Структурно-параметрический синтез системы адаптивного управления устройствами имитации физических нагрузок тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Сиухин Александр Андреевич

• Сиухин Александр Андреевич
• кандидат наук
• 2023

Оглавление диссертации кандидат наук Сиухин Александр Андреевич

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1 СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ УСТРОЙСТВ ИМИТАЦИИ НАГРУЗОК БЕГОВЫХ ТРЕНАЖЕРОВ

1.1 Обзор устройств имитации физических нагрузок беговых тренажеров

1.2 Запаздывание реакции устройства имитации физических нагрузок бегового тренажера

1.3 Анализ систем управления устройств имитации физических нагрузок беговых тренажеров

1.3.1 Система управления тренажера без обратной связи аппаратного обеспечения

1.3.2 Система управления тренажера с обратной связью от аппаратного обеспечения

1.3.3 Система управления тренажера с обратной связью от пользователя

1.3.4 Система управления тренажера с компенсацией

1.3.5 Система адаптивного управления тренажером

1.4 Системный анализ наблюдателей беговых тренажеров

1.5 Результаты системного анализа устройств имитации физических нагрузок беговых тренажеров

Выводы по главе и постановка задач исследования

ГЛАВА 2 МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ АДАПТИВНОГО УПРАВЛЯЕНИЯ УСТРОЙСТВОМ ИМИТАЦИИ НАГРУЗОК БЕГОВЫХ ТРЕНАЖЕРОВ

2.1 Математическое описание процесса управления устройством имитации физических нагрузок

2.2 Процесс адаптивного управления тренажером с камерами-наблюдателями

2.3 Постановка задачи адаптивного управления устройством имитации физических нагрузок

2.4 Структура разработанной системы адаптивного управления устройства имитации физических нагрузок тренажером

2.4.1 Блок обработки входных кадров

2.4.2 Блок формирования шаблонов-массивов повторяющихся движений пользователя

2.4.3 Блок выбора массивов для прогнозирования

2.5 Принцип компенсации запаздывания реакции устройства имитации физических нагрузок бегового тренажера

Выводы к главе

ГЛАВА 3 ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ АДАПТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ СРЕДСТВА ИМИТАЦИИ НАГРУЗОК

3.1 Создание шаблона фона

3.2 Модуль обработки входных кадров

3.3 Модуль систематизации массивов повторяющихся движений пользователя

3.4 Модуль выбора массива для прогнозирования движения пользователя

Выводы к главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ Б (справочное) Копии свидетельств о государственной

регистрации программ для ЭВМ

ПРИЛОЖЕНИЕ В (справочное) Справки об использовании результатов диссертационной работы

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Структурно-параметрический синтез системы адаптивного управления устройствами имитации физических нагрузок»

ВВЕДЕНИЕ

Наиболее распространенными устройствами имитации физических нагрузок (УИФН) являются беговые тренажёры, применяемые для создания нагрузок при тестировании физического состояния персонала различных отраслей: для реабилитации в медицине, для тестирования персонала в горнодобывающей промышленности, для физической подготовки в формированиях специального назначения (МЧС, полиция, армия).

Подобные тренажеры позволяют имитировать рельеф местности и контролировать движение тренируемых-пользователей в реальном времени, а также тестировать их физическое состояние. Пользователи подобных тренажеров должны выполнять однообразные регламентированные действия или сценарии: эвакуация с промышленного объекта, передвижение в шахте во время возгорания, ходьба и бег при реабилитации травм опорно-двигательного аппарата. УИФН устанавливаются в общих специально оборудованных центрах подготовки или непосредственно на территории эксплуатирующих их компаний. Несмотря на различие задач, ставящихся при тестировании и подготовках персонала, используемые УИФН тренажеров имеют схожую конструкцию и принципы управления.

Основными компонентами УИФН являются беговая платформа -электромеханическое устройство для создания нагрузки на пользователя и система управления - компьютер и комплекс программ управления тренажером.

Дополнительным оборудованием являются устройства для сбора данных о положении пользователя - наблюдатели. Некоторые наблюдатели надеваются на пользователя, другие монтируются на УИФН тренажеров.

Еще одним дополнением промышленного УИФН тренажера являются устройства визуального сопровождения, позволяющие пользователю погрузиться визуально в промышленный рабочий объект на свое

непосредственное место работы. Это крайне важно для тестирования, т.к. пользователь видит, запоминает и отрабатывает маршруты эвакуации со своего рабочего места, а не только проходит необходимое расстояние. Особенно это актуально для специалистов горнодобывающей промышленности, которым приходится эвакуироваться в безопасное место в условиях минимальной видимости в однообразных и длинных участках шахт.

Для реализации визуального сопровождения в устаревших УИФН использовались мониторы, установленные вокруг бегового полотна тренажера, на которых отображался участок промышленного объекта. Использование мониторов позволяло пользователю видеть беговой тренажер, поручни и остальные стационарные объекты вокруг, что снижало степень погружения в процесс тренировки. В современных тренажерах мониторы заменили устройствами (шлемами или очками) виртуальной реальности. Их использование позволило повысить внимание пользователей к процессу тренировки и минимизировать - к сторонним стационарным объектам. Пользователь не видит, что происходит вокруг него в реальном мире, в том числе и положение поручней, размеры рабочей области бегового полотна, на котором он находится.

Скорость бегового полотна промышленных УИФН не задается оператором, их система управления рассчитывает её в зависимости от текущего положения пользователя в рабочей области, которое передается наблюдателями, т.е. скорость бегового полотна под ногами пользователя меняется в реальном времени в течение всего процесса тренировки.

В процессе тренировки системы управления УИНФ должны обеспечивать одновременное выполнение нескольких функций: сбор и анализ массива данных текущего положения пользователя на беговом полотне тренажера; учет инертности компонентов аппаратного обеспечения беговой платформы, а также ограничений накладываемых оператором или определяемых требованиями техники безопасности при эксплуатации оборудования; учитывать возможные движения пользователя в процессе тренировки; формировать и передавать на

беговую платформу тренажера реакции на движения пользователя.

Сбор и анализ данных текущего положения пользователя, формирование реакции и приведение аппаратного обеспечения в требуемое положение занимает определенное время - запаздывание реакции беговой платформы тренажера, которое негативно влияет на вестибулярный аппарат пользователя и препятствует его естественному перемещению на тренажере. Использование систем управления УИФН обеспечивает высокую скорость реакции и точности выполнения поставленных задач в течение всего периода выполнения рабочего процесса, но не позволяет полностью избавиться от программно-аппаратного запаздывания УИФН бегового тренажера.

