интеллектуальных мобильных роботов / И. Каляев, С. Капустян В. Клименко, JI. Усачев, С. Стоянов, О. Луконин // Современные технологии автоматизации, № 4, 1997 г. сс. 94-97.

П.Корчак В.Ю. Состояние и перспективы развития наземных робототехнических комплексов военного и специального назначения / В.Ю. Корчак, И.В. Рубцов, A.B. Рябов // Инженерный журнал: Наука и инновации. -2013.-№3.

12. Лакота H.A. Опыт использования элементов искусственного интеллекта в системе управления цехового транспортного робота / H.A. Лакота, В.П. Носков, И.В. Рубцов // Мехатроника. - 2000. - № 4. - С. 44^17.

13. Лапшов B.C. Опыт создания автономных мобильных робототехнических комплексов специального назначения / B.C. Лапшов, В.П. Носков, И.В. Рубцов // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Машиностроение, спец. вып. «Специальная робототехника и мехатроника». - 2012. - С. 7-23.

14. Лапшов B.C. Повышение ситуационной осведомленности подразделений, оснащенных боевыми и обеспечивающими роботами / B.C. Лапшов, В.П. Носков, И.В. Рубцов, H.A. Рудианов, A.B. Рябов, B.C. Хрущев // Материалы 4-й Всероссийской мультиконференции по проблемам управления. -Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2011.

15. Лохин В.М. Разработка требований к робототехническим комплексам военного назначения, применяемым при ведении боевых действий в городских условиях робот / В.М. Лохин, C.B. Манько, Д.Г. Хованов // Перспективные системы и задачи управления: Мат. Седьмой всеросс. науч.-практ. конф. -Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2012. - С.6-11.

16. Макаров И.М. Искусственный интеллект и интеллектуальные системы управления / И.М. Макаров, В.М. Лохин, C.B. Манько, М.П. Романов // - М.: Наука, 2006.

17. Машков К.Ю. Боевые мини-роботы и обеспечение их подвижности на поле боя / К.Ю. Машков, В.Н. Наумов, И.В. Рубцов // Перспективные системы и задачи управления: Мат. Третьей всеросс. науч.-практ. конф. - Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2008. - Т.1. - С.145-147.

18. Носков В.П. Навигация мобильных роботов по дальнометрическим изображениям / В.П. Носков, A.B. Носков // Мехатроника, автоматизация, управление.-2005.-№ 12.-С. 16-21.

19. Носков В.П. Опыт решения задачи автономного управления движением

мобильных роботов / В.П. Носков, И.В. Рубцов // Мехатроника, автоматизация, управление. -2005. -№ 12. - С. 21-24.

20. Петров В.Ф. Программно-аппаратный комплекс управления автономным движением мобильного робота / В.Ф. Петров, А.И. Терентьев, Ю.В. Блохин, В.В. Демьянов // Известия Тульского государственного университета, Технические науки. Проблемы специального машиностроения. - С. 143-148.

21. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. - М.: Наука, 1986.

22. Пшихопов В.Х. Аттракторы и репеллеры в конструировании систем управления подвижными объектами // Известия ТРТУ. - 2006. - № 3 (58). - С. 4957.

23. Пшихопов В.Х. Нейросетевое планирование и позиционно-траекторное управление мобильным роботом в априори неформализованной внешней среде / В.Х. Пшихопов, Ю.В. Чернухин // Сб. тр. научно-технической конференции «Экстремальная робототехника» под научной ред. проф. Е.И. Юревича. - СПб. 2001.-С. 162-173.

24. Пшихопов В.Х. Организация репеллеров при движении мобильных роботов в среде с препятствиями // Мехатроника, автоматизация, управление. -2008,-№2.-С. 34-41.

25. Пшихопов В.Х. Управление подвижными объектами в недетерминированных средах с использованием неустойчивых режимов/ В.Х. Пшихопов // Конференция «Управление в технических, эргатических, организационных и сетевых системах». - Санкт-Петербург, 2012.

