ritk012020

ОГЛАВЛЕНИЕ ВЫПУСКА ЖУРНАЛА

РОБОТОТЕХНИКА И ТЕХНИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА Центральный научно-исследовательский и опытно-конструкторский институт робототехники и технической кибернетики (Санкт-Петербург)

Том: 8

Номер: 1

Год: 2020

Название статьи

Страницы

ОБЩИЕ ВОПРОСЫ МОБИЛЬНЫЕ НАЗЕМНЫЕ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИЕ КОМПЛЕКСЫ ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО НАЗНАЧЕНИЯ Лопота А.В., Спасский Б.А.

5-17

СОСТОЯНИЕ И ПРОБЛЕМЫ СТАНДАРТИЗАЦИИ И УНИФИКАЦИИ НАЗЕМНЫХ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ КОМПЛЕКСОВ ВОЕННОГО НАЗНАЧЕНИЯ Цариченко С.Г., Антохин Е.А., Чернова П.Д., Дементей В.П.

18-23

КОНЦЕПТУАЛЬНЫЕ ЗАДАЧИ ОБЕСПЕЧЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ "УМНОГО ГОРОДА", НАСЫЩЕННОГО РОБОТАМИ С ИСКУССТВЕННЫМ ИНТЕЛЛЕКТОМ Усыченко В.Г., Сорокин Л.Н., Юсупов Р.М.

24-33

ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ КРИВОЛИНЕЙНОГО ДВИЖЕНИЯ РОБОТИЗИРОВАННОЙ ВОЕННОЙ ГУСЕНИЧНОЙ МАШИНЫ С ЭЛЕКТРОМЕХАНИЧЕСКОЙ ТРАНСМИССИЕЙ Романенко Р.В., Сергеев В.В.

34-40

КОГНИТИВНОЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЕ УПРАВЛЕНИЕ РОБОТИЗИРОВАННОЙ РУКОЙПРОТЕЗОМ. ЧАСТЬ 2 Ульянов С.В., Решетников А.Г., Немчанинов А.В.

41-52

УПРАВЛЕНИЕ ДИНАМИКА СВОБОДНЫХ И УПРАВЛЯЕМЫХ ДВИЖЕНИЙ ТВЕРДОГО ТЕЛА В ДВУХСТЕПЕННОМ ПОДВЕСЕ Леонтьев В.А., Смирнов А.С., Смольников Б.А.

53-60

СИСТЕМА ГРУППОВОГО ТРАНСПОРТНОГО УПРАВЛЕНИЯ МОБИЛЬНЫМИ НАЗЕМНЫМИ РОБОТАМИ НА РАЗЛИЧНЫХ ГРУНТАХ Градецкий В.Г., Ермолов И.Л., Князьков М.М., Лапин Б.С., Семенов Е.А., Собольников С.А., Суханов А.Н.

61-71

РАЗРАБОТКИ ОПТИМИЗАЦИЯ РЕЖИМОВ НАГРУЗКИ ПОДШИПНИКОВЫХ УЗЛОВ ПРИ ИНТЕНСИВНЫХ ТЕПЛОВЫХ НАГРУЗКАХ Волняков К.А., Копылов В.М.

72-77

РОБОТОТЕХНИКА и ТЕХНИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА / ROBOTICS and TECHNICAL CYBERNETICS

2020; 8(1)

Общие вопросы УДК: 001.8:621.865.8:007.5 DOI: 10.31776/RTCJ.8101 C. 5-17

Мобильные наземные робототехнические комплексы профессионального назначения А.В. Лопота, Б.А. Спасский 

Це нтрал ьны й нау чно -иссл едова тел ьс кий и опы тно -ко нс тру кторс кий и нс титут ро бо то тех ни ки и техничес кой ки бернетики (ЦН ИИ РТК), Санкт-Пе тер бург, Рос сийс ка я Фе дерация, bo rs @ rtc.ru ( М а т е р и а л п ос т у п и л в р ед ак ц и ю 14 о к т я б ря 2 01 9 г од а )

Аннотация В последние годы в мобильной робототехнике, как и в сервисной робототехнике в целом, прослеживается тенденция к повышению автономности мобильных робототехнических комплексов (МРТК). При этом речь идет даже о таких типах МРТК, которые традиционно управлялись исключительно в режиме телеуправления. Повышение уровня автономности МРТК вовсе не означает выполнение всей миссии без участия человека. В ближайшем будущем будут наиболее востребованы МРТК, повышающие ситуационную осведомленность оператора за счет оперативной обработки больших массивов данных, предлагающие различные варианты действий и рекомендующие наиболее рациональные действия, максимально адекватные текущей ситуации. Правда, окончательное решение остаётся пока за человеком, хотя машина сможет предотвратить его особо грубые и опасные ошибки. Еще одна важная тенденция в робототехнике – это всё более широкое применение модульного подхода к проектированию МРТК. Преимущества такого подхода очевидны. Это – в первую очередь, возможность создавать гибкие многофункциональные реконфигурируемые под конкретную задачу комплексы. Это – снижение сроков и стоимости разработки МРТК. И, следовательно, это – уход от узкоспециализированных комплексов, направленных на решение единственной задачи. Модульный подход к проектированию, помимо расширения функциональных возможностей и повышения гибкости использования техники, обеспечивает возможность её дальнейшей модернизации, интеграцию новых технологий, продлевает срок эксплуатации и позволяет осуществлять оперативный ремонт путем замены вышедших из строя блоков. Работоспособные, но устаревшие модули легко можно заменить современными аналогами с улучшенными эксплуатационными характеристиками. В предлагаемой публикации указанные выше тенденции рассматриваются на примерах наземных сервисных МРТК профессионального назначения – от инспекционных до военных.

Ключевые слова Мобильный робот, мобильный робототехнический комплекс, МРТК, автономный робот, модульный подход к проектированию.

Mobile ground-based robot systems for professional use Alexander V. Lopota, Boris A. Spassky 

Russ ian State Sc ie ntific Center fo r Robo tics and Technical Cybernetics (RTC), Saint-Pete rsbu rg, Russ ia , bors@rtc .ru ( R ec ei v e d 1 4 O c t ob e r 20 1 9)

Abstract Over the last years, in mobile robotics, as well as in service robotics in general, there is a tendency to increase the autonomy of robot systems (RS). In this case, we are even talking about those types of RS that were traditionally controlled exclusively in teleoperation mode. Increase of the RS autonomy level does not mean at all that the entire mission is executed without human intervention. Those RS, which increase operator’s situational awareness through the big data in-line processing, offer various options for action and recommend the most rational ones that are most appropriate for the current situation, will be in the greatest demand in the near future. However, the final decision remains so far with a man, although the machine will be able to prevent his particularly coarse and dangerous mistakes. Another important trend in robotics is the increasing use of a modular approach to the RS design. The ad5

Общие вопросы / General Issues

vantages of this approach are obvious. This is, first of all, the ability to create flexible multi-functional reconfigurable systems for a specific task. This is reduction of the term and cost of RS developing. And hence, this is avoiding highly specialized systems aimed at single problem solving. The modular approach to design in addition to expanding the functionality and increasing the flexibility of the equipment use provides the possibility of its further modernization, integration of new technologies, extends operating life and allows for rapid repair by replacing failed units. Operative, but outdated modules can be easily replaced with modern analogues with improved performance. In the proposed publication the above trends are considered on the examples of professional mobile service ground-based robot systems for professional use - from inspection to military.

Key words Mobile robot, mobile robot system, autonomous robot, modular approach to design.

Введение

кретной задачи. Среди сервисных роботов профессионального применения в настоящее время наибольшее распространение получили логистические роботы. По данным [3], в 2017 году было развернуто не менее 111 000 логистических комплексов (logistic systems). Логистические комплексы охватывают управление потоками товаров, их транспортировку, обработку и упаковку. Начало таким комплексам было положено внедрением на промышленных предприятиях автоматически управляемых транспортных средств или робокаров (automatic guided vehicle, AGV). Развитие и доступность роботизированных складских и логистических технологий, внедрение передовых роботизированных решений для оптимизации логистических процессов с одновременным увеличением спроса на роботов, задействованных на складах и в логистических операциях, привели к их широкому распространению. Все больше складских и логистических компаний внедряют таких роботов, извлекая прибыль и повышая свою конкурентоспособность за счёт преимуществ в скорости и эффективности [4]. Несмотря на большое количество разработчиков и поставщиков роботизированных транспортных средств, роботы, свободно перемещающиеся по неподготовленной поверхности, начали использовать на производстве относительно недавно. Так, все крупные производители вилочных погрузчиков в настоящее время экспериментируют с автономной навигацией, распознаванием окружающей среды или уже успели выпустить новые интересные продукты [5]. Компания Кука Мобайл Роботикс (KUKA Mobile Robotics, KMR) выпустила мобильный робот KMR iiwa (iiwa - intelligent industrial work assistant, интеллектуальный помощник на производстве). Это платформа с возможностью автономной навигации, несущая на себе легкий робот KUKA LBR (рис. 1). Задача робота – автоматически поставлять производственный материал на сборочную станцию KR QUANTEC. Встроенный навигатор KUKA Navigation Solution в сочетании с безопасными лазерными сканерами позволяет KMR iiwa заблаговременно обнаруживать препятствия на пути следования и, тем самым, безопасно и автономно перемещаться по про-

В каждом случае применения робототехнического комплекса неизбежно возникает вопрос об уровне его автономности, т.е. должен ли человек оставаться в той или иной степени в контуре управления роботом. Существует множество областей применения робототехники, где человек не может быть полностью или частично исключен из контура управления, и по этой причине достаточно широкое распространение получил тип взаимодействия робота и оператора, в основе которого лежит периодическое изменение уровня автономности МРТК, инициатором которого может выступать как человек, так и робот [1]. В основе любого человеко-машинного интерфейса лежит информационное взаимодействие человека и технической системы. При обмене информацией между человеком и роботом человек передает роботу команды управления, а робот передает информацию о состоянии собственных систем, своем положении в пространстве, ходе выполнения задачи. Уровень обмена информацией должен соответствовать режиму управления и, соответственно, уровню автономности робота. Оператор, с одной стороны, не должен быть перегружен избыточной информацией, но переданной информации должно быть достаточно для принятия адекватного решения [2]. Автономность робота в контексте данной публикации рассматривается как его способность в той или иной мере самостоятельно достигать поставленных целей и планировать свои действия либо выбирать наиболее адекватные из ограниченного набора таких действий, основываясь на восприятии и понимании окружающего мира, анализа собственного состояния и сложившейся ситуации. Именно возможность формирования или выбора линии поведения отличает робот от автоматической системы, которая действует исключительно по заранее заданному сценарию, не допускающему никаких отклонений вне зависимости от изменяющейся обстановки.

Производственная логистика Сервисные роботы для профессионального использования чрезвычайно разнообразны, так как они обычно предназначены для выполнения своей кон6

РОБОТОТЕХНИКА и ТЕХНИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА / ROBOTICS and TECHNICAL CYBERNETICS

изводственному объекту. Важной характеристикой KMR iiwa является его способность перемещаться не по специально выделенным путям, а там же, где следуют люди и другая техника. Никакой специальной защиты или дополнительной модификации маршрутов не требуется. Кроме того, робот имеет модульную конструкцию и может быть оснащен дополнительным навесным оборудованием в соответствии с требованиями конкретной задачи [6]. Основным преимуществом роботизированных решений для заводской логистики является снижение потребности в работниках физического труда, устранение ошибок персонала, обеспечение безопасности на рабочем месте и повышение точности учёта товарно-материальных средств.

2020; 8(1)

промышленности заключалась в том, что движение мобильной платформы непрерывно контролируется оператором. С тех пор концепция практически не изменилась, и фундаментальный набор требований актуален и по сей день. Однако на уровне подсистем мобильных роботов в последние годы наблюдается существенный прогресс: значительно возросла скорость обработки информации, заметно снизился общий вес электроники и датчиков, были достигнуты успехи в области связи, но, главное, повысился уровень автономности роботов, что позволило реализовать полуавтономное управление при решении целого ряда задач [13]. До сих пор роботы радиационной разведки и мониторинга управляются преимущественно в режиме телеуправления или, реже, в полуавтономном режиме. Причем об использования полуавтономного режима можно говорить только при решении общих задач инспекции и мониторинга, когда робот перемещается в хорошо известной структурированной среде. Все наиболее сложные задачи решаются только в режиме телеуправления: пока человек работает надежнее робота. Одним из примеров современных телеуправляемых радиационно-стойких мобильных платформ, оснащенных манипуляторами и всем необходимым сенсорным оборудованием, являются модульные роботизированные транспортные средства для дистанционного анализа и очистки радиоактивных объектов, разработанные французской группой INTRA (Intervention Robotique sur Accident). Эта группа в течение 24 часов предоставляет роботов для обследования места ядерной аварии и осуществления мероприятий по ликвидации её последствий [14] (рис. 2). Другим примером является лёгкий мобильный манипуляционный робот Kerntechnischer Hilfsdienst KHG LMF. Дистанционно управляемый радиационностойкий робот предназначен для оперативного решения задач мониторинга, осмотра с целью оценки технического состояния, а также для обслуживания оборудования внутри и вне помещений. LMF – это модульное транспортное средство, основными компонентами которого являются регулируемое шасси, вращающаяся башня, 3 рабочих манипулятора, 4 видеокамеры и устройства, необходимые для передачи данных между LMF и центром управления. Изменяемая геометрия шасси обеспечивает роботу высокую проходимость. Вращающаяся башня может быть оснащена шестистепенными гидравлическими или электрическими манипуляторами. Управление и передача данных осуществляется по кабелю или с использованием радиоканала. В режиме радиоуправления источником питания является литийионная батарея, обеспечивающая время непрерывной работы не менее 1 часа [15].

Рисунок 1 — Мобильный робот KMR iiwa Figure 1 — Mobile robot KMR iiwa

Всё большее развитие и применение находят подобные комплексы и в медицинских учреждениях [710]. Еще одно быстро развивающееся направление сервисной робототехники для профессионального использования – это сельскохозяйственные роботы [11]. Тем не менее, такая автономная техника все еще находится преимущественно на ранних стадиях разработки, и эксперты считают, что широкого внедрения автономных тракторов для посадки и сбора урожая следует ожидать не ранее 2030 г. [12].

Инспекция и безопасность Роботы радиационной разведки В последние десятилетия было разработано множество разнообразных робототехнических комплексов для обеспечения безопасности радиационно-опасных объектов и ликвидации последствий аварий, связанных с утечкой радиоактивных веществ. Предложенная более 40 лет назад концепция создания мобильных роботов для нужд атомной

7

Общие вопросы / General Issues

Рисунок 2 — INTRA (Intervention Robotique sur Accident) — группа реагирования на аварийные ситуации при помощи робототехнических средств Figure 2 — INTRA (Intervention Robotique sur Accident) — group for emergency response with use of robotic means

d’Inspection pour Cellules Aveugles). Это – совместная разработка фирмы CYBERIA SAS и французского комиссариата по атомной и альтернативным видам энергии (The French Alternative Energies and Atomic Energy Commission). В зависимости от поставленной задачи робот может быть оснащен механическим манипулятором для отбора проб, а для съемки и обследования помещения на борт устанавливаются гамма-камера, спектрометр, видеокамеры и другое оборудование. Робот может управляться либо по кабелю, либо с использованием радиоканала и только в режиме телеуправления [17].

А вот робот RESCUER, созданный испанской компанией Robotnik (www.robotnik.es) и предназначенный для обнаружения радиоактивных веществ и отбора проб, может выполнять часть работы в полуавтономном режиме. Модульный подход к проектированию и архитектура системы управления открытого типа позволяют устанавливать и отсоединять компоненты робота через уникальные электромеханические интерфейсы и оперативно подстраивать робот к различным требованиям миссии. Архитектура управления робота построена на основе операционной системы ROS (Robot Operating System), которая надежно интегрирует специальные компоненты, используемые для выполнения РХБЗ миссий. Сюда входят датчики радиации, датчики наличия боевых химических веществ и токсичных промышленных химикатов, газоанализатор, системы отбора проб, метеостанция и др. Встроенные алгоритмы SLAM повышают ситуационную осведомленность оператора. Но главное, человеко-машинный интерфейс на основе ROS «MoveIt!» позволяет реализовать полуавтономную работу робота. Повторяющиеся задачи, такие как выбор и позиционирование детектора радиоактивного излучения манипулятором робота (для выполнения точных локальных измерений), выбор и позиционирование инструментов для отбора проб или операции складывания и развертывания манипулятора, полностью автоматизированы, поэтому оператору требуется только нажать кнопку для вызова типовой задачи. Так, при отборе проб манипулятор автоматически захватывает выбранный инструмент, далее в режиме телеуправления оператор извлекает образец, после чего инструмент автоматически перемещается в свой контейнер [16] (рис. 3). Другим примером модульного реконфигурируемого робота является стокилограммовый гусеничный RICA (Robot робот радиационной разведки

Рисунок 3 — Робот RESCUER, созданный испанской компанией Robotnik Figure 3 — Robot RESCUER made by spanish company Robotnik

Существует потребность в гибких, быстро развертываемых МРТК, которые могут быть специально сконфигурированы для запланированных действий в рамках конкретно решаемой задачи и которые можно оперативно реконфигурировать в случае возникновения непредвиденных ситуаций. Для успешного решения задач инспекции на загрязненных (зараженных) объектах со сложной и часто недетермини8

РОБОТОТЕХНИКА и ТЕХНИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА / ROBOTICS and TECHNICAL CYBERNETICS

рованной труднопроходимой структурой необходимо обеспечить модульность и функциональную совместимость блоков и подсистем. Таким образом, можно сделать вывод о том, что практически во всех современных робототехнических комплексах, предназначенных для обследования радиационно-опасных объектов, реализуются крайне невысокие уровни автономности, в контуре управления неизменно присутствует человек, все операции манипулирования осуществляются только в режиме телеуправления, и эта тенденция, вероятно, сохранится и в ближайшем будущем.

2020; 8(1)

ского обслуживания оборудования на морских платформах, а также на объектах химического и нефтехимического производства. К таким задачам относятся контроль уровня жидкости в ёмкостях, регистрация показаний и обслуживание стационарных пожарных и газовых датчиков, акустический контроль установок различного типа, проверка трубопроводов и установок на наличие утечек, отбор проб. Одним из первых образцов такой техники является телеуправляемый робот MIMROex, разработанный Фраунгоферовским институтом проблем технического оснащения производства и автоматизации (Германия) (рис. 4).

Роботы для ликвидации последствий стихийных бедствий (Disaster-fighting robots) Основной задачей этих роботов является разведка зданий, поврежденных в результате удара стихии или техногенной катастрофы, с целью обнаружения выживших и пострадавших, а также для оценки возможности работы спасателей. В ряде случаев ставится дополнительная задача – осуществить ряд технологических операций (например, произвести отключение оборудования от сети электропитания, перекрыть подачу топлива, воды, газа и т.п.). Обычно роботы для борьбы со стихийными бедствиями представляют собой платформу достаточно высокой проходимости, оснащенную необходимой датчиковой аппаратурой и манипуляционным устройством. Они близки к мобильным манипуляционным роботам, но, как правило, работают в априори неизвестной неструктурированной среде и выполняют значительно более широкий круг задач. Поскольку далеко не во всех случаях удаётся обеспечить надёжную связь с роботом, их уровень автономности может быть весьма высок, хотя присутствие оператора в контуре управления существенно упрощает и ускоряет решение задачи. В случае потери связи робот должен иметь возможность как минимум самостоятельно возвратиться на исходную позицию по пройденному маршруту или осуществлять движение с обходом препятствий до момента восстановления связи и получения новых инструкций. С достаточно подробным обзором таких роботов можно ознакомиться, например, в [18]. Для реализации разведывательных и спасательных миссий в полностью автономном режиме необходимы дальнейшие исследования в области проблемно-ориентированных роботов и систем управления, которые могут справляться с неопределенностью ситуации и незапланированными событиями [19].

Рисунок 4 — Телеуправляемый робот MIMROex Figure 4 — Remotely controlled robot MIMROex

Робот оснащен лазерным сканирующим дальномером и оборудован легким шестистепенным манипулятором, на котором установлена камера для проведения визуального осмотра. На платформе робота установлены стереомикрофон, газоанализаторы и термодатчики. Связь с роботом осуществляется посредством беспроводной локальной сети и Bluetooth. Робот сертифицирован в соответствии со стандартом взрывозащиты IEC 60079. Одной из важнейших функций MIMROex является его способность безопасной навигации. Это позволяет роботу автономно записывать данные датчиков в ключевых точках или непрерывно контролировать их показания на заданном маршруте. Оператор на месте обучает робота инспекционным задачам с помощью ручного устройства управления. Далее робот выполняет поставленные задачи автоматически. Кроме того, есть возможность осуществлять телеуправление с поддержкой, когда робот осуществляет анализ данных своих датчиков и передаёт обработанную информацию оператору. Для осуществления движения робота к объектам интереса оператор использует, как правило, режим телеуправления, а после того как объект обнаружен роботом, он выделяется на графическом интерфейсе пульта оператора. Затем оператор может выбрать необходимую операцию, которую робот выполнит самостоятельно. Например, это могут быть операции по отбору проб, позиционированию камеры или повороту штурвала ручного привода [20].

Инспекционные роботы для нефтегазовой промышленности Применение средств робототехники весьма перспективно для решения задач проверки и техниче-

9

Общие вопросы / General Issues

Роботизированная платформа ANYmal от компании ANYbotics (Швейцария) представляет собой четвероногого робота высокой проходимости, предназначенного для автономной работы на промышленных объектах со сложной структурой и на местности со сложным рельефом (рис. 5). Робот способен осуществлять мониторинг различных сложных объектов на море и оснащен видео- и инфракрасными камерами, микрофонами и газоанализаторами. Это позволяет ему генерировать трехмерную карту и автономно ориентироваться в рабочем пространстве, а также обеспечивает в режиме реального времени возможность удаленного управления оператором с берегового пункта управления. Впервые ANYmal был использован на нефтяной платформе в Северном море в сентябре 2018 года для выполнения измерений, считывания данных сенсорного оборудования и обнаружения утечек [21].

ты, обычно с дистанционным управлением, играют все более важную роль в усилиях по обеспечению внутренней безопасности. Типичная конфигурация МРТК для обезвреживания взрывоопасных предметов – это мобильная платформа с манипулятором и захватным устройством и набором диагностических инструментов (камеры, детекторы химических веществ, рентгеновские аппараты и др.), собственно инструменты для обезвреживания бомб и пульт управления (с кабельным или беспроводным каналом связи). Одним из важнейших условий успешного выполнения операции по обезвреживанию взрывоопасного предмета является наличие квалифицированных операторов, обладающих опытом управления такими роботами, поскольку работа осуществляется исключительно в режиме телеуправления [12]. Исследования в области робототехники для автономного и полуавтономного разминирования всё еще находятся на ранних стадиях и постепенно переходят к полевым испытаниям. Дальнейшие исследования в этой области должны быть сосредоточены на усовершенствовании сенсорных устройств, широком внедрении мехатронных модулей, повышении мобильности роботов, обеспечении автономной навигации в неструктурированных средах, повышении энергоэффективности и внедрении надежных манипуляционных устройств [22]. Еще в 2007 году Технологический отдел ВМС США по обезвреживанию неразорвавшихся боеприпасов (US Naval EOD Technology Division) совместно с объединенным предприятием наземной робототехники (Joint Ground Robotics Enterprise) разработал программу, направленную на создание технологий автономной работы с взрывоопасными предметами. В результате были продемонстрированы возможности автономной навигации и автономного манипулирования [23]. В 2014 г. была опубликовано сообщение о том, что в Лаборатории прикладной физики университета Джонса Хопкинса разработали технологию полуавтономного управления манипуляторами, позволяющую манипуляторам робота-сапёра Салли копировать действия оператора с помощью системы технического зрения и перчаток, оснащенных специальными датчиками [24]. Важнейшим отличием между современными роботами для обезвреживания бомб и ранними моделями является метод управления. В 2017 году американский исследовательский институт SRI International представил робота-сапёра Таурус (Taurus) (рис. 6), в котором предусмотрено управление с помощью гарнитуры виртуальной реальности (ВР) [25]. До внедрения таких технологий операторам Taurus приходилось использовать громоздкий 3Dмонитор со специально разработанными элементами управления, которые транслировали движения рук в движение захватных устройств робота. С внедрени-

Рисунок 5 — ANYmal от компании ANYbotics Figure 5 — ANYmal by the company ANYbotics

Аргонавт (ARGONAUT) – это еще один автономный мобильный робот, разработанный для проведения плановых проверок и решения ряда задач для нефтяной и газовой промышленности. ARGONAUT был впервые развернут в апреле 2018 года и сначала работал на суше в Шетланде на установке комплексной подготовки нефти и газа компании Тоталь. После чего был перебазирован на морскую платформу Alwyn. Компания надеется использовать подобные роботы в промышленном масштабе к 2022 году [21]. Приведенные примеры подтверждают тенденцию повышения уровня автономности инспекционных робототехнических комплексов, когда в режим дистанционного управления вводятся элементы поддержки решений оператора и отдельные подзадачи миссии выполняются в полуавтоматическом режиме с использованием элементов искусственного интеллекта.

Роботы для обезвреживания взрывоопасных предметов К настоящему времени разработан широкий спектр роботов для обезвреживания взрывоопасных предметов, будь то стандартный боеприпас или самодельное взрывное устройство. Сегодня эти робо10

РОБОТОТЕХНИКА и ТЕХНИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА / ROBOTICS and TECHNICAL CYBERNETICS

ем ВР технологий 3D-монитор был заменен на гарнитуру ВР и простую пару контроллеров, что существенно упростило и сделало более эффективной работу операторов [26].

2020; 8(1)

стями автономной навигации, включающей планирование выполнения задания, запись пути с целью повторного прохода по пройденному маршруту, а также возвращение на исходную точку [31]. В публикации [32] концептуально описана конструкция автономного робота-пожарного для работы в помещениях с использованием сети газовых датчиков. Целью этого исследования было создание прототипа интеллектуального робота-пожарного, который сможет тушить огонь автоматически. Однако для обнаружения пожара необходима сеть газовых датчиков для локализации очага возгорания. Сигнал о месте возгорания передается роботу по связи Wi-Fi. Далее робот самостоятельно с обходом препятствий приближается к месту возгорания и запускает водяную помпу.

Рисунок 6 — Робота-сапёр Taurus (SRI International) Figure 6 — Sapper robot Taurus (SRI International)

Однако очевидно, что необходимы дальнейшие усилия, направленные на повышение уровня автономности таких роботов, чтобы безопасно исключить человека из контура управления. Тем не менее, остаётся множество задач, в которых человек из контура управления пока исключен быть не может. То есть робот может самостоятельно открыть дверь и подъехать к взрывоопасному предмету, но пока еще не может полностью самостоятельно его обезвредить [27], хотя работа в этом направлении ведется достаточно активно.

Рисунок 7 — MVF-5 (DOK-ING, Хорватия) Figure 7 — MVF-5 (DOK-ING, Croatia)

Корпорация Мицубиси Хэви Индастриз (Mitsubishi Heavy Industries) создала гетерогенную группу мобильных пожарных роботов. Группа состоит из основного робота, несущего на борту водяную пушку, робота, задача которого разворачивать шланг для подачи воды, обеспечивая дополнительное наращивание шланга на расстояние до 300 м, и робота разведчика, который может быть как беспилотным летательным аппаратом, так и наземным мобильным роботом. Группа размещается на борту специального транспортного средства и оперативно доставляется к месту работы. Интегрированные GPS и лазерные датчики являются частью системы автономной навигации, которая позволяет роботам самостоятельно добираться до места пожара. Впервые группа роботов была продемонстрирована в действии в Токийском национальном исследовательском институте пожаров и катастроф (Tokyo's National Research Institute of Fire and Disaster) 22 марта 2019 г. [33].

Пожарные Основной задачей мобильных роботов-пожарных, помимо разведки и поиска людей, является доставка к очагу возгорания средств пожаротушения. Как правило, роботы-пожарные являются дистанционно управляемыми машинами [28], но в ряде работ описаны возможности функционирования роботовпожарных и в автономном режиме [29]. Так, роботпожарный MVF-5, разработанный частной Хорватской компанией DOK-ING, используя технологию дистанционного управления, может работать на расстоянии до 1500 м в пределах прямой видимости. С помощью глобальной системы позиционирования и системы инерциальной навигации обеспечивается возврат MVF-5 на исходную позицию, даже если радиосвязь с ним потеряна [30] (рис. 7). Компания TecDron (Франция) разработала робот-пожарный со сменным модульным оборудованием и с возможно11

Общие вопросы / General Issues

Военное применение

Разминирование остаётся по-прежнему чрезвычайно актуальной задачей, для решения которой широко применяются различные беспилотные устройства. Американские военные применили достаточно зрелые технологии автономной навигации в задаче минного траления, заимствовав их из гражданского сектора [38]. Действительно, для целого ряда задач большинство технологий, которые требуются для создания автономных наземных комплексов, являются зрелыми, а в некоторых случаях уже коммерчески предлагаются автомобильной промышленностью. По мере того как эти отдельные технологии достигают определенной зрелости и получают признание, последовательно развивается и автономность наземных боевых комплексов. Такие технологии уже начинают применяться для повышения безопасности и для обеспечения возможности следования транспортных средств в строю за командиромлидером [39]. Следующее поколение транспортных платформ будет иметь автономные возможности наряду с модульной физической архитектурой, открытой электронной архитектурой для простоты модернизации, общими и эффективными силовыми агрегатами и гибким производством для быстрого изготовления платформ с заданными характеристиками [40]. А в ближайшем будущем руководство армии США планирует использовать автономные наземные транспортные средства для обеспечения пополнения запасов развернутых подразделений [41]. Самый важный вопрос, касающийся военного применения автономных роботов и искусственного интеллекта, активно обсуждаемый учеными, правоведами, политиками и военными чиновниками, – это вопрос о так называемых «роботах-убийцах» (т.е. можно ли разрешить таким роботам отнимать человеческие жизни?) Однозначного ответа на этот вопрос пока не получено, но, тем не менее, было достигнуто общее согласие в отношении того, что необходим реальный контроль человека над автономными системами вооружений. Именно отсутствие доверия к подобным системам является главным препятствием на пути дальнейшего развития и использования автономных военных роботов. Минобороны США в настоящее время не располагает автономными системами вооружений, которые могут осуществлять поиск, идентификацию, выбор, сопровождение и поражение цели независимо от ввода команд человека-оператора [42].

В настоящее время силовые структуры активно используют робототехнику и различные автоматизированные мобильные комплексы. Применение роботов военного назначения продолжает расти, поскольку спектр задач, решаемых с их помощью, продолжает расширяться, давно выйдя за рамки разминирования и наблюдения. Локхид Мартин, Боинг, Нортроп Грумман и многие другие компании работают над созданием роботов военного класса и автономных беспилотных комплексов с элементами искусственного интеллекта, которые могут помочь в активном бою на земле, в воздухе и на воде [34]. Для достижения необходимого уровня автономности наземные мобильные роботы военного назначения должны располагать интеллектуальной системой навигации и обеспечивать надежное распознавание объектов. Робот должен уметь отличить военных лиц от гражданских, идентифицировать живые существа, а также распознавать транспортные средства, дороги, дорожные знаки и иные маркеры. Во время движения робот должен избегать столкновений со статическими и динамическими препятствиями, прогнозировать движение динамических объектов и соблюдать правила дорожного движения [35]. Алгоритмы автономного функционирования, усовершенствованные датчики и компьютерная обработка информации с них улучшат взаимодействие людей и машин, перейдя от поддержки на уровне решения частной задачи к оперативной поддержке, боевому обеспечению и позволят машинам оказывать непосредственную помощь людям при выполнении различных операций. Например, повышенные уровни автономности в беспилотных комплексах позволят использовать возможности лидер-ведомый, когда полуавтономные транспортные средства следуют за назначенным ведущим транспортным средством в логистических операциях по сопровождению бойцов. Наконец, повышенный уровень автономности увеличит скорость принятия решений беспилотными комплексами и позволит им выполнять задачи, когда необходимо реагировать и принимать решения быстрее, чем это физически может сделать человек, что значительно увеличит операционные возможности таких комплексов [36]. Тем не менее, выполнение многих боевых операций не требует от робота полной автономности. Часто оказывается целесообразным использование полуавтономного режима управления с различной степенью участия человека оператора. Но чтобы достичь почти полной или полной автономности, навигационная система робота должна объединить в единое целое сенсорную систему восприятия окружающего мира, планирование маршрута, систему связи и различные технологии навигации [37].

Заключение В большинстве своем автономная техника сельскохозяйственного назначения все еще находится преимущественно на ранних стадиях разработки, и за пределы лабораторий вышли единичные образцы. Что касается современных робототехнических ком12

РОБОТОТЕХНИКА и ТЕХНИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА / ROBOTICS and TECHNICAL CYBERNETICS

плексов, предназначенных для обследования радиационно-опасных объектов, в них по-прежнему реализуются крайне невысокие уровни автономности, в контуре управления неизменно присутствует человек, все операции манипулирования осуществляются только в режиме телеуправления, и эта тенденция, вероятно, сохранится и в ближайшем будущем. Это утверждение справедливо и для роботов сапёров. Чтобы безопасно исключить человека из контура управления и повысить эффективность работы таких комплексов, необходимы дальнейшие усилия, направленные на повышение уровня их автономности. И уже можно говорить о постепенном повышении уровня автономности таких робототехнических комплексов, поскольку в режим дистанционного управления вводятся элементы поддержки решений оператора, а отдельные, не ключевые, подзадачи миссии могут выполняться в полуавтоматическом режиме. Для реализации разведывательных и спасательных миссий, связанных с неопределенностью ситуации и незапланированными событиями, в полностью автономном режиме необходимы дальнейшие исследования. Созданы первые гетерогенные группы роботов пожарных со сменным модульным

2020; 8(1)

оборудованием и с возможностями автономной навигации, включающей планирование выполнения задания. По мере того как отдельные технологии достигают определенной зрелости и получают признание, последовательно развивается и автономность наземных боевых систем. Однако важнейшим вопросом, касающимся военного применения автономных робототехнических комплексов, является делегирование таким роботам права на использование летального оружия. Из статистических данных, приведенных World Robotics [12], в число наименее охваченных роботизацией отраслей входят атомная промышленность, судостроение, самолетостроение, добыча полезных ископаемых, сельское хозяйство. Причина этого в том, что роботизация данных отраслей все еще сложная и дорогостоящая на текущем уровне технологий [43]. Следовательно, рынок робототехники для указанных отраслей промышленности имеет большой потенциал роста. Повышение уровня автономности МРТК и модульный подход к их проектированию могут послужить «спусковым крючком» быстрого роста этого сегмента рынка.

Литература 1. Спасский Б.А. Совместное управление роботами, автономное и от человека-оператора // Робототехника и техническая кибернетика. – 2017. – № 1 (14). – С. 69-76. – Текст: непосредственный.

2. Спасский Б.А. Обзор современных интерфейсных систем операторов мобильных наземных роботов // Робототехника и техническая кибернетика. – 2016. – № 4 (13). – С. 21-31. – Текст: непосредственный.

3. World Robotics 2019. – Frankfurt: VDMA Verlag GmbH. – 2018. – 345 p. – Text: unmediated.

4. Warehousing and Logistics Robots. Mobile Robot Platforms, Shuttle Automated Storage and Retrieval Systems, Industrial Robotic Manipulators, and Gantry Robots: Global Market Analysis and Forecasts // Tractica: [site]. – URL: https://www.tractica.com/research/warehousing-and-logistics-robots/ (дата обращения: 10.09.2019). – Text: electronic.

