PAR nr 3/2017

Page 1

PAR P O M I A RY • A U T O M AT Y K A • R O B O T Y K A

3/2017 ISSN 1427-9126 Indeks 339512

Cena 25,00 zł w tym 5% VAT

Technical Sciences Quarterly | ' /

W numerze:

3 5 11

Od Redakcji

! "# $%&

27

' ( ) & * + ! , (* " * * -

35

. ) ! ! / + !

45

! ! " # $ %&'(') ) ( 0 1( +2 3 *

* + + ! , %-). $ + ! " " ' (

* 4 Informacje dla Autorów – 81 | International Federation for the Promotion of Mechanism and Machine Science – 85 | Kalendarium – 89 | XXI Konferencja Automatyków Rytro 2017 – 90 | 94 | Mechatronics: Ideas for Industrial Applications – 96 | 14th International Conference Dynamical Systems Theory and Applications – 99 | Coordinate Measuring Technique CMT ’18 – 100 | !" ! !" # $ % & ' ( &)

101 | AutoCAD 2018/LT2018/360+ – 102 | Autodesk Inventor Professional 2018PL/2018+/Fusion 360 – 103 | * !" $ 104

Rada Naukowa

Rok 21 (2017) Nr 3(225) ISSN 1427-9126, Indeks 339512

Redaktor naczelny

1. 2 ' ! * , G&* 1. Y 1 Z [ \

/ 2 - ) C

1. 3 O O ] #

* ,

1. #4 5. 6 1 . + Y 1 [' \

* D2 ( ! C

* ! * D2 ,

C

/ 2 ' ( E / 2 !

* D2 ( ! C E * F

( G * E * H / 2 + E ( / 2 - ) C E

( 0

$ 74 4 Y 1 , [. \ 1. ( 8 O

& O 1. 9 '. 8 4 . * Y 0 ! 1 [Y \ 1. 7 . 8 C D ) * ^ H

1. 2. O [ ( \ 1. 2

0 * Y 1 [ \

Druk ) * ' J + K /2 2 2 . * LMM ( 2

1. ' * O D

*

Wydawca

5 . Y 1 [' \

O P

& O 2

QMQ MQ$TUL

Kontakt K * $ (

K 2

QMQ MQ$TUL 2 QQ UVT MW TL X/ 2/ 2/ 2/

1. * O _

1. 2 & * ) #* , 1. '. & 4 4 O - [K \ 1. ( `01 1 a . Y 1 [Y \ 1. # / * O D

) #* D (

) #* 1. 2 (" - Y 1 [! * \

Pomiary Automatyka Robotyka / $ $ * WffV 2 WU H

H 2 * / # P/ / * / $ *

(

2

! $

K * P , )+ -c ' ( O." g - K.O-Y [O-3 QMWh4 hV2QW\ D P D / / KO .+ 2 . / U / [/ 2 WQTT\2 # # H * * . * H/ / / P $

K 2 # / # [ #\ / / 2 Y* H/ D / H K "O'O+ 0 E H #* / ^ 2

1. / (

- * b Y 1 [ , \ 1. : ( * O D

* 0 ( / (

+, E O // * + ( , ' c [. \ 1. # ; < * + ( ] # 1. =4

1 * [ \ 1. 8 1 < O O K 1. : : K O+ Y 1 [ \ 1. # . 5 `! 1 a . Y 1 [Y \

" K " !- O

* ( /

K (

2 K * * * (

& # D /

{ ^ * * * ( * # D / 2 ( * # /

* # /

& * *

# /

2 * / & / ^ H /

/ ^ / # ( J / / / * ^ & 2 * ^ / # ^ / & 2 * / * ( * # / ^ / C * 2 ! D * # * * ^ /

& / / * &D 2 - & H( # ( * * # * C

(& ^ * & / & / ( # / 2 D H

* / 2 (& ^ / / & D { / & / 2 * # H/ & D / ^ H / ^ D & / # / # ( 2 * / / * & D * / / ( 2 ( * / / { H * ^ #D

* (

2 Y (H - & & / / ^ H E # ( H 2 . ( D & { (H H & # # / * ( H / ( 2 + ( * H * &D * 2 %

2

Redaktor naczelny kwartalnika Pomiary Automatyka Robotyka / 2 * 2 D2 - ) C

3

4

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

NR 3/ 20 1 7

K O . WTQV$fWQL K2 QW . †FQMWV

3

Od Redakcji

5

Mathematical Model of Traffic Flow in a Macroscopic Scale

11

! "# $%& Architecture with Mechatronics – Architectronics

27

' ( ) & * + ! , (* " * * -

" / ^ (

/

35

. ) ! ! / + ! ! ! " # $ %&'(') " , ' Y ( $ / - / * * [. \

45

) ( 0 1( +2 3 * * + + ! , %-). $ + ! " " ' ( // K * 1 O 2 Q2

Y K Method Algorithm S

53

! +

#/ 0 (

* * * * / &

59

- * " _ ( 1 $ '2 ( Optimization ^ D ( / D ( rolowego

69

" * !

4 ( + + - / * - - „ Y " ( * ' / " O /

75

( * K C * 5 + ! * O K " *

1

O +K ]-O

81

7 0 ' !

9:

$ O _ * *

9; 4 ;< 4 0 = 1 ggO ! & K QMWV ;> 4 0 = 1 / ( & / $QMWV ;? 4 0 = 1 4 O* O * // ;;

4 0 = * @ WTth O - "

E + * //

B<< 4 0 = * @ - * ( + ‡ - + „WU 101

Wydarzenia '* C / c O

-

B<- "D - " QMWUF0+QMWUF†LMˆ2 ! / / ( / ( Q" †" B<E "D * O 1 QMWU 0FQMWUˆF_ †LM * / B<> "D ] * / ( &

Q

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

NR 3/ 20 1 7

Pomiary Automatyka Robotyka, ISSN 1427-9126, R. 21, Nr 3/2017, 5–10, DOI: 10.14313/PAR_225/5

6 " " 8 " , -$ ) & . ! 5 !" " # 9 8 % 8 $/ /&;$.$

Streszczenie: Modele matematyczne, będące uproszczoną reprezentacją zachodzących zjawisk, pozwalają na prognozowanie przyszłych stanów. Jest to szczególnie istotne w odniesieniu do problemu przeciąşonej infrastruktury drogowej w obszarach miejskich oraz moşliwości poprawy tej sytuacji przez zastosowanie inteligentnych algorytmów sterowania. Zaproponowany autorski, dyskretny, nieliniowy model matematyczny reprezentujący przepływ ruchu ulicznego w skali makroskopowej umoşliwia przeprowadzenie testowania nowych rozwiązań sterowania przed ich wdroşeniem do realnego systemu. Badania symulacyjne, przeprowadzone z wykorzystaniem środowiska MATLAB, zostały wykonane w celu weryfikacji poprawności działania modelu. Obejmują one scenariusze wolnego przepływu pojazdów oraz blokowania się drogi. Wskazana została równieş moşliwość rozbudowy modelu o złoşone ciągi dróg oraz skrzyşowań. ( H " " " " " "

1. Wprowadzenie Transport i motoryzacja stanowiÄ… jednÄ… z najszybciej rozwijajÄ…cych siÄ™ gaĹ‚Ä™zi gospodarki. CiÄ…gle rosnÄ…ca liczba pojazdĂłw na drogach oraz wzrastajÄ…ce potrzeby komunikacyjne spoĹ‚eczeĹ„stwa sprawiajÄ…, Ĺźe istniejÄ…ca infrastruktura drogowa staje siÄ™ przeciÄ…Ĺźona. Jest to szczegĂłlnie widoczne w obszarach miejskich, gdzie w tak zwanych godzinach szczytu obserwuje siÄ™ powstawanie zatorĂłw drogowych, potocznie nazywanych korkami. Jednym z podstawowych, negatywnych skutkĂłw wystÄ™powania zatorĂłw, bÄ…dĹş zbyt duĹźego zagÄ™szczenia pojazdĂłw, jest wydĹ‚uĹźenie czasu podróşy. WpĹ‚ywa to nie tylko na frustracjÄ™ kierowcĂłw czy pasaĹźerĂłw komunikacji miejskiej, ale takĹźe powoduje nadmierne zanieczyszczenie Ĺ›rodowiska przez zwiÄ™kszenie iloĹ›ci spalin i haĹ‚asu [1–4]. RozwiÄ…zanie powyĹźszych problemĂłw moĹźe stanowić rozbudowa istniejÄ…cych ciÄ…gĂłw komunikacyjnych o dodatkowe pasy ruchu lub ich caĹ‚kowita modyfikacja. Jednak jest to rozwiÄ…zanie niezwykle kosztowne i bardzo czÄ™sto nierealne do wykonania ze wzglÄ™du na zagÄ™szczenie urbanistyczne. AlternatywÄ™ stanowi rozwĂłj algorytmĂłw sterowania ruchem ulicznym [1–3]. Podstawowym narzÄ™dziem stosowanym do sterowania ruchem jest sygnalizacja Ĺ›wietlna. WpĹ‚ywa ona na poprawÄ™ bezpieczeĹ„stwa, uĹ‚atwia wjazd na skrzyĹźowanie pojazdom znajdujÄ…cym siÄ™ na drogach podporzÄ…dkowanych oraz pozwala na faworyzowanie

' " H ' () " ) " * % ' &+%&,%-&./ % -0%&/%-&./ % ! "" # $%&

drĂłg o wiÄ™kszym natęşeniu ruchu. Jednak Ĺşle skoordynowana sygnalizacja moĹźe znacznie pogarszać pĹ‚ynność ruchu przez powodowanie duĹźej liczby zatrzymaĹ„, co moĹźe prowokować kierowcĂłw do Ĺ‚amania przepisĂłw ruchu drogowego, a w konsekwencji prowadzić do sytuacji niebezpiecznych [5, 3]. Dlatego coraz częściej klasyczny, cykliczny system sterowania sygnalizacjÄ… Ĺ›wietlnÄ… zastÄ™puje siÄ™ systemem akomodacyjnym, współpracujÄ…cym z urzÄ…dzeniami monitorowania natęşenia ruchu i/lub wykorzystujÄ…cym inteligentne systemy zarzÄ…dzajÄ…ce. Inteligentne systemy transportowe ITS stanowiÄ… rozwiÄ…zania wykorzystujÄ…ce w swojej strukturze zarĂłwno technologie informatyczne, telekomunikacyjne, jak i elektronikÄ™ pojazdowÄ…. Celem stosowania ITS jest zwiÄ™kszenie przepustowoĹ›ci istniejÄ…cej infrastruktury drogowej, poprawa bezpieczeĹ„stwa oraz ograniczenie emisji spalin i haĹ‚asu [6, 7]. Do istniejÄ…cych wykorzystywanych systemĂłw inteligentnego sterowania ruchem moĹźna zaliczyć m.in.: SCOOT, TRACS, SIGOP-U, RTOP [8]. NieodĹ‚Ä…cznym elementem ITS jest system modelowania ruchu drogowego, ktĂłry umoĹźliwia przetestowanie nowych rozwiÄ…zaĹ„, sprawdzenie ich efektywnoĹ›ci, niezawodnoĹ›ci oraz rentownoĹ›ci przed wdroĹźeniem do realnego systemu sterowania ruchem ulicznym. SymulacjÄ™ przepĹ‚ywu drogowego moĹźna przeprowadzić dla duĹźej liczby scenariuszy zdarzeĹ„ i okolicznoĹ›ci, co pozwala na podjÄ™cie pewnych decyzji. Celem dziaĹ‚ania systemu modelowania ruchu drogowego jest wytworzenie rzetelnej prognozy stanu ruchu ulicznego, przy zadanej geometrii drĂłg oraz wartoĹ›ciach przepĹ‚ywu [2–4, 9]. Modele przepĹ‚ywu moĹźna podzielić ze wzglÄ™du na skalÄ™ modelowania, gdzie gĹ‚Ăłwnie moĹźna wyróşnić podejĹ›cie mikroi makroskopowe. Modelowanie mikroskopowe polega na identyfikowaniu poszczegĂłlnych pojazdĂłw, zachowania ich kierowcĂłw oraz interakcji pomiÄ™dzy innymi uczestnikami ruchu [9]. PodejĹ›cie makroskopowe, zaprezentowane w pracach [1, 2, 10–12], nie wyróşnia poszczegĂłlnych pojazdĂłw, lecz traktuje je jako strumieĹ„ przepĹ‚ywu, opisywany za pomocÄ… gÄ™stoĹ›ci, natęşenia

5

* / / ( /

Liczbę pasów ruchu kaşdej drogi określa wartość lm. Schemat poglądowy tak określonej drogi przedstawiony został na rysunku 1. Kaşdy z i segmentów drogi m w dowolnej chwili k określony jest przez dwie zmienne stanu: gęstość rm,i(k) [poj./km/pas] oraz prędkość vm,i(k) [km/h]. Ponadto na podstawie zmiennych stanu wyznaczana jest dodatkowa wielkość określająca natęşenie ruchu pojazdów qm,i(k) [poj./h] na danym odcinku drogi. Natęşenie te definiowane jest w postaci:

oraz prędkości. Zaburzenie pojedynczego parametru modelu makroskopowego ma wpływ na cały modelowany układ. Rosnące w siłę problemy transportowe przedstawione w pierwszej części wprowadzenia oraz stale zwiększające się zapotrzebowanie komunikacyjne społeczeństwa stanowią niewątpliwą motywację autorów do podjęcia się pracy nad uefektywnionym makroskopowym systemem modelowania ruchu drogowego. Dotychczas prezentowane modele [1, 2, 10–12] nie charakteryzują się w pełni wiernym odtworzeniem rzeczywistości. W modelach tych nie zostały uwzględnione ograniczenia wynikające z fizycznych aspektów drogi, tj. ograniczona gęstość pojazdów na skończonym odcinku lub maksymalna przepustowość. Brak hybrydowości proponowanych modeli skutkowała uzyskiwaniem nierzeczywistych, w tym ujemnych, wartości prędkości oraz gęstości pojazdów. Przedstawione modele nie realizowały takşe wstecznej propagacji pojazdów w przypadku zablokowanej drogi. Celem niniejszej pracy jest opracowanie udoskonalonego modelu ruchu ulicznego w skali makroskopowej oraz przedstawienie stosowanego aparatu matematycznego. Stworzony przez autorów model został zainspirowany makroskopowym symulatorem METANET [2, 1]. Do tego modelu autorzy wprowadzili szereg modyfikacji omówionych w podpunkcie drugim. W finalnej części pracy przedstawiono wyniki badań symulacyjnych przeprowadzonych na podstawie stworzonego modelu.