26. Рассел С. Искусственный интеллект. Современный подход / С. Рассел, П. Норвиг // Издательский дом «Вильяме». - 2006. - 1408 с.

27. Рубцов И.В. Вопросы состояния и перспективы развития отечественной наземной робототехники военного и специального назначения / И.В. Рубцов // Известия ЮФУ. Технические науки. - Таганрог: изд-во ТТИ ЮФУ, 2013. - № 3 (140).-С. 14-21.

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

29. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс / С. Хайкин // Издательский дом «Вильяме». — 2006. - 1104 с.

30. Чернухин Ю.В. Биоинспирированная система технического зрения для автономных интеллектуальных мобильных роботов / Ю.В. Чернухин, Ю.С. Доленко, П.А. Бутов // Тезисы докладов научно-технической конференции «Техническое зрение в системах управления - 2012». - М.: ИКИ РАН, 2012. - С. 24-26.

31. Чернухин Ю.В. Бионические подходы к обработке сенсорной информации в нейросетевых системах управления интеллектуальных мобильных роботов / Ю.В. Чернухин, Ю.С. Доленко, П.А. Бутов // Известия ЮФУ. Технические науки. - Таганрог: изд-во ТТИ ЮФУ, 2012. - № 5 (130). - С. 194-199.

32. Чернухин Ю.В. Гетерогенная система технического зрения для нейросетевой системы управления автономного мобильного робота / Ю.В. Чернухин, Ю.С. Доленко, П.А. Бутов // Тезисы докладов научно-технической конференции «Техническое зрение в системах управления - 2013». - М.: ИКИ РАН, 2013. - С.65-67.

33. Чернухин Ю.В. Иерархическое нейросетевое управление мобильными роботами в программной среде / Ю.В. Чернухин, В.Х. Пшихопов, С.Н. Писаренко, О.Н. Трубачев // Труды 1-й Международной конференции по мехатронике и робототехнике МиР-2000. - Т. 2. - СПб., 2000. - С.375-379.

34. Чернухин Ю.В. Искусственный интеллект и нейрокомпьютеры / Ю.В. Чернухин // Таганрог: Изд-во ТРТУ, 1997. - 273 с.

35. Чернухин Ю.В. Микропроцессорное и нейрокомпьютерное управление адаптивными мобильными роботами / Ю.В. Чернухин // Таганрог: изд-во ТРТИ, 1993.-91 с.

36. Чернухин Ю.В. Мобильная робототехническая платформа с перестраиваемой гетерогенной системой управления / Ю.В. Чернухин, Р.В. Сапрыкин, П.А. Бутов, Ю.С. Доленко // Известия ЮФУ. Технические науки. -Таганрог: изд-во ТТИ ЮФУ, 2012. - № 1 (126). - С. 96-103.

37. Чернухин Ю.В. Моделирование нейросетевых систем управления интеллектуальных мобильных роботов / Ю.В. Чернухин, В.Х. Пшихопов, С.Н. Писаренко, О.Н. Трубачев // Сб. тр. Международной конференции «Идентификация систем и задачи управления- SICPRO-2000», ИПУ РАН им. В.А. Трапезникова. - М., 2000.

38. Чернухин Ю.В. Нейропроцессорные сети / Ю.В. Чернухин // Таганрог: Изд-во ТРТУ, 1999. - 439 с.

39. Чернухин Ю.В. Нейросетевой подход к решению задачи локальной

навигации интеллектуальными мобильными роботами в условиях, приближенных к реальной среде / Ю.В. Чернухин, П.А. Бутов, Ю.С. Доленко // Известия ЮФУ. Технические науки. - Таганрог: изд-во ТТИ ЮФУ, 2013. - № 5 (143). - С. 80-84.

40. Чернухин Ю.В. Оптимизация нейросетевого подхода методом поля потенциалов в задаче навигации автономных интеллектуальных мобильных роботов/ Ю.В. Чернухин, П.А. Бутов, Ю.С. Доленко // Материалы XVI Международной конференции по нейрокибернетике. Том 2. - Ростов-на-Дону: Издательство ЮФУ, 2012.