5. Camilla Feledy. A State of the Art Map of the AGVS Technology and a Guideline for How and Where to Use It / Camilla Feledy, Mark Schiller Luttenberger // Lund University faculty of Engineering. – 2017. – URL: обращения: http://lup.lub.lu.se/luur/download?func=downloadFile&recordOId=8911830&fileOId=8911832 (дата 10.09.2019). – Text: electronic.

6. Robots as the Key of Logistics in Tomorrow’s Manufacturing // FACE: [site]. – URL: https://facealuminium.com/robots-as-the-key-of-logistics-in-tomorrows-manufacturing/ (дата обращения: 16.09.2019. – Text: electronic.

7. Carlos Antonio Acosta Calderon. Development of a Hospital mobile platform for Logistics Tasks / Carlos Antonio Acosta Calderon, Elara Rajesh MOHAN, Buck Sin NG // Digital Communications and Networks. – Vol. 1, Is. 2, April 2015. – Pp. 102-111. – URL: http://dx.doi.org/10.1016/j.dcan.2015.03.001 (дата обращения: 16.09.2019). – Text: electronic.

8. Karol Niechwiadowicz. Robot Based Logistics System for Hospitals – Survey / Karol Niechwiadowicz, Zahoor Khan // ResearchGate: [site]. – URL: https://www.researchgate.net/publication/255575768_Robot_Based_ Logistics_System_for_Hospitals_-_Survey (дата обращения: 17.09.2019). – Text: electronic.

9. Niels F. Garmann-Johnsen. Service Robotics in Healthcare: A Perspective for Information Systems Researchers? / Niels F. Garmann-Johnsen, Tobias Mettler, Michaela Sprenger // Thirty Fifth International Conference on Information Systems, Auckland 2014. – URL: https://www.researchgate.net/profile/Tobias_Mettler/publication/ 267763443_Service_Robotics_in_Healthcare_A_Perspective_for_Information_Systems_Researchers/links/545a0a2f 0cf2bccc4912fca5/Service-Robotics-in-Healthcare-A-Perspective-for-Information-Systems-Researchers.pdf (дата обращения: 02.10.2019). – Text: electronic.

13

Общие вопросы / General Issues

10. Domingo Gonza´lez. An optimization design proposal of automated guided vehicles for mixed type transportation in hospital environments / Domingo Gonza´lez, Luis Romero, Marı´a del Mar Espinosa, Manuel Domı´nguez // PLOS ONE: [site]. – Vol.12(5); May 31, 2017. – URL: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0177944 (дата обращения: 04.10.2019). – Text: electronic.

11. Agricultural Robot Revenue to Reach $74.1 Billion Worldwide by 2024 // Tractica: [site]. – December 22, 2016.

– URL: https://www.tractica.com/newsroom/press-releases/agricultural-robot-revenue-to-reach-74-1-billionworldwide-by-2024/ (дата обращения: 04.10.2019). – Text: electronic.

12. World Robotics 2018. – Frankfurt: VDMA Verlag GmbH. – 2018. – 339 p. – Text: unmediated.

13. A review of ground-based robotic systems for the characterization of nuclear environments / Ioannis Tsitsimpelisa [et al] // Progress in Nuclear Energy. – Vol. 111 (2019). – Pp.109-124. – Text: unmediated.

14. Robots For Indoor Intervention Eros – Eole // Group Intra: [site]. – URL: https://www.groupeintra.com/eng/pages/robots-for-indoor-intervention (дата обращения: 09.10.2019). – Text: electronic.

15. LMF Light Manipulator Vehicle // Kerntechnische Hilfsdienst GmbH: [site]. – URL: https://khgmbh.de/remotehandling/lmf-light-manipulator-vehicle (дата обращения: 09.10.2019). – Text: electronic.

16. RESCUER. Development of a Modular CBRN Robot for Intervention, Sampling, and Situation Awareness / Roberto Guzman [et al] // Journal of Field Robotics. – Valencia, Spain. – Pp. 1-15 (2015). – URL: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1002/rob.21588 (дата обращения: 09.10.2019). – Text: electronic.

17. RICA. A Tracked Robot for Sampling and Radiological Characterization in the Nuclear Field / Christian Ducros [et al] // Journal of Field Robotics. – Valencia, Spain. – Pp. 1-17 (2016). – URL: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/rob.21650 (дата обращения: 09.10.2019). – Text: electronic.

18. Murphy R.R. Disaster Robotics / Robin R. Murphy, Satoshi Tadokoro, Alexander Kleiner // Springer Handbook of Robotics. – Springer. – Pp. 1577-1604. – 2016. – Text: unmediated.

19. Extreme Environments Robotics. Robotics for Emergency Response, Disaster Relief and Resilience // UKRAS. – 2017. – URL: https://www.ukras.org/wp-content/uploads/2018/10/UK_RAS_wp_extreme_print_final.pdf (дата обращения: 09.10.2019). – Text: electronic.

20. MIMROex Mobile maintenance and inspection robot for process plants. Product sheet // Fraunhofer Ipa: [site].

– URL: https://www.ipa.fraunhofer.de/content/dam/ipa/en/documents/Expertises/Roboter--und-Assistenzsysteme/ Product_sheet_MIMROex_Mobile_maintenance_and_inspection_robot_for_process_plants.pdf (дата обращения: 09.10.2019). – Text: electronic.

21. Umar Ali. Robot revolution: five robotics developments in offshore oil and gas // Offshore-technology: [site]. – 4 JUNE 2019. – URL: https://www.offshore-technology.com/features/robotics-oil-gas/ (дата обращения: 30.09.2019). – Text: electronic.

22. David Portugal. Deploying field robots for humanitarian demining: challenges, requirements and research trends / David Portugal, Lino Marques, Manuel Armada // Mobile Service Robotics. – Pp. 649-656 (2014), 2014. – https://www.worldscientific.com/doi/abs/10.1142/9789814623353_0075 (дата обращения: 09.10.2019). – Text: electronic.

23. Michael J. Del Signore. Cooperative Robotics – Bringing Autonomy to Explosive Ordnance Disposal Robots / Michael J. Del Signore, Andrew Czop, Kurt Hacker // Unmanned Systems Technology X. – Vol. 6962, (2008). – URL: https://www.spiedigitallibrary.org/conference-proceedings-of-spie/6962/69621J/Cooperative-robotics-bringingautonomy-to-explosive-ordnance-disposal-robots/10.1117/12.782078.short (дата обращения: 11.09.2019). – Text: electronic.

24. Bomb disposal robots – evolution and revolution // Army-technology: [site]. – 12 March 2014. – URL: https://www.army-technology.com/features/featurebomb-disposal-robots-evolution-and-revolution/ (дата обращения: 01.10.2019). – Text: electronic.

25. Michele Windsor. Powering tomorrow’s bomb disposal robots // The engineer: [site]. – 9th August 2018, URL: https://www.theengineer.co.uk/powering-tomorrows-bomb-disposal-robots/ (дата обращения: 01.10.2019). – Text: electronic.

26. Bomb disposal robots: the new frontier // Army-technology [site]. – 2 January 2019. – URL: https://www.armytechnology.com/features/bomb-disposal-robots-the-new-frontier/ (дата обращения: 01.10.2019). – Text: electronic.

27. Gerrard Cowan. Lending a Hand // Unmanned Vehicles. – April/May 2019, vol. 24. – № 2. – Pp. 30-34. – Text: unmediated.

28. Tan, C. F. Fire Fighting Mobile Robot: State of the Art and Recent Development / Tan, C. F.; Liew, S. M // Australian Journal of Basic and Applied Sciences. – 2013, 7(10). – Pp. 220-230. – Text: unmediated.

29. An Autonomous Firefighting Robot / Ahmed Hassanein [et al] // International Conference on Advanced Robotics (ICAR) Istanbul, Turkey, 27-31 July 2015. – Text: unmediated.

14

РОБОТОТЕХНИКА и ТЕХНИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА / ROBOTICS and TECHNICAL CYBERNETICS

2020; 8(1)

30. Abdul Montaqim. Dok-Ing discusses autonomous firefighting truck with Indonesian authorities // Robotics and Automation News: [site]. – April 25, 2016. – URL: http://roboticsandautomationnews.com/2016/04/25/dok-ingdiscusses-autonomous-firefighting-truck-with-indonesian-authorities/4174/ (дата обращения: 09.10.2019). – Text: electronic.

31. TC800-FF Technical assistance and fire-fighting robot // TecDron Robotic Systems: [site]. – URL: https://www.robotpompier.com/en/ (дата обращения: 20.08.2019). – Text: electronic.

32. Ali, M. Development of a Network-based Autonomous Firefighting Robot / Ali, M., Shamishev, S. and Aitmaganbayev, A. // Proceedings of the 15th International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics (ICINCO 2018). – Vol. 2, pp. 525-533. – Text: unmediated.

33. Paul Ridden. Autonomous Firefighting Robot System includes Water Cannon and HoseExtension robots // New Atlas: [site]. – March 26th, 2019. – URL: https://newatlas.com/mitsubishi-heavy-industries-firefighting-robotsystem/59023/ (дата обращения: 05.06.2019). – Text: electronic.

34. Kayla Matthews. 6 industries where demand for robotics developers will grow by 2025 // The Robot Report: [site]. – June 4, 2019. – URL: https://www.therobotreport.com/6-industries-demand-robotics-developers-grow-2025/ (дата обращения: 20.08.2019). – Text: electronic.

35. Unmanned Systems Integrated Roadmap 2013-2038 // US Department of Defense: [site]. – URL: www.defense.gov/pubs/DOD-USRM-2013.pdf (дата обращения: 21.08.2019). – Text: electronic.

36. Unmanned Systems Integrated Roadmap 2017-2042 // US Department of Defense: [site]. – URL: https://www.defensedaily.com/wp-content/uploads/post_attachment/206477.pdf (дата обращения: 02.10.2019). – Text: electronic.

37. Климов Р.С. Тенденции развития наземных робототехнических систем военного назначения / Р.С. Климов, А.В. Лопота, Б.А. Спасский // Робототехника и техническая кибернетика. – 2015. – № 3 (8). – С. 3-10. – Текст: непосредственный.

38. By Capt. Autonomous transportation: Combat power in the 21st century / By Capt. Matthew P. Henry // U.S. Army: [site]. – November 1, 2018. – URL: https://www.army.mil/article/213078/autonomous_transportation_combat_ power_in_the_21st_century (дата обращения: 22.08.2019). – Text: electronic.

39. Army focuses on autonomous system development / By David McNally // U.S. Army: [site]. – November 10, 2014. – URL: https://www.army.mil/article/137718/army_focuses_on_autonomous_system_development (дата обращения: 22.08.2019). – Text: electronic.

40. Leading Army researcher: Future of autonomous vehicles // U.S. Army: [site]. – December 16, 2014. – URL: https://www.army.mil/article/139889/leading_army_researcher_future_of_autonomous_vehicles (дата обращения: 22.08.2019). – Text: electronic.

41. Joe Lacdan. Army must update logistics operations as part of modernization efforts, lieutenant general says / Joe Lacdan // U.S. Army: [site]. – November 7, 2018. – URL: https://www.army.mil/article/ 213450/army_must_update_logistics_operations_as_part_of_modernization_efforts_lieutenant_general_says (дата обращения: 22.08.2019). – Text: electronic.

42. U.S. Ground Forces Robotics and Autonomous Systems (RAS) and Artificial Intelligence (AI): Considerations for Congress. – November 20, 2018. – URL: https://fas.org/sgp/crs/weapons/R45392.pdf (дата обращения: 22.08.2019). – Text: electronic.

43. Ежегодные инвестиции в робототехнику достигли мирового рекорда // ВЕСТИ: [сайт]. – 18.09.2019. – URL: https://www.vestifinance.ru/articles/125222 (дата обращения: 19.09.2019). – Текст: электронный.

References 1. Spassky, B. (2017). Robot control: from assisted teleoperation and mixed initiative to full automation. Robotics and Technical Cybernetics, 1(14), pp.69-76.

2. Spassky, B. (2016). Review of modern human-robot interface systems of unmanned ground vehicles. Robotics and Technical Cybernetics, 4(13), pp.21-31.

3. IRF (2019). World Robotics 2019, pp.345.

4. Tractica (u.d.). Warehousing and Logistics Robots. Mobile Robot Platforms, Shuttle Automated Storage and Retrieval Systems, Industrial Robotic Manipulators, and Gantry Robots: Global Market Analysis and Forecasts. [online] Available at: https://www.tractica.com/research/warehousing-and-logistics-robots/ [Accessed 10 Sep 2019].

5. Feledy, C. and Luttenberger, M. (2017). A State of the Art Map of the AGVS Technology and a Guideline for How and Where to Use It. [online] Available at: http://lup.lub.lu.se/luur/download?func=downloadFile&recordOId= 8911830&fileOId=8911832 [Accessed 10 Sep 2019].

15

Общие вопросы / General Issues

6. FACE (u.d.). Robots as the Key of Logistics in Tomorrow’s Manufacturing. [online] Available at: https://facealuminium.com/robots-as-the-key-of-logistics-in-tomorrows-manufacturing/ [Accessed 16 Sep 2019].

7. Calderon, C., Mohan, E. and NG, B. (2015). Development of a Hospital mobile platform for Logistics Tasks.

Digital Communications and Networks, 1(2), pp.102-111.

8. Niechwiadowicz, K. and Khan, Z. (u.d.). Robot Based Logistics System for Hospitals – Survey. [online] Available at: https://www.researchgate.net/publication/255575768_Robot_Based_Logistics_System_for_Hospitals__Survey [Accessed 17 Sep 2019].

9. Garmann-Johnsen, N., Mettler, T. and Sprenger, M. (2014). Service Robotics in Healthcare: A Perspective for Information Systems Researchers? In: Thirty Fifth International Conference on Information Systems, Auckland 2014.

10. Gonza´lez, D., Romero, L., Espinosa, M. and Domı´nguez, M. (2019). An optimization design proposal of automated guided vehicles for mixed type transportation in hospital environments. [online] Available at: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0177944 [Acessed 04 Oct. 2019].

11. Tractica (2016). Agricultural Robot Revenue to Reach $74.1 Billion Worldwide by 2024. [online] Available at: https://www.tractica.com/newsroom/press-releases/agricultural-robot-revenue-to-reach-74-1-billion-worldwide-by2024/ [Accessed 04 Oct 2019].

12. IFR (2018). World Robotics 2018, pp.339.

13. Tsitsimpelisa, I. et al. (2019). A review of ground-based robotic systems for the characterization of nuclear environments. Progress in Nuclear Energy, 111, pp.109-124.

14. Intra (u.d.). Robots For Indoor Intervention Eros – Eole. [online] Available at: https://www.groupeintra.com/eng/pages/robots-for-indoor-intervention [Accessed 09 Oct 2019].

15. Kerntechnische Hilfsdienst GmbH (u.d.). LMF Light Manipulator Vehicle. [online] Available at: https://khgmbh.de/remote-handling/lmf-light-manipulator-vehicle [Accessed 09 Oct 2019].

16. Guzman, R. et al. (2015). RESCUER. Development of a Modular CBRN Robot for Intervention, Sampling, and Situation Awareness. Journal of Field Robotics, pp.1-15.

17. Ducros, C. et al. (2016). RICA. A Tracked Robot for Sampling and Radiological Characterization in the Nuclear Field. Journal of Field Robotics, pp.1-17.

18. Murphy, R., Tadokoro, S. and Kleiner, A. (2016). Disaster Robotics. In: Springer Handbook of Robotics.

Springer, pp.1577-1604.

19. UK-RAS (2017). Extreme Environments Robotics. Robotics for Emergency Response, Disaster Relief and Resilience. [online] Available at: https://www.ukras.org/wp-content/uploads/2018/10/UK_RAS_wp_extreme_ print_final.pdf [Accessed 09 Oct 2019].

20. Fraunhofer Ipa (u.d.). MIMROex Mobile maintenance and inspection robot for process plants. Product sheet. [online] Available at: https://www.ipa.fraunhofer.de/content/dam/ipa/en/documents/Expertises/Roboter--undAssistenzsysteme/Product_sheet_MIMROex_Mobile_maintenance_and_inspection_robot_for_process_plants.pdf [Accessed 09 Oct 2019].

21. Umar Ali (2019). Robot revolution: five robotics developments in offshore oil and gas. [online] Available at: https://www.offshore-technology.com/features/robotics-oil-gas/ [Accessed 30 Sep 2019].

22. Portugal, D., Marques, L. and Armada, M. (2014). Deploying field robots for humanitarian demining: challenges, requirements and research trends. Mobile Service Robotics, pp.649-656.

23. Del Signore, M., Czop, A. and Hacker, K. (2008). Cooperative Robotics – Bringing Autonomy to Explosive Ordnance Disposal Robots. Unmanned Systems Technology X, 6962.

24. Army-technology (2014). Bomb disposal robots – evolution and revolution. [online] Available at: https://www.army-technology.com/features/featurebomb-disposal-robots-evolution-and-revolution/ [Accessed 01 Oct 2019].

25. Windsor, M. (2018). Powering tomorrow’s bomb disposal robots. [online] Available at: https://www.theengineer.co.uk/powering-tomorrows-bomb-disposal-robots/ [Accessed 01 Oct 2019].

26. Army-technology (2019). Bomb disposal robots: the new frontier. [online] Available at: https://www.armytechnology.com/features/bomb-disposal-robots-the-new-frontier/ [Accessed 01 Oct 2019].

27. Cowan, G. (2019). Lending a Hand. Unmanned Vehicles, 24(2), pp.30-34.

28. Tan, C. and Liew, S. (2013). Fire Fighting Mobile Robot: State of the Art and Recent Development. Australian Journal of Basic and Applied Sciences, 7(10), pp.220-230.

29. Hassanein, A. et al. (2015). An Autonomous Firefighting Robot. In: International Conference on Advanced Robotics (ICAR).

30. Montaqim, A. (2016). Dok-Ing discusses autonomous firefighting truck with Indonesian authorities. [online] Available at: http://roboticsandautomationnews.com/2016/04/25/dok-ing-discusses-autonomous-firefighting-truckwith-indonesian-authorities/4174/ [Accessed 20 Aug 2019].

16

РОБОТОТЕХНИКА и ТЕХНИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА / ROBOTICS and TECHNICAL CYBERNETICS

2020; 8(1)

31. TecDron Robotic Systems (u.d.). TC800-FF Technical assistance and fire-fighting robot. [online] Available at: https://www.robotpompier.com/en/ [Accessed 20 Aug 2019].

32. Ali, M., Shamishev, S. and Aitmaganbayev, A. (2018). Development of a Network-based Autonomous Firefighting Robot. In: Proceedings of the 15th International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics (ICINCO 2018), Vol. 2, pp.525-533.

33. Ridden, P. (2019). Autonomous Firefighting Robot System includes Water Cannon and HoseExtension robots. [online] Available at: https://newatlas.com/mitsubishi-heavy-industries-firefighting-robot-system/59023/ [Accessed 05 June 2019].

34. Matthews, K. (2019). 6 industries where demand for robotics developers will grow by 2025. [online] Available at: https://www.therobotreport.com/6-industries-demand-robotics-developers-grow-2025/ [Accessed 20 Aug 2019].

35. US Department of Defense (2013). Unmanned Systems Integrated Roadmap 2013-2038. [online] Available at: www.defense.gov/pubs/DOD-USRM-2013.pdf [Accessed 21 Aug 2019].

36. US Department of Defense (2017). Unmanned Systems Integrated Roadmap 2017-2042. [online] Available at: https://www.defensedaily.com/wp-content/uploads/post_attachment/206477.pdf [Accessed 02 Oct 2019].

37. Klimov, R., Lopota, A. and Spassky, B. (2015). Trends of military umanned ground vehicles. Robotics and Technical Cybernetics, 3(8), pp.3-10.

38. Henry, M. (2018). Autonomous transportation: Combat power in the 21st century. [online] Available at: https://www.army.mil/article/213078/autonomous_transportation_combat_power_in_the_21st_century [Accessed 22 Aug 2019].

39. McNally, D. (2014). Army focuses on autonomous system development. [online] Available at: https://www.army.mil/article/137718/army_focuses_on_autonomous_system_development [Accessed 22 Aug 2019].

40. U.S. Army (2014). Leading Army researcher: Future of autonomous vehicles. [online] Available at: https://www.army.mil/article/139889/leading_army_researcher_future_of_autonomous_vehicles [Accessed 22 Aug 2019].

41. Lacdan, J. (2018). Army must update logistics operations as part of modernization efforts, lieutenant general says. [online] Available at: https://www.army.mil/article/213450/army_must_update_logistics_operations_as_part_of_ modernization_efforts_lieutenant_general_says [Accessed 22 Aug 2019].

42. Fas.org (2018). U.S. Ground Forces Robotics and Autonomous Systems (RAS) and Artificial Intelligence (AI): Considerations for Congress. [online] Available at: https://fas.org/sgp/crs/weapons/R45392.pdf [Accessed 22 Aug 2019].

43. Vesti (2019). Ezhegodnye investitsii v robototekhniku dostigli mirovogo rekorda [Annual robotics investments reach world record]. [online] Available at: https://www.vestifinance.ru/articles/125222 [Accessed 19 Sep. 2019].

Информация об авторах Лопота Александр Витальевич, д.т.н., Центральный научно-исследовательский и опытноконструкторский институт робототехники и технической кибернетики (ЦНИИ РТК), директор-главный конструктор, 194064, Санкт-Петербург, Тихорецкий пр., д. 21, тел.: +7(812)552-13-25, alopota@rtc.ru, ORCID:0000-00018095-9905 Спасский Борис Андреевич, к.т.н., ЦНИИ РТК, начальник сектора, 194064, Санкт-Петербург, Тихорецкий пр., д. 21, тел.: +7(812)552-13-25, bors@rtc.ru, ORCID: 0000-0002-5210-5408

Information about the authors Alexander V. Lopota, Doctor of Technical Science, Russian State Scientific Center for Robotics and Technical Cybernetics (RTC), Director and Chief Designer, 21, Tikhoretsky pr., Saint-Petersburg, 194064, Russia, tel.: +7(812)552-01-10, alopota@rtc.ru, ORCID:0000-0001-8095-9905 Boris A. Spassky, PhD in Technical Sciences, RTC, Head of Section, 21, Tikhoretsky pr., Saint-Petersburg, 194064, Russia, tel.: +7(812)552-13-25, bors@rtc.ru, ORCID: 0000-0002-5210-5408

17

Общие вопросы / General Issues

УДК: 006:007.52:623 DOI: 10.31776/RTCJ.8102 C. 18-23

Состояние и проблемы стандартизации и унификации наземных робототехнических комплексов военного назначения С.Г. Цариченко 1 , Е.А. Антохин 2  , П.Д. Чернова 1 , В.П. Дементей 3

Фе де рал ьно е гос у дарс т ве нное бюджетно е учреждение « Гла вный нау чно - иссл е до вател ьс ки й исп ыта те л ьный це нтр р о бототехни ки» Ми нис тер ства оборо ны Росси йс ко й Фе де ра ци и (ФГБУ ГНИИЦ РТ МО РФ), Мос ква, Росси йс ка я Фе де ра ци я 2 Фе де рал ьно е гос у дарс т ве нное бюджетно е учреждение «4 6 Це нтрал ьны й нау чно -и ссле до вател ьс кий и нс ти ту т Ми ни с тер ства о бо ро ны Росс ийс ко й Ф е дера ции» (ФГБУ 46 ЦНИИ МО РФ), Мос ква , Росси йс ка я Фе де ра ци я, joh nco in @mail.ru 3 Мо с ко вс ки й Госу дарс твенный Т ехни чес кий у ни ве рси тет им. Н.Э . Ба ума на , Инжинири нговый це нтр « Автомати ка и ро бо то тех ника », Мо с ква , Росс ийс кая Фе де ра ци я 1

( М а т е р и а л п ос т у п и л в р ед ак ц и ю 11 с ен т я б ря 2 0 19 г о д а)

Аннотация Рассмотрены состояние и существующие проблемные вопросы стандартизации и унификации процессов разработки и создания наземных робототехнических комплексов военного назначения в России и за рубежом. Предложены приоритетные направления работ по комплексной унификации и стандартизации базовых компонентов и функциональных модулей образцов военной робототехники.

Ключевые слова Наземный робототехнический комплекс военного назначения, стандартизация, унификация, блочномодульный принцип, функционально-модульный принцип, базовые функциональные модули.

The state and problems of standardization and unification of military ground robot systems Sergey G. Tsarichenko 1 , Eugeniy A. Antokhin 2  , Plamena D. Chernova 1 , Victor P. Dementey 3 2

1 Ministry of De fenc e of the Russ ian Federation, Main Robo tics Res ea rch and T est Cen te r, Moscow, Russ ia , Ministry of De fenc e of the Russ ian Federation, 46 Centra l Rese arch In stitute, Mosc ow, Russ ia , johnco in @mail.ru 3 Ba uman Mo scow State Technica l University , Engineering Center «Automation and Robotics», Mosc ow, Russ ia

( R ec ei v e d 1 1 S ep t e m be r 2 0 1 9)

Abstract The state and existing problematic issues of standardization and unification of the development and creation processes of military ground robot systems in Russia and abroad are considered. Priority directions of work on the comprehensive unification and standardization of basic components and functional modules of military robotics samples are proposed.

Key words Military ground robot systems; standardization; unification; modular-assembly principle; functional modular principle; basic functional modules.

Введение

Иностранными и отечественными военными экспертами признается, что одним из необходимых условий эффективного внедрения изделий робототехники в практику войск является достижение приемлемой стоимости перспективных образцов НРТК ВН. При существующем индустриальноэкономическом укладе практически единственным способом снижения стоимости продукции является увеличение серийности ее выпуска. Применительно к военной робототехнике основой для реализации указанного способа должна стать

В настоящее время в России и за рубежом разработка и внедрение технологий военной робототехники является одним из магистральных направлений совершенствования и качественного обновления систем вооружения общевойсковых формирований, боевые и обеспечивающие задачи которых могут эффективно решаться с применением наземных робототехнических комплексов военного назначения (НРТК ВН).

18

РОБОТОТЕХНИКА и ТЕХНИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА / ROBOTICS and TECHNICAL CYBERNETICS

унификация базовых элементов роботизированных образцов вооружения, военной и специальной техники (ВВСТ), направленная на рациональное сокращение их номенклатуры. При этом стандартизации должна отводиться роль инструмента, позволяющего задать единые подходы к информационному обеспечению проводимых мероприятий. По существу хорошо отработанные и уже выпускаемые серийно унифицированные компоненты – единственно возможная основа развития эффективного процесса роботизации наземных образцов ВВСТ в условиях необходимости оперативного создания, освоения производства и эксплуатации новых типов НРТК ВН. Специалистами отмечается, что внедрение стандартизации и комплексной унификации в рассматриваемой области позволит достичь необходимого оперативно-тактического и технико-экономического эффекта практически на всех этапах жизненного цикла изделий военной робототехники и решить следующие задачи:  оптимизировать номенклатуру разрабатываемых образцов НРТК ВН;  резко сократить сроки создания, освоения производства и внедрения новейших образцов НРТК ВН;  повысить адаптируемость к условиям недетерминированной обстановки реального применения НРТК ВН;  повысить боеготовность и технический уровень перспективных образцов НРТК ВН;  существенно снизить производственные и эксплуатационные расходы;  сократить номенклатуру предметов снабжения;  снизить трудоемкость технического обслуживания и ремонта НРТК ВН. В таких условиях необходимость стандартизации и унификации НРТК ВН, их базовых элементов и функциональных модулей представляется актуальной, не терпящей отлагательств научно-технической проблемой.

2020; 8(1)

нимается разработкой целого ряда стандартов (Interoperability Profiles), а также планирующих и нормативно-технических документов. Данные документы в целях унификации и стандартизации продукции, изготавливаемой различными производителями в интересах армии США, содержат базовые требования к системам управления, манипуляторам, интерфейсам, контроллерам, функциональным модулям, программному обеспечению, средствам связи и телеуправления, элементам системы технического зрения образцов НРТК ВН [1]. Так, в «Дорожной карте по развитию безэкипажных средств на период до 2038 года» изложены единые требования по обеспечению взаимодействия всех типов роботизированных систем путем унификации и стандартизации составных частей НРТК ВН [2]. Кроме того, в разработанных FPIP стандартах устанавливаются следующие основные принципы унификации: а) модульность – принцип построения НРТК ВН, согласно которому функционально связанные части группируются в законченные узлы (модули); б) открытая архитектура – принцип построения образцов НРТК ВН, подразумевающий ряд стандартов по аппаратной и программной совместимости блоков навесного (встраиваемого) целевого оборудования с учетом развития и совершенствования программного обеспечения и элементной базы; в) масштабируемость – способность образцов НРТК ВН увеличивать свои возможности путем наращивания числа функциональных блоков, выполняющих одинаковые задачи; г) долгосрочность – увеличение сроков эксплуатации образцов НРТК ВН при использовании заданных принципов построения; д) модифицируемость – возможность изменения состава и функциональных возможностей образцов НРТК ВН путем использования блоков различного целевого предназначения, позволяющая наращивать и видоизменять функциональные возможности с учетом стоящих тактических задач; е) экономичность – возможность достижения заданных тактико-технических характеристик изделия с минимальными экономическими затратами. По мнению иностранных и российских экспертов, наибольшего технико-экономического эффекта от проведения работ по унификации составных частей и комплектующих изделий НРТК ВН позволит достичь модульный принцип построения роботизированных образцов ВВСТ, основанный на функциональной и геометрической взаимозаменяемости узлов и агрегатов. Указанный принцип способен обеспечить:  создание НРТК ВН на основе функционально и конструктивно законченных стандартных составных элементов (модулей);

Состояние и проблематика рассматриваемой предметной области Осознавая всю важность рассматриваемой проблемы, командование сухопутных сил США с 2011 года проводит активную работу по стандартизации и унификации процессов разработки и создания наземных образцов военной робототехники, внедрению блочно-модульного подхода для обеспечения функциональной адаптации типовых (базовых) безэкипажных платформ для нужд армии. Для решения указанных задач в сухопутных силах США создана межведомственная структура FPIP (Force Projection Interoperability Project), которая за19

Общие вопросы / General Issues

 совместимость, функциональную и геометрическую взаимозаменяемость входящих в состав НРТК ВН сменных модулей;  возможность модификации структуры НРТК ВН с целью изменения функциональных свойств в зависимости от характера решаемых задач;  использование в составе НРТК ВН широкой номенклатуры типовых блоков, в том числе стандартных базовых несущих конструкций и стандартных электронных модулей для радиоэлектронной аппаратуры;  оперативную замену блоков (модулей) НРТК ВН в условиях эксплуатации и ремонта, а также проведение их автономных испытаний или контроля вне образца;  дальнейшее совершенствование НРТК ВН путем наращивания одноименных модулей, замены отдельных из них или изменения всей конфигурации, что позволит снизить сроки и стоимость проводимых работ по модернизации. Вместе с тем постоянно возрастающая значимость программно-алгоритмического обеспечения перспективных образцов НРТК ВН, связанная в первую очередь с ростом их автономности и интеллектуализации, требует также применения и других современных методов построения военных роботов. В настоящее время за рубежом широкое распространение получили функционально-модульные методы, которые позволяют эффективно сопрягать различные по функциональному предназначению блоки в единые роботизированные системы, организуя их совместную работу под управлением общего программно-алгоритмического обеспечения. При этом в каждый такой модуль заранее закладывается определенная аппаратно-программная избыточность, позволяющая перепрограммировать его функции без физического замещения модуля, ограничиваясь лишь сменой или просто настройкой программного обеспечения. С учетом различной динамики развития разнотипных базовых компонентов НРТК ВН представляется целесообразным рационально сочетать при их построении блочно-модульный и функциональномодульный подходы [3-5]. Применение блочно-модульного принципа целесообразно при разработке «консервативных» элементов конструкции НРТК ВН, таких как базовая платформа (шасси), составные части движителя и трансмиссии. Функционально-модульный подход к унификации наиболее приемлем и необходим при создании навесного целевого оборудования и систем управления. Кроме блочно-модульного и функциональномодульного подходов к построению роботизированных образцов вооружения, в передовых странах мира широко используются и другие базовые принци-

пы стандартизации и унификации, принципиально не отличающиеся от рассмотренных выше [6-8]:  формирование унифицированных типоразмерных рядов НРТК ВН, их составных частей и комплектующих;  обеспечение конструктивного подобия разрабатываемых НРТК ВН;  применение единых конструктивных элементов и технических решений в различных образцах РТК ВН и др. Отечественными военными специалистами также предпринимаются попытки систематизировать обоснование номенклатуры и облика НРТК ВН за счет введения классификации массогабаритных характеристик роботизированных образцов ВВСТ, унификации технических решений встраиваемого и навесного целевого оборудования, информационного и программного обеспечения. Основные направления проводимых в России работ в области стандартизации и унификации НРТК ВН, применяемые при этом подходы близки к зарубежным по целям и решаемым задачам. Существенным отличием является недостаточное финансирование и отсутствие целенаправленной координации [9, 10]. Указанное отличие во многом объясняется наличием за рубежом уже сложившегося сегмента рынка коммерческой робототехники, который служит для иностранных специалистов своеобразной тестовой площадкой для отработки наиболее надежных и приемлемых по стоимости решений. В целом состояние отечественных разработок в рассматриваемой области можно охарактеризовать следующим образом:  не разработаны действенные механизмы межведомственной унификации НРТК ВН и их базовых элементов, а также необходимые государственные стандарты;  отсутствует необходимая унифицированная элементная база;  крайне низок уровень серийного производства роботизированных образцов ВВСТ;  существующий научно-технический задел, созданный в ходе фундаментальных и поисковых исследований, мало реализован в реальных разработках;  на отечественном рынке представлено большое количество инициативно разработанных роботизированных платформ, близких по грузоподъемности, тяговооруженности и массогабаритным показателям;  рынок характеризуется большим разнообразием номенклатуры НРТК ВН;  подавляющее большинство исполнительных, управляющих и информационных компонентов НРТК ВН предназначены для использования в конкретных

20

РОБОТОТЕХНИКА и ТЕХНИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА / ROBOTICS and TECHNICAL CYBERNETICS

роботизированных системах и не могут быть выделены из общей конструкции;  большая часть НРТК ВН уникальны по своим техническим решениям и применяемому программному обеспечению, что затрудняет или даже исключает возможность их использования в других подобных образцах военной робототехники.

2020; 8(1)

производстве изделий в ходе создания перспективных роботизированных образцов ВВСТ.

8. Организация целенаправленной и скоординированной деятельности планирующих и заказывающих органов МО РФ на основе единой информационной базы о существующей номенклатуре и характеристиках предметов снабжения для решения задачи оптимизации размещения заказов и структуры кооперации предприятий промышленности, а также взаимоувязывания выполнения приоритетных проектов развития технологий военной робототехники.

Предложения по формированию перечня приоритетных направлений работ по стандартизации и унификации отечественных НРТК ВН

Выводы

Анализ проблематики в рассматриваемой предметной области позволяет предложить следующие основные направления работ по стандартизации и унификации наземных роботизированных образцов ВВСТ в интересах Вооруженных Сил Российской Федерации (ВС РФ).

1. Создание научно-технического задела в части методического и информационного обеспечения работ по стандартизации и унификации (разработка необходимых стандартов, моделей, методик, методов и т.д.).

2. Отбор и утверждение в ходе сравнительных испытаний типовых шасси НРТК ВН по каждому классификационному признаку и создание на их базе линейки унифицированных роботизированных образцов ВВСТ для решения широкого спектра боевых и обеспечивающих задач.