q m .i (k ) = Ď m ,i (k )ν m ,i (k )Îťm

WartoĹ›ci powyĹźszych zmiennych stanu mogÄ… być wyznaczone w kolejnych chwilach czasu na podstawie dyskretnych, nieliniowych rĂłwnaĹ„ stanu. W oryginalnym zaproponowanym w niniejszej pracy modelu uwzglÄ™dniono dodatkowo ograniczenia i nasycenia sygnaĹ‚Ăłw. Dodane w zaleĹźnoĹ›ci (3) warunki logiczne gwarantujÄ…, Ĺźe wyznaczone gÄ™stoĹ›ci pojazdĂłw w poszczegĂłlnych segmentach drogi nie bÄ™dÄ… przyjmować wartoĹ›ci ujemnych oraz wiÄ™kszych od gÄ™stoĹ›ci maksymalnej, co prowadziĹ‚o do niepoprawnych wynikĂłw podczas symulacji. Zmienna stanu rm,i w dowolnej chwili k + 1 wyznaczana jest wedĹ‚ug nastÄ™pujÄ…cego schematu: ⎧ Ď m ,i (k + 1) ⎪ ⎪ Ď m ,i (k + 1) = ⎨0 ⎪ ⎪⎊ Ď m ,i

-. Zaproponowany ponişej deterministyczny, dyskretny model matematyczny o parametrach rozłoşonych bazuje na podstawowych prawach fizyki: zachowania masy i zachowania pędu zaadaptowanych na potrzeby symulacji ruchu drogowego. Do stworzenia ponişszego modelu wykorzystano wybrane zaleşności opublikowane wcześniej dla modelu METANET [1, 2, 12]. Przedstawiony przez autorów analityczny makroskopowy model moşe być uşyty do opisu sieci drogowych. Ponadto zapewnia on rzetelną prognozę stanu ruchu ulicznego przy zachowaniu relatywnie niewielkich nakładów obliczeniowych. W modelu zakłada się, şe sieć drogowa składa się z M dróg. Kaşda z dróg m podzielona jest na Nm odcinków o długości Lm spełniającej następującą zaleşność:

dla 0 ≤ Ď m ,i (k + 1) < Ď m ,i dla Ď m ,i (k + 1) < 0

(3)

dla Ď m ,i (k + 1) > Ď m ,i

gdzie:

Ď m,i – maksymalna gÄ™stość na i-tym segmencie drogi m, Ď m ,i (k + 1) – pomocnicza wartość gÄ™stoĹ›ci pojazdĂłw wyzna-

czona zgodnie z zasadą przepływu bez uwzględnienia ograniczeń, określona zaleşnością:

Ď m ,i (k + 1) = Ď m ,i (k ) +

[

]

T q m ,i − 1 (k ) − q m ,i (k ) + q m ,i + 1 (k ) (4) Lm Îťm

q m,i (k ) – wielkość nadwyşki w bilansie przepływu, pojawiająca się po osiągnięciu maksymalnej gęstości pojazdów. W dowolnym segmencie drogi przyjmuje ona następującą postać: q m ,i (k ) =

Lm > ν free, mT

(2)

(1)

[

]

Lm Îťm Ď m ,i (k + 1) − Ď m ,i (k + 1) T

(5)

Z równania (4) wynika, şe wartość gęstości dowolnego i-tego segmentu m-tej drogi w kolejnym kroku czasowym jest aktualizowana z uwzględnieniem pojazdów wjeşdşających z segmentu poprzedniego qm,i–1(k), pojazdów wyjeşdşających do segmentu następnego qm,i(k), okresu dyskretyzacji T, parametrów drogi: Lm i lm oraz nadwyşki pojazdów qm ,i +1 (k ) pojawiającej się w wyniku osiągnięcia maksymalnej gęstości w segmencie następnym. Zastosowanie autorskich zmiennych oraz zaleşności (4), (5) wprowadza do modelu mechanizm wstecznej propagacji nadwyşki pojazdów, który wykorzystany zostaje m.in. w przypadku powstawania zatoru drogowego. Innowacje te zapobiegają powstawaniu nierealizowalnych fizycznie wartości zmiennych stanu na danym skończonym odcinku drogi. Druga zmienna stanu określająca średnią prędkość pojazdów na odcinku i drogi m w dowolnej chwili k+1 bazuje na prędkościach i gęstościach uzyskiwanych w poprzednim kroku czasowym oraz na wartości prędkości oczekiwanej, a wyraşana jest na podstawie wzoru:

gdzie: m – numer analizowanej drogi, vfree,m – średnia prędkość wolnego przepływu drogi m [km/h], T – okres dyskretyzacji [h].

⎧⎪ν m ,i (k + 1) ν m ,i (k + 1) = ⎨ ⎪⎊0

Rys. 1. Schemat drogi zdyskretyzowanej Fig. 1. Schematic diagram of discretized motorway link

dla q m ,i (k + 1) = 0 dla q m ,i (k + 1) > 0 ∨ ν m ,i (k + 1) < 0 (6)

6

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

NR 3/ 20 1 7

gdzie: ν m ,i (k + 1) – pomocnicza wartość prÄ™dkoĹ›ci grupy pojazdĂłw wyznaczona bez uwzglÄ™dnienia ograniczeĹ„ w nastÄ™pujÄ…cy sposĂłb:

ν m ,i (k + 1) = ν m ,i (k ) +

T

Ď„

[Ď‘

m ,i

(k ) − ν m ,i (k )] +

T ÎłT Ď m ,i +1 (k ) − Ď m ,i (k ) ν m ,i (k )ν m ,i −1 (k ) − ν m ,i (k ) − + Lm Ď„Lm Ď m ,i (k ) + Îş

[

]

(7)

gdzie g [km2/h], k [poj./km/pas] oraz t [h] stanowiÄ… parametry modelu. W rĂłwnaniu (7) wyróşnić moĹźna trzy podstawowe bloki skĹ‚adowe: Ď m ,i +1 (k ) − Ď m ,i (k )

Ď m ,i (k ) + Îş

– czĹ‚on korygujÄ…cy prÄ™dkość uzyskiwanÄ… w segmencie i w chwili k+1 w zaleĹźnoĹ›ci od róşnicy gÄ™stoĹ›ci wystÄ™pujÄ…cej miÄ™dzy i-tym oraz kolejnym i+1 odcinkiem drogi w chwili k,

[

]

ν m ,i (k )ν m ,i −1 (k ) − ν m ,i (k )

– czĹ‚on realizujÄ…cy aktualizacjÄ™ prÄ™dkoĹ›ci w kolejnym momencie na podstawie róşnicy prÄ™dkoĹ›ci w chwili k miÄ™dzy poprzednim i–1 oraz i-tym segmentem drogi,

Ď‘m ,i (k ) − ν m ,i (k ) – czĹ‚on korygujÄ…cy prÄ™dkość vm,i (k + 1) proporcjonalnie do róşnicy miÄ™dzy wartoĹ›ciÄ… teoretycznÄ… prÄ™dkoĹ›ci Ď‘m,i (k ) pojazdĂłw, a prÄ™dkoĹ›ciÄ… rzeczywistÄ… uzyskiwanÄ… na danym odcinku drogi w chwili k. PrÄ™dkość Ď‘m,i (k ) jest prÄ™dkoĹ›ciÄ… zaleĹźnÄ… od aktualnej wartoĹ›ci gÄ™stoĹ›ci na i-tym segmencie i analogicznie do zaleĹźnoĹ›ci (3) wyraĹźa siÄ™ wzorem: ⎧ ⎛ ⎜ 1 ⎪⎪ν exp ⎜− a Ď‘m ,i (k ) = ⎨ free,m ⎜ m âŽ? ⎪ ⎊⎪0

⎛ Ď m ,i (k ) ⎞ ⎜ âŽ&#x; ⎜ Ď crit ,m âŽ&#x; âŽ? âŽ

am

⎞ âŽ&#x; âŽ&#x; âŽ&#x; âŽ

dla Ď m ,i < Ď m ,i dla Ď m ,i ≼ Ď m ,i

(8)

W powyĹźszym wyraĹźeniu am jest parametrem wykresu fundamentalnego, za to rcrit,m okreĹ›la gÄ™stość, dla ktĂłrej osiÄ…gany przepĹ‚yw jest najwiÄ™kszy. Wykres fundamentalny zaprezentowany zostaĹ‚ na rysunku 2. WzĂłr (6) zapewnia zerowanie wartoĹ›ci prÄ™dkoĹ›ci vm,i w kolejnym kroku czasowym po wykryciu wystÄ…pienia dodatniej wartoĹ›ci nadwyĹźki q m,i (k ) na odcinku i+1, bÄ…dĹş wystÄ…pienia negatywnych wartoĹ›ci prÄ™dkoĹ›ci pomocniczej. Ponadto wyznaczona wartość nadwyĹźki q m ,i +1 (k ) wpĹ‚ywa na zwiÄ™kszenie wartoĹ›ci zmiennej q m ,i (k + 1) , zgodnie ze wzorem (4). Podobnie jak w przypadku zaleĹźnoĹ›ci (3), nowatorskie warunki logiczne widoczne we wzorze (6) oraz nowe zmienne reprezentowane przez wzory (7), (8) wpĹ‚ywajÄ… na uzyskiwanie realnych wynikowych wartoĹ›ci prÄ™dkoĹ›ci pojazdĂłw. Ukazany na rysunku 2 wykres fundamentalny prezentuje zaleĹźność natęşenia przepĹ‚ywu pojazdĂłw od ich gÄ™stoĹ›ci na danej drodze. W zaleĹźnoĹ›ci od parametru am charakterystyka przyjmuje róşny ksztaĹ‚t, jednak niezaleĹźnie od tego parametru kaĹźdy wykres charakteryzuje zbiĂłr takich samych cech. Dla maĹ‚ych gÄ™stoĹ›ci pojazdy poruszajÄ… siÄ™ z prawie maksymalnÄ… prÄ™dkoĹ›ciÄ…, ktĂłra zmniejsza siÄ™ wraz ze wzrostem zagÄ™szczenia. ZaleĹźność ta nie wpĹ‚ywa jednak na zmniejszenie przepĹ‚ywu pojazdĂłw. Dopiero po przekroczeniu wartoĹ›ci gÄ™stoĹ›ci krytycznej rcrit,m dalszy spadek prÄ™dkoĹ›ci powoduje redukcjÄ™ natęşenia przepĹ‚ywu, co w konsekwencji skutkuje caĹ‚kowitym zablokowaniem drogi.

Rys. 2. Wykresy fundamentalne Fig. 2. Fundamental diagrams

Zastosowanie powyşszego autorskiego modelu pozwala zapobiegać zjawisku nadmiernego gromadzenia się pojazdów na danym odcinku drogi oraz powstawania nierzeczywistych przepustowości, co miało miejsce w przypadku stosowania bazowego symulatora zgodnie z opisem w pracach [2, 12].

I. J Celem badań jest przeprowadzenie symulacji numerycznej przepływu, co umoşliwi weryfikację poprawności działania zaproponowanego modelu. Badania zostały przeprowadzone w środowisku obliczeniowym MATLAB na podstawie modelu matematycznego opisanego równaniami (2)–(8). Przedmiotem analizy jest dwupasmowa droga jednokierunkowa (m = 1, l1 = 2) zgodna ze schematem przedstawionym na rysunku 1. Droga ta podzielona została na 29 odcinków o długości L1 = 0,5 km. Na potrzeby symulacji przyjęto następujące wartości parametrów modelu: a1 = 9, t = 0,05, g = 17, k = 25, dla gęstość krytyczna rcrit,1 = 50, gęstość maksymalna i = 1, 2, ‌, 29 prędkość wolnego przepływu nfree,1 = 70, okres próbkowania T = 0,003. Do badań przyjęte zostały dwa scenariusze: scenariusz pierwszy zakłada wolny przepływ drogi, natomiast drugi symuluje brak wypływu z końcowego odcinka drogi. Dla obu scenariuszy przyjęto, şe gęstość oraz prędkość pierwszego odcinka drogi wynoszą 40. Odpowiada to nieustającemu zewnętrznemu napływowi pojazdów do analizowanej drogi. Dla kroku czasowego k = 1, dla wszystkich pozostałych segmentów drogi i = 2, ‌, 29 przyjęto gęstość pojazdów wynoszącą r1,i(1) = 5, natomiast ich prędkość równą n1,i(1) = 30. Na rysunkach 3–5 przedstawiono wartości gęstości, prędkości oraz natęşenia przepływu pojazdów dla kaşdego segmentu drogi i w wybranych chwilach czasu k uzyskane podczas symulacji pierwszego scenariusza badań. Analiza rysunku 3 pozwala zauwaşyć stopniową propagację gęstości pojazdów na kolejne odcinki drogi m. W chwili k = 200, dla odcinków o numerze porządkowym większym niş i = 10, przy stałym napływie pojazdów, gęstość rozkłada się równomiernie, aş do końcowego odcinka drogi. Na rysunku 4 przedstawiającym prędkość grupy pojazdów moşna zaobserwować ciągły przyrost prędkości na kaşdym odcinku drogi m. W ostatnim kroku czasowym k = 200 pojazdy znajdujące się w końcowych segmentach drogi uzyskują prędkość zblişoną do prędkości wolnego przepływu, który dla analizowanego przypadku wynosi 70 km/h. Rysunek 5 prezentujący natęşenie przepływu pojazdów, zgodnie ze wzorem (2), łączy ze sobą zaleşności ukazane na rysunkach 3 i 4. Widoczna jest na nim propagacja pojazdów na kolejne odcinki drogi, co wraz ze wzrostem prędkości pojazdów powoduje wzrost natęşenia przepływu, który dla k = 200 równy jest maksymalnej

7

* / / ( /

Rys. 3. Gęstości pojazdów w poszczególnych i segmentach drogi wygenerowane dla scenariusza wolnego przepływu Fig. 3. Density of each segment i generated for a free flow case

Rys. 6. Gęstości pojazdów w poszczególnych i segmentach drogi wygenerowane dla scenariusza braku wypływu Fig. 6. Density of each segment i generated for a blocked road case

Rys. 4. Prędkość grupy pojazdów w poszczególnych i segmentach drogi wygenerowane dla scenariusza wolnego przepływu Fig. 4. Speed of the vehicles group included in each segment i generated for a free flow case

Rys. 7. Prędkość grupy pojazdów w poszczególnych i segmentach drogi wygenerowane dla scenariusza braku wypływu Fig. 7. Speed of the vehicles group included in each segment i generated for a blocked road case

Rys. 5. Natęşenie przepływu pojazdów w poszczególnych i segmentach drogi wygenerowane dla scenariusza wolnego przepływu Fig. 5. Traffic volume of flow for each segment i generated for a free flow case

Rys. 8. Natęşenie przepływu pojazdów w poszczególnych i segmentach drogi wygenerowane dla scenariusza braku wypływu Fig. 8. Traffic volume of flow for each segment i generated for a blocked road case

pojemności przepływu wynikającej z przebiegu wykresu fundamentalnego dla am = 9. Na rysunkach 6–8 zaprezentowane zostały wyniki symulacji uzyskane dla drugiego analizowanego scenariusza realizującego blokowanie drogi poprzez brak wypływu pojazdów z końcowego segmentu i = 29. Na rysunku 6 widoczna jest propagacja gęstości pojazdów na kolejne odcinki drogi wraz ze wzrostem czasu. Od chwili k = 10 zauwaşyć moşna nasycenie

się liczby pojazdów w końcowych odcinkach drogi. W kolejnych momentach czasu w segmentach o coraz mniejszych numerach porządkowych i gęstość osiąga wartość maksymalną . Analiza rysunku 7, prezentującego prędkość osiąganą przez grupę pojazdów na kaşdym odcinku drogi w wybranych chwilach czasu k, pozwala zauwaşyć przyrost prędkości w segmentach i = 1, 2, ‌, 28 dla k d 60. Pojazdy znajdujące się na końcowych odcinkach drogi, ze względu na brak moşliwości

8

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

NR 3/ 20 1 7

wypływu, osiągają zerową średnią prędkość grupową przemieszczenia. Zjawisko to, wraz ze wzrostem czasu, propaguje się wstecznie na pozostałe odcinki drogi prowadząc do powstania całkowitego zatoru. Opisane zjawiska potwierdza rysunek 8 reprezentujący natęşenie przepływu pojazdów. W kaşdej chwili czasu końcowe odcinki drogi są blokowane, natęşenie przepływu tych odcinków wynosi 0, a fenomen ten rozprzestrzenia się wstecznie wraz ze wzrostem wartości k.