41. Чернухин Ю.В. Синтез тормозных квазиполей препятствий для бортовой системы автономного планирования траектории движения малогабаритных мобильных роботов / Ю.В. Чернухин, П.А. Бутов // [Электронный ресурс] -"Инженерный вестник Дона", 2014, №2. - Режим доступа: http://ivdon.ru/magazine/archive/n2y2014/2382 (доступ свободный) - Загл. с экрана. - Яз. рус.

42. Шайденко И.В. Двухкомпонентная мобильная робототехническая система для наблюдения и разведки / И.В. Шайденко // Экстремальная робототехника: Сб. докл. междунар. науч.-техн. конф. (23-25 ноября 2011 г., Санкт-Петербург). - СПб.: Политехника-сервис, 2011. - С.342-346.

43. Шеремет И.Б. Проблемы развития роботизированного вооружения сухопутных войск / И.Б. Шеремет, Н.А. Рудианов, А.В. Рябов, B.C. Хрущев // Известия ЮФУ. Технические науки. - Таганрог: изд-во ТТИ ЮФУ, 2013. - № 3 (140).-С. 21-24.

44. Arkin R. Behavior-Based Robotics / R. С. Arkin // The MIT Press, Cambridge, Massachusetts, London, England, 1998.

45. Arkin R. Motor schema-based mobile robot navigation / R.C. Arkin // International Journal of Robotic Research. - 1989. - Vol. 8, Is. 4. - P. 92-112.

46. Bell G. Forward Chaining for Potential Field Based Navigation: a thesis for the degree of Doctor of philosophy / Graeme Bell // School of computer science, University of St Andrews. - 2005.

47. Coulter R. Implementation of the Pure Pursuit Path Tracking Algorithm // Robotics Institute, Carnegie Mellon University, January, 1992

48. Dijkstra E.W. A note on two problems in connexion with graphs / E.W. Dijkstra //Numerische Mathematik 1. - 1959. - P. 269-271.

49. Dudek G. Computational Principles of Mobile Robotics / G. Dudek, M. Jenkin // Cambridge University Press. - 2010.

50. Gat E. Path planning and execution monitoring for a planetary rover / E. Gat, M. Slack, D. Miller, and R. Firby // In Proc. IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA'90), volume 1, pages 20-25, Cincinnati, USA, 1990.

51.Glassius R. Neural network dynamics for path planning and obstacle avoidance / R. Glassius, A. Komoda, C.C.A.M. Gielen // Journal Neural Networks. -1995.-Vol. 8(1).-P. 125-133.

52. Glasius R. Trajectory Formation and Population Coding with Topographical Neural Networks / Roy Glasius // University of Nijmegen. - 1997.

53. Hart P.E. A Formal Basis for the Heuristic Determination of Minimum Cost Paths / P.E. Hart, N.J. Nilsson, B. Raphael // IEEE Transactions on Systems Science and Cybernetics SSC4 4 (2). - 1968. - P. 100-107.

54. Herman M. Fast, three-dimensional, collision-free motion planning // In Proc. IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA'86), pages 10561063, San Francisco, California, 1986.

55. Khatib O. Real-Time obstacle avoidance for manipulators and mobile robotics / O. Khatib // In Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation. - 1985. - P. 500-505.

56. Koenig S. Improved fast replanning for robot navigation in unknown terrain / S. Koenig and M. Likhachev // In Proc. IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA'02), 2002.

57. Kolski S. Autonomous driving in structured and unstructured environments / S. Kolski, D. Ferguson, M. Bellino, R. Siegwart // In IEEE Intelligent Vehicles Symposium, Lausanne, Switzerland and Pittsburgh, USA, 2006

58. Koren Y. Potential field methods and their inherent limitations for mobile robot navigation / Y. Koren, J. Borenstein // In Proc. IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA'91), 1991

59. Korf R. Depth-first Iterative-Deepening: An Optimal Admissible Tree Search / Richard Korf// Artificial Intelligence 27. - 1985. - P. 97-109.