3. Внедрение модульного принципа проектирования и создания роботизированных образцов ВВСТ.

4. Разработка параметрических, типоразмерных и конструктивно унифицированных рядов базовых компонентов и функциональных модулей перспективных образцов НРТК ВН, стандартизация предъявляемых к ним требований по совместимости и взаимозаменяемости.

5. Развитие производства унифицированной элементной базы.

6. Регламентация в нормативно-технических документах ограничений по номенклатуре разрешенных к применению при создании образцов НРТК ВН изделий и материалов.

7. Рациональное заимствование ранее разработанных, апробированных и освоенных в серийном

На современном этапе развития отечественной военной робототехники комплексная унификация и стандартизация базовых компонентов и функциональных модулей НРТК ВН является важнейшей научно-технической задачей обеспечения эффективного развития процесса роботизации ВС РФ. Основные направления проводимых в России работ в области стандартизации и унификации НРТК ВН и применяемые при этом подходы в основном совпадают с зарубежными. Однако отечественными специалистами отмечается низкий уровень финансирования и разобщенность проводимых мероприятий. Рациональное сочетание блочно-модульного и функционально-модульного построения НРТК ВН на основе функционально и конструктивно законченных стандартных составных элементов представляется наиболее перспективным направлением унификации в рассматриваемой предметной области. Важнейшей отличительной особенностью НРТК ВН как объекта унификации является значимость программного обеспечения, которая будет только возрастать с повышением уровня автономности и интеллектуализации образцов военной робототехники будущего. В таких условиях разработка адаптивных унифицированных операционных систем и необходимых библиотек прикладных программ является приоритетной задачей стандартизации и унификации процессов разработки и создания наземных роботизированных образцов ВВСТ.

Литература 1. Ветлугин Р. Робототехнические комплексы сухопутных войск США и взгляды военных специалистов на их применение / Р. Ветлугин, А. Васильков // Зарубежное военное обозрение. – 2016. – № 6. – С. 55-59. – Текст: непосредственный.

2. Unmanned Systems Integrated Roadmap FY 2013-2038: Approved for open publication, reference number 14-S-0553 // Department of Defeense, USA. – 108 p. – URL: https://fas.org/irp/program/collect/usroadmap2011.pdf (дата обращения: 25.09.2019). – Text: electronic.

3. Кононов А.Ф. О проблемных вопросах развития технологий робототехнических комплексов // Вторая Военно-научная конференция «Роботизация Вооруженных Сил Российской Федерации»: труды. – 2017. – С.

23-26. – Текст: непосредственный.

21

Общие вопросы / General Issues

4. Рудианов Н.А. Функциональный подход к проектированию специализированных робототехнических комплексов / Н.А. Рудианов, В.С. Хрущев // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2019. – № 1 (203). – С. 18-27.

– Текст: непосредственный.

5. Андреев В.П. Функционально-модульный принцип построения гетерогенных мобильных роботов / В.П. Андреев, Ю.В. Подураев // Междунар. науч.-техн. конф. «Экстремальная робототехника»: труды. – 2016. – С.

44-49. – Текст: непосредственный.

6. Корчагин С. Робототехнические комплексы инженерных войск зарубежных стран // Зарубежное военное обозрение. – 2018. – № 3. – С. 45-53. – Текст: непосредственный.

7. Чиров Д.С. Перспективные направления развития робототехнических комплексов специального назначения / Д.С. Чиров, К.В. Новак // Вопросы безопасности. – 2018. – № 2. – С. 50 - 59. – Текст: непосредственный.

8. Зарубежные робототехнические комплексы военного назначения и требования, предъявляемые к ним / В.И. Корнилов [и др.] // Труды НАМИ. – 2015. – № 263. – С. 68-85. – Текст: непосредственный.

9. Стандартизация и унификация в области экстремальной робототехники (пути решения на примере МЧС России) / С.Е Симанов [и др.] // Робототехника и техническая кибернетика. – 2015. – № 1(6). – С. 3-5. – Текст: непосредственный.

10. Ермолов И.Л. Актуальные вопросы группового применения робототехнических комплексов военного назначения // Вторая Военно-научная конференция «Роботизация Вооруженных Сил Российской Федерации»: труды. – 2017. – С. 44-49. – Текст: непосредственный.

References 1. Vetlugin, R. and Vasil'kov, A. (2016). Robototekhnicheskie kompleksy sukhoputnykh voisk SShA i vzglyady voennykh spetsialistov na ikh primenenie [Robotic complexes of the US Army and military experts view on their application]. Zarubezhnoe voennoe obozrenie, 6, pp.55-59. (in Russian).

2. Unmanned systems integrated roadmap FY 2013-2038, 14-S-0553.

3. Kononov, A. (2017). O problemnykh voprosakh razvitiya tekhnologii robototekhnicheskikh kompleksov [On the problematic issues of the development of robotic complexes technologies]. In: Trudy vtoroi Voenno-nauchnoi konferentsii «Robotizatsiya Vooruzhennykh Sil Rossiiskoi Federatsii» [Proceedings of the II Military Scientific Conference on Robotization of the Armed Forces of the Russian Federation], pp.23-26. (in Russian).

4. Rudianov, N. and Khrushchev, V. (2019). Funktsional'nyi podkhod k proektirovaniyu spetsializirovannykh robototekhnicheskikh kompleksov [Functional approach to the specialized robotic systems design]. Izvestiya YuFU. Tekhnicheskie nauki, 1(203), pp.18-27. (in Russian).

5. Andreev, V. and Poduraev, Yu. (2016). Funktsional'no-modul'nyi printsip postroeniya geterogennykh mobil'nykh robotov[Functional-modular principle of building heterogeneous mobile robots]. In: Trudy mezhdunarodnoi nauchno-tekhnicheskoi konferentsii «Ekstremal'naya robototekhnika» [Proceedings of International Scientific and Technical Conference on Extreme Robotics], pp.44-49. (in Russian).

6. Korchagin, S. (2018). Robototekhnicheskie kompleksy inzhenernykh voisk zarubezhnykh stran [Robotic complexes of engineering troops of foreign countries]. Zarubezhnoe voennoe obozrenie, 3, pp.45-53. (in Russian).

7. Chirov, D. and Novak, K. (2018). Perspektivnye napravleniya razvitiya robototekhnicheskikh kompleksov spetsial'nogo naznacheniya [Promising areas for the development of special-purpose robotic systems]. Voprosy bezopasnosti, 2, pp.50-59. (in Russian).

8. Kornilov, V. et al. (2015). Zarubezhnye robototekhnicheskie kompleksy voennogo naznacheniya i trebovaniya, pred"yavlyaemye k nim [Foreign robotic military complexes and requirements for them]. Trudy NAMI, 263, pp.68-85. (in Russian).

9. Simanov, S., Tsarichenko, S., Pavlov, E. and Isavnina, I. (2015). Standartizatsiya i unifikatsiya v oblasti ekstremal'noi robototekhniki (puti resheniya na primere MChS Rossii) [Standartization and unification in extreme robotics (ways and means in case of EMERCOM of Russia)]. Robotics and Technical Cybernetics, 1(6), pp.3-5. (in Russian).

10. Ermolov, I. (2017). Aktual'nye voprosy gruppovogo primeneniya robototekhnicheskikh kompleksov voennogo naznacheniya [Current issues of group use of military robot systems]. In: Trudy vtoroi Voenno-nauchnoi konferentsii «Robotizatsiya Vooruzhennykh Sil Rossiiskoi Federatsii» [Proceedings of the II Military Scientific Conference on Robotization of the Armed Forces of the Russian Federation], pp.44-49. (in Russian).

22

РОБОТОТЕХНИКА и ТЕХНИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА / ROBOTICS and TECHNICAL CYBERNETICS

2020; 8(1)

Информация об авторах Цариченко Сергей Георгиевич, д.т.н., Федеральное государственное бюджетное учреждение «Главный научно-исследовательский испытательный центр робототехники» Министерства обороны Российской Федерации (ФГБУ ГНИИЦ РТ МО РФ), с.н.с., 125167, Москва, ул. Серёгина, д. 5, тел.: +7(903)722-61-94, tsarichenko_s@mail.ru Антохин Евгений Александрович, Федеральное государственное бюджетное учреждение «46 Центральный научно-исследовательский институт Министерства обороны Российской Федерации» (ФГБУ 46 ЦНИИ МО РФ), н.с., 129327, Москва, Чукотский проезд, д.10, тел.: +7(962)984-65-17, johncoin@mail.ru Чернова Пламена Дмитриевна, ФГБУ ГНИИЦ РТ МО РФ, н.с., 125167, Москва, ул. Серёгина, д. 5, gniizrt@mil.ru Дементей Виктор Петрович, Московский Государственный Технический университет им. Н.Э. Баумана, Инжиниринговый центр «Автоматика и робототехника», заведующий отделом, 105005, Москва, ул. 2-я Бауманская, д.5, стр.1, тел.: +7(499)367-86-81, dema1254@mail.ru

Information about the authors Sergey G. Tsarichenko, Doctor of Technical Science, Ministry of Defence of the Russian Federation, Main Robotics Research and Test Center, Senior Research Scientist, 5, Seregina ul., Moscow, 125167, Russia, tel.: +7(903)722-61-94, tsarichenko_s@mail.ru Eugeniy A. Antokhin, Ministry of Defence of the Russian Federation, 46 Central Research Institute, Researh scientist, 10, Chukotsky proezd, Moscow, 129327, Russia, tel.: +7(962)984-65-17, johncoin@mail.ru Plamena D. Chernova, Ministry of Defence of the Russian Federation, Main Robotics Research and Test Center, Research Scientist, 5, Seregina ul., Moscow, 125167, Russia, gniizrt@mil.ru Victor P. Dementey, Bauman Moscow State Technical University, Engineering Center «Automation and Robotics», Head of Department, 5-1, 2-ya Baumanskaya ul., Moscow, 105005, Russia, tel.: +7(499)367-86-81, dema1254@mail.ru

Информация В Китае роботы помогут в борьбе с распространением коронавируса

Устройства будут измерять температуру тела прохожих в местах массового скопления людей - в метро, больницах и аэропортах. Это очень удобно, учитывая, что сейчас можно проверять, в основном, одного человека за раз. Ученые уже собрали несколько роботов для скрининга, протестировали их, и разработка показала точные результаты. Машина способна не только измерять температуру, но и запоминать, а потом идентифицировать лица людей, у которых показатели были повышены.

Сианьский университет Цзяо Тун разработал робота, который поможет китайским властям в борьбе с распространением нового типа коронавируса COVID-2019.

(по материалам агентства Синьхуа)

23

Общие вопросы / General Issues

УДК: 896:537.86:621.382 DOI: 10.31776/RTCJ.8103 C. 24-33

Концептуальные задачи обеспечения безопасности «умного города», насыщенного роботами с искусственным интеллектом В.Г. Усыченко 1 , Л.Н. Сорокин 1  , Р.М. Юсупов 2

1

Фе де рал ьно е гос у дарс т ве нное у ни та рно е пре дпри ятие « Госуда рственный научно -ис сле довател ьс кий и нститут прикладных пробле м» (ФГУП « Гос НИИПП»), Санкт-Пе тер бу рг, Росси йс ка я Федера ци я, so rokinln@mail.ru 2 Фе де рал ьно е гос у дарс т ве нное бюджетно е учреждение науки Санкт-П ете р бур гс кий и нститу т и нформати ки и автоматиза ци и Рос сийс кой ака деми и наук (СПИИРАН), Санкт-Пе тер бург, Рос сийс ка я Фе дерация (Матери ал поступи л в р е да кци ю 1 7 января 2 02 0 го да)

Аннотация Повсеместное использование роботов, управляемых искусственным интеллектом, несет с собой потенциальные риски. Для дистанционного противодействия роботам, которые могут нести угрозу людям в городских условиях, предлагается использовать оптимизированные по параметрам направленные излучатели электромагнитных импульсов. Обсуждаются перспективы и основные задачи, требующие комплексного решения.

Ключевые слова Робот, искусственный интеллект, беспилотные транспортные средства, цифровые микросхемы, электромагнитные воздействия.

Благодарности Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 19-29-06010.

Conceptual tasks of security ensuring of the «smart city», saturated with robots with artificial intelligence Victor G. Usychenko 1 , Leonid N. Sorokin 1  , Raphael M. Yusupov 2

1

Federal State Un itary En te rp rise «Sta te Research In stitute of Applied Prob le ms», Saint-Pe te rsbu rg , Russ ia , sorokinln@mail.ru 2 Federal State Bu dge ta ry Institution of Sc ience Sa in t-Pe te rsburg Institute for Info rmatics and Au tomation of the Russian Academy of Sc iences (SPIIRAS), Sain t-Pe tersbu rg, Russ ia (Received 17 January 2020)

Abstract The widespread use of robots controlled by artificial intelligence is bound with potential risks. For remote counteraction against robots that can pose a threat to people in urban conditions, it is proposed to use directional radiators of electromagnetic pulses optimized in parameters. The prospects and main tasks requiring a comprehensive solution are discussed.

Key words Robot, artificial Intelligence, unmanned vehicles, digital microcircuits, electromagnetic impacts.

Acknowledgements The study was funded by RFBR in frames of project no.19-29-06010.

Введение

рованных робототехнических систем, способных работать без участия человека. В Интернете и печати широко обсуждается концепция «умного города», в которой наряду с роботами предусматривается широкое использование наземных, воздушных и водных беспилотных транспортных средств (БТС), управляемых искусственным интеллектом. В России на государственном уровне разрешены эксперименты по

Цифровая экономика, объявленная стратегическим приоритетом экономического развития России, стремительно ворвалась в нашу жизнь. В июле 2017 г. Правительство РФ утвердило программу [1], которая определяет цели и задачи цифровой экономики на период до конца 2024 года. Предполагается быстрое развитие новых цифровых, компьютеризи24

РОБОТОТЕХНИКА и ТЕХНИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА / ROBOTICS and TECHNICAL CYBERNETICS

эксплуатации БТС на дорогах общего пользования [2]. Российский фонд фундаментальных исследований провел конкурс научных проектов [3] по фундаментальным проблемам управления беспилотными транспортными средствами «умного города», включая и разработку методов противодействия тем из них, которые несут угрозу его нормальному функционированию. Уже существуют домашние роботы, следящие за порядком в доме, способные в нужный момент связаться по видеоканалу с хозяином, который может находиться за сотни и тысячи километров от дома. Роботы ухаживают за больными, делают хирургические операции, летают в космос, вспахивают и засевают сельскохозяйственные поля, убирают урожай, тушат пожары, ликвидируют аварии. Примеры можно множить: труднее найти сферу человеческой деятельности, в которую бы роботы не проникали. Быстрое развитие искусственного интеллекта (ИИ) существенно увеличивает физические, технические и интеллектуальные возможности роботов. Но искусственный интеллект и повсеместная замена человека роботами – это шаг в неизведанное: возможны риски.

2020; 8(1)

общению DEITA.RU, в компьютерной игре Eve Online, искусственный интеллект вышел из-под контроля и без участия человека устроил битву трех космических флотилий [6]. В феврале 2019 г. было заявлено, что Сбербанк РФ потерял миллиарды рублей из-за решений, принятых искусственным интеллектом в результате ошибок, закравшихся в алгоритмы [7]. Около полутора лет назад два самолета Boeing 737 Max 8 рухнули вскоре после взлета из-за ошибок автопилота, который в сложной обстановке не передал человеку функции управления лайнером [8, 9]. Автопилот самолета, как и искусственный интеллект автошофера беспилотного автомобиля, ориентируется на показания большого числа датчиков, одни из которых следят за состоянием окружающей обстановки, от других поступает информация о работе различных внутренних механизмов. С математической точки зрения [10, 11] взаимодействие между внешней средой и работой механизмов будет сбалансированным, если число переменных (показания датчиков) и число уравнений (варианты принятия решений) будет одинаковым, а значения переменных таковы, что система уравнений сходится к единственному решению. Но учесть всю совокупность внешних факторов, влияющих на показания датчиков, порой невозможно, и на отдельных отрезках времени из-за наложения непредвиденных случайностей система уравнений не решается однозначно, и это может привести к опасным последствиям. Возможны и другие причины непредвиденного поведения роботов. Теоретически хакер может взломать сеть управления беспилотным транспортом «умного города», остановить передачу данных, выключить тормоза и направить машину в опасном направлении. Возможно использование роботов в криминальных или террористических целях. Например, базу Хмейним в Сирии уже несколько раз атаковали дроны, запускаемые боевиками. В сентябре 2019 г. после атаки полутора десятков беспилотных летательных аппаратов [12] начались взрывы и пожары на двух крупнейших нефтеперерабатывающих заводах Саудовской Аравии. В таких случаях желательно обездвижить робот, например, отключив его от источника питания. Но это возможно только применительно к простым роботам. Многие же работают в автономном режиме и на расстоянии. Использовать против них огнестрельное оружие или мощные лазеры в городских условиях опасно. Интернет заполнен рекламами многих компаний, предлагающих для нейтрализации роботов различные способы практического воздействия, но все они имеют ограниченное применение. Например, электронные ружья, используемые против дронов, подавляют канал радиоуправления, но радиочастота канала у роботов разного типа может быть различ-

Проблема Бурное развитие роботов и роботизированных систем стало возможным благодаря широкому распространению цифровых технологий, основу которых составляют программируемые микроконтроллеры, микропроцессоры, компьютеры, вычислительная техника. «Мозгом» простого робота (например, дрона, перевозящего груз по заданному маршруту) является микропроцессор, работой которого управляет относительно простая программа. Роботавтомобиль, едущий по улицам города, управляется более сложной программой с элементами искусственного интеллекта, например, на базе искусственных нейронных сетей [4]. Непрерывно следя по датчикам за обстановкой, программа способна обучаться и выполнять поисковые операции подобно человеческому мозгу. О возможностях цифрового интеллекта можно судить по таким фактам. Имеется несколько видов компьютерных программ (например, Komodo, Stockfish), которые играют в шахматы лучше чемпионов мира. Существует стратегия StarCraft II, считающаяся самой сложной и успешной игрой всех времен, в которую сражаются на международных турнирах уже больше 20 лет. В январе 2019 г. две версии нейросети AlphaStar [5] выиграли со счетом 5:0 у двух профессионалов, входящих в сотню сильнейших игроков в StarCraft II. Однако искусственный интеллект, как и человеческий мозг, может ошибаться и принимать непредвиденные, а порой и опасные, решения. Так по со25

Общие вопросы / General Issues

ной; злоумышленник или террорист без особого труда может заменить частоту радиоуправления серийного робота, выбрав любую другую частоту; робот, подобно автопилоту Boeing Max 8, может работать в автономном режиме и т.п. Существует фундаментальная проблема дистанционного противодействия роботам, которые в силу различных обстоятельств стали опасными для людей. Из нее вытекают и другие, более локальные проблемы, подобные проблеме дистанционного противодействия беспилотным транспортным средствам, несущим угрозу нормальному функционированию города.

пользуется полупроводниковая цифровая и аналоговая микроэлектроника. Таким образом, один из перспективных видов борьбы с роботами, несущими угрозу людям, предлагается строить на концепции дистанционного противодействия посредством применения источников направленных электромагнитных излучений, оптимизированных для использования против технических средств, содержащих полупроводниковую микроэлектронику.

Основные задачи Наиболее эффективное дистанционное и избирательное воздействие на радиоэлектронную аппаратуру оказывают мощные электромагнитные импульсы [13]. Из них для направленного воздействия на отдельные технические средства, находящиеся среди других средств, больше всего подходят излучатели СВЧ импульсов (СВЧИ) и сверхкоротких электромагнитных импульсов (СКЭМИ). Различные варианты построения таких излучателей широко освещены в литературе, например, [13-16]. На ранних этапах исследований широко использовались излучатели СВЧИ. Интерес к СКЭМИ в мире и в России стал нарастать с развитием полупроводниковой техники генерирования электрических импульсов напряжения субнаносекундной длительности большой мощности [17, 18]. Появление серии международных и отечественных стандартов [19, 20] стимулировало создание испытательной базы излучателей СКЭМИ. Например, российский стандарт [20] регламентирует испытание различных электронных, технических и автоматизированных систем на устойчивость к воздействию СКЭМИ длительностью от 0,2 до 1 нс с напряженностью поля E от 1 до 30 кВ/м и частотами следования F от 1 кГц до 1 МГц. Импульсы примерно такой же длительности используются для тестирования изделий и за рубежом. Импульсная мощность излучателей СВЧИ и СКЭМИ может достигать 1 ГВт и более. Основное различие между ними – в ширине спектра излучения. У излучателей СВЧИ спектр узкий, у СКЭМИ спектр простирается до частот порядка 5 ГГц. Излучатели обоих типов способны вызывать сбои и отказы в работе самых различных технических средств. Например, в [21] обычный автомобиль облучали длинными СВЧИ разных несущих частот. При частоте f 0  1,3 ГГц и напряженности поля E  500В/м прекращалась работа двигателя; при напряженности поля E  15 кВ/м происходили долговременные повреждения. В работе [22] СВЧ-импульсами длительностью   30 мкс и различными несущими частотами воздействовали на персональные компьютеры (ПК) разных марок. С увеличением частоты пороговое значе-

Концепция В большинстве современных робототехнических систем используются полупроводниковые приборы микро- и наноэлектроники: приемопередающие модули, аналого-цифровые и цифро-аналоговые преобразователи, микроконтроллеры, микропроцессоры, микросхемы большой и сверхбольшой степени интеграции, и т.п. Чем сложнее робот, тем больше в нем цифровых микроэлектронных приборов. Головной процессор (или ИИ), получая информацию от многочисленных датчиков, управляет поведением робота в реальном времени, подавая команды в различные исполнительные органы; более простые микропроцессоры выполняют вспомогательные и менее сложные функции. Входные и выходные порты цифровых приборов, как правило, не имеют узкополосных фильтров, поэтому содержащиеся внутри этих приборов малоразмерные полупроводниковые элементы чувствительны к посторонним электрическим воздействиям самых разных частотных диапазонов. Если энергия помехи превысит определенный уровень, то могут возникнуть сбои в работе прибора и даже его катастрофический отказ. Поэтому направленно излучаемые антенной передатчика мощные электромагнитные поля являются перспективным видом дистанционного воздействия на робототехническую систему с целью блокирования ее действий. Эти мощные поля, воспринимаемые различными рецепторами робота (металлическими поверхностями, проводниками, кабелями, платами и т.п.), преобразуются ими в электрические напряжения, которые практически одновременно оказываются на портах многих цифровых приборов, приводя к отказам либо всего устройства, либо отдельных его частей. Электромагнитное воздействие не влияет на объекты и технику, не содержащую высокочувствительной микроэлектроники, имеет высокую степень направленности и является, по-видимому, одним из наиболее универсальных средств дистанционного противодействия всем видам роботов, в которых ис-

26

РОБОТОТЕХНИКА и ТЕХНИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА / ROBOTICS and TECHNICAL CYBERNETICS

ние напряженности поля E , вызывающего сбои в работе ПК, требующие его перезагрузки, растет. У многих ПК при частоте воздействия f 0  1 ГГц значение поля оказалось близким к E  1кВ/м, что сопоставимо с полем, вызывающим остановку двигателя автомобиля. В [23] с помощью излучателя СКЭМИ тестировали систему видеонаблюдения, оснащенную электронными средствами наблюдения, микропроцессорными устройствами, компьютером. При напряженности поля E  2 кВ/м сбои не наблюдаются, при E  10 кВ/м происходит сбой всех устройств. Электромагнитные поля проникают через щели в экранах и наводятся в цепях «жила-экран» кабелей, подсоединенных к входам аппаратуры. В работе [24] тестировали систему радиочастотной идентификации RFID, которая часто используется в гипермаркетах для контроля покупателей. Система имеет сложный алгоритм функционирования и конструктивно устойчива к различным видам механических, климатических, электрических, магнитных и электромагнитных воздействий. Оказалось, что при E  9 кВ/м система прекращает считывать метки. Имеются сообщения о воздействии СКЭМИ на беспилотные летательные аппараты [25-27]: квадрокоптеры типа DJI Phantom-3 теряли работоспособность и падали на землю [26, 27] при напряженности электрического поля E  1,5 кВ/м. Оценить и сравнить эффективность воздействий СВЧИ и СКЭМИ на работу различных технических средств сложно: проведению расчетов мешает недостаточность адекватных теоретических моделей, а эксперименты дорого стоят. Существуют методы оценки стойкости СВЧ радиоприемных устройств [28] с полупроводниковыми приборами, стоящими на входе. В этом случае задача решается довольно просто, поскольку внешнее электромагнитное воздействие проникает к прибору через приемную антенну, являющуюся частотным фильтром, параметры которого известны. Сложнее с техническими средствами, находящиеся внутри которых микроэлектронные приборы не имеют на своих портах частотно-избирательных фильтров. До настоящего времени нет ясного понимания того, каким образом, с какими весовыми коэффициентами энергия электромагнитных полей разных частот проникает в цифровую микроэлектронику, находящуюся внутри. Поэтому одной из основных является задача 1. – Разработка модели проникновения энергии электромагнитных излучений различных частот в полупроводниковую элементную базу аппаратуры технических средств, рецепторы которых не обладают явно выраженными частотноизбирательными свойствами, подобными антеннам радиоприемных устройств СВЧ. Модель должна количественно связывать пороговые уровни сбоев и

2020; 8(1)

отказов в работе цифровой микроэлектроники с напряженностью электромагнитных полей в месте нахождения технического средства. Выше уже говорилось, что «мозгом» любой роботизированной системы, в зависимости от сложности выполняемых ею функций, может быть микроконтроллер (МК), микропроцессор или компьютер, команды от которого передаются во все исполнительные органы, управляемые посредством более простых цифровых или цифро-аналоговых микросхем. На сегодняшний день накоплены многочисленные экспериментальные данные о стойкости аналоговой и цифровой полупроводниковой микроэлектроники к различным видам электромагнитных воздействий. Оценены пороговые уровни напряженности полей различных видов СВЧИ [28-30] и СКЭМИ [31-33], превышение которых вызывает те или иные виды сбоев и отказов. Установлено, что сбои и отказы в ПК и МК имеют общую природу. При воздействии СКЭМИ наибольшие пороговые напряженности поля, вызывающего сбои в работе различных типов МК, достигают значения E  6 кВ/м, когда длина проводников (рецепторов), подсоединенных к выводам МК, близка к нулю. Однако физические механизмы сбоев не до конца понятны. Сбои может инициировать и возросшая напряженность электрического поля, и создаваемые полем напряжения, и рассеваемая в элементах мощность, и подводимая к элементам энергия, а также амплитуда, форма, длительность и частота следования импульсов. Практически отсутствует информация о влиянии электромагнитных излучений на работу искусственного интеллекта; недостаточно информации о сбоях в работе микросхем, которые транслируют генерируемые «мозгом» команды исполнительным органам. В силу сказанного, важной представляется также задача 2. – Исследование физических механизмов возникновения сбоев и отказов в работе микроконтроллеров и искусственного интеллекта при электромагнитных воздействиях разного вида. Решение этих двух задач позволит сформулировать обоснованные требования к параметрам излучателей электромагнитных полей, предназначенных для противодействия роботам. Следующей по значимости является задача 3. – Оптимизация характеристических параметров излучателей, предназначенных для энергетически эффективного воздействия на микроэлектронику агрессивных роботов, с целью их обездвижения. На сегодняшний день имеются базовые модели излучателей СВЧИ и СКЭМИ на электровакуумных и полупроводниковых приборах [14–16], для которых, как правило, известны параметры импульсов (спектр излучения), потребляемая и излучаемая импульсная 27

Общие вопросы / General Issues

мощность, масса, размеры и т.д. Имеются практические наработки по повышению энергетической эффективности наиболее перспективных видов излучателей [34, 35], в том числе используемых для воздействия на беспилотные транспортные средства [36]. Речь идет о том, чтобы на основе отобранных базовых моделей, используя аналитические методы и компьютерное моделирование, заложить основы построения энергетически эффективных излучателей электромагнитных полей приемлемого веса и объема, с помощью которых оператор, находясь на безопасном расстоянии, мог бы дистанционно обезвредить робот, представляющий опасность для людей. Важна также задача 4. – Определение уровней электромагнитных облучений, превышение которых вредит здоровью человека и негативно сказывается на работе полезных технических средств. Дело в том, что оператор, управляющий работой излучателя, а также люди и сторонние технические средства, случайно попавшие в зону облучения, в течение некоторого времени будут находиться под воздействием кратковременных высокочастотных электромагнитных полей повышенной, а возможно даже и большой, напряженности. На сегодняшний день регламентированы [37] предельно-допустимые уровни воздействия на человека только узкополосных электромагнитных излучений в диапазоне частот

от 30 кГц до 300 ГГц. Однако нормы облучения человека сверхширокополосными электромагнитными полями большой амплитуды в настоящее время отсутствуют. Важно знать, насколько эти поля опасны для здоровья человека и насколько они мешают работе различных сторонних информационных и радиотехнических систем. Если опасность велика, то в городских условиях применение излучателей против вышедших из подчинения наземных роботов и БТС может привести к определенным ограничениям.

Заключение Использование источников мощных импульсных электромагнитных полей для направленной и дистанционной нейтрализации деятельности ставших опасными роботов (включая и БТС) может стать одной из форм их полезного практического применения. К настоящему времени в основном уже сформирован задел: определены наиболее перспективные виды электромагнитных воздействий на технические средства, содержащие полупроводниковую элементную базу, и оценены напряженности электрических полей, приводящие к различным нарушениям в ее работе. Но дистанция между постановкой проблемы и ее решением велика, на пути достижения цели стоят сложные задачи, требующие их совместного и взаимосогласованного решения.

Литература 1. Программа «Цифровая экономика Российской Федерации». Утверждена распоряжением Правительства Российской Федерации №1632-р от 28 июля 2017 г. // Правительство РФ: [офиц. сайт]. – URL: http://static.government.ru/media/files/9gFM4FHj4PsB79I5v7yLVuPgu4bvR7M0.pdf (дата обращения: 1.11.2019). – Текст: электронный.

2. Постановление Правительства РФ от 26.11.2018 №1415 «О проведении экспериментов по опытной эксплуатации на дорогах общего пользования высокоавтоматизированных транспортных средств» // Правительство РФ: [офиц. сайт].

– URL: http://static.government.ru/media/files/ Obo8MsELLPAARJr3Xiq10rnW8IxLea7Lh.pdf (дата обращения: 30.03.2019). – Текст: электронный.

3. Решение бюро Совета РФФИ. Протокол заседания № 4(216) от 17.04.2019г. – URL: https://www.rfbr.ru/rffi/ru/contest/n_812/o_2086697 (дата обращения: 30.04.2019). – Текст: электронный.

4. Потапов А.С. Технологии искусственного интеллекта. – Санкт-Петербург: СПбГУ ИТМО, 2010. – 218 с. – Текст: непосредственный.

5. Ализар А. Нейросеть AlphaStar обыграла профессионалов StarCraft II со счётом 10:1. – URL: https://habr.com/ru/post/437538/ (дата обращения: 25.05.2019). – Текст: электронный.

6. Грач М. Искусственный интеллект вышел из-под контроля // Delta: [сайт]. – URL: http://deita.ru/ru/news/iskusstvennyj-intellekt-vyshel-iz-pod-kontrolya/ (дата обращения: 12.12.2018). – Текст: электронный.

7. Демченко Н. Греф признал потерю миллиардов рублей из-за искусственного интеллекта / Н. Демченко, Е. Литова. – URL: https://www.rbc.ru/finances/26/02/2019/5c74f4839a7947501397823f (дата обращения: 02.03.2019). – Текст: электронный.

8. Причиной крушения Boeing 737 в Индонезии могла стать автоматика // Ведомости: [сайт]. – URL: https://www.vedomosti.ru/business/articles/2018/11/13/786339-boeing (дата обращения: 1.11.2019). – Текст: электронный.

9. Крушение "Боинга" в Эфиопии: система автоматически опустила нос перед падением // BBC: [сайт]. – URL: https://www.bbc.com/russian/news-47745048 (дата обращения: 1.11.2019). – Текст: электронный.

28

РОБОТОТЕХНИКА и ТЕХНИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА / ROBOTICS and TECHNICAL CYBERNETICS

2020; 8(1)

10. Бесекерский В.А. Теория систем автоматического управления / В.А. Бесекерский, Е.П. Попов. – СанктПетербург: Изд-во «Профессия», 2003. – 752 с. – Текст: непосредственный.

11. Юревич Е.И. Теория автоматического управления. 4-е изд. – Санкт-Петербург: Изд-во «BHV», 2017. – 551 с. – Текст: непосредственный.

12. Саудовская Аравия назвала причины взрывов на своих НПЗ // Интерфакс: [сайт]. – URL: https://www.interfax.ru/world/676457 (дата обращения: 31.10.2019). – Текст: электронный.

13. Балюк Н.В. Мощный электромагнитный импульс: воздействие на электронные средства и методы защиты / Н.В. Балюк, Л.И. Кечиев, П.В. Степанов. – Москва: ООО «Группа ИДТ», 2007. – 478 с. – Текст: непосредственный.

14. Анализ технологий генерации мощного импульсного радиочастотного излучения и перспективы их развития / И.Н. Белоконь [и др.] // Технологии ЭМС. – 2010. – № 1. – С. 49-57. – Текст: непосредственный.

15. Месяц Г.А. Пикосекундная электроника больших мощностей / Г.А. Месяц, М.И. Яландин // Успехи физических наук. 2005. Т.175. № 3. – С. 225-246. – Текст: непосредственный.

16. Сахаров К.Ю. Излучатели сверхкоротких электромагнитных импульсов и методы измерений их параметров. – М.: Московский государственный институт электроники и математики. 2006г. – 160 с. – Текст: непосредственный.

17. Товары // FID GmbH: [сайт]. – URL: http://www.fidtechnology.com/products.html (дата обращения: 16.01.2020). – Текст: электронный.

18. High-Voltage and High-PRF FID Pulse Generators / Efanov V.M. [et al.] // Ultra-Wideband, Short-Pulse Electromagnetics 9 / eds F. Sabath et al. – N.Y.: Springer, 2010. – Pp. 301–306. DOI 10.1007/978-0-387-77845-7. – Text: unmediated.

19. Radasky W.A. Protection of Commercial Installations from the High-Frequency Electromagnetic Threats of HEMP and IEMI using IEC Standards // Asia-Pacific Symposium on Electromagnetic Compatibility (APEMC). 2010. – Pp. 758-761. – Text: unmediated.

20. ГОСТ Р 52863-2007. Защита информации. Автоматизированные системы в защищённом исполнении. Испытания на устойчивость к преднамеренным силовым электромагнитным воздействиям. Общие требования. – Москва: Стандартинформ, 2008. – 38 с. – Текст: непосредственный.

21. Backstrom M. HPM testing of a car: A representative example of the susceptibility of civil systems // Supplement to Proc. Of the 13th Int. Zurich Symp. on EMC, Zurich, Switzerland, Feb. 16-18, 1999. – Pp. 189-190. – Text: unmediated.

22. Trends in EM Susceptibility of IT Equipment / Hoad R. [et al.] // IEEE Transactions on Electromagnetic Compatibility. – Vol. 46, No. 3, August 2004. – Pp. 390-395. – Text: unmediated.

23. Результаты экспериментальных исследований систем видеонаблюдения в условиях воздействия мощных электромагнитных полей / Б.Б. Акбашев [и др.] // Технологии ЭМС, 2012, №1(24). – С. 22-26. – Текст: непосредственный.

24. Экспериментальные исследования функционирования устройств RFID в условиях воздействия сверхкоротких электромагнитных полей / В.А. Михеев [и др.] // Технологии ЭМС, 2013, №4(47). – С. 30-35. – Текст: непосредственный.