L. Zaprezentowany w pracy dyskretny, nieliniowy model matematyczny umoşliwia przeprowadzenie symulacji ruchu drogowego w skali makroskopowej. Przeprowadzona analiza literaturowa pozwoliła zidentyfikować słabe strony istniejących juş modeli, co z kolei przyczyniło się do wprowadzenia szeregu ulepszeń, m.in. do zapobiegania uzyskiwania abstrakcyjnych wartości przepustowości dróg przy duşych gęstościach pojazdów. Wyniki przeprowadzonych badań symulacyjnych potwierdzają poprawność działania modelu zarówno w warunkach swobodnego przepływu, jak i blokowania się dróg. W sytuacji wolnego przejazdu pojazdów zauwaşalna jest ich propagacja do kolejnych odcinków drogi oraz zwiększanie gęstości na poszczególnych segmentach pod wpływem ciągłego zewnętrznego napływu pojazdów. Wraz z upływem czasu pojazdy te zwiększają swoją prędkość, aş do uzyskania ustalonej prędkości maksymalnej. W warunkach braku ujścia pojazdów z końcowego odcinka drogi widoczne jest tworzenie się zatoru ulicznego propagującego wstecznie od odcinków o najwyşszych numerach porządkowych. Zablokowanie drogi powoduje wyzerowanie prędkości przemieszczania oraz natęşenia przepływu pojazdów. Uzyskane wyniki pokrywają się z załoşeniami przedstawionego wykresu fundamentalnego. W kolejnych pracach planowana jest rozbudowa modelu o kolejne drogi i skrzyşowania. Ponadto zamiarem autorów jest symulacja sygnalizatorów świetlnych oraz identyfikacja parametrów modelu na podstawie rzeczywistego przepływu wybranej drogi.

J 1 1. Hegyi A., Model predictive control for integrating traffic control measures. PhD thesis, TRAIL Thesis Series

T2004/2. Delft University of Technology, Netherlands, 2004. 2. Kotsialos A., Papageorgiou M., Diakaki C., Pavlis Y., Middelham F., Traffic flow modeling of large-scale motorway networks using the macroscopic modeling tool METANET. “IEEE Transactions on intelligent transportation systemsâ€?, Vol. 3, No. 4, 2002, 282–292, DOI: 10.1109/TITS.2002.806804. 3. Ziemska M., Cele stosowania inteligentnych systemĂłw transportowych i koordynowania sygnalizacji Ĺ›wietlnej. „Prace WydziaĹ‚u Nawigacyjnego Akademii Morskiej w Gdyniâ€?, Z. 29, 2014, 107–112, DOI: 10.12716/1002.29.10. 4. Oskarbski J., Kuprewicz G., Priorytety dla transportu zbiorowego z wykorzystaniem systemu sterowania ruchem. „Logistykaâ€?, Nr 3, 2014, 4878–4887. 5. Topolska K., Topolski M., BĹ‚achut B., Haber M., Piekarz A., Zastosowanie fuzji klasyfikatorĂłw rozmytych i genetycznych w zadaniu sterowania sygnalizacjÄ… Ĺ›wietlnÄ…. „Biuletyn Naukowy WrocĹ‚awskiej WyĹźszej SzkoĹ‚y Informatyki Stosowanej. Informatykaâ€?, Vol. 2, 2012, 30–33. 6. Krawiec S., CeliĹ„ski I., Alternatywny rozwĂłj systemĂłw obszarowego sterowania ruchem drogowym. „Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Transportâ€?, Z. 73, 2010, 45–60. 7. Marczak M., KozĹ‚owski R., Budowa inteligentnych systemĂłw transportowych jako szansa dla zrĂłwnowaĹźonego rozwoju regionĂłw. „Ekonomia i ZarzÄ…dzanieâ€?, Nr 2, 2014, 34–42, DOI: 10.12846/j.em.2014.02.03. 8. Gaca S., Suchorzewski W., Tracz M., InĹźynieria ruchu drogowego. Teoria i praktyka, Wydawnictwa Komunikacji i Ĺ Ä…cznoĹ›ci WKĹ , Warszawa 2011. 9. Benaich H., Pruyt E., Exploring Traffic and Congestion Policies. An entity-based SD Approach. 33rd International Conference of the SD Society, Cambridge 2015. 10. Payne H., Models of freeway traffic and control. Simulation Council Proc., Vol. 1, 1971, 51–61. 11. Papageorgiou M., Dynamic modelling assignment, and route guidance in traffic networks. Transportation Research. Part B: Methodologicalâ€?, Vol. 24, Iss. 6, 1990, 471–495, DOI: 10.1016/0191-2615(90)90041-V. 12. Messemer A., Papargeorgiou M., METANET: A macroscopic simulation program for motorway networks. Traffic Engineering & Control., Vol. 31, Iss. 9, 1990, 466–470.

6 " 6 < 9 = > 6 Abstract: Mathematical models, which are a simplified representation of the phenomena, allow to predict future states. This is particularly important with regard to the problem of congested road infrastructure in urban areas and the possibility of improving this situation through the use of intelligent control algorithms. The proposed discrete, nonlinear mathematical model representing traffic flow on a macroscopic scale enables the testing of new control solutions prior to implementation to the real system. MATLAB simulations are performed to validate the model. These include scenarios of a free flow of vehicles and road blockages. KeywordsH " " " " " 8 = ? ; " " "

9

* / / ( /

;9 , -$ ) &

) $9 ;9 ! 5 !" . (9 <=>

) " * %

" % * % %

A " 8 ; ( " C ) D ' " " 8 # ; 9 8 8 % E " 6 F D G 8 ) " C #9 A % ( ; ) " H 8 %

< @ ; " A " 8 # 9 8 8 ; % B A ) A 8A %

10

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

NR 3/ 20 1 7

Pomiary Automatyka Robotyka, ISSN 1427-9126, R. 21, Nr 3/2017, 11–25, DOI: 10.14313/PAR_225/11

6 N

Mariusz Olszewski D D 6 L ( " C ) % % ( M ) J &-;+-+ D

? & . ( . @ B EG$ !" H "

D D ( @ ( 8 % @ &&;,+K D

Streszczenie: W artykule autorzy omawiają nowe realia wynikające z procesu integrowania architektury i mechatroniki, w tym przede wszystkim automatyki i robotyki. Stają się one narzędziami twórczymi w procesach projektowania, modelowania i budowania architektury społeczeństwa wiedzy. Omawiane w artykule przykłady rozwiązań architektonicznych świadczą o tym, şe automatyzacja i robotyzacja fabrykacji i montaşu struktur i elementów budowlanych są przedsięwzięciami i waşnymi, i oczekiwanymi. Zmechatronizowana, kinetyczna architektura staje się takşe doskonałym sposobem uwzględnienia zmieniających się warunków środowiska oraz wymagań uşytkowników (ang. Form of Interface). Te zmieniające się warunki i wymagania stawiane produktom współczesnej architektury są bezpośrednimi analogiami zmieniających się wymagań i ich realizacji takşe w odniesieniu do produktów i produkcji przemysłowej, objętych zaakceptowanym juş pojęciem (r)ewolucji przemysłowej 4.0. ( H " " ) )

1. Wprowadzenie Projektowanie architektoniczne wspomagane komputerowo pozwala na tworzenie form, czÄ™sto inspirowanych bionikÄ… i matematykÄ…, odbiegajÄ…cych od klasycznie stosowanych w budownictwie form prostopadĹ‚oĹ›ciennych [36]. Nowe geometrie wymagajÄ… nowych narzÄ™dzi, a te, w tym szczegĂłlnie narzÄ™dzia mechatroniczne, pozwalajÄ… na fabrykacjÄ™ i montaĹź projektĂłw architektonicznych powstajÄ…cych w Ĺ›rodowisku cyfrowym. RozwĂłj metod komputerowych daĹ‚ poczÄ…tek zapotrzebowaniu na mechatroniczne urzÄ…dzenia, maszyny i systemy [34], sterowane cyfrowo, umoĹźliwiajÄ…ce realizacjÄ™ wspomnianych wizji współczesnych architektĂłw. Mechatronika – najogĂłlniej – jest synergicznym poĹ‚Ä…czeniem mechaniki, elektronicznego sterowania i systemowego myĹ›lenia w obszarze projektowania i wytwarzania wszelkich produktĂłw [31, 33], w tym takĹźe produktĂłw architektonicznych. Mechatronizacja produktu architektonicznego, musi obejmować cztery dziaĹ‚ania: − zastÄ…pienie statycznej realizacji form stosowanych w budownictwie klasycznym realizacjÄ… kinetycznÄ… wybranych elementĂłw i struktur tworzÄ…cych niekonwencjonalne formy architektoniczne, wprowadzane do nowoczesnego budownictwa

' " H I D * % ! % ' -0%&J%-&./ % -&%&K%-&./ % ! "" # $%&

Rys. 1. Schemat warstw działań sterujących, regulacyjnych i przepływu informacji w produkcie mechatronicznym na przykładzie pneumotronicznego urządzenia wykonawczego [35] Fig. 1. Scheme of control and regulation layers and the flow of information in the mechatronic product on the example of pneumotronic actuator

[19]. Wprowadzenie ruchu, kinetyki [45], jest warunkiem tego zastąpienia – ten ruch ma być realizowany przez elektryczne, pneumotroniczne lub hydrotroniczne urządzenia wykonawcze (rys. 1). Są to urządzenia kosztowne, wymagające nadzoru, konserwacji i obsługi, zarówno w trakcie uruchomienia, jak i podczas normalnej eksploatacji wspomnianych form architektonicznych – racjonalną istotą tej zamiany jest więc zmniejszenie ich liczby i zakresu działania, takşe poszukiwania innych rozwiązań wykonawczych, np. materiałowych lub bionicznych [28, 36, 38];

11

Mechatronika w architekturze – architektronika

Rys. 2. Dom Spakowany zaprojektowany przez Wachsmanna i Gropiusa w 1942 r. [18] Fig. 2. Packaged House designed through Wachsmann and Gropius in 1942

− wprowadzenie do produktu architektonicznego mikroprocesorowego układu automatycznego sterowania i regulacji parametrów rozwiązujących problemy prowadzenia, koordynacji, nadzoru i diagnostyki procesów realizowanych przez produkt oraz komunikacji sieciowej produktu; − wykorzystanie w produkcie architektonicznym w możliwie największym zakresie niematerialnych możliwości kształtowania jego właściwości. Pozostawienie zespołów materialnych kształtujących jego właściwości ogranicza ich zmiany, wymianę na inne zespoły oraz diagnostykę i optymalizację działania w konkretnych warunkach środowiskowych i użytkowych. Programowanie, będące właśnie niematerialnym składnikiem zmechatronizowanego produktu architektonicznego, w połączeniu z konsekwentnym zastosowaniem mikroprocesorowego lub komputerowego sterowania (np. klasy IPC&Chip) do pobierania, przetwarzania, przesyłania i udostępniania informacji procesowych, zapewnia działanie produktu bez potrzeby ingerencji w jego działania sensoryczne i aktuacyjne [44]; − sprawdzenie możliwości wykorzystania w produkcie architektonicznym elementów i zespołów o różnych zasadach działania i budowy, pochodzących z różnych dziedzin techniki. Podejście systemowe, dzięki niekonwencjonalnemu ujęciu problemów doboru oraz integracji elementów i zespołów, pozwala na uzy-

skanie bądź nowych, bądź bardziej korzystnych charakterystyk i właściwości, niżby to miało miejsce w przypadku ograniczenia się do jednorodnych rozwiązań architektonicznych. We współczesnym rozumieniu istoty mechatronicznego produktu architektonicznego mogą nim być dowolne formy techniczne, zaopatrzone w urządzenia i systemy przetwarzające informację lub energię na inną jej postać i użyteczną pracę, pożyteczną zarówno dla użytkowników tych form, jak i technologicznego, maszynowego wyposażenia ich fabrykacji i montażu w budownictwie. To, co łączy te tak różne użytkowo produkty, to zestawienie zespołów elektrycznych, elektronicznych i procesorowych z elementami i strukturami architektonicznymi w nowy, powiązany sprzętowo i informatycznie system (rys. 1). W przeszłości przedmechatronicznej dokonywano takich prób przemysłowej prefabrykacji ruchomych, niepowiązanych trwale, form architektonicznych, np. domów składanych z dających się przemieszczać elementów i struktur – dobrym przykładem, ale tylko jednym z wielu, takiego wczesnego technicznie rozwiązania, jest Dom Spakowany (ang. Packaged House) zaproponowany w 1942 r. przez Konrada Wachsmanna i Waltera Gropiusa (rys. 2) [18]. Tu wzorów należy szukać w niedalekiej do tych lat przeszłości, a mianowicie odnieść je do początku XX stulecia i wprowadzenia przez Siemensa w 1901 r. i Forda w 1911 r.