60. Kortenkamp D. Artificial Intelligence and Mobile Robots / D. Kortenkamp, R. Bonasso, R. Murphy // Case Studies of Successful Robot Systems, AAAI Press, The MIT Press, 1998.

61. Krishnaswamy G. Resolution independent grid-based path planning / G. Krishnaswamy, A. Stentz//Technical Report CMU-RI-TR-95-08, 1995

62. Martinez J.L. Approximating Kinematics for Tracked Mobile Robots / J.L. Martinez // The international journal of robotics research. - October 2005.

63. Matsumoto Y. View-based approach to robot navigation / Y. Matsumoto, K. Sakai, M. Inaba, H.Inoue // In Proc. of IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS'OO), volume 3, pages 1702-1708, 2000

64. Ollis M. Image-based path planning for outdoor mobile robots / M. Ollis, W. Huang, M. Happold, B. Stancil // In Proc. IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA'08), 2008

65. Otte M. Local path planning in image space for autonomous robot navigation in unstructured environments / M. Otte, S. Richardson, J. Mulligan, G. Grudic // In International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS'07), San Diego, 2007

66. Otte M. Path planning in image space for the autonomous navigation of unmanned vehicles in unstructured outdoor environments // M.S. dissertation, University of Colorado at Boulder, 2007.

67. Pearl J. Heuristics: Intelligent Search Strategies for Computer Problem Solving / J. Pearl // Addison-Wesley. - 1984. - P. 48.

68. Rohde M. PointCom: semi-autonomous UGV control with intuitive interface / M. M. Rohde, V. E. Perlin, K. D. Iagnemma, R. M. Lupa, S.M. Rohde, J. Overholt, G. Fiorani // In Proc. of SPIE Vol. 6962, 2008

69. Rosenfeld A. Digital Picture Processing / A. Rosenfeld, A.C. Kak // New York: Academic Press. - 1982.

70. Russell S. Efficient memory-bounded search methods / S. Russell // In Neumann, B. Proceedings of the 10th European Conference on Artificial intelligence. Vienna, Austria: John Wiley & Sons, New York, NY. - 1992. - P. 1-5.

71. Safadi H. Local Path Planning Using Virtual Potential Field / Hani Safadi // McGill University School of Computer Science. - 2007.

72. Shi H. Application of an improved A* algorithm in shortest route planning / H. Shi, W. Cao, S. Zhu, B. Zhu // Geomatics & Spatial Information Technology, vol. 32, no. 6, pp. 208-211,2009

73. Shi-Gang C. A Simulation Study of A-star Algorithm for Robot Path Planning / Shi-Gang Cui, Hui Wang, Li Yang // 16th International Conference of Mechatronics Technology, Tianjin, China. - October 16-19, 2012.

74. Shih Frank Y. Fast Euclidian distance transformation in two scans using a 3x3 neighborhood / Frank Y. Shih, Yi-Ta Wu // Computer Vision and Image Understanding 93,- 2004.

75. Shih Frank Y. Image processing and mathematical morphology fundamentals

and applications / Frank Y. Shih // CRC Press. - 2009.

76. Stentz A. The Focussed D* Algorithm for Real-Time Replanning / Anthony Stentz // In Proceedings of the International Joint Conference on Artificial Intelligence. - 1995.-P. 1652-1659.

77. Sugiyama M. Navigation system for an autonomous vehicle with hierarchical map and planner / M. Sugiyama, Y. Kawano, M. Niizuma, M. Takagaki, M. Tomizawa, S. Degawa // In Proc. of the Intelligent Vehicles '94 Symposium, page 5055, 1994.

78. Xu H. Real-time Collision-free Motion Planning of Nonholonomic Robots using a Neural Dynamics based Approach / Heting Xu, Simon X. Yang // Washington, DC: Proceedings of the 2002 IEEE International Conference on Robotics & Automation. - May 2002.