25. Damage of high power electromagnetic pulse to unmanned aerial vehicles / Q. Zhijun [et al.] // High Power Laser and Particle Beams. – Vol. 29, No. 11, November 2017. DOI:10.11884/HPLPB201729.170216. – Text: unmediated.

26. Sakharov K.Yu. Study of UWB Electromagnetic Pulse Impact Commercial Unmanned Aerial Vehicle // Proc.

2018 Int. Symp. On EMC (EMC Europe 2018) Amsterdam 27-30 Aug. 2018. – P. 40-43. – Text: unmediated.

27. Сахаров К.Ю. Испытания беспилотного летательного аппарата на устойчивость к воздействию сверхкоротких электромагнитных импульсов / К.Ю. Сахаров, В.А. Туркин, А.В. Сухов // VII Всероссийская научнотехническая конференция «Электромагнитная совместимость». г. Москва, 17-18 мая 2018 г. // Сборник докладов. – Москва: АО «ТЕСТПРИБОР», 2018. – С. 31-37. – Текст: непосредственный.

28. Усыченко В.Г. Стойкость сверхвысокочастотных радиоприемных устройств к электромагнитным воздействиям / В.Г. Усыченко, Л.Н. Сорокин. – Москва: Радиотехника, 2017. – 288 с. – Текст: непосредствен-ный.

29. Экспериментальные исследования воздействия СВЧ-импульсов на содержащие интегральные микросхемы радиоэлектронные устройства / А.В. Бердышев [и др.] // Радиотехника, 2000, №8. – С. 85-88. – Текст: непосредственный.

30. Ключник А.В. Исследование стойкости интегральных микросхем в электромагнитных полях импульсного радиоизлучения / А.В. Ключник, Ю.А. Пирогов, А.В. Солодов // Радиотехника и электроника. – Т.56, №3, 2011. – С. 1-5. – Текст: непосредственный.

29

Общие вопросы / General Issues

31. M. Camp. Coupling of Transient Ultra Wide Band Electromagnetic Fields to Complex Electronic Systems / M. Camp, H. Garbe, F. Sabath // Proseeding of the IEEE International Symposium in Electromagnetic Compatibility, Chicago, USA, Aug. 2005. – Pp. 483-488. – Text: unmediated.

32. Predicting the Breakdown Behavior of Microcontrollers Under EMP/UWB Impact Using a Statistical Analysis / Camp M. [et al.] // IEEE Transaction on Electromagnetic Compatibility. – Vol. 46, №3, August, 2004. – Pp. 368-379. – Text: unmediated.

33. Susceptibility of Some Electronic Equipment to HPEM Threats / Nisch D. [et al.] // IEEE Transaction on Electromagnetic Compatibility». – Vol. 46, №3, August, 2004. – Pp. 380-389. – Text: unmediated.

34. Осташев В.Е. Предельные возможности генерирования видеоимпульсов излучения с использова-нием мощных полупроводниковых генераторов возбуждения / В.Е. Осташев, А.В. Ульянов, В.М. Федоров // Труды 9-й Всероссийской научно-практической конф. «Актуальные проблемы защиты и безопасности». СанктПетербург, 3-6 апреля 2006. – Санкт-Петербург: НПО Спец. материалов, 2006. – С. 329-336. – Текст: непосредственный.

35. Сегень А.В. О создании и практике применения формирователей импульсных электромагнитных полей // Прикладные проблемы безопасности технических и биотехнических систем. – 2014. – №1-2. – СанктПетербург.: ФГУП ГосНИИПП. – С. 97-108. – Текст: непосредственный.

36. Средства испытаний транспортных беспилотных систем к воздействию преднамеренных импульсных электромагнитных излучений / К.Ю. Сахаров [и др.] // VIII Всероссийская научно-техническая конференция «Электромагнитная совместимость». г. Москва, 23-24 мая 2019 г.: Сборник докладов. – Москва: АО «ТЕСТПРИБОР», 2019. – С. 91-97. – Текст: непосредственный.

37. СанПиН 2.2.4/2.1.8.055-96. Санитарные правила и нормы. Электромагнитные поля радиочастотного диапазона. – Москва: Госкомэпидемнадзор России, 2002. – 30 с. – Текст: непосредственный.

References 1. Government of the Russian Federation. (2017). Programma «Tsifrovaya ekonomika Rossiyskoy Federatsii».

Utverzhdena rasporyazheniyem Pravitel'stva Rossiyskoy Federatsii №1632-r ot 28 iyulya 2017 g. [Program «Digital Economy of the Russian Federation». Approved by order of the Government of the Russian Federation No. 1632-r dated July 28, 2017] [оnline] Available at: http://static.government.ru/media/files/ 9gFM4FHj4PsB79I5v7yLVuPgu4bvR7M0.pdf [Accessed 1 Nov. 2019]. (in Russian).

2. Government of the Russian Federation. (2018). Postanovleniye Pravitel'stva RF ot 26.11.2018 №1415 «O provedenii eksperimentov po opytnoy ekspluata-tsii na dorogakh obshchego pol'zovaniya vysokoavtomatizirovannykh transportnykh sredstv» [Decree of the Government of the Russian Federation of November 26, 2018 No. 1415 «On conducting experiments on the pilot operation of highly automated vehicles on public roads»] [оnline] Available at: http://static.government.ru/media/files/Obo8MsELLPAARJr3Xiq10rnW8IxLea7Lh.pdf [Accessed 30 Mar. 2019]. (in Russian).

3. RFBR.ru (2019). Resheniye byuro Soveta RFFI. Protokol zasedaniya № 4(216) ot 17.04.2019g [Decision of the Bureau of the RFBR Council. A protocol of a meeting No. 4(216) of 04/17/2019] [оnline] Available at: http://https://www.rfbr.ru/rffi/ru/contest/n_812/o_2086697 [Accessed 30 Apr. 2019]. (in Russian).

4. Potapov, A.S. (2010). Tekhnologii iskusstvennogo intellekta [Artificial intelligence technologies]. St. Petersburg: SPbGU ITMO Publ., 218 p. (in Russian).

5. HABR (2019). Alizar A. Neyroset' AlphaStar obygrala professionalov StarCraft II so schotom 10:1. [Neural network AlphaStar beat StarCraft II professionals with a score of 10: 1.] [оnline] Available at: https://habr.com/ru/post/437538/ [Accessed 25 May 2019]. (in Russian).

6. DEITA (2018). Grach M. Iskusstvennyy intellekt vyshel iz-pod kontrolya [Artificial Intelligence Gets Out of Control]. [оnline] Available at: http://deita.ru/ru/news/iskusstvennyj-intellekt-vyshel-iz-pod-kontrolya/ [Accessed 12 Dec. 2018]. (in Russian).

7. Demchenko, N. and Litova, E. (2019). Gref priznal poteryu milliardov rubley iz-za iskusstvennogo intellekta [Gref admits loss of billions of rubles due to artificial intelligence]. [оnline] Available at: https://www.rbc.ru/finances/26/02/2019/5c74f4839a7947501397823f [Accessed 2 Mar. 2019]. (in Russian).

8. Vedomosti (2018). Prichinoy krusheniya Boeing 737 v Indonezii mogla stat' avtomatika [The reason for the crash of the Boeing 737 in Indonesia could be automation]. [оnline] Available at: https://www.vedomosti.ru/business/articles/2018/11/13/786339-boeing [Accessed 1 Nov. 2019]. (in Russian).

9. BBC NEWs (2019). Krusheniye «Boinga» v Efiopii: sistema avtomaticheski opustila nos pered padeniyem.

[Ethiopian Boeing crash: system automatically lowers nose before crash]. [оnline] Available at: https://www.bbc.com/russian/news-47745048 [Accessed 1 Nov. 2019]. (in Russian).

30

РОБОТОТЕХНИКА и ТЕХНИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА / ROBOTICS and TECHNICAL CYBERNETICS

2020; 8(1)

10. Besekersky, V. and Popov, E. (2003). Teoriya sistem avtomaticheskogo upravleniya [Theory of Automatic Control Systems]. St. Petersburg: «Professiya» Publ., 752 p. (in Russian).

11. Yurevich, E. (2017). Teoriya avtomaticheskogo upravleniya. [Theory of Automatic Control.]. 4ed., St. Petersburg: «BHV» Publ., 551 p. (in Russian).

12. INTERFAX (2019). Saudovskaya Araviya nazvala prichiny vzryvov na svoikh NPZ. [Saudi Arabia named the reasons for the explosions at its refineries]. [оnline] Available at: https://www.interfax.ru/world/676457 [Accessed 31 Oct. 2019]. (in Russian).

13. Balyuk, N., Kechiev, L. and Stepanov, P. (2007). Moshchnyy elektromagnitnyy impul's: vozdeystviye na elektronnyye sredstva i metody zashchity. [Powerful electromagnetic pulse: impact on electronic means and methods of protection]. Moscow: OOO «Gruppa IDT» Publ., 478 p. (in Russian).

14. Belokon', I., Goncharov, A., Ivanov, Ye. and Kudryashov, A. (2010). Analiz tekhnologiy generatsii moshchnogo impul'snogo radiochastotnogo izlucheniya i perspektivy ikh razvitiya [Analysis of technologies for generating powerful pulsed radio frequency radiation and their development prospects]. Tekhnologii EMS - EMC technology, 1, pp. 49-57. (in Russian).

15. Mesyats, G. and Yalandin, M. (2005). Pikosekundnaya elektronika bol'shikh moshchnostey [High power picosecond electronics]. Uspekhi fizicheskikh nauk – Advances in Physical Sciences, 175(3), pp. 225-246. (in Russian).

16. Sakharov, K. (2006). Izluchateli sverkhkorotkikh elektromagnitnykh impul'sov i metody izmereniy ikh parametrov [Ultrashort electromagnetic pulse radiators and methods for measuring their parameters]. Moscow: Moscow Institute of Electronics and Mathematics (MIEM HSE) Publ., 160 p. (in Russian).

17. Fidtechnology (u.d.). FID GmbH Company. [оnline] Available at: http://www.fidtechnology.com/products.html [Accessed 29 Dec. 2019].

18. Efanov, V., Efanov, M., Komashko, A., Kriklenko, A., Yarin, P. and Zazoulin, S. (2010). High-Voltage and High-PRF FID Pulse Generators. In: Ultra-Wideband, Short-Pulse Electromagnetics 9 / eds F. Sabath et al. New York: Springer, pp. 301–306.

19. Radasky, W. (2010). Protection of Commercial Installations from the High-Frequency Electromagnetic Threats of HEMP and IEMI using IEC Standards. In: Asia-Pacific Symposium on Electromagnetic Compatibility (APEMC), pp. 758–761.

20. GOST R 52863-2007. (2008). Zashchita informatsii. Avtomatizirovannyye sistemy v zashchishchonnom ispolnenii. Ispytaniya na ustoychivost' k prednamerennym silovym elektromagnitnym vozdeystviyam. Obshchiye trebovaniya [Protection of information. Automated systems in a secure design. Tests for resistance to premediated force electromagnetic impacts. General requirements.]. Moscow: Standartinform Publ., 38 p. (in Russian).

21. Backstrom, M. (1999). HPM testing of a car: A representative example of the susceptibility of civil systems In: Supplement to Proc. of the 13th Int. Zurich Symp. on EMC. Zurich, Switzerland, pp. 189–190.

22. Hoad, R., Carter, N., Herke, D. and Watkins, S. (2004). Trends in EM Susceptibility of IT Equipment. IEEE Transactions on Electromagnetic Compatibility, 46(3), pp. 390-395.

23. Akbashev, B., Aleshko, A., Galich, Yu., Zdorenko, O., Mikheyev, O., Ol'shevskiy, A., Turkin, V., Sakharov, K. and Semin, V. (2012). Rezul'taty eksperimental'nykh issledovaniy sistem videonablyudeniya v usloviyakh vozdeystviya moshchnykh elektromagnitnykh poley [The results of experimental studies of video surveillance systems under the influence of powerful electromagnetic fields]. Tekhnologii EMS - EMC technology, 1(24), pp. 22-26. (in Russian).

24. Mikheev, V., Rakhmanov, I., Utkin, A., Zhuravlev, N., Sakharov, K. and Sukhov, A. (2013). Eksperimental'nyye issledovaniya funktsionirovaniya ustroystv RFID v usloviyakh vozdeystviya sverkhkorotkikh elektromagnitnykh poley [Experimental studies of the operation of RFID devices under the influence of ultrashort electromagnetic fields].

Tekhnologii EMS - EMC technology, 4(47), pp. 30-35. (in Russian).

25. Zhijun, Q., Xuchao, P., Yong, H., Hong, C., Jie, S. and Cheng, Y. (2017). Damage of high power electromagnetic pulse to unmanned aerial vehicles. High Power Laser and Particle Beams, 29(11).

26. Sakharov, K., Sukhov, A., Ugolev, V. and Gurevich, Y. (2018). Study of UWB Electromagnetic Pulse Impact Commercial Unmanned Aerial Vehicle. In: Proc. 2018 Int. Symp. On EMC (EMC Europe 2018). Amsterdam, pp. 4043.

27. Sakharov, K., Turkin, V. and Sukhov, A. (2018). Ispytaniya bespilotnogo letatel'nogo apparata na ustoychivost' k vozdeystviyu sverkhkorotkikh elektromag-nitnykh impul'sov [Tests of unmanned aerial vehicle for resistance to ultrashort electromagnetic pulses]. In: Sbornik dokladov VII Vserossiyskaya nauchno-tekhnicheskaya konferentsiya «Elektromagnitnaya sovmestimost'» [The collection of reports VII All-Russian Scientific and Technical Conference «Electromagnetic Compatibility»]. Moscow: АО «TESTPRIBOR» Publ., pp. 31-37. (in Russian).

28. Usychenko, V. and Sorokin, L. (2017). Stoykost' sverkhvysokochastotnykh radiopriyemnykh ustroystv k elektromagnitnym vozdeystviyam [The hardness of a microwave radio receivers against electromagnetic impacts].

Moscow: Radiotekhnika Publ., 288p. (in Russian).

31

Общие вопросы / General Issues

29. Berdyshev, A., Ivoylov, V., Isaykin, A., Koziratsky, Yu., Scherenkov, V. and Yarygin, A. (2000). Eksperimental'nyye issledovaniya vozdeystviya SVCH-impul'sov na soderzhashchiye integral'nyye mikroskhemy radioelektronnyye ustroystva [Experimental studies of the effects of microwave pulses on radio electronic devices containing integrated microcircuits]. Radiotekhnika – Radio engineering, 8, pp. 85-88. (in Russian).

30. Klyuchnik, A., Pirogov, Yu. and Solodov, A. (2011). Issledovaniye stoykosti integral'nykh mikroskhem v elektromagnitnykh polyakh impul'snogo radioizlucheniya [The study of the hardness of integrated microcircuits in the electromagnetic fields of pulsed radio emission]. Radiotekhnika i elektronika – Radio engineering and Electronics, 56(3), pp. 1-5. (in Russian).

31. Camp, M., Garbe, H. and Sabath, F. (2005). Coupling of Transient Ultra Wide Band Electromagnetic Fields to Complex Electronic Systems. In: Proseeding of the IEEE International Symposium in Electromagnetic Compatibility.

Chicago, USA, pp. 483-488.

32. Camp, M., Gerth, H., Garbe, H. and Haas, H. (2004). Predicting the Breakdown Behavior of Microcontrollers Under EMP/UWB Impact Using a Statistical Analysis. IEEE Transaction on Electromagnetic Compatibility, 46(3), pp. 368-379.

33. Nisch, D., Camp, M., Sabath, F., Haseborg, J. and Garber, H. (2004). Susceptibility of Some Electronic Equipment to HPEM Threats. IEEE Transaction on Electromagnetic Compatibility, 46(3), pp. 380-389.

34. Ostashev, V., Ulyanov, A. and Fedorov, V. (2006). Predel'nyye vozmozhnosti generirovaniya videoimpul'sov izlucheniya s ispol'zovaniyem moshchnykh poluprovod-nikovykh generatorov vozbuzhdeniya [Marginal possibilities of generating video pulses of radiation using powerful semiconductor excitation generators]. In: Trudy 9-y Vserossiyskoy nauchno-prakticheskoy konf. «Aktual'nyye problemy zashchity i bezopasnosti» [Proceedings of the 9th AllRussian Scientific and Practical Conf. «Actual problems of protection and security»]. St. Petersburg: NPO Spets. Materialov Publ., pp. 329-336. (in Russian).

35. Segene, A. (2014). O sozdanii i praktike primeneniya formirovateley impul'snykh elektromagnitnykh poley [About the creation and application practice of shapers of pulsed electromagnetic fields]. Prikladnyye problemy bezopasnosti tekhnicheskikh i biotekhnicheskikh sistem – Applied Problems of Safety of Technical and Biotechnical Systems, 1-2, pp. 97-108. (in Russian).

36. Sakharov, K., Turkin, V., Mikheev, O. and Sukhov, A. (2019). Sredstva ispytaniy transportnykh bespilotnykh sistem k vozdeystviyu prednamerennykh impul'snykh elek-tromagnitnykh izlucheniy [Testing means of transport unmanned systems to the effects of intentional pulsed electromagnetic radiation]. In: Sbornik dokladov VIII Vserossiyskaya nauchno-tekhnicheskaya konferentsiya «Elektromagnitnaya sovmestimost'» [The collection of reports VIII All-Russian Scientific and Technical Conference «Electromagnetic Compatibility»]. Moscow: АО «TESTPRIBOR» Publ., pp. 91-97. (in Russian).

37. SanPiN 2.2.4/2.1.8.055-96. (2002). Sanitarnyye pravila i normy. Elektromagnitnyye polya radiochastotnogo diapazona [Sanitary rules and regulations. Radio frequency electromagnetic fields]. Moscow: Goskomepidemnadzor Rossii Publ., 30 p. (in Russian).

Информация об авторах Усыченко Виктор Георгиевич, д.ф.-м.н., Федеральное государственное унитарное предприятие «Государственный научно-исследовательский институт прикладных проблем» (ФГУП «ГосНИИПП»), с.н.с., 191167, Санкт-Петербург, набережная Обводного канала, д. 29, тел.: +7(960)261-34-79, usychenko@rphf.spbstu.ru Сорокин Леонид Николаевич, д.т.н., ФГУП «ГосНИИПП», в.н.с., 191167, Санкт-Петербург, набережная Обводного канала, д. 29, тел.: +7(911)963-76-09, sorokinln@mail.ru Юсупов Рафаэль Мидхатович, д.т.н., Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации Российской академии наук (СПИИРАН), профессор, член-корреспондент РАН, заслуженный деятель науки и техники РФ, лауреат премии Правительства РФ, научный руководитель, 199178, Санкт-Петербург, 14-я линия В.О., д. 39, тел.: +7(921)949-79-69, yusupov@iias.spb.su

Information about the authors Victor G. Usychenko, Doctor of Physical and Mathematical Sciences, Federal State Unitary Enterprise «State Research Institute of Applied Problems», Senior Research Scientist, 29, naberezhnaya Obvodnogo kanala, SaintPetersburg, 191167, Russia, tel.: +7(960)261-34-79, usychenko@rphf.spbstu.ru Leonid N. Sorokin, Doctor of Technical Science, Federal State Unitary Enterprise «State Research Institute of Applied Problems», Leading Research Scientist, 29, naberezhnaya Obvodnogo kanala, Saint-Petersburg, 191167, Russia, tel.: +7(911)963-76-09, sorokinln@mail.ru 32

РОБОТОТЕХНИКА и ТЕХНИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА / ROBOTICS and TECHNICAL CYBERNETICS

2020; 8(1)

Raphael M. Yusupov, Doctor of Technical Science, Federal State Budgetary Institution of Science SaintPetersburg Institute for Informatics and Automation of the Russian Academy of Sciences (SPIIRAS), Professor, Corresponding Member of the Russian Academy of Sciences, Honored Scientist of the Russian Federation, winner of the RF Government Prize, Research Advisor, 39, 14 line V.O., Saint-Petersburg, 199178, Russia, tel.: +7(921)949-79-69, yusupov@iias.spb.su

Информация Аналитика Interact Analysis: коллаборативные роботы станут лидерами промышленности к 2027 год

нальности этих устройств к 2023 году данный показатель снизится к 70 %. В следующие годы важную роль будет играть применение коллаборативных роботов в непромышленных отраслях, таких как биологические науки, гостиничный бизнес, логистика и другие. Это объясняется отчасти простотой и гибкостью их настройки и использования. Нехватка рабочей силы и постоянная работа над повышением эффективности производства позволяют предположить, что Китай будет наиболее быстрорастущим регионом для поставок коллаборативных роботов. Майя Сяо, ведущий эксперт по коллаборативным роботам Interact Analysis, заявила: «Рынок коллаборативной робототехники все еще относительно молодой, но уже имеет четкие направления роста в промышленности и других сферах, что позволяет производителям своевременно реагировать и получать выгоду из применения данных решений рынка в ближайшие годы». Спрос на компактные экономически выгодные манипуляторы значительно вырос благодаря ряду постановлений в отношении промышленного оборудования в Китае. Местные производители коллаборативной робототехники стали активно снабжать свой рынок. В некоторой степени это исказило показатели рынка.

Аналитическая фирма Interact Analysis выпустила отчет под названием The Collaborative Robot Market 2019, согласно которому к 2027 году рынок коллаборативных роботов будет занимать 30 % от общего объема рынка робототехники. По данным Interact Analysis к 2023 году данный сектор опередит автомобильную промышленность, становясь вторым по величине производителем манипуляторов после электроники. Доходы от продаж таких манипуляторов в 2027 году составят 5.6 млрд. долларов. В 2023 году наиболее востребованными будут устройства массой от 5 до 9 килограмм, так как они имеют высокий спрос среди представителей малого и среднего бизнеса. Среди основных сфер применения коллаборативных роботов будут погрузочноразгрузочные операции, процессы сборки, захват и перемещение предметов. Двумя годами ранее эти задачи приносили 75 % доходов предприятиям. Следует ожидать, что по мере расширения функцио-

(по материалам сайта Robotics)

33

Информационное обеспечение / Information Support

Информационное обеспечение УДК: 681.511.26 DOI: 10.31776/RTCJ.8104 C. 34-40

Моделирование криволинейного движения роботизированной военной гусеничной машины с электромеханической трансмиссией Р.В. Романенко  , В.В. Сергеев

Военная а ка де ми я матери ал ьно -тех ни чес ко го обеспе чения им. Ге не рала армии А.В. Хру лева , нау чно -и сследо ва тел ьс кий и нс ти тут (военно-сис темны х ис сле до ва ни й МТ О ВС РФ ), МО РФ , Са нкт-Пе те р бур г, Росси йс ка я Фе де ра ци я, ro man82enko@mail.ru ( М а т е р и а л п ос т у п и л в р ед ак ц и ю 29 о к т я б ря 2 01 9 г од а )

Аннотация Предложена модель роботизированной военной гусеничной машины с электромеханической трансмиссией последовательной компоновки, выполненная в программной среде Matlab / Simulink. Модель позволяет определить потребные мощности и моменты тяговых электрических двигателей при криволинейном движении роботизированной военной гусеничной машины с электромеханической трансмиссией по типовым трассам, позволяет проводить исследования эффективности движения военной гусеничной машины с электромеханической трансмиссией. Данная модель позволяет конструкторам на стадии проектирования обосновано производить выбор комплектного тягового электрооборудования для электромеханической трансмиссии военных гусеничных машин.

Ключевые слова Роботизированная гусеничная машина, электромеханическая трансмиссия, потребная мощность, крутящий момент, математическая модель, тяговый электрический двигатель.

Simulation of curvilinear motion of a robotized military tracked vehicle with an electromechanical transmission Roman V. Romanenko  , Vladislav V. Sergeev

Logis tics Military Academy of Army Genera l A.V. Khruleva, Sain t-Pete rsburg, Ru ss ia , ro man82enko@mail.ru ( R ec ei v e d 2 9 O c t ob e r 20 1 9)

Abstract The proposed model of a robotic military tracked vehicle with a sequential-mounted electromechanical transmission made in the Matlab / Simulink software environment determines the required power and moments of traction electric motors during the curvilinear movement of a robotic military tracked vehicle with an electromechanical transmission along standard routes, allows to study the efficiency of the military tracked vehicle with an electromechanical transmission. This model allows designers to justify the selection of complete traction electrical equipment for military tracked vehicles at the design stage.

Key words Robotic tracked vehicle, electromechanical transmission, required power, torque, modeling, traction electric motor.

Введение

счет тяговых электродвигателей (ТЭД). Применение в составе ВГМ электромеханической трансмиссии обеспечивает повышение тягово-динамических свойств и топливной экономичности и, как следствие, улучшение подвижности. Объединение в составе ЭМТ ВГМ двигателя внутреннего сгорания (ДВС) и электрических машин позволяет максимально ис-

На современных военных гусеничных машинах (ВГМ) применяются трансмиссии самых различных типов, в том числе и электромеханическая трансмиссия (ЭМТ). В её конструкции преобразование крутящего момента и изменение частоты вращения ведущих колес гусеничного движителя осуществляется за 34

РОБОТОТЕХНИКА и ТЕХНИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА / ROBOTICS and TECHNICAL CYBERNETICS

пользовать преимущества последних и скомпенсировать недостатки, присущие каждому из них. Преимущества использования ЭМТ в ВГМ:  бесступенчатое изменение скорости;  возможность управления с определенного расстояния;  гибкость компоновки системы (могут комбинироваться многочисленные источники электрической энергии);  вспомогательное оборудование приводится в действие от электродвигателей, что исключает наличие механических связей с двигателем внутреннего сгорания;  способность накапливать энергию и снова использовать её;  полный контроль крутящего момента и частоты вращения каждого ТЭД;  обеспечивает возможность бесшумного движения за счет работы на электротяге;  может работать как генераторная установка высокой мощности для подачи качественной электрической энергии для различных потребителей.

2020; 8(1)

Для повышения тягово-динамических свойств ВГМ и реализации автономного/дистанционного управления ВГМ, необходимо иметь характеристики эффективных режимов работы основных элементов ЭМТ. Для решения данной задачи в статье представлена схема последовательной компоновки ЭМТ ВГМ (заявка на патент № 2019125086), разработана математическая модель криволинейного (поворот) движения ВГМ с ЭМТ, моделирование движения ВГМ с ЭМТ по пересеченной местности. Достигается это путем моделирования движения по типовым трассам [1].

Описание модели Исследуемая ЭМТ состоит из:  двигателя внутреннего сгорания (ДВС),  общего генератора (Г),  накопителя энергии (НЭ) и двух бортовых тяговых электродвигателей (ТЭД), соединенных через редукторы с ведущими колесами. Все электрические машины имеют силовые преобразователи тока и напряжения. Структурная схема ЭМТ представлена на рис. 1.

Рисунок 1 — Структурная схема ЭМТ, где ДВС — двигатель внутреннего сгорания; НЭ — накопитель энергии; АБ — аккумуляторная батарея; ТЭД — тяговый электродвигатель; BK — ведущие колеса; БУ — Блок управления; СП — силовой преобразователь Figure 1 — Structural diagram of EMT: an internal combustion engine; energy storage; rechargeable battery; traction electrical motor; driving wheels; control unit; power converter

Двигатель внутреннего сгорания 1 (ДВС) представляет собой тепловой двигатель, который сжигает топливо для создания механического действия. Играет роль первичного источника энергии (механической).

Редуктор 2, 11 представляет собой согласующее устройство между двигателем и генератором, выполненное в виде упругой муфты и/или мультипликатора.

35

Информационное обеспечение / Information Support

Генератор 3, 12 является преобразователем механической энергии в электрическую. Аккумуляторная батарея 5 (АБ) может быть любым из различных перезаряжаемых аккумуляторов, например, ионно-литиевым аккумулятором, никельметаллгидридным аккумулятором, натрий-серным аккумулятором, никель-кадмиевым, никельметаллгидридным или свинцово-кислотным аккумулятором большой удельной мощности. Накопитель энергии 6, 7 (НЭ) представляет собой ионистор (суперконденсатор). Служит для накопления энергии от генераторов и использования её как дополнительного источника энергии. Управляющее устройство 14 выполнено на основе микропроцессорной системы, которая включает в себя микроконтроллер или цифровой сигнальный процессор и интерфейсное устройство, приспособленное для обмена информацией с другими контроллерами по сети CAN (Controller Area Network сеть контроллеров). Блок управления 4, 9 содержит транзисторные ключи и устройство управления этими транзисторами, в состав которого входят гальванически развязанные драйверы этих транзисторов, микроконтроллер или цифровой сигнальный процессор и интерфейсные устройства, приспособленные для обмена информацией с этим контроллером по сети CAN (Controller Area Network - сеть контроллеров). Тяговый электродвигатель 11 (ТЭД) является преобразователем электрической энергии в механическую. Ведущее колесо 13 (ВК) задает движение транспортного средства в соответствии с направлением и скоростью, выбранными оператором.

В модели используются два НЭ 6, 7, работающие попеременно. Пока один передаёт энергию на ТЭД 10, другой заряжается. Как только передающий разрядится, он начинает заряжаться, а второй - отдавать энергию на ТЭД 10. Преимущество данной модели перед другими в том, что используется два НЭ 6, 7, подключенные параллельно к АБ 5, работающие попеременно. Также добавленные генераторы 12 передают дополнительную энергию на НЭ 6,7.

Рисунок 2 — Упрощённая схема гусеничной машины с ЭМТ, где ДВС — двигатель внутреннего сгорания; Г – генератор; БР – бортовой редуктор; ТЭД – тяговый электродвигатель Figure 2 — A simplified diagram of a tracked vehicle with EMT: internal combustion engine; generator; final drive; traction electrical motor

Упрощённая схема размещения компонентов ЭМТ представлена на рис. 2. На основе работ, посвящённых данной тематике, [2 - 4] сформулирована математическая модель движения гусеничной машины с электромеханической трансмиссией, отличительной особенностью которой является учет электрических, магнитных потерь, возникающих в тяговых электрических двигателях, а также учет буксования гусениц по типовой трассе, эксплуатация которой характерна для условий в мирное и военное время в особый период:

Описание работы ЭМТ последовательной компоновки ДВС 1 связан механически через редуктор 2 с генератором 3 и вращает его якорь. Генератор 3 вырабатывает электроэнергию, которая перераспределяется через БУ 4 на зарядку НЭ 6, 7, АБ 5 и питание ТЭД 10. В случае когда ДВС 1 не вырабатывает механическую энергию и, как следствие, генератор 3 не вырабатывает электрический ток, энергия от АБ 5 передается на ТЭД 10. Мощность на ТЭД 10 задается через СП 8. ТЭД 10 механически связан через редуктор с ВК 13 и генераторами 12. ВК 13 задает вращение гусениц ВГМ. Генераторы 12 обеспечивают выработку дополнительной мощности и передачу ее на НЭ 6, 7. При достижении ВГМ заданной скорости, мощность перестаёт подаваться на ТЭД 10 и машина движется по инерции. Тогда ТЭД 20 превращается в генератор электроэнергии, которая передается на зарядку НЭ 6, 7.

1 XC  ⎡⎣ P2  P1  P f 1  Pf 2   cos   ST sin  ⎤⎦ , m 1 ⎡ P2  P1  P f 1  Pf 2   sin   ST cos  ⎤⎦ , m⎣

(2)

1 ⎡ B  P2  P1  P f 1  Pf 2   2  sign  M C ⎤⎥ , J C ⎢⎣ ⎦

(3)

YC 

 

⎡ ⎣

ТЭД 1  ⎢ MТЭД 1  iР  Р  

36

(1)

M K1

ГД



P1  rВК

ГД

⎤ 1  MT 1 ⎥  , (4) ⎦ J1

РОБОТОТЕХНИКА и ТЕХНИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА / ROBOTICS and TECHNICAL CYBERNETICS

⎡

MK2

P2  rВК

ких скоростях. Сила лобового сопротивления равна (8):

⎤ 1

  M T 2 ⎥  . (5) ТЭД 2  ⎢ M ТЭД 2  iР  Р  ГД ГД ⎣ ⎦ J2 В системе уравнений (1) – (5) использованы следующие обозначения: T – текущее время, с; XC, YC – координаты центра тяжести машины, м;  – курсовой угол, рад; ТЭД 1 ,  ТЭД 2 – частоты вращения генератора и тяговых электродвигателей, рад/с; m – масса машины, кг; P1, P2 – силы тяги на ведущих колесах, Н; Pf1, Pf2 – сопротивление передвижению колёс, Н; ST – сила сопротивления боковому перемещению всех колес, определяемая как сумма поперечных составляющих сил трения колес о грунт; JC, J1, J2 – момент инерции корпуса относительно вертикальной оси, проходящей через центр тяжести и бортовых электродвигателей с присоединенными к ним массами, 2 кгм ; MC, MД, MГН, MТЭД1, MТЭД2, MТ1, MТ2, MК1, MК2 – моменты сопротивления боковому перемещению, генератора, электродвигателей, механических тормозов и на ведущих колесах соответственно, Н∙м; rВК – радиус ведущего колеса, м; ip – передаточные числа в редукторе; Р ,  ГД – КПД редуктора и гусеничного движителя. Тяговый баланс машины характеризуется зависимостью ее силы тяги Pк, сил сопротивления движению Pf и воздуха Pw от скорости движения V по сухой дороге с твердым покрытием при максимальной подаче топлива. Тяговый баланс показывает, как расходуется сила тяги машины. Сила тяги на ведущих колесах выражается через электромеханические характеристики ТЭД (6).

P

2M  Д , D

FB  C X   

V2  Aв , 2

(8)

где: Сх – коэффициент лобового сопротивления (коэффициент обтекаемости); ρ – плотность воздуха, 3 равна 1,2041 кг/м при температуре 20°С; V – скорость относительного движения воздуха и ВГМ, м/с; 2 Ав – лобовая площадь корпуса (мидель), м . Сила сопротивления подъёму определяется выражением (9):

Fi  Ga  sin  ,

(9)

где Ga – вес ВГМ, Н, G=m*g. Сила сопротивления качению колёс рассчитывается по формуле (10):

F f  f  Ga ,

(10)

где f – коэффициент сопротивления качению. Сила сопротивления поступательному разгону ВГМ – это сила его инерции (11):

Faj    Ga 

dv , dt

(11)

где δ – коэффициент учёта вращающихся масс, безразмерного коэффициента учета вращающихся масс, который позволяет все слагаемые, имеющие размерность массы (показывающие меру инерционности) заменить одним слагаемым – весом ВГМ, увеличенным в «δ» раз. δ = 1,07–1,11, принимаем δ = 1,07. На основе математической модели было проведено имитационное моделирование движения гусеничной машины. Модель, выполненная в программной среде Matlab/Simulink, представлена на рис. 3. На входе модели задается траектория движения ВГМ (прямолинейное движение или поворот). Далее устанавливаются значения момента сопротивления качению, габариты и вес ВГМ. На основе этих данных производится расчет силы тяги, тягового момента, потребной мощности, необходимых ВГМ для движения.

