Управление автономными мобильными системами в условиях обхода препятствий

• Автор: Головацкий, Константин Эрнстович
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2003
• Место защиты: Уфа
• Количество страниц: 212 с. : ил

ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение
Глава 1 Анализ проблемы интеллектуального управления автономными мобильными системами в условиях неопределенности 1Л Проблемы управления автономными мобильными системами в условиях неопределенности

1.2 Анализ существующих подходов к синтезу систем управления АМС

1.3 Цели и задачи исследования

Выводы
Г лава 2 Разработка концепции интеллектуального управления автономными мобильными системами

2.1 Общие принципы решения задачи управления автономной мобильной системой

2.2 Динамические модели АМС различных типов

2.3 Функциональные схемы систем управления АМС

Выводы
Глава 3 Построение алгоритмов планирования траекторий
движения АМС
3.1 Постановка задачи планирования траекторий
движения АМС
3.2 Планирование движения одной АМС в рабочей области
с неподвижными препятствиями
3.3 Планирование движения одной АМС в рабочей области
с подвижными препятствиями
3.4 Планирование движения нескольких АМС в одном
рабочем пространстве
Выводы
Глава 4 Синтез алгоритмов управления АМС
4.1 Стабилизация движения АМС относительно линейного
участка плановой траектории
4.2 Стабилизация движения АМС относительно участка плановой траектории, представляющего собой дугу окружности
4.3 Алгоритмы интеллектуального управления движением АМС Выводы
Глава 5 Разработка методики проектирования СЛУ АМС и оценка ее эффективности
5.1 Разработка программных средств имитационного моделирования системы управления движением АМС
5.2 Анализ эффективности алгоритмов планирования траекторий движения АМС
5.3 Анализ эффективности алгоритмов управления движением АМС вдоль плановой траектории
5.4 Инженерная методика проектирования САУ АМС
5.5 Перспективы технической реализации систем управления автономными мобильными объектами
Выводы
Основные выводы и результаты
Литература


Этот метод предполагает, что на первом этапе производится поиск траектории при условии, что препятствия статические. Далее, скорость движения робота вдоль спланированной траектории вычисляется с учетом временных ограничений на движение робота. Хотя сложность и вычислительные затраты существенно снижены благодаря декомпозиции проблемы, вычисления, включающие преобразование препятствий в ПВ-представление и поиск траектории в этом пространстве с высокой размерностью остаются весьма сложными [, , ]. В работах [], [] и [] представлена концепция использования 2-мерных слоев в ПВ-представлении для планирования движения. Свободная от столкновений траектория движения далее представляется как последовательность свободных от препятствий положений в слоях. В работе [] показано, как при использовании подобной концепции свободные от препятствий положения в пространстве могут быть найдены с помощью потенциальных функций. Один из существенных недостатков дискретного представления времени является неопределенность движения в промежутках времени, меньших чем промежуток времени слоев. Планирование движения производится путем поиска на графе. Использование теории линейного программирования представлено в работе []. Проблема обнаружения пересечений между траекторией движения робота и препятствиями в этом случае представляется довольно сложной. В отличии от метода ПВ-представления, где размерность пространства увеличивается, прямой метод предполагает, что время рассматривается как параметр. В работе [] представлен метод, позволяющий определить свободную от столкновений траекторию движения среди препятствий, представляющих собой движущиеся выпуклые многоугольники, в двумерном пространстве. В работе [] представлена концепция представления движущихся в двухмерном пространстве препятствий с помощью меняющиеся во времени полуплоскостей. В этом методе пересечения препятствий с траекторией движения робота определяются с использованием интервального алгоритма, основанного на теории перпендикулярного вектора. В этой работе показано, что кратчайший по расстоянию путь не всегда оптимальный с точки зрения времени. Метод предполагает сравнение нескольких возможных траекторий на предмет выявления оптимального с точки зрения минимума времени. Недостатками этих методов являются большие временные затраты на решение задачи планирования, ограничения на вид рассматриваемых препятствий и способ их движения. Для синтеза системы управления АМС в большинстве случаев необходимо как можно более точнее знать динамические характеристики управляемого транспортного средства. Кроме того, важен этап моделирования работы синтезированной системы автоматического управления (САУ). Поэтому сначала необходимо построить динамическую модель объекта управления. В литературе освещены вопросы устойчивости [, , 8, 4, , ], надежности [6, , ], силовых (тяговых) нагрузок [8, , ] автомобилей и гусеничных машин. В [] подробно раскрыта теория качения эластичного колеса, нагруженного боковой силой. Из источников [, ] можно подчерпнуть сведения о зависимости момента вращения вала двигателя от основных его характеристик и КПД различных механизмов трансмиссии. В [, ] изучается вопрос скольжения автомобиля. Выведены эмпирические зависимости коэффициента сцепления шин с дорогой от различных условий движения. Анализируя приведенные сведения о силах и моментах, действующих на транспортное средство, и применяя закон сохранения энергии системы, можно получить системы дифференциальных уравнений движения АМС определенных кинематических схем в форме Коши, т. СЛУ форме. Аппараты на воздушной подушке (АВП) имеют больше степеней подвижности, чем наземный транспорт, их движение не так сильно зависит от дорожных условий. В связи с этим имеет смысл изучить также вопрос управления и подобными транспортными средствами. Динамика аппаратов на воздушной подушке близка к динамике летательных аппаратов. Соответственно, дифференциальные уравнения движения АВП имеют более высокий порядок и законы управления ими сложнее. В источниках [3, 7] можно найти основные сведения по динамике АВП.