79. Zhang R. Updated A* algorithm and its application / R. P. Zhang, Q. Z. Zhou, W. Xiong, H. Q. Wang // Computer Systems & Applictions, vol. 1, no. 9, pp. 98-100, 2009

80. Zhang H. Visual motion planning for mobile robots / H. Zhang, J. Ostrowski // IEEE Transactions on Robotics and Automation, pp. 199-208, 2002.

РОССИЙСКАЯ ШЩЩЖШДШ

«Г*

Sä ЙШ SI И g Stf™^

IS Ш

s

а

«Hß-M^y

>-.- 1' __ « л

gggili

1!Ш1Р>

Н\ ПОЛЕЗН> К) модьль

Y, 139231

УСТРОЙСТВО УПРАВЛЕНИЯ АВТОНОМНЫМ МОБИЛЬНЫМ РОБОТОМ

11«тс1гп>оГ|дадхтс<1Цли): Закрытое акционерное общество "Научно-производственный комплекс "Бортовые интеллектуальные

системы* (ШЩ

Astop(w)r Бутов Павел Александрович (EU), Доленко Юрий Сергеевич (RU), Чернухин Юрий Викторович (RU)

итшашюттш

I !ркнритст полезной мокли 27 воабря 2013 г. , , Зарегистрировало в Госуллрстьсп ж>м pwcij* полеммих

¿Г. и. -i ^, ««wäcI» 1"оггийск«>й Ф»-де|«щии 13 марте 2014 г* """ /V ■ Срш ягбетвия ыаигнга истскасг 27 ноября 2023 Г.

1 -

Рукомхьт*» Фгдершъюй CljfJxÄ«

«Ol

- v'

'f » T\yp-

v

KU, Симонм

5 Я

ш т и s ш ш

ш

6

S В

в

т я

т

§да&ЗВ»ЯВВВВ'В»Я»&В£ВВВВВВВ8ВВВ»ЯВВВ№

РШГШЙСЖАЯ ФЖДЖМЩШ

®ЖЖЖЕЖ

ш ш

СВИДЕТЕЛЬСТВО

о государственной регистрации программы для ЭВМ

№ 2014618988

Программа планировщика траектории движения автономного мобильного робота

Правообладатель: Закрытое акционерное общество «Научно-производственный каиплекс «Бортовые интеллектуальные системы» (НУ)

Авторы: Бутов Павел Александрович (ЯII), Доленко Юрий Сергеевич (ЯЦ)

г г * *

3ммаМ 2014616647 Детапост>плени» 09 ИЮЛЯ 2014 Г.

Дата юс>длрсг»енной регистрации

в р«стре программ доя ЭВМ 04 сентября 2014 г.

Врш руктад ителя Федеральной службы па 1штел.гектушшой собапттасти

Л.Л Кирий

тшиишшшшшш&шш\

л /

1Р©©ОТЙ<0ЕА® ФВДМРАЩШШ

СВИДЕТЕЛЬСТВО

о государственной регистрации программы для ЭВМ

№ 2013618155

г " л

Программный комплекс исследования поведения

интеллектуального мобильного робога с

л У ■> , ч.-гг'" > *■ ъ А

бионнспирированной системой технического зрения для нейросетевой системы ^правления

¿1 *«> *

# -£ !> * у Л * г 4 \ Ч,

- » # 4 ' Г ^ \ Л? *

ь л Правообладатель- федеральное государственное автономное * й образовательноеучреждение высшего профессионального

образования «Южный фед^ральиыйуниверситет» (Южный

¿ж ч ^ V ^ ^ £ XV. _ ^ ^^ V4Г П 1 ь - ^ ^ ^ - ^ ^

федеральный университет) (НЬГ)

■ ¿У»5"

Авторы: Чериухин Юрии Викторович (К Щ, Бутов Павел _<

Александрович (Ли), Доленко Юрий Сергеевич (Ш)

™ Ч , М « А/»»--«}-р

■« • - ■

Заявка №2013615603

2013 г.