Rys. 3. Rekonstrukcja Location Orientation Manipulator, dedykowanego realizacjom architektonicznym, wg projektu Wachsmanna z 1953 r. [12] Fig. 3. Reconstruction of Location Orientation Manipulator, dedicated architectural redemptions, according to the Wachsmanna’s project, 1953

12

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

NR 3/ 20 1 7

! "# $%&

Rys. 4. Próby zautomatyzowanego przez robotyzację montaşu konstrukcji nośnych w budownictwie [11] Fig. 4. Attempts of the automated assembly by the robotization of loadbearing structures in the building

podziaĹ‚u procesĂłw przemysĹ‚owego wytwarzania na elementarne zadania technologiczne pozwalajÄ…ce zwiÄ™kszyć produktywność, zmniejszyć wymagania kwalifikacji zatrudnionych w tych procesach robotnikĂłw i stopniowo, przez umaszynowienie, automatyzować i robotyzować procesy produkcyjne [34]. Walter Gropius postrzegaĹ‚ jeszcze, zresztÄ… jak wiÄ™kszość jego rĂłwieĹ›nikĂłw, kaĹźdÄ… maszynÄ™ jako potencjalnie dehumanizujÄ…cÄ… siĹ‚Ä™, ktĂłrÄ… powinien kontrolować czĹ‚owiek. Ĺšwietnym przykĹ‚adem takiego Ăłwczesnego postrzegania uwikĹ‚ania czĹ‚owieka w Ĺ›wiat maszyn jest film Charlie Chaplina Modern Time (Współczesne czasy) z 1936 r., na marginesie ostatni jego niemy film – a wiÄ™c symptomatyczny Ĺ›wiadek odchodzÄ…cej epoki. JuĹź Konrad Wachsmann zwykĹ‚ mawiać Tomorrow is everything (Jutro jest wszystkim) i postrzegaĹ‚ umaszynowienie procesĂłw jako siĹ‚Ä™ zdolnÄ… w przyszĹ‚oĹ›ci wyzwolić architekturÄ™ i budownictwo od mozolnej i nieefektywnej pracy rÄ™cznej. Dwa dziesiÄ™ciolecia później opracowaĹ‚ zresztÄ… sam maszynÄ™ manipulacyjnÄ… (ang. Location Orientation Manipulator) o siedmiu stopniach ruchliwoĹ›ci, dedykowanÄ… do zautomatyzowanego, a wĹ‚aĹ›ciwie zrobotyzowanego montaĹźu elementĂłw budowlanych (rys. 3). Thomas Bock [12] opisaĹ‚ w 2010 r. to podejĹ›cie Wachsmanna jako pierwszÄ… aplikacjÄ™ sygnalizujÄ…cÄ… epokÄ™ caĹ‚kowicie zautomatyzowanych systemĂłw budowlanych: To podejĹ›cie byĹ‚o oznakÄ… cennego spojrzenia na współzaleĹźnoĹ›ci miÄ™dzy systemami produkcji, montaĹźu i skĹ‚adania elementĂłw a systemami projektowania i budowania. Ten rodzaj holistycznego podejĹ›cia do technicznych i technologicznych potrzeb i wymagaĹ„ systemĂłw budowlanych, produkcyjnych i montaĹźowych jest obecnie nazywany jako Robot Oriented Design (projektowanie (architektoniczne) ukierunkowane na robotyzacjÄ™ (jego realizacji)).

-. / ! 1 Dziedzina okreĹ›lana dziĹ› mianem grafiki komputerowej narodziĹ‚a siÄ™ w 1964 r. Jej istotÄ™, jako pierwszy, opisaĹ‚ Ivan Southerland w 1964 r. w swojej rozprawie doktorskiej [41]. Zaledwie cztery lata później student architektury i przyszĹ‚y dyrektor MIT Media Lab, Nicolas Negroponte opublikowaĹ‚ artykuĹ‚ Toward a Theory of Architecture Machines, ktĂłrego tezy rozwinÄ…Ĺ‚ w opublikowanej w 1970 r. ksiÄ…Ĺźce [30]. Negroponte pisaĹ‚ w niej o interakcji i projektowaniu wspomaganym komputerowo, okreĹ›liĹ‚ miÄ™dzy innymi trzy warunki koniecznie wymagane, aby maszyny cyfrowe mogĹ‚y pomagać architektowi w procesie projektowania:

− algorytmy i procedury projektowania muszÄ… poddawać siÄ™ automatyzacji, − istniejÄ…ce metody projektowania mogÄ… podlegać zmianom odpowiednio do specyfikacji i konstrukcji maszyn cyfrowych, ale do zmian tych metod poddawane sÄ… tylko ich cechy kompatybilne z dziaĹ‚aniami maszyn, − proces projektowania, uwaĹźany za ewolucyjny, moĹźe być udostÄ™pniony maszynie cyfrowej, rĂłwnieĹź uwaĹźanej za twĂłr ewolucyjny. W 1982 r. w pracowniach architektĂłw pojawia siÄ™ AutoCAD. Ten wczesny program CAD (ang. Computer Aided Design), przeznaczony pierwotnie do dwuwymiarowego (2D), pĹ‚askiego projektowania schematĂłw i ukĹ‚adĂłw elektronicznych, zostaĹ‚ szybko zaakceptowany takĹźe przez architektĂłw. PoczÄ…tkowo wdraĹźany byĹ‚ na komputerach i drukarkach IBM PC, ktĂłre w tamtym latach trafiaĹ‚y coraz częściej do pracowni architektonicznych, przeznaczone do wykonywania i przede wszystkim drukowania rysunkĂłw roboczych. WkrĂłtce poĹ‚Ä…czono z nimi kolejne mechatroniczne urzÄ…dzenia peryferyjne: plotery, piĂłra grafiki wektorowej, a po kolejnych kilku latach: frezarki laserowe, drukarki 3D i routery 3-osiowe CNC (ang. Computer Numerical Control). UrzÄ…dzenia te przeksztaĹ‚caĹ‚y instrukcje cyfrowe na format analogowy, dziÄ™ki czemu moĹźliwe staĹ‚o siÄ™ wprowadzenie szybkiego prototypowania i wykorzystanie komputerowo wspomaganego projektowania architektury. PostÄ™pujÄ…ce szybko w latach 90. XX stulecia zastosowanie cyfrowych urzÄ…dzeĹ„ peryferyjnych, a przede wszystkim akceptacja komputerĂłw osobistych i rozwĂłj współpracy w zakresie dystrybucji rozwiÄ…zaĹ„ sieciowych, radykalnie zmieniĹ‚y praktykÄ™ pracy architekta. Skomputeryzowany proces projektowania otworzyĹ‚ drogÄ™ postÄ™powania nie tylko profesjonalistom, ale takĹźe ich klientom i opinii publicznej. Znaczenie cyfrowo opracowanego projektu architektonicznego zostaĹ‚o podkreĹ›lone przez Billa Mitchella, ktĂłry przewidywaĹ‚ juĹź w 1990 r. powstanie BIM (ang. Building Information Modeling): Design today could be seen as report from the current state of the project database (Dzisiaj projekt moĹźe być traktowany jako raport z aktualnego zaawansowania stanu projektu) [29]. Wizja Negroponte, zawarta w jego pierwszych publikacjach [30], zapowiadaĹ‚a nowÄ… erÄ™ w praktyce projektowania architektonicznego oraz pojawienie siÄ™ maszyny cyfrowej-projektanta w tym procesie oraz robota-robotnika w jego realizacji. Negroponte zwrĂłciĹ‚ uwagÄ™ na to, Ĺźe techniki grafiki komputerowej staĹ‚y siÄ™ paradygmatem systemĂłw wspomaganych komputerowo, a maszyny cyfrowe w architekturze muszÄ… mieć oczy i uszy. W Ăłwczesnej kulturze ta myĹ›l wydaje siÄ™ jeszcze dziwna, twierdziĹ‚ Negroponte na przeĹ‚omie lat 60. i 70. XX stulecia, ale dla przyszĹ‚ych pokoleĹ„ bÄ™dzie to juĹź zwykĹ‚a, normalna codzienność. Jakkolwiek automatyka i robotyka przemysĹ‚owa lat 70. i 80. XX stulecia [32] byĹ‚y bardzo odlegĹ‚e od praktyki projektowania architektonicznego i jego realizacji, to jednak prefabrykacja i seryjna produkcja elementĂłw budowlanych stawaĹ‚a siÄ™ juĹź wtedy waĹźnÄ… częściÄ… etosu modernizacji i racjonalizacji przemysĹ‚u budowlanego (rys. 4). Obecnie, na styku dwĂłch etapĂłw ewolucji przemysĹ‚owych, przemysĹ‚u zmechanizowanego, zautomatyzowanego i zrobotyzowanego (nazywanych PrzemysĹ‚ami 1.0, 2.0 i 3.0) oraz przemysĹ‚u zmechatronizowanego, zinformatyzowanego i zinternetyzowanego (nazywanego PrzemysĹ‚em 4.0) [24, 34, 35], mechatronika, w niej automatyka i robotyka, oraz architektura nie sÄ… juĹź obcymi sobie dziedzinami. Prototypowanie na maszynach sterowanych numerycznie i budowanie cyfrowych koncepcji architektonicznych prowadzi do stosowania automatyki i robotyki w modelowaniu, wytwarzaniu i montaĹźu konstrukcji architektonicznych (rys. 5). W przemyĹ›le motoryzacyjnym, elektromaszynowym i elektronicznym stosowanie automatyzacji i robotyzacji wytwarzania jest juĹź przyjÄ™tym powszechnie standardem. Automatyza-

13

Mechatronika w architekturze – architektronika

Ĺ›wiadkami drugiej epoki cyfrowej w architekturze. Teraz jest juĹź moĹźliwe traktowanie programowania komputera i projektowania formy architektonicznej jako procesĂłw współzaleĹźnych, a takĹźe ich wzajemnoĹ›ci jako zwiÄ…zku fundamentalnego w epoce cyfrowej. Aby architekci mogli tworzyć i robotyzować wykonywanie budynkĂłw, baza danych projektowych musi być dostÄ™pna w postaci cyfrowej. Gdy dane te sÄ… uĹźywane w czasie rzeczywistym, podczas projektowania rĂłwnolegĹ‚ego i rekurencyjnego, prototypowania i implementacji, stosowanie robotyzacji daje szansÄ™ na zrewolucjonizowanie pracy architekta. Po oddaleniu siÄ™ architekta w ostatnich stuleciach od Ĺ›wiata budowy, projektant moĹźe powrĂłcić do bezpoĹ›redniego kontaktu z placem budowy. Współczesne narzÄ™dzia projektowania i wykonywania budynkĂłw oraz narzÄ™dzia przewidywane w przyszĹ‚oĹ›ci dajÄ… szansÄ™ na dynamiczne dopasowanie projektu do zmieniajÄ…cych siÄ™ warunkĂłw nawet podczas samego procesu budowy. Zmiana cyfrowego zapisu informacji o projekcie umoĹźliwi dynamicznÄ… zmianÄ™ realizowanego projektu, bez koniecznoĹ›ci zmiany narzÄ™dzi wykonawczych. Architekt staje siÄ™ swego rodzaju cyfrowym rzemieĹ›lnikiem. W systemie BIM (ang. Building Information Modeling) modelowanie informacji o budynku odgrywa waĹźnÄ… rolÄ™ w tym procesie. W przeciwieĹ„stwie do tradycyjnych programĂłw CAD jest to nie tylko proces generowania, ale rĂłwnieĹź zarzÄ…dzania cyfrowymi obrazami fizycznych i funkcjonalnych parametrĂłw architektury budynku przez caĹ‚y czas jego Ĺźycia. BIM w poĹ‚Ä…czeniu z mechatronikÄ…, w tym przede wszystkim z robotykÄ…, juĹź wchodzi do branĹźy budowlanej. Maszyny manipulacyjne zintegrowane z BIM sÄ… coraz częściej stosowane np. przez koncern Skanska Norway na jej placach budowy (rys. 5) [43]. Konstrukcja parametryczna staje siÄ™ coraz bardziej powszechna w architekturze. Pozwala ona na wersjonowanie, optymalizowanie generowanych struktur i tworzenie zróşnicowanych geometrycznie obiektĂłw, generujÄ…c jednoczeĹ›nie informacje umoĹźliwiajÄ…ce ich wytworzenie z wykorzystaniem obrabiarek CNC lub druku 3D [2, 3]. Model parametryczny moĹźe być zmieniany, optymalizowany i wykonywany we fragmentach. Jednym z przykĹ‚adĂłw wygenerowania trĂłjwymiarowej struktury i podziaĹ‚u jej na elementy umoĹźliwiajÄ…ce prefabrykacjÄ™ (panele elewacyjne), jest Dongdaemun Design Plaza w Seulu (rys. 6), projektu Zaha Hadid Architects. W produkcji form paneli zastosowane zostaĹ‚y maszyny manipulacyjne, jednak sam montaĹź byĹ‚ jeszcze wykonywany konwencjonalnymi metodami niekorzystnie wpĹ‚ywajÄ…cymi na podniesienie kosztĂłw projektu i wydĹ‚uĹźenie czasu realizacji wzglÄ™dem potencjalnie moĹźliwego montaĹźu robotycznego. Aby architektura osiÄ…gnęła w peĹ‚ni poziom PrzemysĹ‚u 4.0, montaĹź musiaĹ‚by zostać w peĹ‚ni zautomatyzowany z wykorzystaniem mechatronicznych narzÄ™dzi robotycznych. W projekcie DIANA (ang. Dynamic Interactive robotic Assistant for Novel Applications) zaĹ‚oĹźono wykorzystywanie maszyny manipulacyjnej do montaĹźu nieregularnie ustawionych w przestrzeni elementĂłw drewnianych. ZaĹ‚oĹźona geometria i materiaĹ‚ budowlany wymagaĹ‚y wykorzystania techniki montaĹźowej, umoĹźliwiajÄ…cej dynamiczne wykrywanie i reagowanie narzÄ™dzia na liczne odchylenia od zaĹ‚oĹźonego wymiaru. W procesie realizacji projektu zastosowano robota produkcji koncernu KUKA – LBR-iiwa, o siedmiu stopniach ruchliwoĹ›ci mechanizmu kinematycznego, ktĂłry wyróşnia siÄ™ tym, Ĺźe dla kaĹźdej z osi ruchu, podczas jej pracy, mierzony jest generowany przez niÄ… moment obrotowy. Sensory momentu obrotowego zostaĹ‚y wprowadzone w celu umoĹźliwienia bezpiecznej współpracy robota z czĹ‚owiekiem i ustÄ™powania czĹ‚onĂłw mechanizmu robota przed napotkanÄ… przeszkodÄ… po osiÄ…gniÄ™ciu zadanego, bezpiecznego momentu oraz programowanie ruchu mechanizmu przez nauczanie, metodÄ… obwiedzenia trajektorii ruchu przez rÄ™czne prowadzenie narzÄ™dzia robota przez operatora. W projekcie DIANA sensory te zostaĹ‚y uĹźyte w trakcie montaĹźu takĹźe do wykrywania niedokĹ‚adnoĹ›ci wykonania elementĂłw i procesu ich Ĺ‚Ä…cze-

Rys. 5. Robot mobilny wykonujący instalację sufitów podwieszanych – aplikacja pozwala na 1,5× szybszy montaş płyt niş w przypadku dwuosobowej ekipy budowlanej, sterowanie zapewnia bieşące przesyłanie instrukcji ze środowiska BIM (ang. Building Information Modeling), wykorzystując dynamiczny model informacji budowlanych 3D, Skanska Norway 2016 Fig. 5. Mobile robot performing installation of utilities and ceilings – the application allows for 1.5× faster mounting of boards than for a twoperson team, the control ensures that current instructions are sent from the Building Information Modeling environment (BIM), using dynamic 3D building information model, Skanska Norway 2016

cja i robotyzacja w budownictwie ma ciągle jeszcze, na początku XXI stulecia, bardziej wartość potencjalną niş realną. Przyjęcie w praktyce budowlanej załoşeń Przemysłu 4.0, a więc mechatronizacji, informatyzacji i internetyzacji, wpłynie bez wątpienia zarówno na projekty architektoniczne i ich realizację, jak i edukację architektów i inşynierów budownictwa. W niedalekiej przyszłości powinny pojawić się samodzielne, pracujące w sieci urządzenia, maszyny i systemy mechatroniczne, konstruujące i kontrolujące w czasie rzeczywistym produkty architektury zaprojektowane według indywidualnych specyficznych potrzeb uşytkownika, w tym takşe obsługi i serwisowania tych produktów aş do czasu ich utylizacji lub recyklingu.