Системы управления тренажерами и делятся на:

— системы управления без обратной связи, в которых оператор или пользователь вводит требуемое значение скорости бегового полотна посредством интерфейса в систему управления, которая задает введенное значение скорости без контроля положения пользователя (стандартная беговая дорожка);

— системы управления с компенсацией проскальзывания бегового полотна платформы, в которых оператор или пользователь вводит требуемое значение скорости бегового полотна, а система управления осуществляет выполнение программы и контроль скорости бегового полотна. Подобные беговые тренажеры учитывают и препятствуют возникновению проскальзывания бегового полотна под ногами пользователя (спортивная и медицинская беговая дорожка);

— системы управления с обратной связью от пользователя, в которых система управления осуществляет контроль скорости движения пользователя и задает соответствующую скорость бегового полотна (медицинский тренажер на базе беговой дорожки, скорость бегового полотна которой автоматически корректируется при изменении скорости ходьбы пользователя);

— системы адаптивного управления (САУ), в которых система управления осуществляет поиск закономерностей в движении пользователей и

согласно им рассчитывает необходимую текущую скорость движения пользователя (специальные тренажеры, используемые в промышленности и медицине). САУ подобных тренажеров, воспринимают движение пользователя как внешнее возмущающее воздействие, выводящее систему «скорость тренажера - скорость пользователя» из равновесия, а управляющее воздействие адаптируется к скорости движения пользователя. В отличие от системы управления с обратной связью, САУ подобных тренажеров использует найденные или заданные ранее законы движения пользователя, а не только текущее положение [1-4].

САУ применяются в условиях, когда другие системы управления не могут обеспечить требуемый уровень контроля скорости бегового полотна или при отсутствии законов движения пользователя.

САУ УИФН осуществляет:

— сбор и анализ, систематизацию и формализацию данных о движении пользователя бегового тренажера;

— управление беговой платформой тренажера согласно найденным закономерностям управления;

— сбор и анализ, систематизацию и формализацию (если возможно) возмущающих воздействий, влияющих на изменение данных о движении пользователя бегового тренажера;

— обеспечение безопасности функционирования УИФН;

— формирование и адаптацию скорости бегового полотна тренажера к полученным данным о движении пользователя бегового тренажера [1-9].

Процесс управления САУ УИФН отличается от САУ, используемых в других областях промышленности.

Первая особенность управления УИФН беговых тренажеров - адаптация скорости пользователя к тренажеру:

— пользователь начинает движение на беговом полотне из состояния покоя;

— САУ тренажера, после фиксации начала движения пользователя,

определяет его текущее положение и рассчитывает необходимое управляющее воздействие - скорость бегового полотна тренажера, которую необходимо обеспечить;

— после передачи управляющего воздействия беговая платформа тренажера начинает приведение скорости к требуемому значению, формируя реакцию бегового полотна тренажера на пользователя движение пользователя;

— пользователь ощущает изменение скорости бегового полотна и адаптируется к этой внешней реакции;

— САУ УИФН фиксирует изменение скорости пользователя и снова начинает процесс адаптации скорости бегового полотна к изменению внешнего воздействия (скорости пользователя).

Учет процесса адаптации скорости бегового полотна к скорости пользователя и адаптации скорости пользователя к изменению скорости бегового полотна отличает САУ УИФН от САУ других областей.

Вторая особенность — запаздывание реакции бегового тренажера — промежуток времени от момента начала изменения текущего положения пользователя до момента начала реализации системой управления тренажером ответной реакции беговой платформы. Запаздывание реакции беговой платформы препятствуют управлению в реальном времени и естественному передвижению пользователей, а также вызывает расстройство вестибулярного аппарата. Так, при резкой остановке пользователя САУ тренажера из-за запаздывания продолжает движение бегового полотна, которое сдвигает пользователя, чем выводит его из равновесия или сталкивает с тренажера. Запаздывание возникает при анализе данных о положении пользователя на беговом полотне, полученных от наблюдателей. Анализ данных, расчет и передача управляющих воздействий, а также формирование и достижение значения реакции бегового полотна тренажера требует определенных временных затрат. Обеспечение безопасности, в виде ограничения ускорений бегового полотна, также препятствует мгновенному изменению его реакции. Вестибулярный аппарат пользователя фиксирует несвоевременные реакции и

старается адаптироваться к ним, что вызывает неестественные движения. Поэтому решение задачи компенсации запаздывания является наиболее актуальной задачей разработки систем адаптивного управления беговыми тренажерами [10-13].

Таким образом, отличительной особенностью рассматриваемых САУ УИФН является замкнутый цикл управляющих реакций: тренируемый-пользователь создает внешнее воздействие, на основе которого САУ тренажера формирует управляющее воздействие для беговой платформы, а она, в свою очередь, влияет на пользователя. Следовательно, процесс управления УИФН -это адаптация реакции беговой платформы тренажера к внешней среде (действиям пользователя).

Проблемы разработки, моделирования, оптимизации САУ беговых тренажеров и компенсации запаздывания, определения динамики движения человека изучались, ставились и частично решались в работах следующих ученых: Lee H., Hedjazi N., Pyo S., Lichtenstein L., Garrett M., McMahon M., Schofield D., Ware C., Slipp L., De Luca A., Schwaiger M. C., Thummel T., Ulbrich H., Brinks H., Bruins M., Hedjazi N., Iwata H., Boynton A. C., Kehring K. L., White T. L., Yoon J., Manurung A., Kim G. S., Park H. S., Damiano D. L., Riener R., Minetti A. E., Dingwell J. B., Rida I., Almaadeed S., Bouridane A., Катаев М. Ю., Рудова Е. В., Купляков Д. А., Souman J. L., Ивлев Д. Н., Кон-дратьев К. В., Непомнящий О. В., Кропачев В. Е., Дядик В. Ф., Байдали С. А., Криницын Н. С., Цетлин М. Л, Варшавский В. И.

Таблица 1 - Результаты исследования запаздывания в предметной области

Исследователь Запаздывание реакции САУ, с Скорость пользователя до остановки, м/с Смещение пользователя при остановке до, м

Hedjazi N. 0.43-0.57 1.2 0.52-0.64

Lee H. 0.85 3.0 2.50

Lichtenstein L. 1.48 1.3 1.92

DeLuca A. 2.00 0.5 1.00

Pyo S. 2.00 2.5 5.00

Результаты литературного анализа работ представленных ученых в области исследования запаздывания в системах управления беговых тренажеров представлены в таблице 1.