С»

П

%

л

С

"Ал V

V ^4 -ч'

Дата государственной регистрации > в Реестре программ дая эвм 30 августа 2013 г.

' ^ " Руководите-чь Федеральной службы

и ^ по интечлаапуальпой собственности

'<>4 ^^-У Г;, ^ ^

\

"лш,

1кЧ>«г>'

£Я. Стонабя^.'

. V + Шг р€ чле

I

УТВЕРЖДАЮ

.•Ч^и^альиыП директор»

Ж <"I - конструктор ОАО НКБ ВС, к.т.н. <-1^1 * 1

, И.И.Итснберг

.........2014 г.

АКТ

об использовании результатов диссертационной работы Бутова Павла Александровича на соискание ученой стспснн кандидата технических наук на тему: «Разработка и исследование элементов систем управления» реализующих автономные режимы иавигзцни для малогабаритных мобильных роботов»

Настоящий акт составлен в том» что результаты диссертационной работы Бутова Павла Александровича использованы в ОАО 11КБ ВС при выполнении НИР «Чистописание* в части разработки новых алгоритмов и комплексных режимов полуавтономного управления движением мобильных объектов.

К числу наиболее важных результатов диссертации НА. Бутова, нашедших Применение в НИР, выполняемых ОАО ЯКЕ ВС, следует отнести следующие:

• способ оптнмитпцин по критерию белппаежкпи синтезируемой траектории для бионического метода адаптивного управления интеллектуальными мобильными роботами, базирующийся на воспроизведении элементов тормозных регрессивных кшшшолей препятствий в матрице ключевых элементов;

- способ синтеза ткачений элементов тормозных регрессивных квачиоолей препятствий, обеспечивающий оптимизацию синтезируемой траектории по критерию бсзоиасиош»;

- принципы реализации проблемно-ориентированных элементов бортовой системы управления, обеспечивающих автономные режимы решения задачи движения в заданную нелепую локацию в базисе технологий «программируемая логика» и «система иа кристалле»;

Разработанные в ходе диссертационного исследования программно-аппаратные решения вошли в состав комплексной модели функционирования информационно-управляющей системы дистанционного управления (ИУС ДУ) объектом» отработанной и прошедшей апробацию в ОАО НКБ ВС в составе стенда иолу натурного моделирования комплекса бортового оборудования мобильного объекта.

Использование результатов диссертационной работы H.A. Бутова в составе модели ИУС ДУ позволило ОАО НКБ ВС показать новые функциональные возможности разрабатываемых бортовых информационно-управляющих систем мобильных объектов, в том числе втможлоегь лисгинцжжиою управления обкекюм и диалоговом полуавтономном режиме (режим супсрвкзорного телеуправления), в условиях кратковременных потерь связи с объектом, а также в условиях потерь данных глобальной системы навигации.

Экономическая *}>фсктивность от использования материалов диссертационной работы П.А. Бутова оценивается в более, чем 350 тыс. руб

УТВЕРЖДАЮ Генеральный директор

АКТ

об использовании результатов диссертационной работы Бутова Павла Александровича

на соискание ученой степени кандидата технических наук на тему: «Разработка и исследование элементов систем управления, реализующих автономные режимы навигации для малогабаритных мобильных роботов»

Настоящий акт составлен в том, что результаты диссертационной работы Бутова Павла Александровича использованы в ЗАО «НИК «БИС» при выполнении J ШР «Робот» в части разработки новых подходов к построению проблемно-ориентированных элементов систем управления, обеспечивающих полуавтономные режимы управления движением малогабаритного мобильного робота в условиях ограниченной производительности бортовых вычислительных ресурсов.

К числу наиболее важных результатов диссертации П.Л. Бутова, нашедших применение в НИР, выполняемых ЗЛО «HI1K «БИС», следует отнести следующие:

- принципы реализации в базисе ПЛИС проблемно-ориентированных

элементов бортовой и in еллектуал ьной системы управления,

обеспечивающих автономные режимы навигации с учетом специфики применения малогабаритных мобильных роботов;

- программно-аппаратный стенд виртуального моделирования автономных режимов навигации малогабаритного мобильного робота,

Разработанные в ходе диссертационного исследования алгоритмические и технические решения, а также программно-аппаратные стенды виртуального и натурного моделирования войти в состав макета малогабаритной мобильной роботизированной платформы с интерактивной системой поддержки оператора и автономными режимами навигации.