(6)

где  – отношение числа зубьев шестерни вала тягового электродвигателя к числу зубьев зубчатого колеса движущей оси (передаточное число); D – диаметр колеса, м. Общая сила сопротивления находится как алгебраическая сумма проекций всех сил, действующих на ВГМ со стороны дороги и воздуха, на оси системы координат (7):

R f  PfB  Pfi  Pff  Pfaj ,

2020; 8(1)

(7)

где Pfв – сила сопротивления воздуха, Pfi – сила сопротивления подъёму, Pff – сила сопротивления качению, Pfaj – сила сопротивления разгону. Сила сопротивления воздуха существенно влияет на тягово-скоростные свойства ВГМ, особенно при высоких скоростях движения. Основной составляющей сопротивления воздуха является лобовое сопротивление. Лобовое сопротивление в основном определяет затраты мощности двигателя при высо-

Экспериментальная часть Для проведения имитационного моделирования движения ВГМ необходимо выбрать трассу и типовой цикл движения. Трассы, на которых эксплуатируется ВГМ, по геометрическим размерам неровностей микропрофиля делятся на пять типов. Рассмотрим 2 тип трассы – микропрофиль с небольшими ухабами глубиной 37

Информационное обеспечение / Information Support

Таблица 1 — Задаваемые параметры траектории движения ВГМ

от 5 до 10 см. Он характерен для дорог со щебенчатым, гравийным покрытием, а также для улучшенных грунтовых дорог в хорошем состоянии. Встречается на трассах, проложенных по равнинам с труднодеформируемым грунтом. Исследуемая траектория движения задается из табл. 1.

Table 1 — Set parameters of the military tracked vehicle (MTV) trajectory

Параметры Угол поворота, º Скорость, км/ч Время, с

1 0 40 20

2 25 15 5

Участок трассы 3 4 5 6 0 30 0 90 20 25 40 30 15 7 10 15

Рисунок 3 — Модель криволинейного движения военной гусеничной машины с электромеханической трансмиссией Figure 3 — Model of curved motion of a military tracked vehicle with an electromechanical transmission

Типовой цикл задается отдельными участками, которые делятся на два вида: прямолинейный и поворот. Разработанная модель рассчитывает мощности, подаваемые на ТЭД и моменты на валах ТЭД. В качестве примера использования модели было исследовано движение ВГМ массой 11 т с двумя тяговыми электродвигателями мощностью 180 кВт. Результат моделирования движения ВГМ на 4 участке трассы показан на рис. 4. Как следует из анализа результатов моделирования, ВГМ с ЭМТ в повороте достигла скорости, обусловленной максимальной мощностью, подаваемой на ТЭД забегающего борта. ТЭД отстающей гусеницы при этом работает в тормозном (генераторном) режиме.

Рисунок 4 — Результат моделирования движения ВГМ на 4 участке трассы Figure 4 — The result of simulation of the MTV’s movement on 4th section of the route

38

7 0 60 15

РОБОТОТЕХНИКА и ТЕХНИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА / ROBOTICS and TECHNICAL CYBERNETICS

2020; 8(1)

Рисунок 5 — Испытания ЭМТ, реализованной на базе ВГМ МТ-ЛБу на предприятии «Станкомаш» Figure 5 — Tests of EMT implemented on the basis of the MTV MT-LBu at the Stankomash company

Выводы

питания, таких как ионисторы (суперконденсаторы). Это позволит ЭМТ улучшить тягово-динамические свойства гусеничной машины, увеличить запас хода, добавить мощность на тяговый электродвигатель во время различных режимов движения (поворот, ускорение, форсирование), а также обеспечить электроэнергией вспомогательные устройства. Представленная на рис. 1 электромеханическая трансмиссия реализована на опытном образце военно-гусеничной машине типа МТ-ЛБу на предприятии «Станкомаш» (г. Челябинск). На рис. 5 представлен опытный образец роботизированной гусеничной машины, выполняющей задачи материально технического обеспечения.

На основе результатов моделирования на этапе проектирования образца ВГМ с ЭМТ возможно:  определять потребные мощности и моменты ТЭД при криволинейном (повороте) движении ВГМ по пересеченной местности;  проводить исследования эффективности и отладку алгоритмов управления электромеханической трансмиссией;  применять ее инженерам конструкторам при проектировании новых образцов техники. По результатам моделирования можно сделать вывод, что для преодоления поворота необходимо подавать повышенную энергию на ТЭД. Это достигается за счет установки дополнительных источников

Литература 1. Типовые циклы движения гусеничных образцов бронетанкового вооружения и техники / А.Н. Щербо [и др.] // Наука и военная безопасность. – 2017. – № 1 (8). – С. 64-68. – Текст: непосредственный.

2. Котиев Г.О. Синтез системы управления тяговыми электродвигателями для индивидуального привода ведущих колес автомобиля / Г.О. Котиев, В.А. Горелов, А.В. Мирошниченко // Наука и образование: [эл. журнал]. – 2011. – Вып. 12, №77-30569/282533. – URL: http://technomag.edu.ru/doc/282533.html (дата обращения: 20.10.2019). – Текст: электронный.

3. Горелов В.А. Разработка закона управления индивидуальным приводом движителей многоосной колесной машины / В.А. Горелов, Г.О. Котиев, А.В. Мирошниченко // Известия вузов. – Москва: Машиностроение. – 2012. – №1. – С. 49-59. – Текст: непосредственный.

4. Горелов В.А. Математическое моделирование многозвенных колесных транспортных комплексов с учетом особенностей конструкций сцепных устройств // Наука и образование: электронное научнотехническое издание: [эл. журнал]. – 2012. – Вып. 2, №77-30569/343394. – URL: http://technomag.edu.ru/ doc/343394.html. (дата обращения: 20.10.2019). – Текст: электронный.

39

Информационное обеспечение / Information Support

References 1. Scherbo, A., Naumov, A., Shcherbo, E. and Makoklyuev, A. (2017). Typical cycles of movement of tracked samples of armored weapons and equipment. Science and military security, 1(8), pp.64-68. (in Russian).

2. Kotiev, G., Gorelov, V. and Miroshnichenko, A. (2011). Synthesis of a traction motor control system for an individual drive drive wheels of an automobile. [online] Electron. journal «Science and education: electronic scientific and technical publication», Issue 12, no.77-30569 / 282533. Available at: http://technomag.edu.ru/doc/282533.html [Accessed 28 Oct. 2019]. (in Russian).

3. Gorelov, V., Kotiev, G. and Miroshnichenko, A. (2012). Development of the control law for an individual propeller drive of a multi-axle wheeled vehicle. News of Universities. Engineering, 1, pp.49-59. (in Russian).

4. Gorelov, V. (2012). Mathematical modeling of multi-link wheeled transport complexes, taking into account the features of the designs of couplers. [online] Electron. journal «Science and education: electronic scientific and technical publication.», Issue 2, no.77-30569 / 343394. Available at: http://technomag.edu.ru/doc/343394.html [Accessed 28 Oct. 2019]. (in Russian).

Информация об авторах Романенко Роман Владимирович, Военная академия материально-технического обеспечения им. Генерала армии А.В. Хрулева (ВА МТО), научно-исследовательский институт военно-системных исследований МТО ВС РФ, адъюнкт, 199034, Санкт-Петербург, наб. Макарова, д. 8, тел.: +7(923)696-22-88, roman82enko@mail.ru Сергеев Владислав Владимирович, ВА МТО, научно-исследовательский институт военно-системных исследований МТО ВС РФ, начальник отдела исследования проблем технического обеспечения войск (сил), 199034, Санкт-Петербург, наб. Воскресенская, д. 10, тел.: +7(965)761-21-84

Information about the authors Roman V. Romanenko, Logistics Military Academy of Army General A.V. Khruleva, Research and Development Institute for Military and System Research of the Russian Federation Military Logistics, Adjunct, 8, naberezhnaya Makarova, Saint-Petersburg, 199034, Russia, tel.: +7(923)696-22-88, roman82enko@mail.ru Vladislav V. Sergeev, Logistics Military Academy of Army General A.V. Khruleva, Research and Development Institute for Military and System Research of the Russian Federation Military Logistics, Head of Department for Armed Forces Logistics Research, 10, Voskresenskaya naberezhnaya, Saint-Petersburg, 199034, Russia, tel.: + 7(965)761-21-84

Информация Международная выставка роботов и робототехники, Токио, Япония

Международная выставка роботов и робототехники 2nd Robot Development & Application Expo (RoboDEX 2020) прошла с 12 по 14 февраля в Токио, Япония. Экспонентами выставки стали компании из полутора десятков стран мира. Основные разделы экспозиции: робототехника, инновации, автоматизация, современные технологии. Прошедшая выставка стала идеальной платформой для ознакомления с робототехникой и автомати-

зацией в таких областях экономики, как производственный сектор, оборона, медицина, морское дело, автоматизация, тренажеры, электрика и электроника, программное обеспечение, металлообработка, оборудование для тестирования и измерения, обработка грузов, сварка, беспроводные технологии, автоматизация производства, строительная автоматизация. Гостями выставки стали более 20 тысяч человек из 30 стран мира.

40

РОБОТОТЕХНИКА и ТЕХНИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА / ROBOTICS and TECHNICAL CYBERNETICS

2020; 8(1)

УДК: 004.415:007.51:617.57-77 DOI: 10.31776/RTCJ.8105 C. 41-52

Когнитивное интеллектуальное управление роботизированной рукой-протезом. Часть 2 С.В. Ульянов, А.Г. Решетников, А.В. Немчанинов 

ГБОУ ВО МО «Уни верс итет « Ду бна», Институт сис те много а нал иза и упр авл ени я, г. Ду бна , Ро ссийс ка я Фе дера ция, a lex eine mchan in ov@y and ex .ru ( М а т е р и а л п ос т у п и л в р ед ак ц и ю 19 н оя б р я 2 0 1 9 г од а)

Аннотация Рассматриваются принципы разработки квантовой когнитивной интеллектуальной системы управления при использовании нейрокомпьютерного интерфейса «мозг-компьютер-устройство» (BCI) и ментальных (мыслительных) команд; так же рассматривается возможность использования принципов применения эмоционального регулятора при построении системы управления когнитивными протезами. Дано описание иерархической интеллектуальной системы управления на основе оптимизатора баз знаний Q/SCOptKBTM с применением технологий мягких и квантовых вычислений.

Ключевые слова Роботизированная рука-протез, интеллектуальные когнитивные вычисления, нейроинтерфейс «мозг – компьютер - устройство», ментальные команды, квантовые мягкие вычисления, нечёткий когнитивный регулятор.

Cognitive intelligent control of a robotic prosthesis arm.

Part 2 Sergey V. Ulyanov, Andrey G. Reshetnikov, Alexey V. Nemchaninov  Dubn a Sta te Un ive rsity , In s titute o f th e sys te m an alys is an d ma na gemen t, Dubna, Russ ia , alexeine mchaninov @yande x.ru ( R ec ei v e d 1 9 N ov e m be r 2 0 1 9)

Abstract Design principles for quantum cognitive intelligent control system applying the neurocomputer interface «braincomputer-device» (BCI) and the application of mental commands are considered. The possibility of implementation of the principles of applying an emotional regulator for design a cognitive prosthesis control system is also considered.

A hierarchical intelligent control system based on the Q/SCOptKBTM knowledge base optimizer using soft and quantum computing technologies is described.

Key words Robotic prosthetic arm, intelligent cognitive computing, «brain-computer-device» neurointerface, mental commands, quantum soft computing, cognitive controller.

Введение

включение человека-оператора в контур управления часто рассматривалось как источник возникновения нештатных ситуаций или возрастания информационного риска от принятия решения. При этом сравнительно давно установлено, что в контуре управления больших многоконтурных связанных систем управления до 75% информации часто бывает избыточной, которая не используется или мешает принятию решения. Поэтому одной из центральных проблем разработки ИСУ являлся поиск конструктивного решения задачи проектирования БЗ в заданной проблемно-ориентированной области применения. Од-

До настоящего времени в теории и процессах проектирования интеллектуальных систем управления (ИСУ) как систем управления, основанных на знаниях (в виде соответствующих баз знаний (БЗ)), проектирование самих БЗ осуществлялось экспертом или на основе интеллектуальных вычислений типа мягких вычислений с применением генетических алгоритмов или нечетких нейронных сетей. Роль самого человека-оператора в контуре управления не учитывалась в явном виде, либо описывалась передаточными функциями упрощенного типа. Само 41

Информационное обеспечение / Information Support

нако когнитивные способности человека-оператора (включая такие как интуиция, инстинкт и эмоции) при принятии решения в сложных ситуациях являются одновременно информационным ресурсом, позволяющим повысить эффективность разработки и применения ИСУ. Экспериментальные исследования коры головного мозга и поведенческих реакций человека-оператора подтвердили гипотезу о взаимосвязи электрического возбуждения отдельных участков коры головного мозга (нейронов или группы нейронов) с определением и прогнозом поведения человека-оператора. Таким образом, возникла необходимость и возможность применения когнитивных процессов головного мозга человека-оператора в виде дружественного интерфейса «мозг – компьютер» с целью повышения эффективности интеллектуального управления для гарантированного достижении цели управления в условиях неопределенности, нештатных ситуаций и возрастающего информационного риска. Исследования, проводимые в этой области, приковывают всё большее внимание [1 - 4]. Многие связывают это с развитием различных болезней и последующей реабилитацией, поэтому исследования многих стран направлены на создание различных комплексов и систем с внедрением в них искусственного интеллекта (ИИ) для повышения эффективности данных устройств. Необходимо также отметить, что в стратегии развития ИИ в РФ [5] в разделе «Здравоохранение» применение ИИ в такой важной сфере как интеллектуальные системы протезирования и управления вообще не указывается. В данной статье рассмотрены принципы разработки и применения интеллектуальных информационных технологий в области интеллектуального управления с использованием когнитивных технологий (интерфейс «мозг – компьютер – устройство» – BCI). Нейроинтерфейс (неинвазивного типа) позволяет восстанавливать или расширять возможности человека с физическими (например, инвалидность с потерей конечности) или психическими расстройствами (например, у детей с аутизмом или пациентов с нарушенной умственной деятельностью) при различных видах деятельности. Когнитивные интерфейсы предоставляют возможность общаться, оценивать эмоции, передавать ментальные команды и контролировать устройства с их помощью. Остановимся кратко на основных принципах и особенностях когнитивного интеллектуального управления, применяемых в биомеханических продуктах, и представим описание иерархической ин-

теллектуальной системы управления на основе QSCOptKBTM (квантовый оптимизатор баз знаний).

Архитектура лимбической системы Лимбическая система, как часть мозга существ типа млекопитающих, в основном отвечает за эмоциональные процессы. Лимбическая система, расположенная в коре головного мозга, состоит в основном из следующих компонентов: миндалины, орбитофронтальной коры, таламуса, сенсорной коры, гипоталамуса, гиппокампа и некоторых других менее важных областей. Здесь кратко описаны эти основные компоненты и их задачи. Рис. 1 иллюстрирует анатомию основных компонентов лимбической системы [6]. Первый признак аффективной обусловленности системы появляется в миндалине, которая является маленькой миндалевидной областью в подкорковой области. Этот компонент размещен таким образом, чтобы взаимодействовать со всеми другими сенсорными кортикальными слоями и областями внутри лимбической системы. [7]. Исследования показывают, что раздражитель и его эмоциональные последствия связаны в области миндалины [6]. В этом регионе высоко анализируемые раздражители в сенсорных кортежах, а также грубо классифицированные раздражители в таламусе связаны с эмоциональной ценностью. Кроме того, одним из наиболее сложных и извилистых компонентов лимбической системы является гиппокамп, расположенный в той же области, что и миндалина. Его главная роль - картирование окружающей среды на основе экологического сигнала. Гиппокамп имеет другие функции, такие как пространственная навигация, создание долговременной памяти и формирование контекстных представлений. Существуют и другие компоненты, которые играют особую роль в лимбической системе. В этой связи можно упомянуть такие компоненты как базальные ганглии, глобус паллидус, черная субстанция, субталамическое ядро и периамигдалоидная кора. Поскольку в этой статье биологическое описание лимбической системы не рассматривается, была предпринята попытка избежать подробного и всестороннего объяснения каждого компонента. Наиболее полно реализация эмоционального регулятора описана в [8 - 12]. При реализации системы управления протезом использование эмоционального контроллера вполне оправдано, большинство команд для управления человек может отдавать неосмысленно, и научившись передавать сигналы от устройства в мозг, можно получить совсем иной класс устройств управления.

42

РОБОТОТЕХНИКА и ТЕХНИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА / ROBOTICS and TECHNICAL CYBERNETICS

2020; 8(1)

Рисунок 1 — Основные структуры мозга, связанные с лимбической системой [6] Figure 1 — The major brain structures associated with the limbic system [6]

Пример. На рис. 2а показан афферентный соматосенсорный сигнал, который берется из протезного устройства и подается в мозг, откуда моторный сигнал отправляется обратно в протезную конечность. Нервные окончания (расположены у красного круга), рис. 2b, все еще присутствующие в месте ампутации,

посылают сигналы (красные стрелки), или корковая реорганизация (красная звезда в мозге) вызывает фантомную слабую боль. Другие ощущения, которые можно почувствовать, включают покалывание, судороги, жару и холод.

43

Информационное обеспечение / Information Support

Рисунок 2 — а) работа протеза с использованием интерфейса «мозг-компьютер»; b) фантомные боли в месте ампутации Figure 2 — а) working of neural prosthesis using a «brain-machine» interface; b) phantom pain at the amputation location Таблица 1 — Классификация протезов по степени ампутации

бор конструкции протеза также определяется положением фантомных болей. Автоматизированные протезы считаются биомедицинскими устройствами и развивают такую же междисциплинарную деятельность, то есть сочетание механизмов и электроники. Выбор протезной руки зависит от типа экзартикуляции, которой подвергся пациент, и потребности пациента. На рис. 3 показана обобщенная структура интеллектуальной системы когнитивного управления с обратной связью, основанной на глубоком машинном обучении с использованием нейронных сетей с оптимальной структурой, с учетом существующих подходов к когнитивному управлению роботизированной протезной рукой [13-16].

Table 1 — Classification of prostheses by amputation levels

№

Тип ампутации

Тип протезов

1 Экзартикуляция в плечевом суставе 2 Экзартикуляция в локтевом суставе 3 Экзартикуляция в запястном суставе

Плечевой протез (установка к надплечью) Локтевой протез (установка выше локтя) Локтевой протез (установка ниже локтя)

4 Кистевая ампутация 5 Ампутации пальцев

Кистевой протез (установка на предплечье) Кистевой протез (крепление на кисти)

В зависимости от типа ампутации (см. табл. 1) выбирается наиболее подходящий тип протеза. Вы-

Рисунок 3 — Структура когнитивной интеллектуальной системы управления Figure 3 — Structure of cognitive intelligent control system

44

РОБОТОТЕХНИКА и ТЕХНИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА / ROBOTICS and TECHNICAL CYBERNETICS

2020; 8(1)

Рисунок 4 — Структура квантовой когнитивной интеллектуальной системы управления Figure 4 — Structure of quantum cognitive intelligent control system

В рассматриваемой части рабочего цикла представлены существующие программные исследовательские основы и информационные технологии сложного класса когнитивной интеллектуальной системы управления (см. рис. 4) для поддержки проектирования и эксплуатации нового класса устройств. Структура когнитивной интеллектуальной системы управления включает в себя два контроллера: нечеткий и когнитивный контроллеры. Проектирование нечёткого и когнитивного контроллера (KB) осуществляется при помощи инструментария SCOptKBTM [16, 17]. В этом случае реакции (выходные сигналы) нечетких и когнитивных контроллеров, в общем случае с неточными БЗ, являются входами для блока «квантового нечеткого вывода (КНВ)», а выходом КНВ является робастная БЗ самоорганизующегося контроллера для формирования в режиме реального времени зависимых от времени законов управления коэффициентами усиления для обычного контроллера протеза-манипулятора. В этом случае применяется новый синергетический эффект квантовой самоорганизации: из неточной информации в реакциях (выходных сигналов) интеллектуального и когнитивного контроллеров формируется новая робастная БЗ квантового контроллера [18-20].

Общая концепция использования когнитивного тренажера в полной мере описана в [21, 22, 23]. Известным маркером когнитивных процессов являются перестройки ритмов мозга, проявляющиеся в поверхностно регистрируемой электроэнцефалограмме (ЭЭГ) человека. В 2001 году Pfurtscheller установил, что многие нейронные активности, связанные с движениями кулаков, обнаруживаются в каналах C3, C4 и Cz. F7 для рациональных действий, Fz для преднамеренных и мотивационных данных, P3, P4 и Pz содержат восприятие и дифференциацию, T3, T4 для эмоциональных процессов, T5, T6 имеют функции памяти, а O1 и O2 содержат данные визуализации. Чтобы удалить шум из полученного сигнала, может быть применен любой из подходящих методов фильтрации. В дальнейшем извлеченные данные могут перейти на этап классификации и обработки согласно схеме на рис. 9, описанной в части I. При этом система получает обратный сигнал в виде эмоциональной (положительного или отрицательного характера) реакции оператора, тем самым оценивая качество обучения и адаптации системы управления.

45

Информационное обеспечение / Information Support

Рисунок 5 — Функциональная структура программного обеспечения в режиме реального времени Figure 5 — Functional structure of software in real time mode

Информационно-термодинамический анализ когнитивной интеллектуальной системы управления

Из уравнения (1) следует, что робастность интеллектуальной системы управления возможно повысить за счет производства энтропии (информации) когнитивным регулятором (ментальных команд), который уменьшает потери полезного ресурса, а уравнение (2) показывает, что негэнтропия когнитивного регулятора снижает требования к минимуму исходной информации для достижения робастности. При этом информация, основанная на знаниях в БЗ когнитивного регулятора, позволяет получить дополнительный ресурс для полезной работы, что эквивалентно появлению целенаправленного действия на объект управления для гарантированного достижения поставленной цели управления. Одной из ключевых задач современной робототехники является развитие технологий когнитивного взаимодействия робототехнических систем, позволяющее решать задачи интеллектуального иерархического управления за счет перераспределения знаний и функций управления, например, традиционно между лидером и подчиненным («master – slave» system). Современные подходы к решению данной задачи основываются на теории многоагентных систем, теории роевого искусственного интеллекта и мн. др. [24-26]. Благодаря синергетическому эффекту создается дополнительный информационный ресурс, и мультиагентная система способна решать сложные динамические задачи для выполнения командной ра-

Распределение (trade-off) качеств управления определяется следующей системой уравнений:

dV dt 



Устойчивость





 ∑ i 1qi   q, t , k  SO   SТc  SCc  , u     n

(1)

Управляемость







  SO   SТc  SCc   SO  SТc  SCc  0,  Робастность

dV dt 



Устойчивость





 ∑ i 1qi   q, t , k  H O   H Тc  H Cc  , u    n

(2)

Управляемость







  H O   H Тc  H Cc   H O  H Тc  H Cc  0,  Робастность

где  SТc  SCc  и  H Тc  H Cc  означают суммарные термодинамические и информационные энтропии технического (Tc) и когнитивного (Cc) регуляторов соответственно.

46

РОБОТОТЕХНИКА и ТЕХНИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА / ROBOTICS and TECHNICAL CYBERNETICS

боты. Данная задача не может быть выполнена каждым элементом (агентом) системы отдельно в различных средах без внешнего управления, контроля или координации, однако обмен знаниями и информацией позволяет выполнять полезную командную работу для достижения цели управления в условиях неопределенности исходной информации и ограниченного потребления полезных ресурсов. В частности, известно, что для систем управления с обратной связью объем извлекаемой полезной работы удовлетворяет неравенству

2020; 8(1)

может быть нарушен. Сцилард показал из анализа модели демона Максвелла, что из термодинамического цикла извлекается работа в виде kT ln 2 . Более того, было показано, что [29] извлекаемая рабоS из системы определяется количеством инта Wext формации (или квантово-классической взаимной информацией) I , которая измеряет знания о системе при измерении. Одновременно подобное соотношение в виде нижней границы существует для полной M измерения и стирания информации стоимости Wcost M  kTI , WextS  F S  kTI и Wcost

t

Wmax t   k ∫ Tmin Ic dt   kTI c , 0

где F S определяет свободную энергию системы. Тогда нетрудно заметить, скорость извлекаемой работы W ext ограничена величиной Wext  kTI , т.е. ограничена скоростью извлекаемой информации [30]. В данной работе предложена модель самоорганизующейся интеллектуальной системы управления, основанная на принципах минимальной информационной энтропии (в «интеллектуальном» состоянии сигналов управления) и обобщенной термодинамической мере производства энтропии (в системе «объект управления + регулятор»). Основным результатом применения процесса самоорганизации уровня является приобретение необходимого надежности и гибкости (адаптивности) воспроизводимой структуры. Замечание 3. Свойство робастности (по своей физической природе) выступает составной частью самоорганизации, а требуемый уровень робастности ИСУ достигается за счет выполнения отмеченного выше принципа минимума производства обобщенной энтропии. Принцип минимума производства энтропии в ОУ и системе управления служит физическим принципом оптимального функционирования с минимальным расходом полезной работы и лежит в основе разработки робастной ИСУ. Данное утверждение базируется на том, что для общего случая управления динамическими объектами оптимальное решение конечной вариационной проблемы определения максимума полезной работы W эквивалентно, согласно решению конечной вариационной проблемы нахождения минимума производства энтропии S. Таким образом, исследование условия максимума функционала

где k это постоянная Больцмана, Tmin t  интерпретируется системой как самая низкая достижимая температура во времени t для контроля обратной связи, предполагая Tmin  0  T , и I c определяет количество информации Шеннона (перенос энтропии), извлеченное системой из процесса измерения [27]. Физически синергетический эффект означает самоорганизацию знаний и создание дополнительной информации, которая позволяет многоагентной системе выполнять наиболее полезную работу с минимальной потерей полезного ресурса и с минимумом необходимой исходной информации, не разрушая нижний исполнительный уровень системы управления. Вместе с информационно-термодинамическим законом интеллектуального управления (оптимальное распределение качеств управления как «стабильность - управляемость - робастность») интеллектуальная система управления (ИСУ) разработана как многоагентная система, обеспечивающая достижение цели управления в условиях неопределенности исходной информации и ограниченного полезного ресурса [28]. Замечание 1. В общем случае речь идет о сети слабо связанных групп роботов, работающих вместе для решения задач, выходящих за рамки индивидуальных возможностей. Разные узлы такой системы, как правило, имеют разный уровень интеллектуализации (знания, алгоритмы и вычислительные базы) и различные информационные ресурсы при проектировании. Каждый узел должен иметь возможность изменять свое поведение в зависимости от обстоятельств, а также планировать свои стратегии связи и сотрудничества с другими узлами. Здесь показателями уровня кооперации являются характер распределения задач, унификация различных информационных ресурсов и, конечно же, возможность решения общей проблемы в данный момент времени. Замечание 2. Известно, что если наблюдателю в виде демона Максвелла доступны микроскопические степени свободы, то второй закон термодинамики

max W  qi , u

(где – обобщенные координаты ОУ и сигнал управления соответственно) эквивалентно исследованию ассоциированной проблемы минимума производства энтропии, т.е.

47

Информационное обеспечение / Information Support

min  S  .

Эта работа является продолжением [31, 32] и основана на концепции интеллектуального симулятора [23], которая включает в себя передовые информационные технологии для проектирования интеллектуальных систем управления. В отличие от методологии [33], визуальное усиление генерации умственных команд не используется в процессе обучения (оператор полностью сосредоточен на собственных когнитивных процессах). В частности, рассматривается возможность управления протезом в режиме реального времени с помощью электроэнцефалографа и соответствующего программного нейроинтерфейса.

qi ,u

Следовательно, в разработанной модели КА используемый принцип минимума информационной энтропии гарантирует необходимое условие самоорганизации – минимум требуемой исходной информации в сигналах обучения; термодинамический критерий минимума новой меры обобщенного производства энтропии обеспечивает достаточное условие самоорганизации – робастность процессов управления с минимальным расходом полезного ресурса. Более значимым является факт, что усредненная величина произведенной работы силами диссипации

Выводы

Wdiss  S KL  PF PB  , kT

Данная работа (вторая часть) описывает общую концепцию создания квантового когнитивного интеллектуального контроллера. Было показано, что перспектива развития когнитивного интеллектуального управления с использованием технологий мягких и квантовых вычислений является одной из важных задач при создании роботизированного протезного рукава, что рассматривается на конкретном примере робота-аватара, и является неотъемлемой частью разрабатываемой технологии проектирования в рамках концепции интеллектуального симулятора [23]. Использование экспертных рекомендаций с глубоким представлением знаний [27, 28] и квантовых сквозных технологий глубокого машинного обучения с квантовой обработкой ЭЭГ [18, 36] позволяет назначать, выбирать управление роботизированными протезами, с учетом индивидуальных психофизиологических особенностей пациента и операционной среды. Следующим этапом разработки является моделирование квантового регулятора в системе MatLab / Simulink для формирования позиционирования когнитивного протеза повышенной точности. Работа по своей сути отражает полноту формирования нового образовательного подхода в интеллектуальной робототехнике [19, 31, 23, 20] - гибридной когнитивной интеллектуальной робототехники на основе нейронных интерфейсов с новыми типами ИТ обработки данных.

т.е. работа сил диссипации определяется дивергенцией Кульбака-Лейблера для вероятностных распределений PF , PB . Отметим, что левая часть данного соотношения представляет физически тепловую энергию, а правая часть определяет чисто информацию о системе. Информационная энтропия является мерой количества информации о системе и расхождения Кульбака – Лейблера, а также определения количества информации Фишера. Аналогичная зависимость существует между работой, произведенной силами диссипации, и расхождением Реньи [28]. Таким образом, приведенные соотношения (1) и (2) между информацией и извлекаемой свободной энергии и работы подтверждают отмеченный выше вывод: робастность интеллектуальной системы управления возможно повысить за счет производства энтропии когнитивного регулятора, который уменьшает потери полезного ресурса объекта управления, а негэнтропия когнитивного регулятора снижает требования к минимуму исходной информации для достижения робастности. Поэтому извлекаемая информация, основанная на знаниях в БЗ когнитивного регулятора, позволяет получить дополнительный ресурс для полезной работы, что эквивалентно появлению целенаправленного действия на объект управления для гарантированного достижения цели управления.

Литература 1. DARPA-funded efforts in the development of novel brain–computer interface technologies / Robbin A. Miranda [et al.] // Journal of Neuroscience Methods 244. – 2015. Pp. 52-67. – Text: unmediated.

2. Аналитический обзор мирового рынка робототехники 2019. Sberbank Robotic Lab // Сбербанк, 2019. – 272 с. – Текст: непосредственный.

3. The grand challenges of Science Robotics / Guang-Zhong Yang [et al.] // Sci. Robot. 3, eaar7650 (2018). – Pp. 1-14. – Text: unmediated.

4. Аналитический обзор мирового рынка робототехники. Лаборатория робототехники // Сбербанк, 2018. – 79 с. – Текст: непосредственный.

48

РОБОТОТЕХНИКА и ТЕХНИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА / ROBOTICS and TECHNICAL CYBERNETICS

2020; 8(1)

5. Искусственный интеллект: Подходы к формированию. Стратегии развития ИИ в Российской Федерации. Сбербанк, 2019. – Текст: непосредственный.

6. Neuroscience / D. Purves [et al.] // Oxford University Press: Sinauer Associates, (2001). – Text: unmediated.

7. J. Moren, Emotion and Learning – A Computational Model of the Amygdala // Lund University, Lund, Sweden, (2002). – Text: unmediated.

8. J. Moren. A Computational Model of Emotional Learning in the Amygdala / J. Moren, C. Balkenius // Cybernetics and Systems. – Vol. 32. – No. 6, (2000), pp. 611-636. – Text: unmediated.

9. C. Lucas. Introducing BELBIC: Brain Emotional Learning Based Intelligent Controller / C. Lucas, D. Shahmirzadi, N. Sheikholeslami // International Journal of Intelligent Automation and Soft Computing. – Vol. 10. – No.1, (2004), pp. 11-22. – Text: unmediated.

10. Brain emotional learning based intelligent controller applied to neuro-fuzzy model of micro-heat exchanger / H. Rouhani [et al.] // Expert Systems with Applications. – Vol. 32, (2007), pp. 911-924. – Text: unmediated.

11. D. Shahmirzadi. Computational Modeling of the Brain Limbic System and its Application In Control Engineering. – Texas A&M University, U.S.A., (2005). – Text: unmediated.

12. Reza Keramat. A Comparison of Fuzzy and Brain Emotional Learning-Based Intelligent Control Approaches for a Full Bridge DC-DC Converter / Reza Keramat, Mohammad Hosein Ershadi, Shahrokh Shojaeian // International Journal of Industrial Electronics, Control and Optimization. – Vol. 2. – No. 3, pp. 197-206, July (2019). – Text: unmediated.

13. Rajesh P.N. Rao. Towards Neural Co-Processors for the Brain: Combining Decoding and Encoding in BrainComputer Interfaces / Rajesh P.N. Rao, Paul G. Allen // Invited submission to the journal Current Opinion in Neurobiology, 2018. – Text: unmediated.

14. José del R. Millán. Non Invasive Brain-Machine Interfaces // José del R. Millán, Pierre W. Ferrez, Anna Buttfield // IDIAP Research Institute. – URL: https://www.esa.int/gsp/ACT/doc/ARI/ARI%20Study%20Report/ACT-RPTBIO-ARI-056402-Non_invasive_brain-machine_interfaces_-_Martigny_IDIAP.pdf (дата обращения: 19.11.2019). – Text: electronic.

15. Maksimenko V.A. Artificial Neural Network Classification of Motor-Related EEG: An Increase in Classification Accuracy by Reducing Signal Complexity, Hindawi Complexity / V.A. Maksimenko, S.A. Kurkin, E.N. Pitsik. – Vol. 2018, Article ID 9385947, 10 p. – URL: https://doi.org/10.1155/2018/9385947 (дата обращения: 19.11.2019). – Text: electronic.

16. US Patent No 7,219,087B2, «Soft computing optimizer of intelligent control system structures» (Inventor: S. V. Ulyanov), Date of patent: May 15, 2007 [WO 2005/013019 A3, 2005]. – Text: unmediated.

17. US Patent No 2006, 0218 A1, «System for soft computing simulation» (Inventor: S. V. Ulyanov), Date of patent: Sept. 2006, 2006. – Text: unmediated.

18. Ulyanov S.V. Intelligent self-organized robust control design based on quantum/Soft Computing Technologies and Kansei Engineering // Computer Science Journal of Moldova. – 2013. – Vol.21. – №2 (62), pp. 242-279. – Text: unmediated.

19. Nikolaeva A.V. Intelligent robust control of an autonomous robot-manipulator – Software systems and computational methods / A.V. Nikolaeva, I.A. Barkhatova, S.V. Ul’yanov. – 2014. – № 1. – pp. 34-62. DOI: 10.7256/23056061.2014.1.11466. – URL: https://en.nbpublish.com/library_get_pdf.php?id=28019/ (дата обращения: 19.11.2019).

– Text: electronic.

20. Ульянов С.В. Интеллектуальная робототехника. Ч. 2: Cоцио - экономико - техническая платформа когнитивного образовательного процесса // Системный Анализ в науке и образовании. – 2019. – № 4. – URL: http://sanse.ru/download/277 (дата обращения: 19.11.2019). – Text: electronic.

21. Kazuki Yanagisawa. Brain-Computer Interface Using Near Infrared Spectroscopy for Rehabilitation, Infrared Spectroscopy - Life and Biomedical Sciences, Prof. Theophanides Theophile / Kazuki Yanagisawa, Hitoshi Tsunashima and Kaoru Sakatani. – ISBN: 978-953-51-0538-1, InTech. – URL: https://www.intechopen.com/books/infraredspectroscopy-life-and-biomedical-sciences/brain-computer-interface-using-near-infrared-spectroscopy-forrehabilitation (дата обращения: 19.11.2019). – Text: electronic.

22. The Wadsworth BCI Research and Development Program: at home with BCI / Vaughan TM [et al.] // IEEE Trans Neural Syst Eng. – 2006. – Vol. 14. – № 2. – Pp. 229-233. – Text: unmediated.