Анализ работ этих ученых показал, что основным направлением в существующих работах является оптимизация алгоритмов управления и программного обеспечения для минимизации передачи скорости реакции тренажер, но даже минимальное достигнутое значение запаздывания реакции тренажера 0.43 с недостаточно для естественного передвижения тренируемого в моменты изменения скорости его движения, например при резкой остановке. Корректировки скорости бегового полотна, при использовании систем управления с обратной связью от пользователя, негативно влияют на вестибулярный аппарат тренируемого, что заставляет останавливать процесс реабилитации или тренировки.

В большинстве работ отмечаются еще несколько особенностей беговых платформ тренажеров с САУ:

— контактный сбор данных о движении тренируемого требует дополнительного оборудования на пользователе, которое ограничивает свободу его движений, что нежелательно и отрицательно сказывается на процессе тестирования;

— бесконтактный сбор данных о движении пользователя требует использования устройств различной конструкции, называемых наблюдателями, которые крепятся на тренажере;

— большинство беговых тренажеров устанавливаются в отдельных помещениях центров физической подготовки и реабилитации, где во время тренировок, обследований и тестирования находится только пользователь, что позволяет использовать данную особенность при выборе наблюдателей и значительно упрощает анализ данных наблюдателей;

— запаздывание реакции тренажера ограничивает свободу движения пользователя, что нежелательно. Особенно это ощущается при использовании

средств визуального сопровождения, таких как шлемы виртуальной реальности, в которых пользователь не видит реальные объекты и не может адекватно ориентироваться в пространстве и контролировать свою скорость.

Следовательно, актуальной проблемой в научном и практическом плане является разработка и программная реализация алгоритмов функционирования САУ УИФН бегового тренажера, учитывающих указанные особенности и позволяющих прогнозировать действия тренируемого без ограничений его движения для частичной или полной компенсации запаздывания реакции беговой платформы. Учитывая, что запаздывание аппаратного обеспечения тренажера постоянно, необходимо не только оптимизировать запаздывание программного обеспечения, но осуществлять управление, прогнозируя положение пользователя по его движению. Не менее важной задачей является организация сбора данных для САУ тренажера без ограничения свободы движения тренируемого.

Таким образом, актуальной проблемой в научном и практическом плане является разработка и программная реализация алгоритмов функционирования САУ УИФН тренажера, позволяющих прогнозировать движение тренируемого-пользователя для частичной или полной компенсации запаздывания реакции его беговой платформы.

Диссертация выполнялась в соответствии с проектом РФФИ «Разработка модели прогнозирования перемещения человека с использованием мультиагентной системы и цепей Маркова» («Аспиранты») договор № 20-37-90041\20 от 25.08.2020.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования является система адаптивного управления беговой платформой тренажера. Предметом исследования являются алгоритмы адаптивного управления беговой платформой тренажера, обеспечивающие компенсацию запаздывания её реакции на движения пользователя.

Целью работы является разработка специального математического и алгоритмического обеспечения системы адаптивного управления беговой

платформой тренажера, обеспечивающего компенсацию запаздывания реакции беговой платформы тренажера посредством прогнозирования действий тренируемого.

Для достижения поставленной цели проведены теоретические и прикладные исследования закономерностей движения пользователя, ориентированные на компенсацию запаздывания реакции беговой платформы, и решены следующие задачи:

1. Выполнен системный анализ предметной области и обзор научных публикаций по тематике исследования. Обоснован выбор видеокамер в качестве наблюдателей для САУ УИФН бегового тренажера. Сформулирована вербальная постановка задачи адаптивного управления беговым тренажером.

2. Сформирована схема информационных потоков системы адаптивного управления беговым тренажером.

3. Разработана математическая постановка задачи адаптивного управления беговой платформой тренажера.

4. Разработан алгоритм систематизации движений пользователя, позволяющий определить закономерности его движения на беговой платформе тренажёра с наблюдателями и сформировать массивы повторяющихся движений пользователя в виде последовательностей его положений.

5. Разработан алгоритм прогнозирования движения пользователя на беговой платформе тренажера - выбора оптимальной последовательности кадров движения пользователя, передача которой САУ тренажером частично или полностью компенсирует запаздывание реакции беговой платформы.

6. Разработанные алгоритмы реализованы в виде программных модулей, проиллюстрирована эффективность их использования в системе адаптивного управления беговой платформой тренажера.

7. Представлены результаты апробации разработанных алгоритмов на устройстве имитации физических нагрузок бегового тренажера.

Научная новизна полученных результатов.

Впервые предложена постановка задачи адаптивного управления беговым тренажером, предусматривающая использование массивов повторяющихся движений пользователя, зафиксированных наблюдателями, для компенсации запаздывания реакции беговой платформы на его движения (п. 2 паспорта специальности).

Разработаны оригинальные алгоритмы:

- систематизации движений пользователя на беговой платформе тренажёра, предусматривающий предварительную обработку и определение характеристик кадров от наблюдателей, поиск повторяющихся последовательностей движений пользователя и их оформление в виде массивов, хранящихся в базе данных. (п. 4);

- прогнозирования движения пользователя, предусматривающий анализ его реального положения и выбор из базы данных массива повторяющихся движений, передача кадров которого в САУ УИФН полностью или частично компенсирует запаздывание реакции беговой платформы тренажера (п. 11).

Научная задача диссертации.

Разработка алгоритмов минимизации запаздывания реакции беговых тренажеров, используемых в промышленности для подготовки и тестирования специалистов, на действия пользователя без использования навесного оборудования.

Теоретическая значимость результатов, полученных в работе,

заключается в развитии методологии адаптивного управления беговыми платформами тренажеров, в разработке специального математического и алгоритмического обеспечения, а именно:

- в постановке задачи адаптивного управления тренажером;

- в разработке алгоритма систематизации движений пользователя на беговой платформе тренажера;

- в разработке алгоритма прогнозирования движения пользователя.

Практическая значимость исследования заключается:

- в разработке программного обеспечения системы адаптивного управления беговой платформой тренажера, позволяющего адаптировать реакцию бегового полотна тренажера к движению пользователя с компенсацией запаздывания, осуществлять контроль движения пользователя без навесного оборудования на нем;

- в использовании разработанного программного обеспечения в АО «Корпорация Росхимзащита» для развития систем тренировок работников горнодобывающей промышленности;

- в подтверждении возможности использования разработанного алгоритмического и программного обеспечения при подготовке кадров на беговых тренажерах, применяемых в МЧС РФ.

Положения, выносимые на защиту.

Математическая постановка задачи адаптивного управления беговой платформой тренажера.

Алгоритм систематизации движений пользователя на беговой платформе тренажёра с наблюдателями.

Алгоритм прогнозирования движения пользователя.

Программное обеспечение системы адаптивного управления беговой платформой тренажера.