I. 1 M ! Mechatronizacja, rozumiana w sensie Platformy PrzemysĹ‚u 4.0, nie tylko wyĹ‚Ä…cznie w odniesieniu do techniki i technologii, ale w znacznie szerszym ujÄ™ciu uwzglÄ™dniajÄ…ca aspekty pozatechniczne, jako elastyczna integracja czynnoĹ›ci produkcyjnych i zarzÄ…dzania produkcjÄ…, zarzÄ…dzanie kadrami, informacjÄ… i logistykÄ… [1], jest najefektywniejszÄ… drogÄ… do ewolucyjnego rozwiÄ…zania nie tylko problemu wzrostu produktywnoĹ›ci i konkurencyjnoĹ›ci konkretnych gaĹ‚Ä™zi gospodarki, w tym architektury i budownictwa, ale rĂłwnieĹź drogÄ… do zapewnienia tym branĹźom wykwalifikowanych pracownikĂłw zdolnych do sprostania nowoczesnym wymaganiom zawodowym i spoĹ‚ecznym. Integracja projektowania parametrycznego, oprogramowania oraz istniejÄ…cych warunkĂłw Ĺ›rodowiskowych ma zasadnicze znaczenie dla zastosowania mechatroniki w procesie budowlanym. Generowanie funkcji i formy jest konsekwencjÄ… wykorzystania wspomnianych juĹź urzÄ…dzeĹ„, maszyn i systemĂłw mechatronicznych w architekturze. Kohler [20, 26] prezentujÄ…c dokonania swojego laboratorium w ETH Zurich (niem. EidgenĂśssische Technische Hochschule), zwiÄ…zane z cyfryzacjÄ… projektowania i konstruowania architektonicznego, twierdzi, Ĺźe ‌jesteĹ›my dziĹ›

14

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

NR 3/ 20 1 7

! "# $%&

Rys. 6. Panelizacja powłoki architektonicznej zaprojektowanej przez Zaha Hadid Architects, Dongdaemun Design Plaza, Seul 2015 Fig. 6. Panelization of Zaha Hadid Architects Dongdaemun Design Plaza, Seoul 2015

nia tak, aby rekompensować duĹźe niedokĹ‚adnoĹ›ci wykonywania projektĂłw architektonicznych wystÄ™pujÄ…ce na placach budowy (rys. 7). Projekt DIANA staĹ‚ siÄ™ waĹźnym krokiem do implementacji zaĹ‚oĹźeĹ„ PrzemysĹ‚u 4.0 w procesy montaĹźu elementĂłw architektonicznych na placach budowy [39]. Roboty jako narzÄ™dzia do obrĂłbki materiaĹ‚Ăłw wykoĹ„czeniowych, uĹźywanych przez architektĂłw, zostaĹ‚y wykorzystane w projekcie badawczym AROSU (ang. Artistic Robot Surface

Processing for Stone), prowadzonym przez Sigrid Brell-Cokcan, Thomasa Bocka i Andreasa Mßllera [16], finansowanym ze środków Unii Europejskiej. Celem badań było, między innymi, odtworzenie struktury kamienia obrabianego ręcznie, ale przy wykorzystaniu narzędzia osadzonego na mechaniźmie maszyny manipulacyjnej. Współcześnie brakuje fachowych rzemieślników, którzy potrafią obrobić powierzchnię kamienną zgodnie z historycznym wzorcem. Wcześniejsze próby zautomatyzowania

Rys. 7. Robot współpracujący (kolaboracyjny) LBR-iiwa uşyty w projekcie architektonicznym DIANA (ang. Dynamic Interactive robotic Assistant for Novel Applications), KUKA 2016 [39] Fig. 7. Collaboration robot LBR-iiwa used in the architectural project Dynamic Interactive robotic Assistant Novel Applications (DIANA), KUKA 2016

15

Mechatronika w architekturze – architektronika

Rys. 8. Powierzchnia kamienia po obróbce przy użyciu robota – wynik projektu badawczego AROSU (ang. Artistic Robot Surface Processing for Stone) [16] Fig. 8. Surface of the stone after processing with the robot – result of a research project Artistic Robot Surface Processing for Stone (AROSU)

Rys. 9. Ceglana winnica w Gartenbein zbudowana wg projektu wykonanego przez Gramazio & Kohler Research, ETH Zürich, 2006 [26] Fig. 9. Brick construction of winery at Gantenbein by Gramazio Kohler Research, ETH Zurich, 2006

procesu nie kończyły się uzyskaniem satysfakcjonujących i jednorodnych rezultatów, które przypominałyby rezultaty ręcznej obróbki. Badania projektu obejmowały szczegółową analizę ruchu dłuta podczas ręcznej obróbki oraz implementację uzyskanych reguł w pracy urządzenia wykonawczego (rys. 8). Jednym z pierwszych pomysłów na wykorzystanie maszyn manipulacyjnych do zautomatyzowanego wznoszenia ceglanych murów w budownictwie, w których forma i rozmieszczenie poszczególnych cegieł odbiegają od klasycznych, płaskich struktur był projekt ROCCO (ang. Robot Assembly System for Computer-Integrated Construction), opracowany i zrealizowany przez konsorcjum badawcze i partnerów przemysłowych z Niemiec, Hiszpanii i Belgii. Zaproponowany w 2002 r. system robotyczny miał 10 m zasięgu i udźwig do 500 kg. Cztery lata później zmodyfikowano tę metodę w ETH Zurich przez zespół badawczy Gramazio & Kohler [20, 26] i zastosowano do projektowania i budowy składów winnicy w Gantenbein. Przeszło 20 000 cegieł ustawiono zgodnie z założonym wzorem, generowanym w programie parametrycznym. Cegły ustawione w pożądanej pozycji zostały przygotowane w formie prefabrykowanych paneli i wykorzystane w takiej postaci do budowy ścian winnicy (rys. 9). Obok robotyzacji układania cegieł w realizacjach projektów architektonicznych, stosowane są rozwiązania ułatwiające i przyspieszające wznoszenie systemów stalowych, słupowych

16

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

i słupowo-belkowych. Japoński robot mobilny WR służy do wykonywania spawów konstrukcji bezpośrednio na terenie budowy. Wykorzystywany jest do budowy słupów i belek o grubości do 100 mm i przekroju okrągłym, kwadratowym lub dwuteowym [21]. Automatyzacja i robotyzacja procesu wznoszenia budynku może budzić szczególne zainteresowanie w przypadku budynków wysokich. Liczne przykłady realizacji tą metodą wieżowców można znaleźć w Japonii. Jednym z najbardziej znanych i cennych przykładów jest SMART opracowany przez Shimizu (Miyatake, 1993). System składa się z mobilnej fabryki zlokalizowanej na powstającym budynku, umożliwiającej montaż pojedynczej kondygnacji. Po wykonaniu danego piętra, fabryka ta podnoszona jest ku górze, aby przystąpić do montażu kolejnej kondygnacji [37]. Przemysł budowlany należy do branż szczególnie narażonych na niebezpieczne dla zdrowia i życia wypadki pracowników. I tu także mechatronika dostarcza rozwiązań pomagających w ich unikaniu. Należą do nich serwooperatory z mechanizmami np. typu egzoszkielety, chroniącymi przed przeciążeniami masowymi i siłowymi pracowników w trakcie ręcznej realizacji zadań (rys. 10) oraz systemy GPS kontrolujące lokalizację pracowników w trakcie wykonywania tych zadań. Dla monitorowania niebezpiecznych sytuacji konfliktu człowiek-maszyna lub A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

NR 3/ 20 1 7

! "# $%&

człowiek-konstrukcja, zarówno pracownicy, jak i wybrane elementy konstrukcyjne, mogą być wyposaşone w kamery wizyjne i nadajniki GPS. Ten ostatni system pozwala teş na gromadzenie informacji i danych, umoşliwiając zautomatyzowanie wybranych procesów przy jednoczesnym zapewnieniu bezpieczeństwa zatrudnionych na budowie ludzi.

L. : " W krajach o zaawansowanym poziomie racjonalizacji technicznej procesów wytwarzania w przemysłach niebudowlanych, tzn. po ewolucyjnym przejściu od produkcji zmechanizowanej (Przemysł 1.0), przez produkcję zautomatyzowaną (Przemysł 2.0) do produkcji współczesnej, częściowo zrobotyzowanej (Przemysł 3.0) i osiągnięciu stanu tworzenia Platform Przemysłu 4.0, przygotowanie podobnej ewolucji w przemyśle budowlanym staje się przedmiotem zainteresowania licznych

instytutĂłw i wydziaĹ‚Ăłw architektury uczelni w Azji, Europie i Ameryce Północnej [3–10, 13–15, 20, 23]. W Japonii wspomniane projekty badawcze staĹ‚y siÄ™ juĹź rzeczywistoĹ›ciÄ…. Na pytanie, czy Japonia jest budowana przez roboty, Ĺ›miaĹ‚o moĹźna odpowiedzieć, Ĺźe tak. Zautomatyzowany proces wznoszenia budynkĂłw rozpoczÄ…Ĺ‚ siÄ™ tam juĹź w latach 80. XX stulecia. Powody byĹ‚y identyczne jak dopiero obecnie dostrzegane w Europie i Ameryce: niedobory siĹ‚y roboczej i starzejÄ…ce siÄ™ spoĹ‚eczeĹ„stwo wymusiĹ‚y zwiÄ™kszenie wydajnoĹ›ci pracy, co osiÄ…gniÄ™to dziÄ™ki konsekwentnemu wdraĹźaniu systemĂłw mechatronicznych, w tym przede wszystkim robotycznych, wspierajÄ…cych pracÄ™ operatorĂłw-ludzi [11, 21, 22, 42]. Aktuatoryka mechatroniczna i robotyka w laboratoriach badawczych uczelni technicznych jest dziĹ› powszechna, nie wyĹ‚Ä…czajÄ…c pracowni architektonicznych. W szwajcarskiej ETH Zurich robotyzacja jest gĹ‚Ăłwnym elementem badaĹ„ i prototypowego rozwoju urzÄ…dzeĹ„ i maszyn procesu budowlanego (rys. 11). PowstaĹ‚o tam nowe podejĹ›cie do konstrukcji nieregularnych struktur przestrzennych, w ktĂłrym robot o szeĹ›ciu

Rys. 10. Mechanizmy konwencjonalne oraz typu egzoszkielet serwooperatorów mogą przejmować obciąşenia masowe i siłowe pracowników budowlanych Fig. 10. A wearable exoskeleton robot potentially can offer the assembly operator with more strength and allow to assist her in handling heavy tools during the construction

Rys. 11. Spektrometria konstrukcji przestrzennych w budownictwie, Gramazio Kohler Research, ETH ZĂźrich Fabricate, 2017 [20] Fig. 11. Spectrometry of spatial structures in the building, Gramazio Kohler Research, ETH Zurich Fabricate, 2017

17

Mechatronika w architekturze – architektronika

Rys. 12. Instalacja Water Spider Pavilion, projekt Achim Menges, TU Stuttgart 2016 [27] Fig. 12. Installation Water Spider Pavilion, project Achim Menges, TU Stuttgart

Rys. 13. Mobilna jednostka budowlana na platformie samojezdnej wykorzystująca druk 3D, jako addytywną technikę wytwarzania konstrukcji kopuły o średnicy 13 m. Po lewej cyfrowa platforma budowlana (ang. Digital Construction Platform – DCP), po prawej kopuła skonstruowana w technice druku 3D z wykorzystaniem DCP, MIT Robotics Groups, 2017 [23] Fig. 13. Robotic building platform on a self-propelled platform using additive printing in the construction of the 13 meter dome formwork. On the left – the digital construction platform – DCP, on the right 3D printed dome, MIT Robotics Groups, 2017

stopniach ruchliwości (6 DoF) potrafi z żądaną dokładnością ustawiać elementy oraz interpretować swoją pozycję w stosunku do środowiska roboczego [20]. Pozwala to osiągać precyzję wykonania konstrukcji budowlanych nieosiągalną podczas pracy ręcznej człowieka. W projekcie Water Spider Pavilion realizowanym w TU Stuttgart (niem. Technische Universität Stuttgart) konwencjonalny robot przemysłowy został zastosowany do nanoszenia włókna węglowego na wewnętrzną powierzchnię nadmuchanej konstrukcji membranowej (rys. 12). Robot rozprowadza materiał w momencie wykrycia powierzchni bazowej, co stało się możliwe dzięki dynamicznemu pomiarowi siły nacisku narzędzia na powłokę [27]. W opublikowanym w 2017 r. w „Science Robotics” artykule [23], opisany został opracowany w MIT Robotics Groups (ang. Massachussets Institute of Technology Robotics Groups) robot architektoniczny, zaprojektowany dla konkretnego zadania

18

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

budowlanego, samodzielnie wytwarzanego na skalę architektoniczną. Robot, oprócz ruchów manipulacyjnych i orientacyjnych, realizuje dodatkowo ruchy lokomocyjne – może być wyposażony w platformę jezdną (rys. 13). Może wykonać technologicznie założone zadanie architektoniczne, np. za pomocą narzędzia drukarskiego 3D, także montować złożone układy konstrukcyjne, dostosowując się do specyficznych dla danego środowiska roboczego ograniczeń. Ten mechatroniczny system służyć ma do konstrukcji niekonwencjonalnych struktur architektonicznych, wykorzystując lokalne informacje środowiskowe do zarządzania procesem ich wytwarzania. Zdolności gromadzenia danych systemu mogą też bezpośrednio wspomagać szczegółowe obliczenia konstrukcyjne, generować pożyteczne zbiory danych i raportować aktualnie realizowane etapy zadania. W Japonii, w latach 80., w pierwszej fazie automatyzacji procesów budowlanych, zadaniem operatorów-ludzi było dostarczanie informacji sensorycznych, których pozyskanie przez ówczesne A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