23. Ульянов С.В. Базис когнитивного компьютерного обучения робототехнике. Интеллектуальный тренажер формирования активных знаний / С.В. Ульянов, А.Г. Решетников // Системный анализ в науке и образовании: сетевое научное издание. – 2016. – №4. – URL: http://sanse.ru/download/277 (дата обращения: 19.11.2019). – Текст: электронный.

24. Тарасов В.Б. От многоагентных систем до интеллектуальных организаций: Философия, психология, информатика. – Москва: URSS, 2002. – 352 с. – Текст: непосредственный.

49

Информационное обеспечение / Information Support

25. Зайцев А.А. Обзор методов эволюционной оптимизации на основе роевого интеллекта / А.А. Зайцев, В.В. Курейчик, А.А. Полупанов // Новости ЮФУ. Технические науки, 2010. – №12. – Текст: непосредственный.

26. Курейчик В.М. Использование роевого интеллекта при решении сложных задач / В.М. Курейчик, А.А. Кажаров. – Новости ЮФУ. Техническая наука, 2011. – № 7. – Текст: непосредственный.

27. Maximum work extraction and implementation costs for nonequilibrium Maxwell’s demon / Sandberg H. [et al.]

Physical Review E. – 2014. – No 4. – DOI: 10.1103 / PhysRevE.90.042119. – Text: unmediated.

28. Chatzis S.P. A quantum-statistical approach toward robot learning by demonstration / Chatzis S.P., Korkinof D., Demiris Y. // IEEE Transactions on Robotics. – 2012. – Vol. 28. – № 6. – Pp. 1371-1381. – Text: unmediated.

29. Sagawa T. Minimal Energy Cost for Thermodynamic Information Processing: Measurement and Information Erasure / Sagawa T, Ueda M. // Phys. Rev. Lett. – 2009. – Vol. 102. – No 25. – Pp. 250602. – Erratum. Phys. Rev. Lett. 106, 189901. – 2011. – Text: unmediated.

30. Horowitz J.M. Second-law-like inequalities with information and their interpretations / Horowitz J.M., Sandberg H. // New Journal of Physics. – 2014. – Vol. 16. – Pp. 125007. – Text: unmediated.

31. Гибридные когнитивные системы управления на примере управления транспортным средством / С.В. Ульянов [и др.] // Системный анализ в науке и образовании: сетевое научное издание. – 2010. – №3. – URL: http://sanse.ru/download/261 (дата обращения: 19.11.2019). – Текст: электронный.

32. Ульянов С.В. Когнитивное интеллектуальное управление роботизированной рукой – протезом. Ч. 1 / С.В. Ульянов, А.Г. Решетников, А.В. Немчанинов // Техническая кибернетика и робототехника. – 2019. – Т. 7 – № 4. – Текст: непосредственный.

33. Cognitive Control Signals for Neural Prosthetics / Musallam S. [et al.] // Science, 2004, v. 305, pp. 258-262. – Text: unmediated.

34. Expert system for selecting lower-extremity (thigh) prostheses and diagnosis of the quality of artificial replacement. Pt 1/ E.K. Amirova [et al.]. – ISSN 0006-3398, Consultants bureau, New York, J. of Biomedical Engineering, May-June, 1991. – № 3, pp. 26-31. – URL: http://www.qcoptimizer.com/publications/articles/01_3_18_3_Expert system Selecting Lower Extremity Prostheses Diagnosis Quality ArtificialReplacement_Part1.pdf (дата обращения: 19.11.2019). – Text: electronic.

35. An expert system for selecting lower-extremity (thigh) prosthesis and evaluation of prosthetic quality. Part 2 / E.K. Amirova [et al.]. – ISSN 0006-3398, Consultants bureau, New York, J. of Biomedical Engineering, NovemberDecember, 1991. – № 6. – pp. 5-12. – URL: http://www.qcoptimizer.com/publications/articles/01_4_18_2_Expert System Selection Extremity Prosthesis Evalution ProstheticQuality_Part2.pdf (дата обращения: 19.11.2019). – Text: electronic.

36. Gandhi V. Brain-Computer Interfacing for Assistive Robotics. 1st Edition: Electroencephalograms, Recurrent Quantum Neural Networks, and User-Centric Graphical Interfaces. – N.Y.: Academic Press. – 2015. – Text: unmediated.

References 1. Miranda, R., Casebeer, W., Hein, A., Judy, J., Krotkov, E., Laabs, T., Manzo, J., Pankratz, K., Pratt, G., Sanchez, J., Weber, D., Wheeler, T. and Ling, G. (2015). DARPA-funded efforts in the development of novel brain– computer interface technologies. Journal of Neuroscience Methods, 244, pp.52-67.

2. Sberbank Robotic Lab. (2019). An analytical review of the global robotics market. p.272.

3. Yang, G., Bellingham, J., Dupont, P., Fischer, P., Floridi, L., Full, R., Jacobstein, N., Kumar, V., McNutt, M., Merrifield, R., Nelson, B., Scassellati, B., Taddeo, M., Taylor, R., Veloso, M., Wang, Z. and Wood, R. (2018). The grand challenges ofScience Robotics. Science Robotics, 3(14), p.eaar7650.

4. Sberbank Robotic Lab. (2018). An analytical review of the global robotics market. p.79.

5. Sberbank (2019). Artificial Intelligence: Approaches to Formation. AI development strategies in the Russian Federation.

6. Purves, D. et al. (2001). Neuroscience – Sinauer Associates.

7. Moren, J. (2002). Emotion and Learning – A Computational Model of the Amygdala. Lund, Sweden: Lund University Publ.

8. Moren, J. and Balkenius, C. (2000). A Computational Model of Emotional Learning in the Amygdala. Cybernetics and Systems, 32(6), pp.611-636.

9. Lucas, C., Shahmirzadi, D. and Sheikholeslami, N. (2004). Introducing BELBIC: Brain Emotional Learning Based Intelligent Controller. International Journal of Intelligent Automation and Soft Computing, 10(1), pp.11-22.

10. Rouhani, H., Jalili, M., Araabi, B., Eppler, W. and Lucas, C. (2007). Brain emotional learning based intelligent controller applied to neuro-fuzzy model of micro-heat exchanger. Expert Systems with Applications, 32, pp.911-924.

50

РОБОТОТЕХНИКА и ТЕХНИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА / ROBOTICS and TECHNICAL CYBERNETICS

2020; 8(1)

11. Shahmirzadi, D. (2005). Computational Modeling of the Brain Limbic System and its Application In Control Engineering, U.S.A.: Texas A&M University Publ.

12. Reza Keramat, Mohammad Hosein Ershadi and Shahrokh Shojaeian (2019). A Comparison of Fuzzy and Brain Emotional Learning-Based Intelligent Control Approaches for a Full Bridge DC-DC Converter. International Journal of Industrial Electronics. Control and Optimization, 2(3), pp.197-206.

13. Rao, R. (2019). Towards neural co-processors for the brain: combining decoding and encoding in brain– computer interfaces. Current Opinion in Neurobiology, 55, pp.142-151.

14. Millán, J., Ferrez, P. and Buttfield, A. (n.d.). Non Invasive Brain-Machine Interfaces, IDIAP Research Institute.

15. Maksimenko, V., Kurkin, S., Pitsik, E., Musatov, V., Runnova, A., Efremova, T., Hramov, A. and Pisarchik, A. (2018). Artificial Neural Network Classification of Motor-Related EEG: An Increase in Classification Accuracy by Reducing Signal Complexity. Complexity, 2018, pp.1-10.

16. Ulyanov, S. (2005). Soft computing optimizer of intelligent control system structures. US patent no.7,219,087B2.

17. Ulyanov, S. (2006). System for soft computing simulation. US patent no.2006,0218A1.

18. Ulyanov, S. (2013). Intelligent self-organized robust control design based on quantum / soft computing technologies and Kansei engineering. Computer Science Journal of Moldova, 21(2(62), pp.242-279.

19. Nikolaeva, A., Barkhatova, I. and Ul’yanov, S. (2014). Intelligent robust control of an autonomous robotmanipulator. Software systems and computational methods, 1, pp.34-62.

20. Ulyanov, S., Reshetnikov, A. and Tyatyushkina, O. (2019). Intellektual'naya robototekhnika ch. 2: sotsio ekonomiko - tekhnicheskaya platforma kognitivnogo obrazovatel'nogo protsessa [Intellectual robotics, part 2: socioeconomic-technical platform of the cognitive educational process]. Journal of Systems Analysis in Science and Education, 4. (in Russian).

21. Yanagisawa, K., Tsunashima, H. and Sakatani, K. (2012). Brain-Computer Interface Using Near-Infrared Spectroscopy for Rehabilitation. Infrared Spectroscopy - Life and Biomedical Sciences.

22. Vaughan, T., Mcfarland, D., Schalk, G., Sarnacki, W., Krusienski, D., Sellers, E. and Wolpaw, J. (2006). The Wadsworth BCI Research and Development Program: At Home With BCI. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 14(2), pp.229-233.

23. Ulyanov, S. and Reshetnikov, A. (2016). Bazis kognitivnogo komp'yuternogo obucheniya robototekhnike. Intellektual'nyy trenazher formirovaniya aktivnykh znaniy [Basis of cognitive computer training in robotics. Intellectual simulator for the formation of active knowledge]. Journal of Systems Analysis in Science and Education, 4. (in Russian).

24. Tarasov, V. (2002). Ot Mnogoagentnykh Sistem do Intellektual'nykh Organizatsiy: Filosofiya, Psikhologiya, Informatika [From Multi-Agent Systems to Intelligent Organizations: Philosophy, Psychology, Computer Science]. Moscow: URSS editorial Publ., P.352. (in Russian).

25. Zaitsev, A., Kureichik, V. and Polupanov, A. (2010). Obzor metodov evolyutsionnoy optimizatsii na osnove royevogo intellekta [Overview of evolutionary optimization techniques based on swarm intelligence]. News SFU. Technical science, 12. (in Russian).

26. Kureichik, V. and Kazharov, A. (2011). Ispol'zovaniye royevogo intellekta pri reshenii slozhnykh zadach [The use of swarm intelligence in solving difficult problems]. News SFU. Technical science, 7. (in Russian).

27. Sandberg, H. et al. (2014). Maximum work extraction and implementation costs for nonequilibrium Maxwell’s demon. Physical Review E., 4, pp.042119.

28. Chatzis, S., Korkinof, D. and Demiris, Y. (2012). A quantum-statistical approach toward robot learning by demonstration. IEEE Transactions on Robotics, 28(6), pp.1371-1381.

29. Sagawa, T. and Ueda, M. (2011). Minimal Energy Cost for Thermodynamic Information Processing: Measurement and Information Erasure. Phys. Rev. Lett., 102(25), pp.250602.

30. Horowitz, J. and Sandberg, H. (2014). Second-law-like inequalities with information and their interpretations.

New Journal of Physics, 16, pp.125007.

31. Ulyanov, S., Reshetnikov, A., Mamaeva, A. and et al. (2010). Gibridnye kognitivnye sistemy ypravleniya na primere upravleniya transportnym sredstvom [Hybrid cognitive control systems on the example of driving]. Journal of Systems Analysis in Science and Education, 3. (in Russian).

32. Ulyanov, S., Reshetnikov, A. and Nemchaninov, A. (2019). Cognitive intelligent control of a robotic prosthesis arm. Part 1. Robotics and Technical Cybernetics, 7(4), pp.306-317. (in Russian).

33. Musallam, S. (2004). Cognitive Control Signals for Neural Prosthetics. Science, 305(5681), pp.258-262.

34. Amirova, É., Efimov, V., Kuzhekin, A., Lunina, N., Slepchenko, A., Ul'yanov, S., Khanukaev, A., Shakhnazarov, M., Shakhnazarova, I. and Shishkin, B. (1991). Expert system for selecting lower-extremity (thigh) prostheses and diagnosis of the quality of artificial replacement. Part I. Biomedical Engineering, 25(3), pp.118-126.

51

Информационное обеспечение / Information Support

35. Amirova, É., Efimov, V., Kuzhekin, A., Lunina, N., Slepchenko, A., Ul'yanov, S., Khanukaev, A., Shakhnazarov, M., Shakhnazarova, I. and Shiskhin, B. (1991). An expert system for selection of lower extremity (thigh) prosthesis and evaluation of prosthetic quality (part II). Biomedical Engineering, 25(6), pp.270-281.

36. Gandhi, V. (2015). Brain-computer interfacing for assistive robotics. New York: Academic Press. Информация об авторах Ульянов Сергей Викторович, д.ф.-м.н., ГБОУ ВО МО «Университет «Дубна», Институт системного анализа и управления, профессор, 141980, Московская область, г. Дубна, Университетская ул., д. 19, тел.: +7(49621)66010, ulyanovsv@mail.ru Решетников Андрей Геннадьевич, к.т.н., ГБОУ ВО МО «Университет «Дубна», Институт системного анализа и управления, доцент, 141980, Московская область, г. Дубна, Университетская ул., д. 19, тел.: +7(49621)66010, agreshetnikov@gmail.com Немчанинов Алексей Владимирович, ГБОУ ВО МО «Университет «Дубна», Институт системного анализа и управления, магистр 2-го года обучения, 141980, Московская область, г. Дубна, Университетская ул., д. 19, тел.: +7(962)249-65-76, alexeinemchaninov@yandex.ru

Information about the authors Sergey V. Ulyanov, Doctor of Physical and Mathematical Sciences, Dubna State University, Institute of the System Analysis and Management, Professor, 19, Universitetskaya ul., Dubna, Moscow region, 141980, Russia, tel.: +7(49621)66010, ulyanovsv@mail.ru Andrey G. Reshetnikov, PhD in Technical Sciences, Dubna State University, Institute of the System Analysis and Management, Assistant Professor, 19, Universitetskaya ul., Dubna, Moscow region, 141980, Russia, tel.: +7(49621)66010, agreshetnikov@gmail.com Alexey V. Nemchaninov, Dubna State University, Institute of the System Analysis and Management, Second Year Master Student, 19, Universitetskaya ul., Dubna, Moscow region, 141980, Russia, tel.: +7(962)249-65-76, alexeinemchaninov@yandex.ru

Информация Робот PR2 научился самостоятельно ремонтировать себя сам

Гуманоидный робот обучен самостоятельно себя ремонтировать в случае мелкой поломки. Используя эти навыки, робот может расширить свои функциональные возможности, добавив дополнительные инструменты и захваты, когда появится необходимость в переноске большего количества предметов. На выставке робот смог самостоятельно прикрепить себе дополнительные захваты и другие элементы. Робот самостоятельно определил тип этих элементов и место для их установки, используя предварительно загруженные чертежи.

Исследователи из Токийского университета продемонстрировали на выставке Humanoids 2019 в Торонто, Канада, робота PR2.

(по материалам сайта DailyTechInfo)

52

РОБОТОТЕХНИКА и ТЕХНИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА / ROBOTICS and TECHNICAL CYBERNETICS

2020; 8(1)

Управление УДК: 531.381 DOI: 10.31776/RTCJ.8106 C. 53-60

Динамика свободных и управляемых движений твердого тела в двухстепенном подвесе В.А. Леонтьев 1  , А.С. Смирнов 2, 3 , Б.А. Смольников 2, 3

Центральный научно -ис сле довател ьс кий и оп ытно -ко нс трукторс кий и нс ти ту т ро бо то тех ни ки и тех ничес кой ки бернетики (ЦН ИИ РТК), Санкт-Пе тер бург, Рос сийс ка я Фе дерация, vleo nt@rtc .ru, vleont@mail.ru 2 Са нкт-Пе тер бур гс кий По ли тех ни че с кий у ни ве рси те т Пе тра Вели кого (СПбП У), Са нкт-Петер бу рг, Росси йс ка я Фе де ра ци я 3 Фе де рал ьно е Гос у дарс т ве нное Бюджетное Учреждение На у ки Институт П ро бл ем Mаш инове дени я Росс ийско й Академии Н ау к (ИП Маш РАН), Са нкт-Петер бу рг, Российс ка я Фе дера ция 1

( М а т е р и а л п ос т у п и л в р ед ак ц и ю 03 д ек аб ря 2 0 19 г о д а )

Аннотация Рассматривается динамическое поведение твердого тела, закрепленного в кардановом подвесе. Такую систему можно трактовать как двухстепенной манипулятор и использовать как элемент более сложных робототехнических конструкций (например, при совмещении локомоционно-манипулятивных движений). Проводится анализ свободных движений тела по инерции, в результате которого определяются безразмерные параметры задачи и выясняется качественный характер движений по циклической и позиционной координатам, а также строится их фазовый портрет. Помимо этого, изучаются два режима управляемого движения твердого тела, которые отвечают различным целям. Показано, что коллинеарный режим управления, имитирующий силы инерции, является разгонным или тормозным, тогда как ортогональный режим управления, имитирующий гироскопические силы, не изменяет полной механической энергии системы. Путем сопоставления фазовых портретов для режима свободного движения и ортогонального режима управления можно заключить, что в последнем случае он имеет значительно более сложную структуру, обладая рядом качественных особенностей, которые наглядно продемонстрированы.

Ключевые слова Твердое тело, двухстепенной манипулятор, карданов подвес, свободное движение по инерции, коллинеарное и ортогональное управление, фазовый портрет.

Dynamics of free and controlled rigid body motions in the two-state suspension Victor A. Leontev 1  , Alexey S. Smirnov 2 , 3 , Boris A. Smolnikov 2, 3

Russian State Sc ie ntific Center fo r Robo tics and Technical Cybernetics (RTC), Saint-Pete rsbu rg, Russ ia , vleont@rtc .ru, vleont@mail.ru 2 Pe te r the Great Saint-Pe te rsbu rg Po ly technica l University (SPbPU), Sa in t-Pe te rsburg, Russ ia 3 Institute fo r Prob le ms in Mech anica l Engineering of the Russian Academy of Sc iences (IPME RAS), Saint-Pe te rsbu rg , Russ ia 1

( R ec ei v e d 0 3 D ec e m be r 2 0 1 9)

Abstract The article discusses the dynamic behavior of a rigid body fixed in the gimbal suspension. Such system can be interpreted as two-degree manipulator and used as an element of more complex robotic structures (for example, when combining locomotion-manipulative movements). The analysis of free body motions due to inertia is carried out. As a result, main dimensionless parameters of the problem are defined and qualitative nature of the motions for cyclic and positional coordinates is found, and a phase portrait is also built. In addition, two modes of controlled motion of a solid body are studied, which correspond to different goals. It is shown that collinear control mode simulating inertia forces is accelerating or braking, while orthogonal control mode simulating gyroscopic forces does not change the total mechanical energy of the system. By comparing phase portraits of free motion mode and orthogonal control mode, we can conclude that the latter case has a more complex structure, possessing a number of qualitative features which are clearly demonstrated.

53

Управление / Control

Key words Rigid body, two-degree manipulator, gimbal suspension, free movement due to inertia, collinear and orthogonal control, phase portrait.

Свободное движение твердого тела в кардановом подвесе

где Ax , Ay , Az – моменты инерции твердого тела относительно его центральных осей xyz. Используя уравнения Лагранжа второго рода, запишем уравнения свободного движения системы в виде

Рассмотрим задачу о свободном движении по инерции твердого тела в двухстепенном кардановом подвесе (рис. 1). Данное устройство можно трактовать как своеобразный управляющий элемент специальных робототехнических конструкций, предназначенных для выполнения совмещенных педипуляторных или локомоционно-манипуляторных операций. В этой связи данная задача имеет важное практическое значение [1]. Карданов подвес – это шарнирная опора, которая позволяет закрепленному в ней твердому телу одновременно вращаться в двух взаимноперпендикулярных плоскостях [2]. Особенность этой задачи и ее отличие от известного случая эйлерова вращения свободного твердого тела [3, 4] состоят в том, что тело имеет не три, а лишь две степени свободы, что вносит существенное различие между этими задачами. В качестве обобщенных координат удобно принять кардановы углы 1 и  2 (рис. 1).

⎧⎪( Ax sin 2  2  Az cos 2  2 )1  ⎨ 2( Ax  Az ) sin  2 cos  2 1 2  0 . ⎪⎩ Ay2  ( Ax  Az ) sin  2 cos  212  0

(3)

Ясно, что в силу консервативности задачи имеет место интеграл энергии T  const . Кроме того, из (2) видно, что координата 1 является циклической, т.е. она не входит явно в выражение для кинетической энергии [5], в отличие от координаты  2 , являющейся позиционной. Поэтому также имеет место интеграл момента p  T /  1  const . Наличие этих двух интегралов позволяет провести анализ свободных движений твердого тела без анализа уравнений движения (3). Для этого выразим оба указанных интеграла в явной форме

( Ax sin 2  2  Az cos 2  2 )12  Ay 22  2T  h, ( Ax sin 2  2  Az cos 2  2 ) 1  p.

(4)

Из этой системы сразу виден простейший случай, когда Ax  Az , т.е. когда твердое тело обладает осевой динамической симметрией по отношению к оси y (ротор). В этом случае обе угловые скорости ротора остаются постоянными в процессе движения и полностью определяются начальными условиями, т.е. интегральными константами:

 1 

Рисунок 1 — Твердое тело в двухстепенном кардановом подвесе Figure 1 — Solid body in two-state gimbal suspension

Связав с телом главные оси жение которых представлено на писать выражения для угловых тела в отклоненном положении оси

Здесь и далее при анализе свободных движений мы будем использовать следующие обозначения, которые представляют значительное удобство:

xyz, исходное полорис. 1, нетрудно заскоростей твердого в проекциях на эти

 x  1 sin  2 ,  y   2 ,  z  1 cos  2 .

k (1)

p Ay Az

, 

Ay hAz Ax , x  , y  .

Az Az p2

(6)

Ясно, что величина k имеет размерность угловой скорости (или частоты), и она понадобится нам в дальнейшем для обезразмеривания угловой скорости; величина  представляет собой безразмерный уровень энергии; а величины  x и  y представляют собой безразмерные параметры, характеризующие отношения моментов инерции твердого тела. Для простейшего случая Ax  Az будет  x  1 , причем в силу (5) должно быть также выполнено неравенство   1.

Тогда кинетическая энергия вращательного движения тела запишется в виде

1 T  ( Ax x2  Ay  2y  Az z2 )  2 1  [( Ax sin 2  2  Az cos 2  2 )12  Ay 22 ], 2

p Az h  p 2  k  y ,  2     k   1. (5) Az Ay Az

(2)

54

РОБОТОТЕХНИКА и ТЕХНИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА / ROBOTICS and TECHNICAL CYBERNETICS

Ясно, что при  x  1 (т. е. Ax  Az ) имеем   0 , как этого и следовало ожидать, тогда как при  x  0 (т.е. Ax  0 , Az  0 ) имеем   k . Отсюда вытекает и физический смысл введенного ранее параметра k – это частота малых колебаний по углу  2 такого тела, момент инерции которого относительно оси х равен нулю. Что же касается нелинейного уравнения движения для  2 , то оно может быть получено путем дифференцирования интеграла (8), в результате чего находим

Более сложная картина движения возникает, если все моменты инерции тела различны. Для ее описания вновь обратимся к системе (4), исключая из которой  1 , нетрудно получить уравнение фазовых траекторий для угла  2 :

 2  

1 Ay

p2 ⎛ ⎞  h . ⎜⎝ 2 2 Ax sin  2  Az cos  2 ⎠⎟

2020; 8(1)

(7)

Положим далее для определенности Ax  Az , т.е.

0   x  1 . Тогда с учетом введенных ранее пара-

(1   x )sin 2 2  0, 2(cos 2  2   x sin 2  2 )2

метров (6) уравнение фазовых траекторий (7) примет более удобный вид

2  k 2

 2

откуда вытекает, что все особые точки будут решениями уравнения sin 2 2  0 , т. е.  2   n / 2 , где n – целое. Разумеется, все колебательные фазовые траектории будут лежать внутри сепаратрисы, уравнение которой вытекает из (4). Ясно, что она отвечает значению   1 /  x :

k

 

1 .

2 cos  2   x sin 2  2

(8)

Нетрудно видеть, что второе слагаемое в скобке под знаком радикала достигает минимума при sin  2  0 (  2   n , n – целое), принимая значение 1, и максимума при cos  2  0 (  2   / 2   n , n – целое), принимая значение 1/  x  1 . Из этого вытекает, что если выполнено неравенство   1 /  x , то подкоренное выражение (а значит, и  2 ) нигде не обращается в нуль, и тогда угол  2 будет изменяться монотонно. Если же  лежит в пределах 1    1/  x , то  2 будет обращаться в нуль в точках, определяемых соотношением



1 , cos2  2   x sin 2  2

 2 k

1 ⎛2 ⎞   x  1⎟ . ⎜ 1 x ⎝  ⎠

(9)

1  k

y . cos  2   x sin 2  2 2

(15)

Отсюда видно, что 1  0 , поэтому угол 1 всегда изменяется монотонно. При этом, если угол  2 меняется колебательно (т. е. 1    1/  x ), то минимальное и максимальное возможные значения выражения 1 / (cos 2  2   x sin 2  2 ) равны соответственно 1 при  2  0 и  при  2 , определяемом из (9). Поэтому в таком случае безразмерная угловая скорость 1 / k будет заключена в пределах

(11)

Если этот интеграл продифференцировать по времени, то получим уравнение линейного осцилля2   2 2  0 , частота  колебаний которого тора  определяется соотношением

  k 1  x .

(14)

(10)

В этом случае фазовые траектории будут замкнутыми кривыми, имея колебательный характер. Отметим, что при значениях  , немногим превышающих 1, колебания по углу  2 будут малыми, и из интеграла (8) приближенно вытекает уравнение концентрических фазовых эллипсов 2 ⎛  2 ⎞ 2 ⎜⎝ k ⎟⎠  (1   x ) 2    1.

(1   x ) cos 2  2 .  x (cos 2  2   x sin 2  2 )

Что же касается значений   1 , то эти уровни энергии являются физически нереализуемыми. В результате можно построить фазовый портрет для угла  2 , который представлен на рис. 2. Нетрудно видеть, что по своему качественному характеру он очень напоминает фазовый портрет математического маятника [6, 7]. Наконец, поведение угла 1 можно установить согласно второму интегралу (4), который с учетом (6) приводится к виду

которое можно привести к виду

cos 2 2 



(13)

y 

1 k

  y .

(16)

Если же движения по углу  2 являются ротационными (т. е.   1 /  x ), то в этом случае значения выражения 1 / (cos 2  2   x sin 2  2 ) заключены между 1 и 1/  x , и поэтому

(12)

55

Управление / Control

y 

 1 k



y . x

⎧⎪( Ax sin 2  2  Az cos 2  2 )1  ⎨ 2( Ax  Az ) sin  2 cos  21 2  M 1 . ⎪⎩ Ay2  ( Ax  Az ) sin  2 cos  2 12  M 2

(17)

Переходя теперь к исследованию управляемых режимов вращения твердого тела в двухстепенном подвесе, заметим, что в этом случае уравнения свободного движения (3) следует дополнить управляющими моментами M1 и M 2 в правых частях, в результате чего уравнения примут вид

(18)

Полученная нелинейная система (18) может решаться различными способами в зависимости от выбранной структуры управляющих моментов, что, в свою очередь, напрямую зависит от целей управления. Ограничимся в настоящей статье рассмотрением лишь двух частных случаев такого выбора.

Рисунок 2 — Фазовый портрет для свободного движения рассматриваемого тела Figure 2 — Phase portrait for free motion of relevant body

T  1 ( Ax sin 2  2  Az cos 2  2 ), 1 T M2     2 Ay ,  2

Коллинеарное управление движениями твердого тела

M1  

Свободные движения твердого тела по инерции, рассмотренные в предыдущем пункте, можно трактовать как его «естественные» движения. Если цель управления состоит в увеличении или снижения темпа этих движений, то для этого следует в максимальной степени использовать кинетику системы, т.е. ее собственные динамические свойства. Физически это означает, что управляющие воздействия целесообразно прикладывать «в унисон» с возникающими силами инерции, не изменяя их общего характера. Это означает, что столбец управляющих воздействий следует строить пропорционально столбцу обобщенных импульсов системы [8]. Такой закон управления получил название коллинеарного управления, и ранее он применялся для управления движением твердого тела в эйлеровом случае [9]. Подчеркнем, что коллинеарное управление имитирует обобщенные силы инерции, возникающие при разгоне или торможении механической системы. Применим теперь эти соображения для рассматриваемого в настоящей работе твердого тела в двухстепенном подвесе. В этом случае управляющие моменты M1 и M 2 формируются в виде

(19)

где γ – некоторый коэффициент пропорциональности (управляющий коэффициент). Замечательной особенностью этого управления является то, что оно обладает эффективными разгонными или тормозными свойствами, т.к. приводит к нарастанию или убыванию кинетической энергии тела согласно соотношению [10]

T  M 1 1  M 2 2  2 T .

(20)

Если также учесть, что согласно уравнению Лагранжа для координаты 1 с учетом равенства T / 1  0 справедливо

p  

T  M 1   p, 1

(21)

то приходим к системе двух уравнений (20) и (21) вместо исходной системы (18). Эта система допускает очевидные интегралы 56

РОБОТОТЕХНИКА и ТЕХНИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА / ROBOTICS and TECHNICAL CYBERNETICS

h  2T  h0 e 2 t , p  p0 e t ,

управление ранее использовалось для управления эйлеровым движением твердого тела [9]. Переходя к математической формулировке рассматриваемой задачи, запишем условие консервативности движения твердого тела в двухстепенном подвесе

(22)

где h0 и p0 – начальные значения величин h и p соответственно (при t=0). Отсюда ясно, что случай   0 отвечает разгону системы, тогда как случай   0 – ее торможению. Видно также, что в коллинеарном режиме управления сохраняется та же взаимосвязь h и p, что и при свободном движении тела, т.е. h / p 2  h0 / p02 . Поэтому этот режим также допускает сведение математической модели к квадратурам. В самом деле, обращаясь к формулам (4) и используя несколько модифицированные обозначения (6) для k и λ

k

p0 Ay Az

, 

h0 Az , p02

T  M 1 1  M 2 2  0.

k

  

1 . cos 2  2   sin 2  2

(25)

Это условие и означает ортогональность столбца управляющих воздействий столбцу обобщенных скоростей. Для выполнения этого условия примем, что управляющие моменты имеют следующую гироскопическую структуру

(23)

M 1   2 , M 2  1 ,

(26)

где  – некоторый управляющий коэффициент, который для упрощения мы будем принимать постоянным и положительным. В результате вместо исходной системы мы приходим к системе двух уравнений: T  0 и p   2 , из которых вытекают следующие интегралы

а также вводя время  , исходя из соотношения d   e t dt , т. е.   (e t  1) /  и обозначая штрихом производную по переменной  , можно согласно (7) прийти к уравнению

 2

2020; 8(1)

(24)

( Ax sin 2  2  Az cos2  2 )12  Ay 22  h0 , ( Ax sin 2  2  Az cos2  2 ) 1   2  p0 ,

Легко видеть, что оно совпадает с (8) с точностью до обозначения производной. Поэтому фазовый портрет при коллинеарном управлении на «приведенной» фазовой плоскости  2 ,  2 / k будет полностью совпадать с рис. 2, построенным для свободного движения, т.е. будет иметь как бы «консервативный» характер. На фактической же фазовой плоскости фазовые траектории будут иметь уже более сложный характер, который определяется в соответствии с зависимостью  2  e t  2 . Таким образом, посредством коллинеарного управления можно осуществить три основных этапа вращения твердого тела для достижения определенного режима его движения – разгон (   0 ), движение по инерции (   0 ) и торможение при подходе к цели (   0 ).

(27)

где теперь p0 – значение момента при   0 , т.е. при отсутствии управления. Как и прежде, рассмотрим сначала частный случай Ax  Az . Тогда из (27) получаем еще более простую систему

Az 12  Ay 22  h0 , Az  1  p0   2  p0 (1   2 ),

(28)

где введен еще один безразмерный параметр    / p0 . Исключая из этой системы  1 , с учетом обозначений (23), приходим к интегралу

 22 k2

Ортогональное управление движениями твердого тела

 (1   2 ) 2   ,

(29)

который при   0 переходит в (5). При   0 выражение (29) представляет интеграл энергии линейного осциллятора, положение равновесия которого есть  2  1/  , а частота колебаний равна    k , т.е. пропорциональна управляющему коэффициенту. Это означает, что движения по углу  2 при любом значении  будут иметь колебательный характер. В общем же случае различных моментов инерции из системы (27) приходим к значительно более сложной квадратуре, которую запишем теперь с учетом всех введенных ранее параметров:

Обратимся также к анализу управляемых режимов движения твердого тела, осуществляющих вынужденное консервативное движение, т.е. не изменяющих кинетической энергии системы. Таким управлением является ортогональное управление, которое имитирует гироскопические силы. Они, как известно, не влияют на значение кинетической энергии, однако позволяют целенаправленно перемещать семейство консервативных траекторий на иную интегральную поверхность в фазовом пространстве. Как и коллинеарное управление, ортогональное

57

Управление / Control

 2 k

 

(1   2 ) 2 , cos  2   x sin 2  2 2

которая при  x  1 переходит в ранее полученную формулу    k . Помимо равновесия  2  1/  , система также имеет и другие равновесия, которые можно определить путем приравнивания к нулю числителя дроби в (33). В результате получим уравнение

(30)

где для определенности также можно положить  x  1 ( Ax  Az ). При   0 выражение (30) переходит в (8). Для случая   0 анализ выражения (30) будет несколько более трудоемким. Из (30) видно, что знаменатель дроби в подкоренном выражении есть функция ограниченная, тогда как числитель этой дроби может принимать любые положительные значения. Поэтому сама дробь может принимать любые сколь угодно большие значения, и  2 при любом значении  может обращаться в нуль, по крайней мере, в двух точках. Условие  2  0 согласно (30) приводит к уравнению

1  x ⎛1 ⎞  cos 2 2  ⎜   2 ⎟ sin 2 2  0.

1  x ⎝ ⎠

Для нахождения конкретных значений  2 удобно воспользоваться графическим методом, разрешив уравнение (35) относительно  x и построив при заданном δ график зависимости  x (  2 ) по формуле

x  1

(1   2 )2  , 2 cos  2   x sin 2  2

(31)

(32)

Таким образом, в случае ортогонального управления при любом значении  будут иметь место колебательные траектории, а потому конкретная структура движений по углу  2 оказывается принципиально отличной от структуры, соответствующей случаю свободного движения твердого тела по инерции. Что касается нелинейного уравнения движения, то его можно получить в результате дифференцирования по времени уравнения (30):

2  k 2 (1 2 )

Отсюда следует, что, во-первых, имеет место равновесие  2  1/  . При малых колебаниях вблизи этого положения равновесия частота колебаний определяется довольно сложной формулой

 

2

1 1⎞ ⎛ 2 ⎜ cos 2   x sin 2 ⎟ ⎝  ⎠

.

(36)

Проведенный анализ свободных и управляемых движений твердого тела, закрепленного в двухстепенном подвесе, демонстрирует возможности разгона и гашения его движений при коллинеарном управлении (как правило, это переходные процессы), а также сложные колебательные движения при ортогональном управлении (установившиеся рабочие процессы). Следует также отметить, что рассмотренная задача представляет собой частный случай более сложной задачи об исследовании управляемых режимов движения двухстепенного манипулятора в кардановом подвесе с неколлинеарными шарнирами, динамический анализ которого был рассмотрен авторами настоящей статьи ранее [11].

(33)

 k, 2

⎛1 ⎞ cos 2 2  ⎜   2 ⎟ sin 2 2  1 ⎝ ⎠

Заключение

 (1 x )  (1 x )[ cos22  (1 2 )sin 22 ]  0.