Методология и методы исследования. В диссертации использовались методы системного анализа, математического моделирования, прогнозирования, теории множеств, автоматического управления и компьютерного зрения.

Соответствие специальности научных работников. Диссертационная работа выполнена в соответствии с пунктами 2, 4, 11 паспорта специальности 2.3.1 — «Системный анализ, управление и обработка информации, статистика (технические науки)».

Личный вклад в положения, выносимые на защиту. Постановка задач исследования осуществлена соискателем совместно с научным руководителем,

доктором технических наук, профессором С.В. Карпушкиным. В работах по теме диссертации соискателем лично разработаны и реализованы в виде программного обеспечения алгоритмы систематизации и прогнозирования движений пользователя, проведены эксперименты по внедрению разработанных алгоритмов в САУ эксплуатируемых тренажеров.

Степень достоверности и апробация результатов. Достоверность полученных результатов подтверждается результатами обработки данных натурных экспериментов, публикациями в рецензируемых изданиях.

Основные положения диссертации и отдельные результаты обсуждались и получили положительные отзывы на: International Conference «Applied Mathematics, Computational Science and Mechanics: Current Problems» (Voronezh, Russia, 2020); Materials Science and Engineering: Machine Science, Mechanization, Automatization and Robotics (IOP Conference Series, 2020); International MultiConference on Industrial Engineering and Modern Technologies (Vladivostok, Russia, 2019, 2020); International Conference on Modern Trends in Manufacturing Technologies and Equipment (Sevastopol, Russia, 2019).

По теме диссертации опубликовано 32 печатных работы, в том числе 4 статьи в журналах из списка ВАК, 7 статей в журналах, индексируемых в Web of Science и Scopus, 3 свидетельства о государственной регистрации программ для ЭВМ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и приложения. Содержание работы изложено на 118 страницах основного текста, включает 29 рисунков, 3 таблицы, список литературы из 113 наименований и 3 приложения.

Во введении обоснована актуальность темы исследования, сформулированы цель и задачи работы, показана научная новизна и практическая значимость результатов исследования, приведены структура диссертации и перечень вопросов, рассмотренных в главах.

В первой главе приведена классификация беговых тренажеров и САУ УИФН, отмечены их преимущества, недостатки и ограничения их

использования в различных отраслях промышленности. Представлены результаты литературного обзора и системного анализа предметной области, проанализированы предложенные варианты системы управления беговыми тренажерами и методы компенсации запаздывания реакции беговых платформ. Показаны возможности прогнозирования положения тренируемого-пользователя путем определения закономерностей его движения по данным наблюдателей. Обозначена проблема запаздывания реакции беговой платформы. Обоснованы ограничения и критерий оценки качества управления беговым тренажером.

На основании системного анализа сделан вывод: процесс управления УИФН — это адаптация реакции беговой платформы тренажера к внешней среде (действиям пользователя).

Сформулированы требования к наблюдателям для САУ УИФН бегового тренажера. Приведены критерии оценки приемлемости существующих видов наблюдателей для САУ УИФН бегового тренажера. Обоснован выбор камер в качестве наблюдателей для САУ УИФН беговых тренажеров, которые передают в САУ тренажером в качестве входных данных последовательные кадры, фиксирующие положения пользователя.

На основании материала главы сформулированы цель и задачи исследования, а также вербальная постановка задачи исследования: необходимо выбрать массив повторяющихся движений пользователя, передача последовательных кадров которого в систему управления тренажером позволит компенсировать запаздывание. Массив выбираются из сформированной базы данных, содержащей все ранее наблюдаемые повторяющиеся последовательности кадров движения пользователя на беговом полотне тренажера.

Во второй главе представлены схема информационных потоков и математическое описание УИФН. Описана структура САУ УИФН, состоящая из трех блоков: обработки входных кадров, формирования массивов повторяющихся движений пользователя, выбора массива для прогнозирования.

Блок обработки входных кадров от наблюдателей позволяет: обработать входной видеопоток до анализа САУ УИФН; убрать дефекты кадров наблюдателей; приводит кадры в массив данных требуемого вида для последующего анализа.

Блок формирования массивов повторяющихся движений пользователя позволяет: определить массивы-шаблоны повторяющихся последовательностей кадров, согласно выбранным критерию и ограничениям, и добавить их в базу данных. Массивы определяются на основе закономерностей, найденных в выходном массиве после блока обработки входных кадров. Полученные массивы-шаблоны повторяющихся движений пользователя, удовлетворяющие условиям, добавляются в базу данных для последующего использования.

Блок выбора массива для прогнозирования позволяет определить в базе данных единственный массив-шаблон, кадры из которого будут последовательно переданы в САУ УИФН для осуществления управления, вместо реальных текущих кадров положения пользователя от наблюдателей.

На основании представленных схемы информационных потоков, математического описания и структуры САУ УИФН разработана математическая постановка задачи адаптивного управления УИФН.

В третьей главе приведены рекомендации по оснащению тренажеров, схема расположения камер-наблюдателей. Представлены разработанные алгоритмы систематизации массивов повторяющихся движений пользователя и прогнозирования его движения, также результаты тестирования их программной реализации. Описан анализ кадров согласно структурным блокам. Представлено описание программного обеспечения, разработанного для решения задачи адаптивного управления устройством имитации физических нагрузок бегового тренажера с камерами-наблюдателями; порядок применения разработанных критериев. Представлен результат тестирования разработанной САУ УИФН на эксплуатируемом тренажере.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Сиухин Александр Андреевич, 2023 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Astrom, K. J., Adaptive Control / K. J. Astrom, B. Wittenmark // Addison-Wesley. - 1994. - 577 с.

2. Юревич, Е. И. Теория автоматического управления / Е. И. Юревич // СПб.: БХВ-Петербург. - 2007. - 560 с.

3. Александров, А. Г. Оптимальные и адаптивные системы / А. Г. Александров // М.: Высшая школа. - 1989. - 263 с.

4. Ефимов, Д. В. Робастное и адаптивное управление нелинейными колебаниями. / Д. В. Ефимов // СПб.: Наука. - 2005. - 314 с.

5. Солодовников, В.В. Теория автоматического управления техническими системами / В.В. Солодовников, В.Н. Плотников, А.В. Яковлев // МГТУ им. Н.Э. Баумана. - 1993. - 492 с.

6. Тюкин, И.Ю. Адаптация в нелинейных динамических системах / И. Ю. Тюкин, В. А. Терехов // Санкт-Петербург: ЛКИ. - 2008. - 384 с.