NR 3/ 20 1 7

! "# $%&

Rys. 14. Robotyzacja prac budowlanych w duĹźej skali w Japonii: Automated Building Control System (ABCS) korporacji Obayashi Corp. dla budownictwa wysokiego Fig. 14. Robotization of building works in the great scale in Japan: Automated Building Control System (ABCS) of Obayashi Corp. for the high buildings

urzÄ…dzenia pomiarowe byĹ‚o trudne lub niemoĹźliwe. PozwalaĹ‚o to na automatyzowanie tych procesĂłw z ludzkim operatorem jako elementem pomiarowym ukĹ‚adu regulacji. O zasadach, na ktĂłrych obecnie opiera siÄ™ japoĹ„ski system wspomagania wytwarzania i montaĹźu elementĂłw budowlanych, pisze Taylor [43], ktĂłry dzieli japoĹ„skie systemy automatyki i robotyki budowlanej na cztery elementarne podsystemy mechatroniczne placu budowy (rys. 14): − podsystem osĹ‚ony platformy roboczej, − podsystem podnoĹ›nikowy platformy roboczej, − podsystem zautomatyzowanego dostarczania materiaĹ‚Ăłw i elementĂłw budowlanych na platformÄ™ roboczÄ…, − podsystem zintegrowanego centrum sterowania. Do powszechnie stosowanych w Japonii zintegrowanych systemĂłw automatyki i robotyki budowlanej naleşą dwa systemy: Automated Building Control System (ABCS) oraz Big-Canopy koncernu Obayashi Corp. (rys. 14). Powszechność oraz 15 lat doĹ›wiadczeĹ„ zebranych w trakcie stosowania zautomatyzowanych systemĂłw budowlanych skutkujÄ… wyraĹşnÄ… poprawÄ… bezpieczeĹ„stwa produkcji budowlanej i co moĹźe jeszcze waĹźniejsze, ogromnym spoĹ‚ecznym zaakceptowaniem dziaĹ‚aĹ„ automatyzacji i robotyzacji budownictwa (rys. 15).

Rys. 15. Robotyzacja prac budowlanych w małej skali w Japonii: serwooperator korporacji Shimizu Corp., sterowany przez jednego z pracowników, pomaga innym pracownikom budowlanym w układaniu cięşkich prętów stalowych Fig 15. Robotization of building works in the low scale in Japan: servooperator of Shimizu Corp., controlled by one of workers, is helping builder workers for arrange heavy steel rods

19

Mechatronika w architekturze – architektronika

Według ostatniego artykułu w majowym wydaniu (2017) czasopisma „Japan Times�, place budowy w Japonii czeka nowa fala automatyzacji. Około 30% wszystkich japońskich pracowników budowlanych osiągnęło lub przekroczyło wiek 55 lat. Ze względu na rosnący niedobór robotników i starzejących się pracowników, coraz powszechniejsze staje się wykorzystywanie robotów i dronów do podnoszenia i przenoszenia cięşkich elementów i narzędzi budowlanych. Kajima, największa firma budowlana w Japonii, wykorzystuje na placach budowy między innymi drony, bezzałogowe jednostki latające, które zbierają dane wizyjne i korzystają z lokalizacji GPS. Wyposaşony w indywidualny tablet operator-robotnik kieruje programowo na podstawie dostarczonych z drona informacji wizyjnych cięşkim sprzętem budowlanym i zestawia sekwencję zadań wykonywanych przez kilka, nawet do pięciu maszyn, np. formujących powierzchnię placu budowy. Według Bocka [10–15] w japońskim przemyśle budowlanym prefabrykacja na placu budowy, takşe poza nim, stosowana jest juş na nieporównywalnie duşą, z europejskim i amerykańskim budownictwem, skalę. Wielkoskalowa Prefabrykacja (ang. Large Scale Prefabrication), jest właśnie szczególnie skuteczna w Japonii, w sytuacji wysokiego poziomu automatyzacji i robotyzacji przemysłu budowlanego, który wytwarza około 150 000 prefabrykowanych mieszkań w skali roku.

ktĂłre sÄ… w stanie zmieniać swoje parametry, funkcje i geometriÄ™, porĂłwnania te sÄ… juĹź nieaktualne. Statyczna przez wieki bryĹ‚a budowli moĹźe być wprawiona w ruch przez nas, nawet przez nasze myĹ›li lub przez zmieniajÄ…ce siÄ™ parametry otoczenia bÄ…dĹş nawet muzykÄ™. DziÄ™ki nowym technologiom bezwĹ‚adna dotychczas bryĹ‚a zostaje wzbogacona o sensory, procesory, aktuatory, roboty oraz systemy obliczeniowe dziaĹ‚ajÄ…ce dynamicznie w czasie rzeczywistym oraz sieci komunikacyjne kontaktujÄ…ce siÄ™ ze Ĺ›wiatem zewnÄ™trznym, stajÄ…c siÄ™ systemem Ĺ‚Ä…czÄ…cym mechatronikÄ™ i architekturÄ™ w nowÄ… caĹ‚kiem dyscyplinÄ™ techniki: architektronikÄ™. W najprostszym wykonaniu tego systemu, w etapie przejĹ›ciowym, jako elementy kinetyczne budynku, zmieniajÄ…ce jego wyglÄ…d, charakter lub funkcjonalność (rys. 16). MogÄ… one zmieniać swoje poĹ‚oĹźenie, pozycjÄ™ lub orientacjÄ™ w odpowiedzi na sygnaĹ‚ z sensorĂłw bÄ…dĹş w wyniku implementacji zaprogramowanej lub wymuszonej sekwencji sygnaĹ‚Ăłw sterujÄ…cych. Współczesna architektura musi juĹź być postrzegana jako system dynamiczny, ktĂłry zmienia siÄ™ w odpowiedzi na jego otoczenie, a nawet jako organizm zdolny modyfikować sam siebie. PojÄ™cie architektroniki lub ROBOarchitektroniki [43], okreĹ›lajÄ…ce dyscyplinÄ™ Ĺ‚Ä…czÄ…cÄ… w sobie architekturÄ™ i mechatronikÄ™, zostaĹ‚o stworzone w oczekiwaniu na sygnalizowany juĹź rozwĂłj integracji obu dziedzin. Razem z kontrolowanymi przez uĹźytkownika zmechatronizowanymi systemami kinetycznymi wykorzystujÄ…cymi sensory, procesory i aktuatory, zasĹ‚uguje na szczegółowÄ… analizÄ™ i bÄ™dzie przedmiotem badaĹ„ nazwanych ROBOmoves, prowadzonych w najbliĹźszym czasie przez autorĂłw artykuĹ‚u z WydziaĹ‚u Architektury i WydziaĹ‚u Mechatroniki Politechniki Warszawskiej. Dobrym przykĹ‚adem podobnych badaĹ„ byĹ‚ niedawno zakoĹ„czony projekt LISA Habitec [15], prowadzony w wyniku dwuletniej (2014–2016) współpracy multidyscyplinarnej grupy kierowanej przez Thomasa Bocka w Technische Universität MĂźnchen. Jego celem byĹ‚a niezwykle waĹźna kwestia spoĹ‚eczna, jakÄ… jest mechatroniczne i architektoniczne wsparcie seniorĂłw, osĂłb niedołęşnych, chorych i kalekich, wymagajÄ…cych opieki. Celem projektu byĹ‚o Opracowanie techniki, ktĂłra moĹźe wspierać ludzi i zagwarantować im samodzielne Ĺźycie dĹ‚uĹźej. LISA oferuje funkcjonalne, inteligentne meble, ktĂłre zapewniajÄ… pomoc fizycznÄ… i technicznÄ…. Wszystkie funkcje sÄ… modularne (umoĹźliwiajÄ… zmiany), a zatem adaptowalne do indywidualnych potrzeb i ograniczeĹ„ (rys. 17). Ten przykĹ‚ad ilustruje wprost niewyobra-

P. ' Projektowanie, budowa i montaş wspomagany przez robotykę to istotny, ale nie jedyny przykład wykorzystywania systemów mechatronicznych w architekturze. Zautomatyzowane i zrobotyzowane środowisko şycia umoşliwia wspieranie uşytkowników, w tym osób starszych i niepełnosprawnych, w wykonywaniu codziennych czynności. Pojawia się teş moşliwość poprawy i dostosowania parametrów środowiskowych do indywidualnych potrzeb tych osób i warunków zewnętrznych. Choć idea stosowania ruchomych elementów w architekturze nie jest nowym pomysłem, czego przykładem są chociaşby mosty zwodzone, jej ukonstytuowanie nastąpiło dopiero na przełomie lat 60. i 70. XX stulecia. Pozwolił na to rozwój nowych technologii, w tym aktuatorów i systemów przetwarzania danych. Termin architektura kinetyczna odnosi się do budynków zaprojektowanych z myślą o moşliwości wprawienia w ruch elementów struktury obiektu. Jednym z prekursorów architektury kinetycznej był Buckminster Fuller (1895–1983), amerykański konstruktor, architekt i filozof, twórca konstruktywizmu. W 1970 r., Zuk i Clark [45] w ksiąşce Kinetic Architecture pogłębiają rozumienie pojęcia natury architektury kinetycznej. Autorzy wyznaczają w niej warunki i kierunki rozwoju tej gałęzi architektury, między innymi przez czerpanie inspiracji właśnie ze świata natury, roślin, zwierząt, minerałów, tzn. przez bionikę [38]. Pojęcie architektury responsywnej, odpowiadającej na zmieniające się potrzeby uşytkowników oraz zmiany warunków środowiskowych narodziło się w podobnym okresie i zostało opisane przez Nicholasa Negroponte, załoşyciela w 1967 r. MIT Architecture Machine Group. Negroponte przedstawiał architekturę jako naturalny produkt wykorzystania techniki komputerowej [30]. Przewidując juş w 1970 r. rolę sensorów i aktuatorów, zintegrowanych z budynkiem pisał, şe nie tylko będzie moşliwe monitorowanie i regulowanie warunków środowiskowych, ale takşe ułatwienie zmian w aktywności uşytkowników przez alokację elementów i wyposaşenia przestrzeni funkcjonalnych w tym budynku. W XIX stuleciu filozofowie i artyści nazywali architekturę muzyką zastygłą (Friedrich W.J. Schelling, 1803) lub oniemiałą (Johan Wolfgang von Goethe, 1833, Die Baukunst ist eine verstummte Tonkunst) [17]. Wobec obiektów architektonicznych,

20

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

Rys. 16. Interactive Wall, Hyperbody, TU Dresden, Festo 2009 – kinetyczność architektury polega na ruchu fragmentów budynku, odpowiadając na warunki środowiskowe i potrzeby uşytkownika, elementy interaktywne zmieniają geometrię za sprawą wbudowanych sensorów, procesorów i aktuatorów pneumotronicznych Fig. 16. Interactive Wall, Hyperbody, TU Dresden, Festo 2009 – interactivity is addressed here at the level of building fragments that become dynamic, responding to environmental factors or user specific needs, the realtime interactive elements are activated via embedded sensor and pneumotronic actuators

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

NR 3/ 20 1 7

! "# $%&

Rys. 17. LISA Habitec (ang. Habitat, Bits and Technology in an Ageing Society), składa się z serii dedykowanych, interaktywnych, zmechatronizowanych mikropomieszczeń i ich wyposaşenia, zgromadzonych w istniejącej przestrzeni jednostki mieszkalnej [15] Fig. 17. LISA Habitec (Habitat, Bits and Technology in an Ageing Society), consists of series of dedicated, interactive robotic micro-rooms situated within the existing space

şalny jeszcze dzisiaj potencjał architektury wzbogaconej urządzeniami, maszynami i systemami mechatronicznymi.

Q. W przypadku idei kinetycznej (ROBOmoves) architektura cierpi na zespół deus ex machina1. To stan, ktĂłry pociÄ…ga za sobÄ… nagĹ‚e zmiany, a w naukowym znaczeniu wiÄ…Ĺźe siÄ™ ze skokowym wprowadzeniem nowej hipotezy, ktĂłra ma rozwiÄ…zać zadany problem. Wykorzystywanie mechatroniki, a dziÄ™ki niej aktuatorĂłw i robotĂłw, jako panaceum na wszystkie problemy architektury spotyka siÄ™ jeszcze ciÄ…gle ze sprzeciwem i spoĹ‚ecznym, i samych architektĂłw. Warto jednak pamiÄ™tać, Ĺźe, historycznie rzecz traktujÄ…c, architektura byĹ‚a zawsze ewolucyjnie, silnie powiÄ…zana z rozwojem technologii, a wykorzystywanie nowo pojawiajÄ…cych siÄ™ narzÄ™dzi i technologii byĹ‚o naturalnÄ… praktykÄ… projektowÄ… [25, 40]. DziĹ› zmiany wprowadzone przez rozwĂłj technologii informacyjnych i internetowych w poĹ‚Ä…czeniu z narzÄ™dziami dostarczanymi przez mechatronikÄ™, muszÄ… powodować szybkÄ… transformacjÄ™ dość przestarzaĹ‚ego w tym obszarze przemysĹ‚u budowlanego. Dla architektĂłw we współczesnym spoĹ‚eczeĹ„stwie wiedzy pojawiajÄ… siÄ™ wiÄ™c nowe wyzwania projektowe. Te nowe aspekty oferujÄ… interesujÄ…ce moĹźliwoĹ›ci, poniewaĹź wdroĹźenie rozwiÄ…zaĹ„ mechatronicznych wymaga systemowego i interdyscyplinarnego podejĹ›cia do rozwiÄ…zywania problemĂłw projektowych architektury gwarantujÄ…c jednoczeĹ›nie efekt synergii. We współczesnej praktyce architektonicznej i edukacji w dziedzinie nauk stosowanych pojawia siÄ™ nowe podejĹ›cie “badaĹ„ przez projektowanieâ€? (ang. Research by Design). Na Wydziale Architektury Politechniki Warszawskie, we współpracy z WydziaĹ‚em Mechatroniki, badane sÄ… te projektowe aspekty robotyki, techniki informacyjnej i inĹźynierii materiaĹ‚owej [44]. Projektowanie stanowi tu istotnÄ… część procesu badawczego. 1 okreĹ›lenie to pochodzi z greckiej tragedii, gdzie ruchome platformy byĹ‚y stosowane do wynoszenia na scenÄ™ aktorĂłw grajÄ…cych bogĂłw. W efekcie wykorzystania tych urzÄ…dzeĹ„, wĹ›rĂłd zaskoczonych widzĂłw wywoĹ‚ywana byĹ‚a natychmiastowa reakcja emocjonalna ‌

