Математическое обеспечение микрокомпьютеров мобильных объектов с групповым взаимодействием

• Автор: Амелин, Константин Сергеевич
• Шифр специальности: 05.13.11
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2012
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 90 с. : ил.

1 Группа мобильных объектов для распознавания образов
1.1 Автономные мобильные объекты
1.2 Преимущества группы мобильных объектов
1.3 Использование группы мобильных объектов для решения задач распознавания образов в разных областях
2 Рандомизированные алгоритмы оптимизации движения легких мобильных объектов
2.1 Добавление рандомизации в стратегию управления для оценивания параметров динамических систем
2.2 Свойства оценок рандомизированного алгоритма предсказания (фильтрации) случайного процесса, наблюдаемого
на фоне почти произвольных помех
2.3 Рандомизированные методы прогнозирования и оценивания параметров внешней среды для оптимизации движения мобильных объектов при внешних воздействиях и существенных погрешностях в получаемых данных
3 Программирование микрокомпьютеров группы мобильных объектов и организация человеко-машинного взаимодействия
3.1 Трехуровневая система управления группой мобильных объектов
3.2 Программирование бортовых микрокомпьютеров мобильных объектов группы
3.3 Апробация алгоритмов и технологии программирования
Заключение
Литература

Актуальность темы. В последнее время для исследования и мониторинга территорий, поиска и отслеживания людей, транспортных средств и т. п. все чаще применяются как обособленные автономные мобильные объекты (сухопутные, летающие или плавающие), так и их группы. При этом качество выполнения задач в значительной степени зависит от точности позиционирования и соблюдения заданной траектории движения. Для объектов больших размеров применяются массивные инер-циальные системы навигации с гироскопами, магнитометрами, акселерометрами и различными измерительными датчиками, которым удается существенно снизить уровни погрешностей измерений при движении и обеспечить достаточно точное позиционирование. Развитие навигационных сетей ГЛОНАСС/СРБ существенно упрощает решение задач позиционирования при использовании показаний датчиков ГЛОНАСС/СРЭ в комбинации с инерциальной системой. Технологический прогресс, миниатюризация исполнительных устройств, рост их доступности и расширение функциональных возможностей позволяют начать эффективно использовать легкие мобильные объекты (небольшие автомобили, лодки, колесные и гусеничные роботы, легкие беспилотные летательные аппараты и т. п.) для исследований и мониторинга территорий. Сравнительно малые размеры и легкий вес являются, с одной стороны, основой “дешевизны” соответствующих технических решений, но, с другой стороны, не позволяют использовать мощные инерциальные навигационные системы, ограничивая применения инерциальной системы только для поддержания “текущего” равновесия. Для позиционирования таких объектов используются в основном показания датчиков ГЛОНАСС/СРБ, которые поступают в дискретные моменты времени и часто включают в себя систематические погрешности. Для решения проблем точности позиционирования и соблюдения заданной траектории движения применяют фильтры, с помощью которых производится предсказание возможного

смещения в следующий момент времени и внесение „на основе этих данных поправок в задаваемый курс.
Задача предсказания значений случайного процесса, порождаемого белым шумом, пропущенным через линейный фильтр, является наиболее типичной для калмановской фильтрации, базирующейся на работах P.E. Калмана и P.C. Бьюси [45]. Наряду со статистическими развиваются и минимаксные постановки задач, в которых о неопределенностях предполагается только ограниченность в каком-либо смысле, а в остальном они могут быть произвольными. Такая постановка задачи рассматривается в работах О.Н. Граничина [35J, А.И. Кибзуна, Ю.С. Кана [109], А.Б. Куржанского [47], А.Р. Панкова, К.В. Семенихина [52], Б.Т. Поляка, П.С. Щербакова [55], Р. Темпо [89], В.Н. Фомина [78], Ф.Л. Чер-ноусько [80] и др. Применение фильтрации в системах навигации мобильных планеров исследовалось В.Д. Андреевым, O.A. Бабичем [20],
O.A. Степановым, В.Н. Васильевым, A.B. Осиповым [64, 67] и др. Для оценки случайных процессов в системах навигации мобильных объектов достаточно часто и эффективно применяется фильтр Калмана, который удовлетворительно работает на больших мобильных объектах с применением различного навигационного оборудования. Для легких мобильных объектов задача снижения уровня отклонения от заданной траектории движения остается открытой, так как влияние на них сопутствующих неопределенностей более значительно.
Сравнительная дешевизна и доступность легких мобильных объектов позволяет при решении практических задач использовать их в группе, что оказывается эффективнее по сравнению с применением одного мобильного объекта. В связи с этим растет необходимость в разработках новых подходов к конструированию систем управления такими объектами. Для реализации новых преимуществ группы необходимо организовать автономное групповое взаимодействие. Для решения такого типа задач в последнее время успешно применяются мультиагентные технологии, развиваемые в работах В.И. Городецкого [30], И.О. Скобелева [60,61], И.Б. Тарасова [69], Ю. Шохама [121] и др. Применение мультиагентного

существенных причин отклонений легких мобильных объектов от заданного курса являются изменение направления ветра (актуально в воздухе для мобильных объектов и в меньшей степени для наземных) и неровности поверхности земли (для наземных мобильных объектов). Также на отклонения влияют случайные и систематические ошибки в получаемых в процессе движения данных: ошибки в навигационных системах, дискретность в получении данных и т. п. Для борьбы с этой проблемой применяют фильтры, с помощью которых производят предсказания смещений в следующие моменты времени и внесение на их основе поправок в курс объекта [59].
2.3.1 Рандомизация управления для оптимизации движения мобильного объекта в условиях возмущений при наблюдениях с помехами
Рассмотрим упрощенную модель движения мобильного объекта. Будем считать, что он движется в плоскости со скоростью а и подвержен в направлении 9 действию внешних возмущений (ветра) с постоянной скоростью Ь. Показания с ГДОНАСС/СРЭ приемника поступают в систему набором данных с интервалом времени 5, т. е. в момент времени Тк = То+81 поступают пары чисел (5д щ), которые являются измерением текущей позиции (жг, у г) с некоторой ошибкой (еггХг, етгУ1).
Для управления мобильным объектом, т. е формирования последовательности управляющих воздействий на исполнительные механизмы {щ}, необходимо по наблюдениям {(Щ,уг)} оценить (определить) неизвестный параметр 9* е Ж при отсутствии каких-либо ограничений на последовательность помех {щ}.
Более точно, пусть задана точка направления на цель (А, В). В каждый момент времени X) мобильный объект находится в точке (ащуД Будем считать, что рулями высоты, направления и элеронами возможно изменение курса движения объекта и и удержание его постоянным в