7. Дядик, В. Ф. Теория автоматического управления: учебное пособие / В. Ф. Дядик, С. А. Байдали, Н. С. Криницын // Томск: Изд-во Томского политехнического университета. - 2011. - Т. 76. - 197 с.

8. Муромцев, Ю. Л. Основы автоматики и системы автоматического управления / Г.А. Барышев, Д.Ю. Муромцев, В.В. Орлов // Тамбов: Изд-во Тамб. гос. техн. ун-та. - 2008. - 58 с.

9. Поляков, К. Ю. Теория автоматического управления для «чайников» / К.Ю. Поляков // Санкт-Петербург. - 2008. - 80 с.

10. Масаев, С.Н. Оценка системы управления компанией на основе метода адаптационной корреляции к внешней среде. / С.Н. Масаев, М.Г. Доррер // М.: ИПУ РАН. - 2010. C. 45 - 50.

11. Анфилатов, В. С. Системный анализ в управлении. Учебное пособие / B.C. Анфилатов, А.А. Емельянов, А.А. Кукушкин // М.: Финансы и статистика, 2013. - 368 с.

12. Кочегурова, Е. А. Теория и методы оптимизации / Е.А. Кочегурова // Томск:Изд-во Томского политехнического университета. - 2017. - 157 с.

13. Брюханов, В. Н. Теория автоматического управления / В.Н. Брюханов, Ю.М. Соломенцев, М.Г. Косов, С.П. Протопопов // М: Высшая школа. - 2000. — 268 с.

14. Schofield, D. The use of virtual simulators for emergency response training in the mining industry / D. Schofield // Journal of Emergency Management. -2010. - Т.8. - №.2. - P. 45-56.

15. Manca, D. Bridging between Virtual Reality and accident simulation for training of process-industry operators / D. Manca, S. Brambilla, S. Colombo // Adv. Eng. Softw. Elsevier Ltd. - 2013. - Vol. 55. - P. 1-9.

16. Strayer, D.L. Simulator training improves driver efficiency: Transfer from the simulator to the real world / D.L. Strayer, F.A. Drews // Proceedings of the Second International Driving Symposium on Human Factors in Driver Assessment, Training, and Vehicle Design. - 2003. - P. 190-193.

17. Patle, D.S. Operator training simulators in the chemical industry: review, issues, and future directions / D.S. Patle, Z. Ahmad, G.P. Rangaiah // Rev. Chem. Eng. - 2014. - № 2. - P. 199-216.

18. Родителев, А.В. Высокоуровневая архитектура тренажерно-обучающих систем сложных технических комплексов / А. В. Родителев, А. М. Гиацинтов // Программные продукты и системы. - 2018. - №3. - С. 439-443.

19. Ware, C. Using velocity control to navigate 3D graphical environments: A comarison of three interfaces / C. Ware, L. Slipp // Proceedings of the Human Factors Society Annual Meeting. Sage CA: Los Angeles, CA: Sage Publications. -1991. - Т.35. - №.5. - P. 300-304.

20. Plotnik M. et al. Self-selected gait speed-over ground versus self-paced treadmill walking, a solution for a paradox //Journal of neuroengineering and rehabilitation. - 2015. - Т. 12. - №. 1. - P. 1-11.

21. Решетников, В.Н. Основы построения тренажерно-обучающих систем сложных технических комплексов / В.Н. Решетников, К.А. Мамросенко // Программные продукты и системы. - 2011. - №. 3. - С. 86-90.

22. Фролов, Д. А. Архитектура и сценарии компьютерного тренажера для подготовки персонала промышленных предприятий / Д.А. Фролов // Вестник Саратовского государственного технического университета. - 2013. -Т. 4. - №. 1 (73). - С. 197-202.

23. Вус, А.В. Модель сервисного обслуживания компьютерных тренажеров военного назначения / А.В. Вус // Программные продукты и системы. - 2017. - Т. 30. - №. 4. - С. 785-789.

24. Трухин А. В. Анализ существующих в РФ тренажерно-обучающих систем / А. В. Трухин // Открытое и дистанционное образование. - 2008. - №. 1. - С. 32-39.

25. Naderpour, M. An intelligent situation awareness support system for safety-critical environments / M. Naderpour, J. Lu, G. Zhang // Decision Support Systems. - 2014. - Т. 59. - P. 325-340

26. Iwata, H. Walking about virtual environments on an infinite floor / H. Iwata // Proceedings IEEE Virtual Reality - IEEE. - 1999. - P. 286-293.

27. Iwata, H. Virtual perambulator: a novel interface device for locomotion in virtual environment / H. Iwata, T. Fujii // Proceedings of the IEEE 1996 Virtual Reality Annual International Symposium. - IEEE. - 1996. - P. 60-65.

28. De Luca, A. Motion control of the cybercarpet platform / A. De Luca // IEEE Transactions on Control Systems Technology. - 2012. - P. 410-427.

29. De Luca, A. Control design and experimental evaluation of the 2D CyberWalk platform / A. De Luca // 2009 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. IEEE. - 2009. - P. 5051-5058.

30. Feasel, J. The integrated virtual environment rehabilitation treadmill system / J. Feasel // IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. - 2011. - Т. 19. - №. 3. - P. 290-297.

31. Hedjazi, N. An omnidirectional platform design: application to posture analysis / N. Hedjazi // XIV Mediterranean Conference on Medical and Biological Engineering and Computing 2016. - Springer, Cham. - 2016. - P. 602-607.

32. Schwaiger, M.C. 2d-motion platform: The cybercarpet / M. C. Schwaiger, T. Thummel, H. Ulbrich // Second Joint EuroHaptics Conference and Symposium on Haptic Interfaces for Virtual Environment and Teleoperator Systems (WHC'07). - IEEE. - 2007. - P. 415-420.

33. Garrett, M. Indirect measures of learning transfer between real and virtual environments / M. Garrett, M. McMahon // Australasian Journal of Educational Technology. - 2013. - T.29. - №. 6. P. 806-822.

34. Von Zitzewitz, J. A novel method for automatic treadmill speed adaptation / J. Von Zitzewitz, M. Bernhardt, R. Riener // IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. - 2007. - T.15. - №. 3. - P. 401-409.

35. Brinks H. Redesign of the Omnideck platform: With respect to DfA and modularity/ H. Brinks, M. Bruins. - 2016. - 124 c.

36. Kikuchi T. Gait Analysis with Automatic Speed-Controlled Treadmill / T. Kikuchi, K. Sakai, K. Ishiya // Journal of Robotics and Mechatronics. - 2015. -T.27. - №. 5. - P. 528-534.