Współpraca tych dwóch wydziałów w tej dziedzinie odbywa się w trakcie regularnych zajęć programu ASK (ang. Architectural Society of Knowledge), z technicznym wsparciem ze strony firmy Festo Polska, reprezentującego wiodącego w skali światowej producenta sprzętu mechatronicznego. Podczas zajęć w ROBOstudio wykorzystywane są badania i metody oparte na projektowaniu, które jest rekurencyjnym procesem pytań i propozycji. W epoce społeczeństwa wiedzy proces ten uwzględnia uczestnictwo społeczne, czyniąc projektowanie praktyką refleksyjną. Krytyczna ocena, metody porównawcze i ewaluacja odbywają się poprzez wspólne, multidyscyplinarne rozwiązywanie problemów. Kilka zrealizowanych projektów studyjnych ROBOstudio przedstawiono na rys. 18 i 19. Wśród realizowanych w projekcie tematów występuje ROBOconstruct, badający moşliwość integrowania architektury i mechatroniki w projektowaniu, prototypowaniu i realizacji budynków. Projekt stara się realizować integrację tych dwóch dziedzin przez cyfryzację procesu konstrukcyjnego i wykorzystywanie zaawansowanych materiałów i technologii, w tym robotów [44]. W temacie ROBOsenior projektowane jest takşe środowisko dla osób starszych i niepełnosprawnych. Jest to interaktywny i modularny system wspomagany nowymi technologiami, pozwalającymi na kontrolę środowiska domowego i stanu zdrowia mieszkańców. Celem projektu jest opracowanie prototypowego systemu, przeznaczonego równieş do zautomatyzowanego i zrobotyzowanego wsparcia osób starszych, wymagających opieki osób trzecich. Zwiększająca się długość şycia i niski przyrost naturalny w krajach rozwiniętych, takşe w Polsce, sprawiają, şe zautomatyzowanie procesów odpowiadających za komfort i bezpieczeństwo seniorów moşe być jedynym sposobem dla skutecznego zapewnienia wspomnianej opieki. Czynnikiem, który musi być uwzględniony jest chroniczny brak kadry pielęgniarskiej lub przynajmniej usprawnienie jej działania przez zmniejszenie wysiłku fizycznego, np. w trakcie czynionych wspólnie z pacjentem ćwiczeń rehabilitacyjnych. W niedalekiej przyszłości mechatronika w architekturze moşe być wykorzystana nie tylko do projektowania, wytwarzania, montaşu budynków, ale takşe do uczynienia naszych domów i miast przestrzenią reagującą na zmieniające się warunki zewnętrzne i potrzeby uşytkowników [40].

21

Mechatronika w architekturze – architektronika

Rys. 18. Interaktywna instalacja z zastosowaniem pneumatycznych aktuatorów Festo, Noc Muzeów, ROBOstudio, Wydział Architektury Politechniki Warszawskiej, Festo 2016 Fig. 18. The interactive installation using Festo pneumatic actuators, Museums Night, ROBOstudio, Faculty of Architecture, Warsaw University of Technology, Festo 2016

Rys. 19. Prezentacja rozwiązań ROBOstudio, Interaktywne Atrium Wydziału Architektury Politechniki Warszawskiej, 2015 Fig. 19. Presentation of projects ROBOstudio, Interactive Atrium of the Faculty of Architecture, Warsaw Technical University, 2015

W Polsce szanse tej transformacji są znaczne z uwagi na obecny, bardzo niski poziom zautomatyzowania i zrobotyzowania i przemysłu, i życia społecznego i rodzinnego [34]. Ale wkrótce idee takie, jak Przemysł 4.0 będą miały istotny wpływ na budowanie, projektowanie i realizację projektów architektonicznych i urbanistycznych. Można już zaobserwować, że technologie zautomatyzowanej i zrobotyzowanej budowy, wykorzystanie

22

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

maszyn budowlanych o charakterze robotycznym, systemy robotów serwisowych, technologie informacyjne i internetowe łączą się ze środowiskiem budowlanym, stając się nieodłącznymi elementami budynków, komponentów budynków, mieszkań, wbudowanych mebli... Automatyka i robotyka stają się wszechobecne i zaczynają wieść własne życie i tworzyć środowisko urbanistyczne [10, 43, 44]. A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

NR 3/ 20 1 7

! "# $%&

Bibliografia 1. 2.

3.

4.

5.

6.

7.

8.

9.

10.

11.

12.

13.

14.

15.

16.

Abele E.,, Reinhart G., Zukunft der Produktion. Carl Hanser Verlag, MĂźnchen 2011. Adriaenensens S., Gramazio F., Kohler M., Menges A., Pauly M. (eds.), Advances in Architectural Geometry. Proc. Advances in Architectural Geometry (AAG), ETH ZĂźrich, vdf Hochschulverlag AG, ZĂźrich 2016. Andreani S., Bechthold M., (R)evolving Brick: Geometry and Performance Innovation in Ceramic Building Systems Through Design Robotics. [in:] Gramazio, K. (ed.), Fabricate: Negotiating Design & Making, Gbt Verlag, ZĂźrich 2014. Bechthold M., Design Robotics: A New Paradigm in Process-Based Design. [in:] Oxman, R., Theories of the Digital in Architecture. Routledge/Taylor & Francis, Abingdon 2014. Bechthold M., Design Robotics: New Strategies for Material System Research. [in:] Peters B., Peters T. (eds.), Inside Smart Geometry. John Wiley & Sons, London 2013, 254–267. Bechthold M., Griggs K., Coffee, Cake, CAD/CAM: Reinventing the Urban Diner. Cambridge-Harvard Design School: Technology Report Series 2003-3. Bechthold M., Griggs K. et al., New Technologies in Design I: Digital Design and Manufacturing Techniques I. Cambridge-Harvard Design School: Technology Report Series 2001-1. Bechthold M, Griggs K. et al., New Technologies in Design I: Digital Design and Manfuacturing Techniques II & III. Cambridge-Harvard Design School: Technology Report Series 2003-2. Bechthold M., Product and Process Approaches. [in:] Piroozfar P., Piller F. (eds.), Mass Customisation and Personalisation in Architecture and Construction. Routledge/Taylor & Francis, Abingdon 2013. Bock Th., Construction Robotics enabling Innovative Disruption and Social Supportability. [in:] Proc. of the Intern. Symp. on Automation and Robotics in Construction (ISARC). Vilnius Gediminas Technical University, Department of Construction Economics & Property, Vilnius 2015, 1-11. Bock Th., Evolution of Large Scale Industrialization and Service Innovation in Japanese Prefabrication Industry. “Construction Innovationâ€?, Vol. 12, Iss. 2, 2012, 156–178, DOI: 10.1108/14714171211215921. Bock Th., Lauer W.V., Location Orientation Manipulator by Konrad Wachsmann, John Bollinger and Xavier Mendoz. [in:] International Symposium on Automation and Robotics in Construction, ISARC 2010. Bock Th., Linner Th., Robotic Industrialization, Automation and Robotic Technologies for Customized Component, Module, and Building Prefabrication. The Cambridge University Press, 2015. Bock Th., Linner Th., Robot-Oriented Design: Design and Management Tools for the Deployment of Automation and Robotics in Construction. The Cambridge Handbooks in Construction Robotics, 2015. Bock Th., Linner Th., The Cambridge Handbooks on Construction Robotics. Series focuses on the implementation of automation and robot technology to renew the construction industry. GSD Design Robotics Group, Material Processes and Systems Research, Ambient Integrated Robotics, Vol. 1–5, Harvard 2017. BrĂźninghaus J., Stum S., Nelles J., Mertens A., Schlick Ch., Brell-Cockan S., Arbeitsorganisatorische und ergono-

17. 18

19.

20.

21. 22. 23.

24.

25. 26.

27.

28.

29. 30. 31.

32.

33.

34.

35. 36.

37.

mische Anforderungen an die Mensch-Roboter-Interaktion auf der Baustelle der Zukunft. Kongress der Gesellschaft fĂźr Arbeitswissenschaft e.v., RWTH Aachen 2016. Eckermann J.P., Die Baukunst ist eine erstarrte Musik – Gespräche mit Goethe, 1829. Gilbert H., The Dream of the Factory-Made House: Walter Gropius and Konrad Wachsmann. The Amazon Book Review, 1984. Graham W., Miasta wyĹ›nione. Siedem wizji urbanistycznych, ktĂłre ksztaĹ‚tujÄ… nasz Ĺ›wiat, Wyd. Karakter, KrakĂłw 2016. Gramazio F., Kohler M., Willmann J., The Robotic Touch: How Robots Change Architecture. Park Books, ZĂźrich 2017. Hasegawa Y., New Wave of Construction Automation and Robotics in Japan. Waseda University, 2000. Hartley J., Flexible Automation in Japan, Springer Verlag, 1984. Keating S.J., Leland J.C., Cai L., Oxman N., Toward Site-specific and Self-sufficient Robotic Fabrication on Architectural Scales. “Science Roboticsâ€?, Vol. 2, Iss. 5, 2017, DOI: 10.1126/scirobotics.aam8986. KaliczyĹ„ska M., DÄ…bek P., Value of the Internet of Things for the Industry – An Overview. [in:] Mechatronics: Ideas for Industrial Applications, 2015, 51–63, DOI: 10.1007/978-3-319-10990-9_6. Knothe J., Sztuka budowania. Wyd. Karakter, KrakĂłw 2015. Kohler M., Gramazio F., Willmann J., The Robotic Touch: How Robots Change Architecture: Gramazio & Kohler Research. ETH Zurich, Zurich Park Books 2005–2017. Menges A., Material Performance – Fibrous Tectonics & Architectural Morphology. Harvard University GSD, Cambridge 2016. Miodownik M., W rzeczy samej. Osobliwe historie współczesnych materiaĹ‚Ăłw, ktĂłre nadajÄ… ksztaĹ‚t naszemu Ĺ›wiatu. Wyd. Karakter, KrakĂłw 2016. Mitchell W.J., The Logic of Architecture: Design, Computation, and Cognition. The MIT Press, 1990. Negroponte N., The Architecture Machine. MIT Press, 1970. Olszewski M., Barczyk J., BartyĹ› M., Mednis W., Chojecki R., UrzÄ…dzenia i systemy mechatroniczne. Część 2, podrÄ™cznik opracowany pod kierunkiem Olszewski M. REA, Warszawa 2009. Olszewski M., Barczyk J., Falkowski J.L., KoĹ›cielny W.J., Manipulatory i roboty przemysĹ‚owe. Automatyczne maszyny manipulacyjne, praca napisana pod kierunkiem Olszewski M. Wyd. Naukowo-Techniczne, Warszawa, I wyd. 1985; II wyd. popr. i uzupeĹ‚. 1993. Olszewski M., KoĹ›cielny W.J., Mednis W., SzaciĹ‚Ĺ‚o-Kosowski J., Wasiewicz P., UrzÄ…dzenia i systemy mechatroniczne. Część 1, podrÄ™cznik opracowany pod kierunkiem Olszewski M. REA, Warszawa 2009. Olszewski M., Mechatronizacja produktu i produkcji – przemysĹ‚ 4.0. “Pomiary Automatyka Robotykaâ€?, R. 20, Nr 3, 2016, 6–28, DOI: 10.14313/PAR_221/13. Olszewski M., Mechatronizacja produktu i produkcji – PrzemysĹ‚ 4.0. “NapÄ™dy i Sterowanieâ€?, 6(19), 2017, 74–90. Park D., Bechthold M., Designing Biologically Inspired Smart Building Systems: Processes and Guidelines. “International Journal of Architectural Computingâ€?, Vol. 11, No. 4, 2013, 437–467. Smith I., Wamuziri S., Taylor M., Automated Construction in Japan. [in:] Proc. Inst. Civil Eng. 2003, 156, 34–41.

23

Mechatronika w architekturze – architektronika

38. Stoll W., Bionics. Inspiring technology. H. Schmidt University Printing Press Publishing House, Mainz 2012. 39. Stumm S., Braumann J., von Hilchen M., Brell-Cokcan S., On-Site Robotic Construction Assistance for Assembly Using A-Priori Knowledge and Human-Robot Collaboration. [in:] Rodić A., Boranglu T. (eds), Advances in Robot Design and Intelligent Control, Vol. 540, Springer 2017. 40. Sudjic D., Język miast. Wyd. Karakter, Kraków 2015. 41. Sutherland I., Sketchpad: A Man-Machine Graphical Communication System. Ph.D. thesis, MIT, 1964.

42. Taylor M. et al., Automated Construction in Japan. Proc. of ICE 2003, 34–41, DOI: 10.1680/cien.2003.156.1.34. 43. Wojtowicz J., Johnson G., Meyboom A., Architectronics: Towards a Responsive Environment. “International Journal of Architectural Computing�, 2011, Vol. 9, No. 1, 77–98. 44. Wrona S., Wojtowicz J., Wykorzystanie sztucznej inteligencji i robotyki w architekturze i urbanistyce, manuskrypt 2017 (w przygotowaniu). 45. Zuk W., Clark R.H., Kinetic Architecture. Van Nostrand Reinhold, New York 1970.

( 6 N ( -$! & \ In the thesis authors are discussing the new reality resulting from the process of integrating architecture and mechatronics, in it above all automations and robotizations. They are becoming creative tools in processes of the design, modeling and building architecture for the society of the knowledge. The examples of architectural solutions discussed in this article demonstrate that the automation and the robotization of the both fabrication and assembly of structures and building elements are important and expected undertakings. Mechatronizated, kinetic architecture is becoming also an excellent way of considering changing conditions of the environment and user requirements becomes the new form of interface. These changing conditions and requirements for products of modern architecture are direct analogies of changing requirements and their realization also in relation to products and the industrial production, included within a generally accepted term of industrial (r)evolution 4.0. KeywordsH " " ) < ) 8

) $9 ;9 [ ! 5B! !" .

prof. Politechniki Warszawskiej

prof. dr mgr arch. Jerzy Wojtowicz, prof. zw. Politechniki Warszawskiej Professor Emeritus The University of British ' B $

"% *" % % % D .K,+ % > ( T !% O ") /&% .K/J % 8 H < ; H " ) ; " .KJ+ % DF9 ;

H 8 " H H " 8 U " "

" " " ;

C'(

8 " " ; V X6 Y P-&&-Q X " Y P-&&,Q " X# H " " Y P-&&KQ% A "

) A " ;

% L ( " C ) D 6 D .KK0;-&.-Z -&&$ % C F " 8 L ( " " A Z H @ " @ 8 ;F " L ) " NO %

24

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

* % ! % D ; ( ; L < M ") # ! C B L C ! M < (( > (

< " ( 8 ( O 8 @ 8 B ! " ; ; G 8 C F P CFQ% E ) " ) 8 A

< " A A 8 A G " @ O 8 @ 8 I # ( ; " 8 8 " " A ; " " R PR 8 Q% S) D ( D

" " ; A " " ) A < ) " G H

% ( < " H 8 8 " ( @ P( < < @ 8 Q H 8 A %

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

NR 3/ 20 1 7

! "# $%&

(9

) $9 ;9 &)9 ( .

prof. zw. Politechniki Warszawskiej

;9 @ B EG$ !" H " % % ) *8" % "

* % % % D ( ; D .K/& % .K,/ %

; ) ; " 8 8 "; " % ) ) " " 8 ML6 PM 8 L < " 6 8Q

" ) ) % D .KJK;-&&J @ ( 8 D " ; 8 8 @ " " D ( .KK0N-&&- -&&JN-&., @ @ ( 8 -&., % ) F " > # ( F 8 % S A ; D " 6 U "H > " 8 ; A " 8 ( @ P( < < @ 8 Q%

() A A ; D V D 6 P-&.+Q D ( P-&.,Q% S -&., % ; A D ( % ; " ; 8 " " " "%

25

Mechatronika w architekturze – architektronika

26

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

NR 3/ 20 1 7

Pomiary Automatyka Robotyka, ISSN 1427-9126, R. 21, Nr 3/2017, 27–34, DOI: 10.14313/PAR_225/27

) " 9 " 8 < " !" . & & ". - B ". > ! @ !" . ] E $ .