Использование результатов диссертационной работы П.А. Бутова в составе данною макета позволило ЗАО «НПК* «БИС» продемонстрировать принципиальную возможность реализации режимов супервнзорного телеуправления для малогабаритных мобильных роботизированных платформ специального назначения.

Экономическая эффективность ог использования материалов диссертационной работы П.А. Бутова оценивается в более, чем 300 тыс. руб.

Главный конструктор

В.В. Беспятов

Я? »1 /у

«УТВЕРЖДАЮ»

Института

ных технологии

ионнон оеюиасиости

'.Е. Весело» 2014 г.

АКТ

об использовании научных результатов диссертационной работы на соискание ученой степени кандидата технических наук Бутова П.Л.

Научные результаты, полученные а диссертационной работе Бутова FIA. «Разработка и исследование элементов сис гем управления, реализующих автономные режимы навигации для малогабаритных мобильных роботов», использовались кафедрой Вычислительной Техники Южного Федерального Университета при выполнении НИР №01201260083 «Разработка и исследование принципов построения высокопроизводительных вычислительных систем, реализуемых на основе ПЛИС-технологий, нейросетевого н квантового компьютинга, ориентированных на использование в автономных мультиагенгных системах сбора и обработки информации в подводных средах».

В частности, были использованы следующие результаты диссертационной работы Бутова П. А.:

- принципы реализации проблемно-ориентированных элементов системы управления мобильною робота, обеспечивающих автономные режимы решения задачи навигации, в базисе технологии «программируемая логика» и «система на кристалле»;

- способ оптимизации синтезируемой траектории но критерию безопасности для бионическою метода адаптивного управления интеллсктными мобильными роботами.

Разработанные принципы реализации в базисе ПЛИС технологи проблемно-ориентированных злеменюв системы управления мобильною робота, обеспечивающих автономные режимы решения задачи нав »нации. использовались при создании программно-аппаратного стенда виртуального моделирования, демонстрирующего техническую возможность реализации режимов безопасного автономного управления движением подводного мобильного робота в режиме реального времени в условиях априори неформализованной динамически изменяющейся внешней среды.

ПРИЛОЖЕНИЕ Ж Схема ключевого элемента ЯТЬ уровня.

Схема получена из Уеп1о§ - описания в автоматическом режиме посредством САПР ХШпх 1БЕ

Применяемые условно-графические обозначения соответствуют принятым в САПР ХШпх 18Е

Схема ключевого элемента ЯТЬ уровня. Блок входной логики.

¡прЦдк

Схема получена из Уеп1о§ — описания в автоматическом режиме посредством САПР ХШпх 1БЕ

Применяемые условно-графические обозначения соответствуют принятым в САПР ХШпх ШЕ

Схема ключевого элемента RTL уровня. Блок реализации задержки волны возбуждения.

wdei ge_input_lgc_¡

ge_z_i(4:0) clk_¡ rst i

mle i

¡nd3

Msub_GND_1_o_GND_1_o_sub_3_OUT<4:0>1 Mmux_z_cntr[4]_ge_zJ[4;

geJnputJgcJ_z_cntr[4]_AN D_2_o 1

jyíii

DataBHOl

and2b2

O

П00191

РМДШ-

Data1(4Q)

ЛИ.

mux 4 0UT1

fdre

or5

ce

inv

n0019 ¡nv1

>

z mdl

ri>-

i —

i-t>-

outl

z mdl o

Схема получена из Уеп1о§ - описания в автоматическом режиме посредством САПР ХШпх 18Е

Применяемые условно-графические обозначения соответствуют принятым в САПР ХШпх ¡БЕ