37. Minetti, A. A feedback-controlled treadmill (treadmill-on-demand) and the spontaneous speed of walking and running in humans / A. Minetti // Journal of Applied Physiology. - 2003. - T.95. - №.2. - P. 838-843.

38. Souman, J. L. Making virtual walking real: Perceptual evaluation of a new treadmill control algorithm / J. L. Souman // ACM Transactions on Applied Perception (TAP). - 2010. - T.7. - №.2. - P. 1-14.

39. Souman, J. L. CyberWalk: Enabling unconstrained omnidirectional walking through virtual environments / J. L. Souman // ACM Transactions on Applied Perception (TAP). - 2008. - T.8. - №.4. - P. 1-22.

40. Pyo, S. H. Development of an fast-omnidirectional treadmill (f-odt) for immersive locomotion interface / S. H. Pyo // 2018 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). IEEE. - 2018. - P. 760-766.

41. Ray, N. T. Walking speed changes in response to novel user-driven treadmill control / N. T. Ray, B. A. Knarr, J. S. Higginson // Journal of biomechanics.

- 2018. - Т.78. - P. 143-149.

42. Lee, H. Design of the omni directional treadmill based on an omni-pulley mechanism / H. Lee // 2016 13th International Conference on Ubiquitous Robots and Ambient Intelligence (URAI). IEEE. - 2016. - P. 889-894.

43. Епишев, В. В. Интеллектуальные силовые тренажеры с изменяемой нагрузкой на основе сервопривода (перспективный проект) /В. В.Епишев, Д. Г.Максаков, К. В.Коровин, В. В. Эрлих, А. А. Петров, Л. Н. Петрова // Журнал Сибирского федерального университета. Гуманитарные науки. - 2021.

- Т. 14. - №. 2. - С. 241-249.

44. Гаммер, М.Д. Разработка системы автоматизированного проектирования компьютерных имитационных тренажеров: специальность 05.13.12 "Системы автоматизации проектирования (по отраслям)»: автореф.дис. .. .канд.тех. наук / Гаммер Максим Дмитриевич. - Тюмень, 2007. - 19 с.

45. Ameho, M. Treadmill speed control. / M. Ameho, J. van den Kieboom, F. Dzeladini. - 2014. - 28 c.

46. Пак, Х. Дж. Исследование по автоматической адаптации скорости беговых дорожек / Х. Дж. Пак // 2015 15-я Международная конференция по управлению, автоматизации и системам (ICCAS). IEEE. - 2015. - P. 1898-1900.

47. Wei, W. A comparison of variability and gait dynamics in spatiotemporal variables between different self-paced treadmill control modes / W. Wei, Y. Kaiming, Z. Yu, Q. Yuyang, W. Chenhui // Journal of Biomechanics. -2020. - Т. 110. - С. 109979.

48. Bowtell, M. V. The consistency of maximum running speed measurements in humans using a feedback-controlled treadmill, and a comparison with maximum attainable speed during overground locomotion / M. V. Bowtell, H. Tan, A. M. Wilson //Journal of biomechanics. - 2009. - Т.42. - №.15. - P. 2569-2574.

49. Lichtenstein, L. A feedback-controlled interface for treadmill locomotion in virtual environments / L. Lichtenstein // ACM Transactions on Applied Perception (TAP). - 2007. - Т.4. - №.1. - P.1-23.

50. Yoon, J. A novel walking speed estimation scheme and its application to treadmill control for gait rehabilitation / J. Yoon, H. S. Park, D. L. Damiano //Journal of neuroengineering and rehabilitation. - 2012. - Т.9. №.1. P. 1-13.

51. Кузнецов, А.О. Исследование движения нижних конечностей человека при ходьбе с использованием технологий инерциального захвата движения / А.О. Кузнецов, В.М. Мусалимов // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. - 2013. - №.5 (87). С. 128132.

52. Yoon, J. Impedance control of a small treadmill with sonar sensors for automatic speed adaptation / J. Yoon, A. Manurung, G. S. Kim // International Journal of Control, Automation and Systems. - 2014. - Т.12. - №.6. - P. 1323-1335.

53. Auralius, M. An automatic speed control system of a treadmill with ultrasonic sensors / M. Auralius, J. W. Yoon // Journal of Institute of Control, Robotics and Systems. - 2011. - Т.17. - №.5. - P. 505-511.

54. Kim, J. Commercial motion sensor based low-cost and convenient interactive treadmill / J. Kim, A. Gravunder, H. S. Park // Sensors. - 2015. - Т.15. -№.9. - P. 23667-23683.

55. Park, H. S. Development of a VR-based treadmill control interface for gait assessment of patients with Parkinson's disease / H.S. Park, J.W. Yoon, J. Kim, // 2011 IEEE International Conference on Rehabilitation Robotics. - IEEE, 2011. - С. 1-5.

56. Dingwell, J. B. Local dynamic stability versus kinematic variability of continuous overground and treadmill walking / J. B. Dingwell //J. Biomech. Eng. -2001. - Т.123. - №.1. - P. 27-32.

57. Riener R. Patient-cooperative strategies for robot-aided treadmill training: first experimental results / R. Riener // IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering. - 2005. - Т.13. - №.3. - P. 380-394.

58. Iwata H., Yano H., Nakaizumi F. Gait master: A versatile locomotion interface for uneven virtual terrain //Proceedings IEEE Virtual Reality 2001. - IEEE, 2001. - C. 131-137.

59. Iwata H. Circulafloor: A locomotion interface using circulation of movable tiles / H. Iwata, H. Yano, H. Fukushima //IEEE Virtual Reality 2005. -IEEE Computer Society, 2005. - C. 223-230.

60. De Luca, A. Feedback/feedforward schemes for motion control of the CyberCarpet / A. De Luca, R. Mattone, P. R. Giordano //IFAC Proceedings Volumes. - 2006. - T. 39. - №. 15. - C. 400-406.

61. De Luca, A. Motion control of the cybercarpet platform / A. De Luca // IEEE Transactions on Control Systems Technology. - 2012. - P. 410-427.

62. De Luca, A. Control design and experimental evaluation of the 2D CyberWalk platform / A. De Luca // 2009 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. IEEE. - 2009. - P. 5051-5058.

63. Feasel, J. The integrated virtual environment rehabilitation treadmill system / J. Feasel // IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. - 2011. - T. 19. - №. 3. - P. 290-297.

64. Keung C. C. W., Kim J. I., Ong Q. M. Developing a BIM-based MUVR treadmill system for architectural design review and collaboration //Applied Sciences. - 2021. - T. 11. - №. 15. - C. 6881.