2(cos2 2  x sin2 2 )2

1   x  (1   x ) cos

2

Определив набор равновесных значений  2 , из (31) можно найти и уровни энергии  , отвечающие центрам и сепаратрисам. Фазовый портрет при ортогональном управлении представлен на рис. 3, и он имеет значительно более сложный вид, чем фазовый портрет для свободного движения. В частности, из сопоставления фазовых портретов на рис. 2 и рис. 3 отчетливо видно, что при ортогональном управлении все сепаратрисы становятся замкнутыми кривыми, а все круговращательные траектории, проходя через несколько положений устойчивого равновесия, рано или поздно меняют направление на противоположное, тем самым превращаясь в сложные колебательные траектории. Но именно эта сложность может оказаться необходимой для конкретных практических целей.

которое после преобразований переходит в трансцендентное уравнение

1 x 2(1   2 )2  cos 2 2  .

1  x  (1   x )

(35)

(34)

58

РОБОТОТЕХНИКА и ТЕХНИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА / ROBOTICS and TECHNICAL CYBERNETICS

Рисунок 3 — Фазовый портрет при ортогональном управлении Figure 3 — Phase portrait during orthogonal control ( x

2020; 8(1)

( x  0.5,   0.2)

 0.5,   0.2)

Литература 1. Макеев Н.Н. Движение твердого тела с двухстепенным шарниром в потенциальном поле // Вестник Саратовского государственного технического университета. – № 1(6). – 2005. – С. 35-54. – Текст: непосредственный.

2. Смирнов А.С. Механика сферического маятника / А.С. Смирнов, Б.А. Смольников. – СПб: Политехпресс, 2019. – 266 с. – Текст: непосредственный.

3. Мак-Миллан В.Д. Динамика твердого тела. – Москва: ИИЛ, 1951. – 468 с. – Текст: непосредственный.

4. Раус Э. Динамика системы твердых тел. Т. 1. – Москва: Наука, ГРФМЛ, 1983. – 464 с. – Текст: непосредственный.

5. Маркеев А.П. Теоретическая механика. – Москва, Ижевск: Регулярная и хаотическая динамика, 2007. – 592 с. – Текст: непосредственный.

6. Лойцянский Л.Г. Курс теоретической механики. Т. 2. Динамика / Л.Г. Лойцянский, А.И. Лурье. – Москва: Наука, ГРФМЛ, 1983. – 640 с. – Текст: непосредственный.

7. Бабаков И.М. Теория колебаний. – Москва: Наука, ГРФМЛ, 1968. – 560 с. – Текст: непосредственный.

8. Смольников Б.А. Проблемы механики и оптимизации роботов. – М.: Наука, 1991. – 232 с. – Текст: непосредственный.

9. Меркин Д.Р. Прикладные задачи динамики твердого тела / Д.Р. Меркин, Б.А. Смольников. – СанктПетербург: изд-во С.-Петербургского ун-та, 2003. – 534 с. – Текст: непосредственный.

10. Смирнов А.С. Управление резонансными колебаниями в нелинейных механических системах / А.С. Смирнов, Б.А. Смольников // Труды семинара «Компьютерные методы в механике сплошной среды» 20162017. – 2018. – С. 23-39. – Текст: непосредственный.

11. Леонтьев В.А. Динамический анализ двухзвенного манипулятора с неколлинеарными шарнирами / В.А. Леонтьев, А.С. Смирнов, Б.А. Смольников // Робототехника и техническая кибернетика. – №1 (18). – 2018. – C. 56-60. – Текст: непосредственный.

59

Управление / Control

References 1. Makeev, N. (2005). Dvizhenie tverdogo tela s dvuhstepennym sharnirom v potencial'nom pole [Rigid body motion with a two-stage hinge in potential field]. Bulletin of the Saratov State Technical University, 1(6), pp.35-54. (in Russian).

2. Smirnov, A. and Smolnikov, B. (2019). Mekhanika Sfericheskogo Mayatnika [Spherical Pendulum Mechanics].

St. Petersburg: Politekh-press Publ., p.266. (in Russian).

3. McMillan, V. (1951). Dinamika Tverdogo Tela [Rigid Body Dynamics]. Moscow: IIL Publ., p.468. (in Russian).

4. Routh, E. (1983). Dinamika Sistemy Tverdyh Tel. T. 1 [Rigid Bodies System Dynamics. V. 1]. Moscow: Nauka, GRFML Publ., p.464. (in Russian).

5. Markeev, A. (2007). Teoreticheskaya Mekhanika [Theoretical Mechanics]. Moscow, Izhevsk: Regulyarnaya i haoticheskaya dinamika Publ., p.592. (in Russian).

6. Lojcyanskij, L. and Lurie, A. (1983). Kurs Teoreticheskoj Mekhaniki. T. 2. Dinamika [Theoretical Mechanics Course. V. 2. Dynamics]. Moscow: Nauka, GRFML Publ., p.640. (in Russian).

7. Babakov, I. (1968). Teoriya Kolebanij [Oscillation Theory]. Moscow: Nauka Publ., p.560. (in Russian).

8. Smolnikov, B. (1991). Problemy Mehaniki i Optimizacii Robotov [Problems of Mechanics and Optimization of Robots]. Moscow: Nauka Publ., p.232. (in Russian).

9. Merkin, D. and Smolnikov, B. (2003). Prikladnye Zadachi Dinamiki Tverdogo Tela [Applied Problems of Rigid Body Dynamics]. St. Petersburg: SPbSU Publ., p.534. (in Russian).

10. Smirnov, A. and Smolnikov, B. (2018). Upravlenie rezonansnymi kolebaniyami v nelinejnyh mekhanicheskih sistemah [Resonance oscillations control in the nonlinear mechanical systems]. In: Transactions of seminar «Computer Methods in Continuum Mechanics» 2016-2017, pp.23-39. (in Russian).

11. Leontev, V., Smirnov, A. and Smolnikov, B. (2018). Dinamicheskij analiz dvuhzvennogo manipuljatora s nekollinearnymi sharnirami [Dynamic analysis of the two-links manipulator with noncollinear joints]. Robotics and technical cybernetics, 1(18), pp.56-60. (in Russian).

Информация об авторах Леонтьев Виктор Анатольевич, к.ф.-м.н., Центральный научно-исследовательский и опытноконструкторский институт робототехники и технической кибернетики (ЦНИИ РТК), с.н.с., 194064, СанктПетербург, Тихорецкий пр., д. 21, тел.: +7(812)297-30-58, vleont@rtc.ru, vleont@mail.ru, ORCID: 0000-00024138-1386 Смирнов Алексей Сергеевич, Санкт-Петербургский Политехнический университет Петра Великого (СПбПУ), ассистент, 195251, Санкт-Петербург, ул. Политехническая, д. 29; Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем машиноведения Российской академии наук (ИПМаш РАН), стажер-исследователь, 199178, Санкт-Петербург, Большой пр. В.О., д. 61, тел.: +7(812)552-77-78, smirnov.alexey.1994@gmail.com Смольников Борис Александрович, к.ф.-м.н., СПбПУ, доцент, 195251, Санкт-Петербург, ул. Политехническая, д. 29; ИПМаш РАН, с.н.с., 199178, Санкт-Петербург, Большой пр. В. О., д. 61, тел.: +7(812)552-77-78, smolnikov@yandex.ru

Information about the authors Victor A. Leontev, PhD in Physics and Mathematics, Russian State Scientific Center for Robotics and Technical Cybernetics (RTC), Senior Research Scientist, 21, Tikhoretsky pr., Saint-Petersburg, 194064, Russia, tel.: +7(812)297-30-58, vleont@rtc.ru, vleont@mail.ru, ORCID: 0000-0002-4138-1386 Alexey S. Smirnov, Peter the Great Saint-Petersburg Polytechnical University (SPbPU), Assistant, 29, Politekhnicheskaya ul., Saint-Petersburg, 195251, Russia; Institute for Problems in Mechanical Engineering of the Russian Academy of Sciences (IPME RAS), Research Assistant, 61, V.O., Bolshoj pr., Saint-Petersburg, 199178, Russia, tel.: +7(812)552-77-78, smirnov.alexey.1994@gmail.com Boris A. Smolnikov, PhD in Physics and Mathematics, SPbPU, Assistant Professor, 29, Politekhnicheskaya ul., Saint-Petersburg, 195251, IPME RAS, Senior Research Scientist, 61, V.O., Bolshoj pr., Saint-Petersburg, 199178, Russia, tel.: +7(812)552-77-78, smolnikov@yandex.ru

60

РОБОТОТЕХНИКА и ТЕХНИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА / ROBOTICS and TECHNICAL CYBERNETICS

2020; 8(1)

УДК: 004.896:62-50 DOI: 10.31776/RTCJ.8107 C. 61-71

Система группового транспортного управления мобильными наземными роботами на различных грунтах В.Г. Градецкий 1 , И.Л. Ермолов 1 , М.М. Князьков 1 , Б.С. Лапин 2  , Е.А. Семенов 1 , С.А. Собольников 2 , А.Н. Суханов 1

Институт пробле м меха ни ки и м. А.Ю . Ишл инс кого Росс ийс ко й а ка де ми и нау к (ИПМех РАН), Москва , Росси йс ка я Фе де ра ци я 2 Фе де рал ьно е гос у дарс т ве нное бюджетно е обр азо ва тел ьное у чре жде ние выс ше го о бр азо ва ни я « Мос ковс ки й госу да рственны й те хно логи чес кий у ни вер сит ет «СТ АНКИН» (ФГБОУ ВО «МГТУ « СТАНКИН»), Мос ква , Росси йс ка я Фе де ра ци я, ma il@bo ris la p.ru 1

( М а т е р и а л п ос т у п и л в р ед ак ц и ю 12 н оя б р я 2 0 1 9 г од а)

Аннотация Предложен подход к решению транспортной задачи для группы наземных однотипных колесных роботов, двигающихся по поверхностям c различными сцепными свойствами. Разработан алгоритм движения группы роботов с заданной конфигурацией карты и траекторией движения переносимого объекта (груза). Дан расчет необходимых скоростей и ускорений движения роботов, переносящих груз. С помощью разработанного ПО для отладки и моделирования проведена проверка системы группового управления, созданной на основе представленной методики расчета.

Ключевые слова Групповое управление, транспортная задача, мобильная робототехника, модель системы управления.

Благодарности Работа поддержана грантом РФФИ №16-29-04199 офи_м и частично программой Президиума РАН «Актуальные проблемы робототехнических систем».

Transport group control system of unmanned ground vehicles for various soils Valeriy G. Gradetsky 1 , Ivan l. Ermolov 1 , Maxim M. Knyaz'kov 1 , Boris S. Lapin 2  , Eugeny A. Semenov 1 , Sergey A. Sobol'nikov 2 , Artem N. Sukhanov 1

2

1 Ish linsky In s titute fo r Prob le ms in Mec han ics of RAS (RAS IPMech ), Mosc ow, Russ ia Federal State Ed ucational Institutio n of Higher Educ ation «Mosco w State Techno lo gica l Un iv ersity «STANKIN» (F GBOU VO « MST «STANKIN» ), Mosco w, Ru ss ia, mail@bo ris la p.ru

( R ec ei v e d 1 2 N ov e m be r 2 0 1 9)

Abstract Approach for solving of transport task for group of one-type wheeled robots’ moving by surfaces with various adhesive characteristics was suggested. The algorithm for the motion of a group of robots carrying an object with a given configuration along a given trajectory was formulated. Calculations of needed speeds and accelerations of robots moving in a group and carrying a massive object are given. On the basis of presented calculation method the algorithm was successfully tested in previously developed special software for modeling and debugging.

Key words Group control, transport task, mobile robotics, control system model.

Acknowledgements This work is supported by RFBR grant no.16-29-04199 and partially by the RAS Presidium program «Current problems of robotic systems».

Введение

роботов, двигающихся по различным поверхностям. Определение характеристик грунтов и составление базы данных типов грунтов описано в статье [1].

Предлагается подход к решению транспортной задачи для группы наземных однотипных колесных 61

Управление / Control

Описан алгоритм движения группы роботов с заданной конфигурацией карты и траектории движения переносимого объекта (груза). Для этого создана модель системы группового управления с расчетом необходимых скоростей и ускорений роботов, переносящих груз. Разработано ПО для проверки корректности расчетов скоростей и ускорений. Проверена работа модели системы группового управления с помощью созданного ПО.

зуются, как правило, в сравнительных или экспериментальных исследованиях. Однако такой подход не может быть использован для разработки ходовой части транспортных средств. Это связано с отсутствием физического обоснования процессов, происходящих в зоне контакта движителя с грунтом, а значения параметров, выбранных для оценки подсистемы «движитель-грунт», в данных статистических исследованиях весьма условны [4,5,12]. Другой подход состоит в создании различных моделей при изучении закономерностей деформирования грунта для получения характеристик окружающей среды. Для этого проводят исследование математической модели самой среды, анализ кинематических и силовых факторов воздействия движителя на грунт [10], проводят экспериментальные исследования разработанных моделей «движитель-грунт» как для отдельных движителей, так и транспортного средства в целом [8]. При таком подходе возможно поэтапное решение научных и конструкторских задач, связанных с созданием перспективных систем транспортных средств, что позволяет уточнить и разработать более полную математическую модель, описывающую систему «движитель-грунт», основанную на результатах экспериментов. Перспективные исследования в этом направлении проводятся в научно-исследовательском институте МГТУ им. Н.Э. Баумана [9]. На раннем этапе исследований разработанных там роботов рассматривалось движение с относительно низкими скоростями, и вопросу взаимодействия с грунтом при этом уделялось мало внимания. Однако, как только роботы, разработанные МГТУ им. Н.Э. Баумана, стали получать более высокий уровень автономности и передвигаться с большими скоростями, проблематика взаимодействия «движитель-грунт» приобрела гораздо большее значение. Таким образом, на данный момент вопросы взаимодействия движителей автономных роботов с грунтом решаются, преимущественно, с помощью экспериментальных методов. Однако даже тщательно проведенные эксперименты, основанные на различных методиках, приводят к существенному расхождению в конечных результатах. Это затрудняет обобщение и сравнение теоретических и экспериментальных данных. Поэтому необходимо разработать единый подход к оценке критериев, характеризующих систему «Движитель-грунт», и на основе этого подхода создать вычислительную модель такой системы. Многие ученые уделяли большое внимание изучению физико-механических характеристик грунта, особенно в плане оценки тягово-сцепных свойств и проходимости транспортных средств. Опубликовано множество работ по оценке характеристик грунтов с

Постановка проблемы Научная значимость работы заключается в исследовании проходимости мобильных роботов, которое должно затрагивать большое количество факторов и зависимостей. Целью данного исследования является разработка моделей, законов и алгоритмов управления автономным движением мобильных роботизированных платформ. Решение поставленных задач должно повысить проходимость беспилотных автомобилей для различных грунтов. Исследования и разработки в области управления движением, проходимости и автономности уже велись ранее по многим направлениям: моделирование и проектирование транспортных средств. Научные исследования также касались мобильных автономных роботов, таких как роботизированные планетоходы [11]. Среди различных проектов в автомобильной промышленности следует отметить работу В.К. Вахламова [1], в которой подробно рассмотрена динамика движения транспортных средств. В его работе рассматриваются основные силы и моменты, действующие на транспортное средство, а также различные ситуации, которые могут произойти с движущимся транспортным средством. Тщательная работа по изучению взаимодействия в системе «колесо-грунт» была проведена профессором бывшего МГИУ Н.С. Вольской. В результате были описаны различные типы грунта и механизм взаимодействия колеса транспортного средства с грунтом [2]. Экспериментально-теоретическая методика исследования движения транспортных систем, так же как и их отдельных подсистем, является наиболее актуальной на сегодняшний день. С помощью этой методики обобщаются полученные экспериментальные данные. Вопросы группового управления роботами рассматриваются в работах, выполненных в ЮФУ под руководством группы академика И.А. Каляева [3]. Эмпирическая методика определения коэффициентов сопротивления движению транспортного средства позволяет с помощью достаточно простых математических выражений оценить влияние типа шасси на проходимость при заданных значениях вертикальной нагрузки и прочностных свойств поверхности перемещения. Рассмотренные методы исполь62

РОБОТОТЕХНИКА и ТЕХНИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА / ROBOTICS and TECHNICAL CYBERNETICS

низкой проходимостью. Чтобы сравнить и объяснить эти характеристики, необходимо оценить их с помощью единого метода [13]. Среди зарубежных работ следует отметить работы [14] и [15, 23], в которых изучается вопрос диагностики состояния грунта роботом при движении. Проблемы взаимодействия «земля-колесо» рассмотрены в работе [16]. В этой работе особое внимание уделяется платформе на колесном шасси с отсутствующими рулевыми колесами. Вращение роботизированной платформы осуществляется путем одновременного торможения колес одной из сторон робота (аналогично способу поворота тележки). Влияние свойств грунта на движение роботов обсуждается также в работах [17] и [18]. Вопрос группового применения роботов, выполняющих транспортные задачи, ставится в работах [19-21]. В данных работах описывается одновременное групповое применение автономных роботизированных платформ при решении единой транспортной задачи. Однако движение наземных роботов в этой работе не согласовано. Имеются также результаты исследований по координированному движению объекта промышленными роботами, но так как в этом случае манипуляции проводятся в условиях детерминированной среды, данное исследование не затрагивает эту область.

2020; 8(1)

ботов, так и объекта переноса, ограниченности характеристик сцепления роботов с грунтом и т.п.

[26,27].

Рисунок 1 — Построение группы роботов Figure 1 — Robot group structure

Начало работы СГУР заключается в формировании оператором карты местности, определении характеристик заданных областей на местности, определении начальных положений объекта переноса и роботов, задании траектории и ввода различных настроечных параметров. Оператор взаимодействует со специализированным ПО для отладки и моделирования [28], которое, в том числе, позволяет запускать систему управления и на настоящих роботах, а не только моделях. Следующим шагом является передача введенных данных, в понятном для СГУР виде, в блок формирования траекторий перемещения каждого робота. В данном блоке как раз и выполняется расчет управляющих воздействий для каждого робота. Эти управляющие воздействия передаются через подсистему связи на роботы группы, на их системы управления, включающие навигационную, сенсорную и исполнительную системы управления движением робота. Траектория задается оператором в виде последовательности точек на карте, и путь между этими точками никак им не регламентируется. Ориентация ни в промежуточных, ни в конечных точках не определяется. При этом ввиду того, что последующему расчету необходима непрерывная траектория движения, важно соединить заданную оператором последовательность точек непрерывной кривой. Траекторию движения между заданными оператором точками (см. рис. 2) пути будем определять путем решения задачи интерполяции для этих точек. Будем использовать сплайновые кривые CatmullRom с коэффициентом τ для регулирования «натянутости» сплайна между точками интерполяции [24]. Выбор сплайнов Catmull-Rom обусловлен тем, что они позволяют легко получить гладкую кривую дефекта 1, то есть кривую с непрерывной первой и

Параметры движения Рассмотрим группу роботов, которая решает единую транспортную задачу по переносу массивного объекта по поверхности с различными характеристиками, в частности, характеристиками сцепления. Поверхность движения будем считать ровной, без перепадов высот и ям. В таком случае, предполагаем, что задачу можно рассматривать на плоскости. При этом на каждом роботе уже реализована система следования к целевому положению с заданными ограничениями на линейную и угловую скорости. Структура группы состоит из робота лидера, на котором производится расчет управляющих воздействий для каждого робота, и роботов ведомых, которые выполняют движение к заданной лидером позиции с ограничениями на линейные и угловые скорости. Объект переноса, или объект управления СГУР, закреплен на роботах группы с помощью поворотных платформ (см. рис. 1). Эти поворотные платформы являются одностепенными шарнирами, позволяющими роботу вращаться относительно точки закрепления его на объекте управления (переносимом грузе) [22]. Расчет управляющих воздействий является центральной задачей в формировании разрабатываемой СГУР. При этом расчет нужно производить на основе многих факторов: различности состояний каждого из роботов группы, инерционностью как ро63

Управление / Control

второй производными, при этом имеется возможность примитивной настройки степени «натянутости» (коэффициент τ). В отличие от NURBS сплайнов, Catmull-Rom всегда проходит через свои контрольные точки. Кроме того, сплайны Catmull-Rom можно привести к сплайнам Bezier, которые, в свою очередь, могут быть очень эффективно отрисованы на компьютере.

K n t  

Sn t   Sn t  3 Sn t 

.

(3)

После подстановки и проведения дифференцирования получается громоздкое выражение, приводить которое не имеет смысла в виду его малой наглядности. Зная уравнение траектории движения, можно для каждого момента времени вычислить требуемое положение мгновенного центра скоростей объекта переноса. Для того чтобы обеспечить движение по траектории, необходимо, чтобы мгновенный центр скоростей был общим для всех роботов группы и объекта переноса. Рассмотрим схему, представленную на рис. 3, где точка А – положение робота группы, O – центр объекта переноса, Q – мгновенный центр скоростей (МЦС).

Рисунок 2 — Траектория движения между точками пути Figure 2 — Trajectory between path points

В общем виде сплайн Catmull-Rom для участка траектории записывается как уравнение:

S n t    1 t t 2

⎛ 0 t 3   ⎜  ⎜ 2 ⎝ 

1 0 0    3 3  2 2  2

0 ⎞ ⎛ Pi 1 ⎞ 0 ⎟  ⎜ Pi ⎟ . (1)  ⎟ ⎜ Pi 1 ⎟  ⎠ ⎝ Pi  2 ⎠

Заметим, что параметр t для каждого участка n принадлежит интервалу [0;1] и отражает степень близости к завершению участка траектории. Минимальное значение соответствует началу участка, а максимальное его концу. Коэффициент  определяет «натянутость» кривой между контрольными точками. Значение 0 соответствует линейной интерполяции, характеризуя максимальную натянутость. Чрезмерное увеличение этого коэффициента приводит к образованию петель, поэтому целесообразно работать со значениями в интервале от нуля, не включительно, и до 2-3. Далее нам понадобится определять кривизну траектории в зависимости от параметра t, поэтому преобразуем выражение (1) в более удобный для дифференцирования вид (2):

Sn t      t 3  2 t 2   t   Pi 1    2    t 3    3 t 2  1  Pi     2 t 3  3  2  t 2    t   Pi 1     t 3    t 2   Pi  2 .

Рисунок 3 — Расчетная схема Figure 3 — Calculation scheme

Расчет радиус-вектора положения центра объекта и роботов относительно положения МЦС выполняется сначала в системе координат объекта (4), (5):

 0 ⎛ ⎞ , Ro t   ⎜ ⎝ 1 / K n t ⎟⎠

(4)

   Ra t   Ro t   OA,

(5)



где OA  радиус-вектор положения точки закрепления робота относительно центра объекта управле ния, Ro t   радиус-вектор положения центра объекта управления относительно МЦС, Ra t   радиусвектор положения робота относительно МЦС. Тогда можем выразить вектор линейной скорости робота в системе координат карты (6):

(2)

Кривизну траектории, очевидно, определим с помощью формулы (3):

 ⎛ ⎞  M ⎜ sign  K n t     о ⎟  Ra t   ⎝ ⎠ 2 Va t   VRmax t   . (6) Rmax t  64

РОБОТОТЕХНИКА и ТЕХНИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА / ROBOTICS and TECHNICAL CYBERNETICS

том иногда необходимо притормозить) V3 , а также ограничением на тангенциальное ускорение V1 .

И значение угловой скорости (7):

 Va t   a t   sign  K n t    , Ra t 

V  min V1 ,V2 ,V3  ,

(7)

⎞ ⎠

˙

 о  arctan ⎜ Sn t ⎟ .

       

V3 



(9)

Таким образом, получены уравнения для расчета управляющих воздействий без учета ограничений, накладываемых неоднородностью характеристик поверхности, по которой движется группа. Для учета этой неоднородности необходимо ввести дополнительные ограничения на изменение скоростей роботов. Скорость самого удаленного от МЦС робота, очевидно, является скоростью самого быстрого робота, то есть скорости движения остальных роботов группы будут меньше. Тогда справедливо накладывать ограничения именно на эту скорость, которая в формуле (6) записана как VRmax(t), а остальные скорости вычисляются относительно нее. Эти ограничения запишем в виде (10):

Tstop 

где V — нижний порог скорости, V↑ — верхний порог скорости. Нижний порог скорости характеризует ограничение на ускорение замедления и вычисляется следующим образом для каждого k-ого робота:

   

 







⎫⎪⎞ (15)   Rk Ak . future  an.max Ak . future ⎬⎟ . ⎟ ⎭⎪⎠









Vk

 . a .max Ak

 

(16)

Таким образом, определение управляющих воздействий для движения по заданной траектории группы роботов завершено. Если бы роботы могли точно воспроизводить переданные им линейные и угловые скорости, то на этом синтез системы группового управления можно было бы закончить. Важно понимать, что даже малейшее рассогласование приведет к разрушению строя роботов и невозможности выполнения транспортной задачи. Поэтому, для синтеза системы управления реальных роботов необходимо наличие обратных связей. Для данной системы необходима обратная связь по положению роботов группы, позволяющая двигаться по заданной траектории с заданной скоростью. Задачу движения одиночного робота по заданной траектории будем считать классической и решенной в системе управления на каждом роботе отдельно. Входными воздействиями для них являются рассчи-

(10)

 ⎛ ⎧ Rmax Ak  ⎪ V  max ⎜ ⎨ V prev , k  a .max Ak  T  ⎜⎝ ⎪ Rk Ak ⎩

(14)

 

Рассмотрим подробнее переменные, входящие в выражения (11) — (15): Vprev.k — значение скорости VRmax в предыдущий шаг времени; ∆T — период времени, с которым производится расчет; an.max и at.max — нормальное и тангенциальное максимальное ускорение для типа поверхности, находящейся в положении робота Ak (данные ускорения получены в работах [25-26]); Rmax и Rk - радиус от МЦС до самого быстрого робота и до k-ого робота; Ak и Ak.future — координаты k-ого робота в текущий момент времени и в момент времени, в который робот сможет полностью остановиться, имея текущую скорость, положение и с учетом ограничения на тангенциальное ускорение. Время до полной остановки, к примеру, можно определить с помощью формулы (16):

Теперь остается определить только положение робота (9):

V  VRmax  V ,

  ⎫⎪⎞ Rk Ak  an.max Ak ⎬⎟ , ⎪⎭⎠⎟

 

 ⎛ ⎧⎪ Rmax Ak . future  min ⎜ V3. prev , ⎨  ⎝⎜ ⎩⎪ Rk Ak . future





⎫⎪⎞ ⎬⎟ , (13) ⎪⎭⎠⎟

 

 ⎛ ⎧ Rmax Ak ⎪ V2  min ⎜ ⎨  ⎝⎜ ⎪⎩ Rk Ak

(8)

   A  O  M  о   OA.

(12)

 ⎛ ⎧ Rmax Ak  ⎪ V1  min ⎜ ⎨ V prev , k  a .max Ak  T  ⎝⎜ ⎪⎩ Rk Ak

где M – матрица поворота, Rmax(t) – расстояние от МЦС до самого удаленного от него робота, VRmax(t) – значение скорости самого удаленного от МЦС робота (вычисляется далее), αo – значение угла между горизонтальной осью карты и направлением движения объекта переноса. Из уравнения (7) несложно видеть, что угловая скорость для каждого робота будет одинакова. Угол αo определяется как наклон касательной к траектории (8):

⎛ ⎝

2020; 8(1)

⎫⎪⎞ ⎬⎟ . (11) ⎪⎭⎟⎠

Верхний порог (12) вычисляется с учетом ограничения скорости движения во время текущего поворота V2 , перед будущим поворотом (т.к. перед поворо65

Управление / Control

танные ранее параметры движения – массив положений для каждого робота, включая траекторию, а также требуемые линейные и угловые скорости роботов. Еще одной важной обратной связью, является обратная связь по типу или характеристикам поверхности движения, позволяющая роботам самостоятельно строить карту поверхностей, но в текущей статье это не рассматривается, и хотя исследования в этой области ведутся [29,30], задача идентификации типа поверхности, а также характеристик поверхности, на данный момент, не является решенной. Поэтому сейчас карту задает оператор, с помощью программного обеспечения [28], которое рассмотрим в следующем разделе.

Программа предоставляет специализированный графический интерфейс пользователя для моделирования группового взаимодействия роботов, выполняющих транспортную задачу. Основным назначением этого программного обеспечения является отладка и валидация модели системы группового управления. Оно позволяет создать виртуальную карту грунтов и препятствий, задать начальное положение мобильных транспортных роботов, объекта для перемещения, начальную траекторию движения, задать параметры моделирования и виртуальной среды, провести анализ работы модели, а затем команды управления передать на роботов, членов группы. Графический интерфейс этого ПО (см. рис. 4) состоит из панели управления 1, позволяющей использовать инструменты для определения зон различных грунтов 4, задавать начальное положение объекта управления 2, транспортных роботов 3, траектории (начальные) движения объекта управления 5. Инструменты для запуска и остановки модели расположены на панели 8. Результатом запуска модели является отображение движения группы роботов по траектории 6.

Описание программного обеспечения Следующим шагом является проверка модели, полученной на основе выражений для расчета параметров движения. Для этого было разработано специализированное программное обеспечение для отладки и моделирования системы группового управления мобильных роботов, решающих транспортную задачу на различных грунтах.

Рисунок 4 — ПО для отладки и моделирования Figure 4 — Software for modelling and debugging

ускорения роботов, координаты роботов относительно времени. Кроме прочего, анализатор позволяет импортировать данные в форматах растровой графики и передавать графики на печать. Таким образом, разработанное программное обеспечение позволяет осуществлять полноценную проверку разрабатываемой модели управления группой мобильных транспортных роботов, решающих транспортную задачу. ПО позволяет вносить в

ПО позволяет производить настройку и анализ системы управления и процесса моделирования с помощью инструментов из панели 7. С помощью инструмента «параметры» возможно назначить характеристики грунтов на карте. Инструмент «анализ» из панели 7, позволяет строить графики зависимости изменения параметров движения роботов относительно времени. Набор выводимых параметров можно конфигурировать, и доступны к выбору: линейные и угловые скорости, 66

РОБОТОТЕХНИКА и ТЕХНИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА / ROBOTICS and TECHNICAL CYBERNETICS

модель весь набор входных данных и осуществлять анализ всех выходных данных, генерируемых моделью. При этом ПО позволяет работать как с моделями роботов, так и с реальными роботами. В этом заключается особенность разработанного ПО, о котором будет подробнее рассказано в следующем разделе.

2020; 8(1)

этапно приближать модель взаимодействия объекта отладки с окружающим миром к естественной среде. На заключительных этапах отладки ПО позволяет работать с реальными роботами.

Результаты моделирования Отладка модели проводилась для группы из двух роботов, переносящих груз по траектории с разным значением максимально допустимых компонент ускорения перемещения роботов. Рис. 5 показывает, как изменяется линейная скорость движения двух роботов, переносящих груз (объект управления) по заданной траектории по поверхностям с различными характеристиками сцепления. И по виду графиков можно заключить, что уменьшение максимально допустимого ускорения, характеризующее грунт с низкими сцепными свойствами, приводит к уменьшению скорости всей группы, а время выполнения транспортной задачи увеличивается непропорционально и зависит от вида траектории и карты грунтов. Так, на пологих участках траектории ограничение на ускорение будет иметь меньшее значение, чем ограничение на максимальную скорость, а на крутых участках траектории картина обратная.

Особенность разработанного ПО В настоящее время такие системы как Gazebo, ARGoS, Unity, Urbi, V-REP, RobSim, Player/Stage для моделирования робота и окружающей его среды идут по пути создания максимально точной модели робота и его взаимодействия со средой, это важно при отладке систем управления одиночным роботом, но не всегда необходимо при отработке алгоритмов группового управления. Такой подход на ранних этапах избыточен при отладке СГУР и лишь усложняет процесс отладки, увеличивает требования к производительности и функционалу компьютера. Особенность разработанного ПО в том, что модель СГУР и модель взаимодействия робота с окружающей средой создается разработчиком СГУР согласно конкретному этапу отладки. Разработчик тогда может быть сосредоточен на отладке непосредственно алгоритмов группового управления и по-

а)

б)

67

Управление / Control

в) Рисунок 5 — Результаты расчета линейных скоростей роботов: а) результаты расчета при малых допустимых ускорениях; б) результаты расчета при средних допустимых ускорениях; в) результаты при больших допустимых ускорениях Figure 5 — Calculation results of robots’ linear velocity: а) results of calculation for low allowable accelerations; б) results of calculation for middle allowable accelerations; в) results of calculation for high allowable accelerations

Заключение

2. Разработано ПО для проверки корректности расчетов скоростей и ускорений.

3. Проверена работа модели системы группового управления в разработанном специализированном программном обеспечении для отладки и моделирования. Получены экспериментальные данные о скорости роботов при решении транспортной задачи.

Разработан алгоритм управления движением группы роботов с заданной конфигурацией карты и траектории перемещения переносимого груза. Для этого: 1. Создана модель системы группового управления с расчетом необходимых скоростей и ускорений роботов, переносящих груз.

Литература 1. Вахламов В.К. Конструкция, расчет и эксплуатационные свойства автомобилей. – Москва: Академия, 2007. ISBN: 978-5-7695-3793-6. – Текст: непосредственный.

2. Вольская Н.С. Разработка методов расчета опорно-тяговых характеристик колесных машин по заданным дорожно-грунтовым условиям в районах эксплуатации: автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук // Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана. Москва, 2008. – Текст: непосредственный.

3. Каляев И.А. Модели и алгоритмы коллективного управления в группах роботов / И.А. Каляев, А.Р. Гайдук, С.Г. Капустян. – Москва: Физматлит, 2009. – 280 с. ISBN: 978-5-9221-11416. – Текст: непосредственный.

4. B. Cheng, S. Of the soil parameters to Predictthe performance of vehicles / B. Cheng, S., Baker, J. // Journal of Terramechanics 9 (2). pp. 1-13 (1973). – Текст: непосредственный.

5. Wong, Y.Y. Prediction of rigid wheel Performance based on analysis of soil-wheel stresses / Wong, Y.Y., Rice, A.R. // J. Terramech 4(2), pp. 7-25 (1967). – Текст: непосредственный.

6. Литвинов А.С. Автомобиль. Теория эксплуатационных свойств / А.С. Литвинов, Я.Е. Фаробин. – Москва: Машиностроение, 1989. – 240 с. ISBN: 5-217-00099-6. – Текст: непосредственный.

7. Платонов В.Ф. Полноприводные автомобили. – Москва: Машиностроение; изд. 2-е, перераб. и доп., 1989. – 308 с. – Текст: непосредственный.

8. Смирнов Г.А. Распределение тяговых усилий по колёсам полноприводных многоосных автомобилей при движении их по неровностям // Известия вузов: Машиностроение. – 1965. – № 17. – С. 19-24. – Текст: непосредственный.

9. Белоусов Б.Н. Колесные транспортные средства особо большой грузоподъемности. Конструкция. Теория. Расчет / Б.Н. Белоусов, С.Д. Попов. – Москва: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2006. – 728 с. – Текст: непосредственный.

10. Цытович Н.А. Механика грунтов. – Москва: Высшая школа. – 1983. – 288с. – Текст: непосредственный.

11. Рождественский Ю.Л. Анализ и прогнозирование тяговых качеств колесных движителей планетоходов: Дис. .канд. техн. наук: 05.05.03. М., 1982. - 260 с. – Текст: непосредственный.