65. Pyo, S.. Development of a novel omnidirectional treadmill-based locomotion interface device with running capability / S. Pyo, H. Lee, J. Yoon //Applied Sciences. - 2021. - T. 11. - №. 9. - C. 4223.

66. Wang, Z. Real Walking in Place: HEX-CORE-PROTOTYPE Omnidirectional Treadmill / Z. Wang, H. Wei, K.J. Zhang, L. Xie //2020 IEEE Conference on Virtual Reality and 3D User Interfaces (VR). - IEEE, 2020. - C. 382387.

67. Hooks, K. Evaluating the user experience of omnidirectional VR walking simulators / K. Hooks, W. Ferguson, P. Morillo, C. Cruz-Neira // Entertainment Computing. - 2020. - T. 34. - C. 100352.

68. Frissen, I. Enabling unconstrained omnidirectional walking through virtual environments: an overview of the CyberWalk project / I. Frissen, J.L. Campos, M. Sreenivasa //Human walking in virtual environments. - 2013. - C. 113144.

69. Ekram, M. A. U. Measurement of control parameters for omnidirectional treadmills using RGBD camera. - 2017. - 84 c.

70. Obukhov, A. The model of the automatic control system for a treadmill based on neural networks / A. Obukhov, A. Siukhin, D. Dedov // 2020 International Multi-Conference on Industrial Engineering and Modern Technologies (FarEastCon). - IEEE, 2020. - C. 1-5.

71. Paolo, A. D. L. R. M. The Motion Control Problem for the CyberCarpet. / A.D.L.R.M. Paolo, R. Giordano // Proceedings 2006 IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2006. ICRA. - 2006. - P. 1-6.

72. Metsis, V. Integration of virtual reality with an omnidirectional treadmill system for multi-directional balance skills intervention / V. Metsis, K.S. Smith, D. Gobert // 2017 International Symposium on Wearable Robotics and Rehabilitation (WeRob). - IEEE, 2017. - C. 1-2.

73. Lohman, J. Evaluating Cybersickness of Walking on an Omnidirectional Treadmill in Virtual Reality / J. Lohman, L. Turchet // IEEE Transactions on Human-Machine Systems. - 2022. - P. 613-623.

74. Giordano P. The CyberWalk platform: human-machine interaction enabling unconstrained walking through VR / P. Robuffo Giordano, J. L. Souman, R. Mattone, A. De Luca, M. O. Ernst //First workshop for young researchers on Human-friendly robotics. - 2008. - P. 1-2.

75. Boboc, R. G. An Omnidirectional System for Navigation in Virtual Environments / R.G. Boboc, M.I. Toma, H. Moga, A.N. Panfir // Doctoral Conference on Computing, Electrical and Industrial Systems. - Springer, Berlin, Heidelberg, 2013. - C. 192-199.

76. Wang, Z. Strolling in Room-Scale VR: Hex-Core-MK1 Omnidirectional Treadmill / Z. Wang, C. Liu, J. Chen, Y. Yao, D. Fang, // arXiv preprint arXiv:2204.08437. - 2022. - P. 1-12.

77. Wehden, L. O. The slippery path to total presence: How omnidirectional virtual reality treadmills influence the gaming experience / L.O. Wehden, F. Reer, R. Janzik, W.Y. Tang // Media and Communication. - 2021. - Т. 9. - №. 1. - С. 5-16.

78. Cha, M. User-driven treadmill using walking speed estimated from plantar pressure sensor / M. Cha, S. Han, H. Kim, D. Mun // Electronics Letters. -2017. - Т. 53. - №. 8. - С. 524-526.

79. Ikeda, S. Immersive telepresence system with a locomotion interface using high-resolution omnidirectional videos. - 2005. P. 1-4.

80. Катаев, М. Ю. Методика учета угла направления движения человека при изучении параметров походки по видеопоследовательности / М. Ю. Катаев, Е. В. Рудова //Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. - 2019. - Т.22. - №.2. - С. 109-113.

81. Десятников, И. Е. Алгоритмы поиска изображений в базах видеоданных / И. Е. Десятников, В. А. Утробин // Компьютерная оптика. - 2011. - Т.35. - №. 3. - С. 416-422.

82. Купляков, Д. А. Распределённый алгоритм сопровождения людей в видео / Д. А. Купляков // Труды Международной конференции по компьютерной графике и зрению "Графикон". - ФГУ" Федеральный исследовательский центр Институт прикладной математики им. МВ Келдыша Российской академии наук". - 2018. - №.28. - С. 208-213.

83. Щербаков, М. С. Параллельные алгоритмы решения задачи определения движения на основе видеоинформации / М. С. Щербаков, А. П. Борисов // Вестник науки и образования. - 2019. - №12-1 (66). - С.23-25.

84. Мурлин, А. Г. Алгоритм и методы обнаружения и распознавания жестов руки на видео в режиме реального времени / А.Г. Мурлин //Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. - 2014. - №. 97. - С. 626-635.

85. Чудновский, М. М. Алгоритм распознавания жестов руки человека на видеопоследовательности в режиме реального времени для реализации интерфейсов человеко-машинного взаимодействия / М. М. Чудновский // Сибирский журнал науки и технологий. - 2014. - №.3 (55). - С. 162-167.

86. Ивлев, Д. Н. Адаптивные алгоритмы компенсации помех / Д.Н. Ивлев, И.Я. Орлов, А.В. Сорокина, Е.С. Фитасов // Учебно-методическое пособие - Нижний Новгород, ННГУ. - 2014. - 88 c.

87. Кондратьев, К. В. Адаптивный алгоритм для компенсации реверберационных помех / К. В. Кондратьев, О. В. Непомнящий, В. Е. Кропачев // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Физика. Математика. - 2015. - №.4. - С. 20-29.

88. Gerasimov, D.N. Algorithm of multiharmonic disturbance compensation in linear systems with arbitrary delay: internal model approach / D.N. Gerasimov, A.V. Paramonov, V.O. Nikiforov // Nauchno-Tekhnicheskii Vestnik Informatsionnykh Tekhnologii, Mekhaniki i Optiki. - 2016. - Т.16. - №.6. - P. 1023.

89. Громов, Ю. Ю. Системы автоматического управления с запаздыванием / Ю.Ю. Громов, Н.А. Земской, А.В. Лагутин, О.Г. Иванова, В.М. Тютюнник // Тамбов: Изд-во ТГТУ. - 2007. - 50 c.

90. Masani, K. Variability of ground reaction forces during treadmill walking / K. Masani, M. Kouzaki, T. Fukunaga //Journal of applied physiology. -2002. - Т.92. - №.5. - P. 1885-1890.