68

РОБОТОТЕХНИКА и ТЕХНИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА / ROBOTICS and TECHNICAL CYBERNETICS

2020; 8(1)

12. Носков В.П. Ключевые вопросы создания интеллектуальных мобильных роботов / В.П. Носков, И.В. Рубцов // Инженерный журнал: наука и инновации 3(15) (2013) DOI: 10.18698/2308-6033-2013-3-629. – Текст: непосредственный.

13. Беляков В.В. Взаимодействие со снежным покровом эластичных движителей специальных транспортных машин: автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук . – Нижний Новгород, 1999. – Текст: непосредственный.

14. On-line soil property estimation for autonomous excavator vehicles / Choopar, T. [et al.] // In: IEEE international conference on robotics and automation, pp. 121-126 (2003) DOI: 10.1109/ROBOT.2003.1241583. – Текст: непосредственный.

15. Traversability prediction for unmanned ground vehicles based on the identified soil parameters / Hutangkabodee, S. [et al.] // In: World Congress of IFAC. – Vol. 16 (2005), DOI:10.3182/20050703-6-cz-1902.02056. – Текст: непосредственный.

16. Salama, M. Normal and longitudinal dynamics of the tire-terrain and power loss sliding unmanned ground vehicles / Salama M., Vantsevich, V.V. // In: ASME 2013 international mechanical engineering Congress and exposition. – Vol. 4 (2013), DOI: 10.1115/IMECE2013-65946. – Текст: непосредственный.

17. Multi-solution problem for track, terrain, the interaction dynamics and lumped parameter identification of the soil / Hutangkabodee S. [et al.] // Field and Service Robotics. Springer Tracts in Advanced Robotics. – Vol. 25. – Pp. 517-528 (2006), DOI https://doi.org/10.1007/978-3-540-33453-8_43. – Текст: непосредственный.

18. Salama M. Stochastic terrain properties-vehicle interaction for agile the dynamics of the groundwater table / Salama M., Vantsevich, V.V. // In: 7th American regional conference of the ISTVS, Tampa, Florida, USA. – Текст: непосредственный.

19. BLA-SNT cooperation for transportation of facilities in the Industrial area / Ego, H. [et al.]. – 2015 IEEE international conference on industrial technology (ICIT) (2015). – Текст: непосредственный.

20. Taghavifar, H. Off-road Vehicle Dynamics, Studies in Systems, Decision and Control 70 / Taghavifar, H., Mardani, A. // Springer International Publishing Switzerland, 37 p., (2017). DOI 10.1007/978-3-319-42520-7_2. – Текст: непосредственный.

21. Hüttenrauch, M. Local Communication Protocols for Learning Complex Swarm Behaviors with Deep Reinforcement Learning / Hüttenrauch, M., Šošic, A., Neumann, G. // Digital Library for Physics and Astronomy, 13 p.

(2017). DOI:10.1007/978-3-030-00533-7_6. – Текст: непосредственный.

22. Groumpos, P.P.: Intelligence and Fuzzy Cognitive Maps. Scientific Issues, Challenges and Opportunities: Studies in Informatics and Control. 27(3) 247-264 (2018). DOI: 10.24846/v27i3y201801. – Текст: непосредственный.

23. Shlyakhov, N., Dashevskiy, V., Vatamaniuk, I., Zelezny, M., and Ronzhin, A.: Justification of the technical requirements of a fully functional modular robot. In: MATEC Web of Conferences, vol. 113, pp. 02008. EDP Sciences (2017). DOI: https://doi.org/10.1051/matecconf/201711302008. – Текст: непосредственный.

24. Yuksel C., Schaefer, S., Keyser, J.: On the parameterization of Catmull-Rom curves. In: SIAM/ACM Joint Conference on Geometric and Physical Modeling (2009). DOI: 10.1145/1629255.1629262. – Текст: непосредственный.

25. Highly Passable Propulsive Device for UGVs on Rugged Terrain / Gradetsky, V. [et al.] // In: 13th International Scientific-Technical Conference on Electromechanics and Robotics «Zavalishin’s Readings». – Vol. 161, no. 03013. pp, 1-5 (2018). DOI: https://doi.org/10.1051/matecconf/201816103013. – Текст: непосредственный.

26. Силовое взаимодействие мобильного нагруженного робота с грунтом / В.Г. Градецкий [и др.] Мехатроника, автоматизация, управление. 2017;18(12):819-824. DOI: https://doi.org/10.17587/mau.18.819-824. – Текст: непосредственный.

27. Gradetsky V. Implementation of a joint transport task by a group of robots // In: Smart Electromechanical Systems, Vol. 174, pp. 203–214. Springer (2019). DOI: 10.1007/978-3-319-99759-9_17. – Текст: непосредственный.

28. Ермолов И.Л. Программный комплекс для разработки, моделирования и эксплуатации систем группового управления мобильных роботов / И.Л. Ермолов, Б.С. Лапин, С.А. Собольников // Экстремальная робототехника. – Т. 1. – Санкт-Петербург, 2018. – С. 164-165. – Текст: непосредственный.

29. Лапин Б.С. Метод автономной идентификации поверхности движения мобильным роботом // Материалы заключительного этапа международной студенческой научно-практической конференции «Автоматизация и информационные технологии (АИТ-2019)»: Сборник докладов. Под ред. Е.С. Сотовой. – Москва: ФГБОУ ВО «МГТУ «СТАНКИН», 2019. – 62-64с. – Текст: непосредственный.

30. Лапин Б.С. Идентификация опорного основания автономным мобильным роботом // Г12 «Гагаринские чтения – 2019»: Сборник тезисов докладов. – М.: МАИ, 2019. – с. 681. – Текст: непосредственный.

69

Управление / Control

References 1. Vahlamov, V. (2007). Design, calculation and performance properties of cars. Moscow: Academy Publ. (in Russian).

2. Volskaya, N. (2008). Methods of calculation of traction development of characteristics of wheeled vehicles for a given road and soil conditions in the areas of operation. PhD, Bauman MSTU, Moscow. (in Russian).

3. Kalyaev, I. (2009). Models and algorithms of collective control in groups of robots: monography. Moscow: Fizmatlit Publ. (in Russian).

4. Cheng, S. and Baker, J. (1973). Of the soil parameters to Predictthe performance of vehicles. Journal of Terramechanics, 9(2), pp.1–13.

5. Wong, Y. and Rice, A. (1967). Prediction of rigid wheel Performance based on analysis of soil-wheel stresses.

J. Terramech, 4(2), pp.7–25.

6. Litvinov, A. and Farobin, Ya. (1989). Car: theory of operational properties: Textbook for universities in the specialty «Cars and automotive industry». Moscow: Mechanical Engineering Publ. (in Russian).

7. Platonov, F. (1989). All-wheel drive cars. Moscow: Mechanical Engineering Publ. (in Russian).

8. Smirnov, G. (1965). Distribution of traction forces on the wheels of four-wheel drive cars when they move on the uneven. Izvestiya vuzov. Mechanical engineering, 17, pp.19–24. (in Russian).

9. Belousov, B. and Popov, S. (2006). Heavy-duty Wheeled vehicles. Design. Theory. Calculation. Moscow: MGTU im. Bauman Publ. (in Russian).

10. Tsitovich, N. (1983). Soil mechanics. Moscow: Vysshaya shkola Publ. (in Russian).

11. Rozhdestvensky, L. (1982). Analysis and forecasting of traction qualities of wheel propellers of planetary Rovers. PhD, Bauman MSTU. (in Russian).

12. Socks, P. and Rubtsov, I. (2013). Key issues of creating intelligent mobile robots. Engineering journal: science and innovation, 3(15).

13. Belyakov, B. (1999). Interaction with snow cover of elastic propellers of special transport vehicles. PhD, Alexeev NNTU. (in Russian).

14. Choopar, T., Zweiri, Y., Seneviratne, L. and Althoefer, K. (2003). On-line soil property estimation for autonomous excavator vehicles. In: IEEE international conference on robotics and automation, pp.121–126.

15. Hutangkabodee, S., Zweiri, Y., Seneviratne, L. and Althoefer, K. (2005). Traversability prediction for unmanned ground vehicles based on the identified soil parameters. World Congress of IFAC, 16.

16. Salama, M. and Vantsevich, V. (2013). Normal and longitudinal dynamics of the tire-terrain and power loss sliding unmanned ground vehicles. In: ASME 2013 international mechanical engineering Congress and exposition, Vol. 4.

17. Hutangkabodee, S., Zweiri, Y., Seneviratne, L. and Altho, K. (2006). Multi-solution problem for track, terrain, the interaction dynamics and lumped parameter identification of the soil. Field and Service Robotics. Springer Tracts in Advanced Robotics, 25, pp.517–528.

18. Salama, M. and Vantsevich, V. (2013). Stochastic terrain properties-vehicle interaction for agile the dynamics of the groundwater table, In: 7th American regional conference of the ISTVS, Tampa, Florida, USA. 19. Ego, H. et al. (2015). BLA-SNT cooperation for transportation of facilities in the Industrial area. In: 2015 IEEE international conference on industrial technology (ICIT).

20. Taghavifar, H. and Mardani, A. (2017). Off-road Vehicle Dynamics. Studies in Systems, Decision and Control, 70, pp.37.

21. Hüttenrauch, M., Šošic, A. and Neumann, G. (2017). Local Communication Protocols for Learning Complex Swarm Behaviors with Deep Reinforcement Learning. Digital Library for Physics and Astronomy, p.13.

22. Groumpos, P. (2018). Intelligence and Fuzzy Cognitive Maps. Scientific Issues, Challenges and Opportunities: Studies in Informatics and Control, 27(3), pp.247-264.

23. Shlyakhov, N., Dashevskiy, V., Vatamaniuk, I., Zelezny, M., and Ronzhin, A. (2017). Justification of the technical requirements of a fully functional modular robot. In: MATEC Web of Conferences, vol. 113, pp. 02008.

24. Yuksel, C., Schaefer, S. and Keyser, J. (2009). On the parameterization of Catmull-Rom curves. In: SIAM/ACM Joint Conference on Geometric and Physical Modeling.

25. Gradetsky, V. et al. (2018). Highly Passable Propulsive Device for UGVs on Rugged Terrain. In: 13th International Scientific-Technical Conference on Electromechanics and Robotics «Zavalishin’s Readings», Vol. 161, no.

03013. pp. 1–5.

26. Gradetskiy, V., Ermolov, I., Knyazkov, M., Semenov, E. and Sukhanov, A. (2017). Force Interaction between Soil and Loaded UGV. Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie, 18(12), pp.819-824. (in Russian).

27. Gradetsky, V. (2019). Implementation of a joint transport task by a group of robots. Smart Electromechanical Systems, 174, pp.203–214.

70

РОБОТОТЕХНИКА и ТЕХНИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА / ROBOTICS and TECHNICAL CYBERNETICS

2020; 8(1)

28. Ermolov, I., Lapin, B. and Sobolnikov, S. Software for developing, modelling and using multi-UGV control systems. Extreme robotics, 1, pp.164–165. (in Russian).

29. Lapin, B. (2019). Autonomus terrain identification approach for mobile robot. In: International conference «Automation and Information technology (AIT-2019)», pp. 62-64. (in Russian).

30. Lapin, B. (2019). Autonomus terrain identification for mobile robot. In: G12 «Gagarin readings - 2019», p.681. (in Russian).

Информация об авторах Градецкий Валерий Георгиевич, д.т.н., профессор, Институт проблем механики им. А.Ю. Ишлинского Российской академии наук (ИПМех РАН), г.н.с., 119526, Москва, пр. Вернадского, д. 101, к. 1, тел.: +7(495)43441-49, gradet@ipmnet.ru, ORCID: 0000-0001-7617-3619 Ермолов Иван Леонидович, д.т.н., профессор, ИПМех РАН, в.н.с., 119526, Москва, пр. Вернадского, д. 101, к. 1, тел.: +7(495)434-35-47, ermolov@ipmnet.ru, ORCID: 0000-0002-8458-7982 Князьков Максим Михайлович, к.т.н., ИПМех РАН, с.н.с., 119526, Москва, пр. Вернадского, д. 101, к. 1, тел.: +7(495)495-434-77-66, ipm_labrobotics@mail.ru, ORCID: 0000-0002-5863-4079 Лапин Борис Сергеевич, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Московский государственный технологический университет «СТАНКИН» (ФГБОУ ВО «МГТУ «СТАНКИН»), студент, 127055, Москва, Вадковский пер., д. 1, тел.: +7(917)565-10-32, mail@borislap.ru, ORCID: 0000-0002-5844-3301 Семенов Евгений Александрович, к.т.н., ИПМех РАН, с.н.с., 119526, Москва, пр. Вернадского, д. 101, к.

1, тел.: +7(495)495-434-77-66, sim11650808@gmail.com, ORCID: 0000-0002-6196-1433 Собольников Сергей Александрович, к.т.н., ФГБОУ ВО «МГТУ «СТАНКИН», доцент, 127055, Москва, Вадковский пер., д. 1, тел.: +7(926)387-90-88, sobolnikov.s@yandex.ru, ORCID: 0000-0002-3908-9458 Суханов Артем Николаевич, ИПМех РАН, м.н.с., 119526, Москва, пр. Вернадского, д. 101, к. 1, тел.: +7(495)495-434-77-66, sukhanov-artyom@yandex.ru, ORCID: 0000-0002-4122-492X

Information about the authors Valeriy G. Gradetsky, Doctor of Technical Science, Professor, Ishlinsky Institute for Problems in Mechanics of RAS (RAS IPMech), Chief Research Scientist, 101-1, pr. Vernadskogo, Moscow, 119526, Russia, tel.: +7(495)434-41-49, gradet@ipmnet.ru, ORCID: 0000-0001-7617-3619 Ivan l. Ermolov, Doctor of Technical Science, Professor, RAS IPMech, Leading Research Scientist, 101-1, pr.

Vernadskogo, Moscow, 119526, Russia, tel.: +7(495)434-35-47, ermolov@ipmnet.ru, ORCID: 0000-0002-8458-7982 Maxim M. Knyaz'kov, PhD in Technical Sciences, RAS IPMech, Senior Research Scientist, 101-1, pr.

Vernadskogo, Moscow, 119526, Russia, tel.: +7(495)495-434-77-66, ipm_labrobotics@mail.ru, ORCID: 0000-00025863-4079 Boris S. Lapin, Federal State Educational Institution of Higher Education «Moscow State Technological University «STANKIN» (FGBOU VO «MSTU «STANKIN»), Student, 101-1, 1, Vadkovsky per., Moscow, 127055, Russia, tel.: +7(917)565-10-32, mail@borislap.ru, ORCID: 0000-0002-5844-3301 Eugeny A. Semenov, PhD in Technical Sciences, RAS IPMech, Senior Research Scientist, 101-1, pr. Vernadskogo, Moscow, 119526, Russia, tel.: +7(495)495-434-77-66, sim11650808@gmail.com, ORCID: 0000-0002-61961433 Sergey A. Sobol'nikov, PhD in Technical Sciences, FGBOU VO «MSTU «STANKIN», Assistant Professor, 1011, 1, Vadkovsky per., Moscow, 127055, Russia, tel.: +7(926)387-90-88, sobolnikov.s@yandex.ru, ORCID: 00000002-3908-9458 Artem N. Sukhanov, RAS IPMech, Junior Research Scientist, 101-1, pr. Vernadskogo, Moscow, 119526, Russia, tel.: +7(495)495-434-77-66, sukhanov-artyom@yandex.ru, ORCID: 0000-0002-4122-492X

71

Разработки / Developments

Разработки УДК: 621.822.62 DOI: 10.31776/RTCJ.8108 C. 72-77

Оптимизация режимов нагрузки подшипниковых узлов при интенсивных тепловых нагрузках К.А. Волняков  , В.М. Копылов

Це нтрал ьны й нау чно -иссл едова тел ьс кий и опы тно -ко нс тру кторс кий и нс титут ро бо то тех ни ки и техничес кой ки бернетики (ЦН ИИ РТК), Санкт-Пе тер бург, Рос сийс ка я Фе дерация, k .vo ln yakov @ rtc .ru ( М а т е р и а л п ос т у п и л в р ед ак ц и ю 27 с ен т я б ря 2 0 19 г о д а)

Аннотация Относительно высокое тепловое сопротивление в совокупности со значительными тепловыми потоками могут привести к существенным тепловым деформациям и изменениям радиального зазора в подшипнике. Эти изменения оказывают влияние на коэффициент трения, ресурс [1]. Рассматриваются случаи как неравномерного распределения температурного поля в подшипнике, так и неравномерного теплового расширения вследствие применения материалов с неравными друг другу коэффициентами теплового расширения. Предложен способ минимизации возникающих нагрузок, и определена его эффективность.

Ключевые слова Подшипники качения, тепловые деформации, компенсатор.

Благодарности Результаты получены в рамках выполнения проекта «ПИРО» по договору № 665-19 от 15.07.2019.

Optimization of load modes of bearing assemblies at intensive heat loads Konstantin A. Volnyakov  , Vladislav M. Kopylov

Russ ian State Sc ie ntific Center fo r Robo tics and Technical Cybernetics (RTC), Saint-Pete rsbu rg, Russ ia , k.volnyako v@ rtc.ru ( R ec ei v e d 2 7 S ep t e m be r 2 0 1 9)

Abstract Relatively high thermal resistance combined with significant heat fluxes can lead to significant thermal deformations and changes of radial clearance in the bearing. These changes affect the coefficient of friction and resource [1]. The article considers cases of both an uneven distribution of the temperature field in the bearing and uneven thermal expansion due to the use of materials with unequal thermal expansion coefficients. A method for minimizing the arising loads is proposed, and its effectiveness is determined.

Key words Rolling bearings, thermal deformation, compensator.

Acknowledgements The results were obtained in the framework of the PIRO project under the agreement No.665-19 of 07/15/2019.

Введение

Небольшой преднатяг может также потребоваться в условиях отсутствия нагрузки или крайне лёгкого нагружения подшипника во время работы, так как для обеспечения стабильной работы подшипники качения всегда должны быть нагружены необходимой минимальной нагрузкой. В своих справочных материалах компания SKF (один из ведущих произ-

В большинстве случаев применения подшипники работают с некоторым остаточным зазором. Как правило, оптимальным является малый рабочий зазор, чуть больше нулевого. График зависимости основных рабочих условий от зазор/натяга в относительных единицах приведён на рис. 1 [1, с. 212].

72

РОБОТОТЕХНИКА и ТЕХНИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА / ROBOTICS and TECHNICAL CYBERNETICS

rtemp    d m T ,

водителей подшипниковых узлов) рекомендует минимальную нагрузку, равную 0,01 доли от статической грузоподъёмности для шариковых подшипников и 0,02 доли для роликоподшипников [2, с. 86]. Важность приложения этой минимальной нагрузки возрастает при работе подшипника в условиях больших ускорений, быстрых пусков и остановок, а также когда его частота вращения составляет пятьдесят и более процентов от предельной частоты вращения. Для специального назначения существуют подшипники с уменьшенным и увеличенным зазором. Такие подшипники применяются для специальных температурных условий, когда в процессе эксплуатации зазор изменяется до нормальных значений.

2020; 8(1)

(2)

 – коэффициент теплового расширения; d m   d  D  / 2 – средний диаметр подшипника; T – разница температур вала и корпуса.

где

Разница температур вала и корпуса возникает в переходном режиме, когда тепловой режим ещё не является установившимся (рис. 2). Переходный режим может возникнуть в результате как изменения внутренних тепловых потоков, например, при пуске системы, так и резкого изменения внешних тепловых потоков, например, при контакте с мощным тепловым источником. Максимальный перепад температур и его длительность могут быть получены из решения нестационарной задачи теплопроводности для элемента, в состав которого входит подшипниковый узел.

Рисунок 1 — Зависимость характеристик подшипникового узла от величины натяга/зазора Figure 1 — Dependence of bearing assembly specifications on interference value/gap width

Рисунок 2 — Типовое распределение температур подшипникового узла в неустановившемся режиме

Необходимый внутренний зазор подшипника в домонтажном состоянии определяется формулой [2, с. 213]:

r  rop rfit rtemp ,

Figure 2 — Typical temperature distribution of a bearing assembly in transient mode

В специальной технике иногда встречаются подшипниковые узлы, находящиеся в контакте с корпусом или валом с отличающимся коэффициентом теплового расширения. Вследствие неравномерного сжатия или расширения материалов корпуса или вала и подшипника возникает избыточное давление в области контакта или, напротив, давление в контакте снижается до критического или вовсе пропадает, что вызывает вибрации, биения и потерю точности узла. Изменение натяга/зазора между подшипником и валом/корпусом:

(1)

где r – требуемый начальный внутренний зазор; rop – требуемый рабочий зазор; rfit – уменьшение зазора, вызываемое посадкой; rtemp – уменьшение/увеличение зазора, вызываемое разницей температур. Требуемый рабочий зазор определяется условиями эксплуатации, а также требованиями к сроку эксплуатации и надёжности системы. Уменьшение зазора, вызываемое посадкой, определяется единовременно на этапе монтажа. Таким образом, ключевым фактором в определении зазора является изменение зазора в результате тепловых деформаций. В случае если материалы вала, подшипника и корпуса совпадают по значению коэффициента теплового расширения, изменение зазора, вызываемого разницей температур:

 N d к / в d п   d к / в к / в  d п п  T ,

(3)

где dк / в – изменение размера корпуса/вала;  к / в – коэффициент теплового расширения корпуса/вала; T – разность между фактической температурой и температурой в условиях монтажа.

73

Разработки / Developments

В случае возникновения натяга происходит смятие неровностей поверхности, что уменьшает расчётный натяг. Поправка, учитывающая смятие неровностей [3, с. 100]:

U R  5,5   Ra1  Ra2  ,

Наиболее вероятный размер при единичном и мелкосерийном производстве для отверстия:

DВ. мс  D  EI , для вала:

(4)

d В. мс  d  es.

где Ra1,2 – параметр шероховатости деталей. Стоит обратить внимание на то, что допуски имеют вероятностный характер распределения, вследствие этого расчёт приобретает некоторые особенности. Например, можно определить наиболее вероятный натяг. Так как подшипник является продуктом крупносерийного производства, кривая распределения его размеров близка к кривой Гаусса [4, с. 478]. Наиболее вероятный размер при нормальной температуре при серийном и крупносерийном производстве:

DВ.кс  D   ES  EI  / 2,

(6)

(7)

Знак «плюс» применяется при отклонениях от A до H, а знак «минус» – от K до ZC и наоборот для вала. Наиболее вероятное изменение размеров:  для посадки подшипник-корпус:

 N п  к  d к  d п    Dк  EI к    к   d п   esп  eiп  / 2   п T ;







для посадки подшипник-вал:

 N п  в d п d в    d п   esп  eiп  / 2   п   d в  esв    в T .

(5)



где D – номинальный размер; ES – верхнее отклонение; EI – нижнее отклонение. Знак «плюс» применяется при отклонениях от A до H, а знак «минус» – от K до ZC и, наоборот, для вала по ГОСТ 25346-2013. Однако при мелкосерийном и единичном производстве законы распределения изменяют свою форму за счёт большей вероятности получения предельных размеров отверстия и вала (рис. 3). Это объясняется тем, что при индивидуальной обработке оператор невольно придерживается нижнего предела допуска для отверстия и верхнего предела для вала, ориентируясь на непроходную сторону калибров. Вследствие этого размеры отверстия в среднем получаются более близкими к минимуму, а размеры вала – к максимуму [4, с. 481]. И так как в статье делается акцент именно на специальную технику, то подразумевается изготовление именно мелкой серии деталей.

(8)



(9)

В случае нагрева корпусной детали происходит увеличение зазора — либо радиального в подшипниковом узле, либо между внешним кольцом подшипника и корпусом. Это приводит к уменьшению ресурса, потери точности, а также и к критическому отказу узла вследствие возросших вибраций. Так как во многих случаях имеет место именно избыточная температура внутреннего кольца подшипника, то наиболее интересен эффект от избыточного натяга. Результатом значительных нагрузок вследствие избыточного натяга могут быть такие повреждения, как локальное смятие тел качения или вмятины на дорожках качения. Вмятины могут быть распределены по дорожке качения как неравномерно, так и равномерно через промежутки, соответствующие расстоянию между телами качения. Остаточная деформация тел и дорожек качения обычно приводит к повышению уровней вибрации, а также к увеличению потерь на трение. Также, не исключено увеличение внутреннего зазора или изменение характера посадки после снятия нагрузки. Как уже упоминалось ранее, все подшипники имеют внутренний зазор. ГОСТ 24810-2013 «Подшипники качения. Внутренние зазоры» (также справочник компании SKF) определяет внутренний зазор диапазоном размеров, и так как подшипники являются крупносерийным изделием, то наиболее вероятный радиальный зазор можно определить следующей формулой:

Рисунок 3 — Кривые распределения со смещённым центром группирования

 R   R.max   R.min  / 2,

Figure 3 — Distribution curves with a displaced grouping center

74

(10)

РОБОТОТЕХНИКА и ТЕХНИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА / ROBOTICS and TECHNICAL CYBERNETICS

где  R.max – максимальный зазор;  R.min – минимальный зазор. Наиболее вероятный натяг можно вычислить по формуле:

Пользуясь приближённым подобием подшипников качения и выразив радиусы колец через диаметр тел качения, получена приближённая формула для наибольших контактных напряжений в подшипниках [5, с. 349]. Однако в данном случае радиальная нагрузка не распределяется между шариками, а действует равномерно на каждый шарик, поэтому формула примет вид:

NВ    d п   esп  eiп  / 2   п   d в  esв    в T  (11)  R  U R ,





 Н  1800  3 k  P  S /  z 2  Dш2  ,

Давление в области контакта двух цилиндрических поверхностей можно приближённо вычислить по формуле Ляме [3, с. 98]:

P  N в / d  C1 / E1  C2 / E2  , 1

2020; 8(1)

(13)

где P – давление натяга; S – номинальная площадь поверхности контакта; z – количество шариков; Dш – диаметр шариков. Критерием отказа служит превышение расчётного значения над допустимыми контактными напряжениями:  Н   Н  . Согласно [5, с. 349] максимально допустимые контактные напряжения для шарикоподшипников составляют примерно 5000 МПа. Рассмотрим влияние теплового удара на примере подшипника 61808 производства фирмы SKF, грузоподъёмность которого равна 3750 Н. Максимально допустимые контактные напряжения, рассчитанные по формуле (13), составляют 5920 МПа. Такое высокое значение объясняется тем, что в качестве материалов подшипников применяется высококачественная сталь. На рис. 4 представлены графики зависимости максимальных контактных напряжений данного подшипника от разности температур вала и корпуса и от времени контакта вала с горячим телом, температура которого равна 200 °C.

(12)

где Nв – наиболее вероятный натяг; d – номинальный диаметр поверхностей контакта; E1,2 – модуль упругости контактирующих тел, 2 2 C1  ⎡1   d1 / d  ⎤ / ⎡1   d1 / d  ⎤  1 , ⎣ ⎦ ⎣ ⎦

где d1 – минимальный диаметр охватываемой детали; 1 – коэффициент Пуассона материала охватываемой детали, 2 2 C2  ⎡1   d / d 2  ⎤ / ⎡1   d / d 2  ⎤   2 , ⎣ ⎦ ⎣ ⎦

где d 2 – максимальный диаметр охватывающей детали; 2 – коэффициент Пуассона материала охватывающей детали.

Рисунок 4 — Зависимость контактных напряжений от разности температур и времени работы Figure 4 — Dependence of contact stress on temperature difference and operating time

Из данного графика видно, что подшипник работает в условиях, когда его грузоподъёмность, а соответственно и ресурс, снижены минимум в три раза в

течение порядка 40 секунд, что соответствует времени выполнения операции, в случае применения подшипников, например, в захватных устройствах.

75

Разработки / Developments

Таким образом, можно заключить, что ресурс и расчётная грузоподъёмность подшипника будет снижена в три раза практически на всём периоде эксплуатации. В статье [6] в результате поставленных экспериментов было выявлено, что теплопроводность подшипниковых узлов составляет порядка 0,3 Вт/К, что объясняет относительно высокую инертность тепловых процессов в подшипниковых узлах. Справедливость применения формулы Ляме подтверждается расчётом методом конечных элементов. В результате расчёта по формуле (13) максимальное контактное напряжение составило 2480 МПа, относительная погрешность составила 12%. Такая величина погрешности объясняется использованием упрощённой формулы, однако такая погрешность вполне допустима в проектных расчётах. Существует несколько способов снижения контактных напряжений: 1. Подогрев/охлаждение областей контакта подшипникового узла с корпусной деталью и валом [7, с.

39].

2. Применение упругого элемента в качестве корпусной детали [8]. Первый способ подразумевает применение нагревательных элементов, которые потребляют электрическую мощность для создания теплового потока, к тому же тепло, создаваемое нагревательным элементом, будет распространяться по всей корпусной детали, что подразумевает применение теплоизоляционных элементов для повышения эффективности прогрева зоны контакта. Инертность тепловых процессов весьма высока, что приводит к

необходимости предварительного нагрева для минимизации напряжений. Второй способ лишён этих недостатков, однако появляются дополнительные элементы для монтажа подшипниковых узлов. Упругий элемент может быть установлен как с помощью крепёжных элементов, так и с помощью посадки с натягом. Жёсткость компенсатора, исходя из формулы Ляме:

F / N    h  C1 / E1  C2 / E2  Н / м, 1

(14)

где h – ширина подшипникового кольца, 2 2 C1  ⎡1   d1 / d  ⎤ / ⎡1   d1 / d  ⎤  1 ⎣ ⎦ ⎣ ⎦ 2 2 C2  ⎡1   d / d 2  ⎤ / ⎡1   d / d 2  ⎤  2 . ⎣ ⎦ ⎣ ⎦

Заключение Определена формула жёсткости упругого компенсатора тепловых деформаций подшипникового узла. Введение компенсатора необходимо в таких случаях как: быстрый разгон подшипникового узла, широкий диапазон температур эксплуатации, применение в корпусных деталях и валах материалов с отличающимся от подшипниковой стали коэффициентами теплового расширения. Оптимальная с технологической и конструктивной точек зрения геометрия упругого компенсатора является вопросом отдельных исследований. Топологическую оптимизацию геометрии можно провести, например, в пакете ANSYS.

Литература 1. Беломытцев О.М. Определение влияния различных факторов на зазоры (натяги) и влияние натягов на распределение нагрузки по телам качения в быстроходных роликоподшипниках / О.М. Беломытцев // Авиационная и ракетно-космическая техника, 2009. – Текст: непосредственный.

2. Подшипники качения SKF: каталог-справочник, 2017. – Текст: непосредственный.

3. Детали машин / Л.А. Андриенко [и др.]. – Москва: МГТУ, 2014. – Текст: непосредственный.

4. Орлов П.И. Основы конструирования: справочно-метод. пособ. в 3 кн. Кн. 1 / П.И. Орлов. – Москва: Машиностроение, 1988. – Текст: непосредственный.

5. Решетов Д.Н. Детали машин: учебн. для вузов / Д.Н. Решетов. – Москва: Машиностроение, 1989. – Текст: непосредственный.

6. Волняков К.А. Влияние смазочных материалов на теплопроводность в зоне контакта поверхностей / К.А. Волняков // Экстремальная робототехника, 2018. – Текст: непосредственный.

7. Металлорежущие станки: учебн. // Т.М. Авраамова [и др]. – Москва: Машиностроение, 2011. – Т.1. – Текст: непосредственный.

8. Особенности конструирования и применения автоматизированных электроприводов прямого действия в составе техники для экстремальных условий / В.Л. Басинюк [и др.] // Известия ТулГУ. Технические науки; вып. 5, ч. 2, 2011. – Текст: непосредственный.

References 1. Belomytsev, O. (2009). Opredelenie vliyaniya razlichnykh faktorov na zazory (natyagi) i vliyanie natyagov na raspredelenie nagruzki po telam kacheniya v bystrokhodnykh rolikopodshipnikakh. Aviatsionnaya i raketno76

РОБОТОТЕХНИКА и ТЕХНИЧЕСКАЯ КИБЕРНЕТИКА / ROBOTICS and TECHNICAL CYBERNETICS

2020; 8(1)

kosmicheskaya tekhnika [The determination of various factors influencing on change of the mounting fit and calculation procedure of the load distribution in the cylindrical roller bearings operated in tightness]. Vestnik of Samara University. Aerospace and Mechanical Engineering, 3(19), pp.67-75. (in Russian).

2. Podshipniki Kacheniya SKF. Katalog-Spravochnik [SKF Antifriction Bearing. Catalogue and Reference Book].

(2017). (in Russian).

3. Andrienko, L. et al. (2014). Detali Mashin [Machine Elements]. Moscow: MSTU. (in Russian).

4. Orlov, P. (1988). Osnovy Konstruirovaniya. Spravochno-Metodicheskoe posobie v 3-kh Knigakh. Kniga 1 [Design Principles. Book of Methodics and References in 3 Volumes. Volume 1]. Moscow: Mashinostroenie Publ. (in Russian).

5. Reshetov, D. (1989). Detali Mashin. Uchebnik dlya Vuzov [Machine Elements. Textbook for Institutes of Higher Education]. Moscow: Mashinostroenie Publ. (in Russian).

6. Volnyakov, K. (2018). Vliyanie smazochnykh materialov na teploprovodnost' v zone kontakta poverkhnostei [Influence of lubricants in zone of contact of surfaces]. In: Extreme Robotics. (in Russian).

7. Avraamova, T. et al. (2011). Metallorezhushchie stanki. Uchebnik. T. 1 [Metal-Cutting Machines. Textbook.

Vol. 1]. Moscow: Mashinostroenie Publ. (in Russian).

8. Basinyuk, V. et al. (2011). Osobennosti konstruirovaniya i primeneniya avtomatizirovannykh elektroprivodov pryamogo deistviya v sostave tekhniki dlya ekstremal'nykh uslovii [Design features and applications of direct automatic electric drive units operating in extreme temperature conditions]. News of the Tula state university. Technical sciences, 5(2), pp.106-117. (in Russian).

Информация об авторах Волняков Константин Александрович, Центральный научно-исследовательский и опытноконструкторский институт робототехники и технической кибернетики (ЦНИИ РТК), инженер, 194064, СанктПетербург, Тихорецкий пр., д. 21, тел.: +7(812)552-60-93, k.volnyakov@rtc.ru Копылов Владислав Маркович, ЦНИИ РТК, инженер, 194064, Санкт-Петербург, Тихорецкий пр., д. 21, тел.: +7(812)552-60-93, v.kopylov@rtc.ru

Information about the authors Konstantin A. Volnyakov, Russian State Scientific Center for Robotics and Technical Cybernetics (RTC), Engineer, 21, Tikhoretsky pr., Saint-Petersburg, 194064, Russia, tel.: +7(812)552-60-93, k.volnyakov@rtc.ru Vladislav M. Kopylov, RTC, Engineer, 21, Tikhoretsky pr., Saint-Petersburg, 194064, Russia, tel.: +7(812)55260-93, v.kopylov@rtc.ru

Информация Эксперт оценил тенденцию к роботизации российской армии

«Роботизация — это один из главных трендов Министерства обороны, который определяет развитие наших Вооружённых сил. Главная задача при создании таких аппаратов — это минимизировать участие человека в выполнении боевых задач, соответственно, сохранить жизнь солдата. Роботы достаточно разнообразны, и пока сказать, какие именно будут внедрены в войска, очень сложно», — отметил Литовкин. По его словам, Минобороны в данный момент ведёт поиск оптимальных моделей и с этой целью испытывает различные классы роботов.

Боевой роботизированный комплекс «Нерехта» (фото МО РФ)

Военный эксперт Дмитрий Литовкин прокомментировал ситуацию с роботизацией Вооруженных сил России. По его словам, она отвечает требованиям времени.

(по материалам радиостанции Sputnik) 77