91. Boynton, A. C., Biomechanical and Physiological Validation of the Omni-Directional Treadmill Upgrade as a Mobility Platform for Immersive Environments. / A. C. Boynton, K. L. Kehring, T. L. White // Army research lab aberdeen proving ground md. - 2011. - №. ARL-TR-5510. - 38 c.

92. Steinicke F. Human walking in virtual environments. / F. Steinicke, Y. Visell, J. Campos, A. Lecuye // New York : Springer, 2013. - Т. 56. - №. 7. - С. 976-985.

93. Iwata, H. Path reproduction tests using a torus treadmill / H. Iwata, Y. Yoshida // Presence. - 1999. - Т. 8. - №. 6. - P. 587-597.

94. Darken, R. P. The omni-directional treadmill: a locomotion device for virtual worlds / R.P. Darken, W.R. Cockayne, D. Carmein // Proceedings of the 10th annual ACM symposium on User interface software and technology. - 1997. - р. 213-221.

95. Nilsson, N. C. Natural walking in virtual reality: A review / N.C. Nilsson, S. Serafin, F. Steinicke //Computers in Entertainment (CIE). - 2018. - Т. 16.

- №. 2. - С. 1-22.

96. Trautmann, J. A Treadmill Walking Dataset with IMU. Pressure-Distribution and Photoelectric Data for Gait Analysis / J. Trautmann, L. Zhou, C.M. Brahms, C. Tunca, C. Ersoy, U. Granacher, B. Arnrich // Data. - 2021. - Т.6. - №.9. -P. 1-19.

97. Tielke A. Неидеальное поведение беговой дорожки зависит от фазы походки, скорости и веса / A. Tielke, J. Ahn, H. Lee // Научные отчеты. - 2019. -Т.9. - No 1. - P. 1-12.

98. Rida, I. Gait recognition based on modified phase-only correlation / I. Rida, S. Almaadeed, A. Bouridane // Signal, Image and Video Processing. - 2016. -Т.10. - №.3. - P. 463-470.

99. Ткаченко, П.В. Синхронизированное применение экзоскелета с функциональной электростимуляцией у пациентов с последствиями травмы спинного мозг / П.В. Ткаченко, В.Д. Даминов, О.Э. Карпов // Вестник восстановительной медицины. - 2018. - №.3. - P. 123-130.

100. Чесноков Н. Н., Морозов А. П. Современные технологии и средства восстановления после травм в легкой атлетике / Н.Н. Чесноков, А.П. Морозов // Известия Тульского государственного университета. Гуманитарные науки. -2014. - №.4-2. - С. 245-248.

101. Witmer, B. G. Virtual spaces and real-world places: Transfer of route knowledge / B. G. Witmer // International journal of human-computer studies. - 1996.

- Т.45. - №.4. - P. 413-428.

102. Ware, C. Using velocity control to navigate 3d graphical environments: A comarison of three interfaces / C. Ware, L. Slipp // Proceedings of the Human

Factors Society Annual Meeting. - Sage CA: Los Angeles, CA : Sage Publications. -1991. - Т.35. - №.5. - P. 300-304.

103. Waller, D. The transfer of spatial knowledge in virtual environment training / D. Waller, E. Hunt, D. Knapp //Presence. - 1998. - Т. 7. - №. 2. - P. 129143.

104. Цетлин, М. Л. Исследования по теории автоматов и моделированию биологических систем. / М. Л. Цетлин // Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит. - 1969. -316 c.

105. Жердев, Д. А. Прогнозирование поведения человека с помощью синтетических данных/ Д.А. Жердев, Л.А. Жердева // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2021). - 2021. - C. 30142.

106. Городецкий, В.И. Прикладные многоагентные системы группового управления / В.И. Городецкий, О.В. Карсаев, В.В. Самойлов //Искусственный интеллект и принятие решений. - 2009. - №. 2. - С. 3-24.

107. Базенков, Н.И. Моделирование и прогноз движений человека марковскими моделями / Н.И. Базенков, С.А. Летягин // Управление робототехническими системами. - 2021. - С. 301-310.

108. Варшавский, В. И. Коллективное поведение автоматов. / В. И. Варшавский // Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит. - 1973. - 408 c.

109. Фейгенберг, И. М. Вероятностное прогнозирование в деятельности человека и поведении животных / И.М. Фейгенберг // Изд-во Ньюдиамед. -2008. - 190 с.

110. Растригин, Л. А. Современные принципы управления сложными объектами / Растригин Л. А. // М: Сов.радио. - 1980. - 232 c.

111. Четыркин, Е.М. Статистические методы прогнозирования / Е.М. Четыркин // М: Статистика. - 1977. - 200 c.

112. Крючин, О. В. Прогнозирование временных рядов с помощью искусственных нейронных сетей и регрессионных моделей на примере прогнозирования котировок валютных пар / О. В. Крючин, А. С. Козадаев, В. П. Дудаков // Исследовано в России. - 2010. - Т.13. - C. 354-362.

113. Цыкунов, А.М. Адаптивное и робастное управление динамическими объектами по выходу / А.М. Цыкунов //М: ФИЗМАЛИТ. -2009. - С. 268.

ПРИЛОЖЕНИЕ А (справочное) Атлас блок-схем системы адаптивного управления устройством имитации физических нагрузок бегового тренажера

Алгоритм определения ядра размытия

с

Начало

L

I

)

Входные кадры

<

|{databg1,...}

7

Цикл i =0, 1,

>

|{databg1,...}, i

core = 2*i+1

I {databg1,...},

core

Размытие кадра ядром core

I {databg1(core),...}

Перевод в черно-белую _гамму

I databgc

Создание шаблона databgc

Г~d¡t¡Ч

Алгоритм обработки входных кадров от наблюдателя

с

L

С

Начало

I

Входные кадры,

ядро ра

data

змытия

7

1

data, core

Размытие кадров

I

Перевод в черно-белую градацию

Удаление фона

Расчет характеристики

{|data1|,|data2|,^}

Создание Data

I

Конец

3

Алгоритм систематизации массивов посторяющихся движений пользователя

^ Начало ^

Входные 7 кадры /

-Data-

Цикл к

к = max(|dataa|). .... min(|dataa к

>

Рп. К

Рп, К

max(К)

Рп

/ Цикл Ь \ Ь = 1, |Рп| /

datai;b} с^уь |

moda(datan,b)

Di

Добавить в БД

^ Конец ^

Алгоритм выбора массива для прогнозирования движения пользователя

ПРИЛОЖЕНИЕ Б (справочное) Копии свидетельств о государственной

регистрации программ для ЭВМ

ПРИЛОЖЕНИЕ В (справочное) Справки об использовании результатов

диссертационной работы