, ')B $ ! D # ! < 9 8 > < 6 ' 8 8 < ( ! 6 < 8 9 8 P (69;> Q [

+ +&;$/. D

-$! & \ Industrial computed tomography (CT) supports quality inspection of manufactured technical objects and product development thanks to its possibility of non-destructive detection of porosity. Application of computed tomography to porosity detection permits not only qualitative evaluation of internal structure of objects, but also quantitative evaluation of material porosity with representation of three-dimensional shape of pores and their spatial distribution. The paper presents a brief characteristic of the factors influencing effectiveness of porosity detection by CT. A technical example illustrates influence of the applied magnification on the possibility to detect porosity and represent shapes of pores. Next, the results of porosity evaluation obtained by CT and by standard microscopic examinations are compared. It was demonstrated that result of porosity detection is influenced by magnification and resolution of CT measurements. 8 H " " 8 < \

1. Introduction An industrial CT scanner is equipped with an X-ray tube generating a conical beam of radiation. It can be used for representing external and internal geometry of technical objects. After CT examination, structure of the object remains unchanged, so this technique is classified as a non-destructive testing [1–4]. By CT it is possible to analyse internal structure of examined objects in a relatively short time, with no need of their expensive cutting into sections. Schematic presentation of obtaining three-dimensional data using CT is shown in Fig. 1.

During reconstruction, the object is placed on a turntable and screened with X-rays. The object is penetrated by radiation at various angular positions of the table and a series of X-ray images is recorded. Based of these digitally recorded images composed of individual pixels with various intensities, a 3D model of the scene is reconstructed. The object is separated from the background by segmentation using the thresholding technique and, finally, a 3D model of the object itself is created.

Fig. 1. Schematic presentation of obtaining data by technical CT Rys. 1. Schemat uzyskiwania danych z wykorzystaniem technicznej tomografii komputerowej

' " H " % % " * % % ' $&%&$%-&./ % --%&+%-&./ % ! "" # $%&

A map representing 3D geometry, obtained by CT reconstruction, makes it possible to detect hidden material defects in form of pores, cracks, inclusions and other discontinuities inside the reconstructed objects [5–7], see Fig. 2. An advantage of this measurement method is quantitative analysis of defects that makes it possible to evaluate total porosity with determination of shapes of pores and their spatial distribution. However, the possibility of detecting pores by CT depends on many

27

Porosity Detection by Computed Tomography

factors; the most important of them will be described below in more details. Detection of porosity using CT is limited by size of the reconstructed object that determines the attainable measurement resolution [8]. Maximum size of the object to be reconstructed dmax restricts possible magnifications, which results from geometrical relationships of the CT measuring system, see Fig. 3. Magnification m can be expressed by the formula: m =

SDD , SOD

(1)

where SDD is the source-to-detector distance and SOD is source-to-object distance. The possible magnification is also expressed by the ratio between the detector size D and maximum dimension of the reconstructed object dmax, according to the relationship: m = Fig. 2. Reconstruction of an aluminum part: a) result of reconstruction in form of 2D section recorded in grey scale; b) 3D view after segmentation of data, pores are marked with various colours Rys. 2. Rekonstrukcja aluminiowego detalu: a) wynik rekonstrukcji w postaci przekroju 2D zapisanego w skali szarości, b) widok 3D po segmentacji danych i zaznaczeniu porów różnymi kolorami

D . d max

(2)

Spatial resolution in computed tomography is directly linked to the idea of “voxel”, i.e. a three-dimensional cubic element corresponding to a pixel of the 2D system. The CT reconstruction is a three-dimensional matrix of such elements and each of them has a determined intensity in grey scale, corresponding to “density” (attenuation of X-rays) of the represented piece of material in the reconstructed object, see Fig. 4. Summarising, the size of a voxel VX is proportional to the largest dimension of the reconstructed object dmax and magnification m and depends on sizes of the detector D and the detector pixel P. So, size of a voxel can be expressed as follows: Vx =

P m

⇒

Vx =

d max ⋅ P . D

(3)

The relation (3) determines size of a voxel, limited by maximum dimension of the object. The smaller size of a voxel, the smaller defects can be recorded and, thus, porosity recorded for a smaller voxel by CT is more accurate (better resolution) [9]. Discretisation of an object in form of voxel data is not free of shortcomings, as schematically shown in Fig. 5. The partial volume effect (PVE) [10] occurs here, limiting or precluding

Fig. 3. Operating principle of a technical CT scanner with a conical X-ray beam Rys. 3. Schemat ideowy tomografu technicznego ze stożkową wiązką promieniowania

Fig. 4. Schematic presentation of a voxel as a three-dimensional element corresponding to a pixel from the 2D system Rys. 4. Schematyczne przedstawienie woksela jako trójwymiarowego elementu odpowiadającego pikselowi z układu 2D

28

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

NR 3/ 20 1 7

' ( ) & * + ! , (* " * * -

Fig. 5. Schematic presentation of PVE: a) real porosity shown in 2D; b) porosity recorded in form of voxels Rys. 5. Schematyczne przedstawienie PVE: a) porowatość rzeczywista pokazana w 2D; b) zarejestrowana porowatość w formie wokseli

detection of small pores. The PVE effect results in incorrect recording of grey scale and this, in turn, causes that the recorded shape of pores depends on the relation of voxel size to the size of the represented inhomogeneity. Porosity detection is also restricted by measurement artefacts, whose intensity increases with the density of the reconstructed object. Such artefacts include beam hardening [11] that is revealed in form of non-homogeneous grey scale recorded for a homogeneous material, or X-ray scattering resulting in significant quality reduction of reconstruction [12]. Additional factors significantly affecting possibility of porosity detection are related to segmentation of voxel data [13] or to the used detection algorithm [14].

2. Method In the examinations, a reference sample of titanium alloy Ti6Al7Nb (density 4.52 g/cm3) manufactured by selective laser melting (SLM) was used. The sample was composed of six cylinders stacked on one another, making a stepwise cone. Diameters of the cylinders ranged between 10 mm and 35 mm and total height of the sample was 15 mm, see Fig. 6a. The sample was reconstructed six times by a CT system Zeiss Metrotom 1500, equipped with an X-ray tube with minimum

focal spot 7 Îźm and maximum accelerating voltage 225 kV. The system contained a 16-bit amorphous silicon flat-panel detector with 1024 Ă— 1024 pixel matrix (physical size of a pixel was 400 Îźm). The SDD value was 1501 mm. Reconstruction was carried-out with voltage of the X-ray tube equal to 225 kV, integration time of the detector 2Â s, copper filter 0.5 mm thick, and with 1050 projections. In order to demonstrate the influence of the applied magnification on porosity detection, reconstruction was limited to the first step of the sample (Fig. 6a), which made it possible to take measurements with voxel size from 15 Îźm to 65 Îźm, see Table 1. Table 1. Measurement parameters used in the experiment Tabela 1. Parametry pomiaru wykorzystane w eksperymencie No. of reconstruction

1

Magnification (m) 26.6Ă—

Voxel size (Vx)

2

3

4

5

6

20Ă—

13.3Ă—

10Ă—

8Ă—

6.2Ă—

15 Îźm 20 Îźm 30 Îźm 40 Îźm 50 Îźm 65 Îźm

Fig. 6. Sample made by SLM from titanium alloy Ti6Al7Nb. The smallest step of the sample (marked brown) was reconstructed: a) dimensions of the sample; b) view of the sample; c) object in the measurement chamber of the CT system Rys. 6. Wzorzec wytworzony w technologii SLM ze stopu tytanu Ti6Al7Nb. Rekonstrukcji poddano najmniejszy stopień wzorca (zaznaczony kolorem): a) wymiary wzorca, b) wytworzony wzorzec, c) obiekt w komorze pomiarowej systemu CT

29

Porosity Detection by Computed Tomography

Fig. 7. Three-dimensional CT reconstructions of Ti sample made with various voxel sizes, showing internal shape and recorded porosity Rys. 7. Trójwymiarowe rekonstrukcje CT tytanowego wzorca wykonane z różną wielkością woksela, przedstawiające kształt zewnętrzny i zarejestrowaną porowatość wnętrza

After performing reconstructions with six magnification levels, volumetric porosity PV for each reconstruction was determined according to the relationship:

PV =

Vp

[%],

V p + Vm

S =

3. Results Exemplary visualisations of external geometry and porosity inside the object reconstructed with various voxel sizes are shown in Fig. 7. In the case of a reconstruction with the maximum magnification, external geometry of the object is visible in details (Fig. 7a) and the recorded porosity is the biggest because many small pores are detected, see Fig. 7d. For the magnification corresponding to 30 μm voxels, the outside surface is smoothed, with smaller number of registered details, see Figs. 7b and 7e. For the reconstruction with 65 μm voxels, details in form of unmelted powder grains (a feature of the additive technology SLM, where powder particles are stuck to the molten pool at the boundary of molten material) present on surface of the object are not completely represented, see Fig. 7c. Comparison of porosity values recorded at various magnifications is shown in Fig. 8. Porosity recorded for 15 μm voxels was 8.33%. When voxel size was increased to 30 μm, the recorded porosity slightly changed to about 8%. For reconstruction with 40 μm voxels, porosity was significantly lower at 7.02%. For reconstruction with 65 μm voxels, recorded porosity level was less than half of that reconstructed for 15 μm voxels, i.e. about 4%. In order to express porosities for reconstructions with various voxel sizes in qualitative way, a coefficient determining sphericity of pores, calculated as the ratio of a pore volume V to its surface area A, was calculated according to the formula:

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

,

(5)

where S ∈ [0, 1]. For an ideal sphere, the sphericity coefficient S = 1 [15]. Results in form of histograms showing numbers of pores with various sphericity coefficients are given in Fig. 9. At larger voxel sizes, numbers of recorded pores are smaller, which can be clearly seen by comparison of the histograms obtained for 15 μm (blue) and 65 μm (red) voxels. For larger voxels, larger numbers of pores with higher sphericity coefficients were recorded. The histograms for larger voxels are located closer to the sphericity coefficient equal to 1, which means spherical shape of pores. This also means that pores recorded at lower magnifications (with larger voxels) are recorded with less exactly represented shape. Results of porosity measurements using CT were verified by comparison with results of standard microscopic observations on a polished cross-section, see Fig. 10. Comparison was carried out for the reconstruction with the highest magnification, since the expected results for this magnification would be closest to the real values. After all the reconstructions were completed, the first stage of the examined sample was cut horizontally and polished to visualise internal structure of the examined cross-section. The image of the metallographic section was recorded with a confocal microscope OLYMPUS 3D LEXT OLS4000 at magnification 140×. The so obtained image was subjected to binarization by the software ImageJ and surface porosity PA on a plane of the test piece was determined from the formula:

(4)

where Vp is volume of pores and Vm is volume of the material. Porosity was detected using the software Volume Graphics VG Studio 2.0. The “Enhanced” algorithm was used with the following parameters: pore size above 8 voxel, probability threshold 1.0.

30

π 1 / 3 (6V )2 / 3

PA =

Ap

[%],

Ap + Am

(5)

where Ap means the surface of pores and Am means the surface sample of the sample. In order to compare the results, the section of CT reconstruction, corresponding to the plane of the metallographic section, was determined. That section was also subjected to binarization and surface porosity was determined. This way, porosities determined on the same section for tomographic and

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

NR 3/ 20 1 7

' ( ) & * + ! , (* " * * -

Fig. 8. Volumetric porosity measured for the examined sample Rys. 8. Wyniki pomiarów porowatości objętościowej dla badanego wzorca

Fig. 9. Histograms showing the numbers of pores with various sphericity coefficients for reconstructions with voxel sizes 15 ¾m, 30 ¾m and 65 ¾m Rys. 9. Histogram przedstawiający liczbę porów o określonej sferyczności dla rekonstrukcji z wielkością woksela 15 ¾m, 30 ¾m i 65 ¾m

Fig. 10. Comparison of porosities determined by CT and on a metallographic polished section Rys. 10. Schemat sposobu porównania przekrojów uzyskanych na zgładzie metalograficznym i na przekroju CT

Fig. 11. Corresponding sections obtained by: a) microscopic examination; b) computed tomography Rys 11. OdpowiadajÄ…ce przekroje: a) badaniu mikroskopowemu; b) tomografii komputerowej

31

Porosity Detection by Computed Tomography microscopic measurements were compared. Porosity images after binarization, obtained for the metallographic section and CT section, are shown in Fig. 11. In magnified fragments of the images, shapes and positions of pores recorded for both compared methods are visible. Differences in geometry of both magnified fragments are small. Differences in recorded pores outside of the indicated area may be due to the displacement of the plane of the metallographic section relative to the Z axis and the incomplete coverage of the comparable section. High accuracy of the performed reconstruction is confirmed by results of the determined porosity recorded by CT analysis. Surface porosity of the sample determined by microscopic observation was 8.22% and surface porosity of the same section, determined by CT, was 8.77%. This difference results, among others, from the fact that surfaces of pores are different in subsequent section planes of the object. Figure 12a shows a diagram of surface porosity recorded for CT sections between the planes A and B indicated in Fig. 12b. The distance between the planes was 2.2 mm and porosity was recorded on tomographic sections every 50 μm, see Fig. 12c. It is visible on the sections that surface porosity depends on the location of the section between extreme planes A and B. For comparison, the value of surface porosity determined on one plane of the metallographic polished section is marked with red line. The differences in porosities recorded by microscopic examination and by CT result from cutting position and from

selection of a representative plane for microscopic observation. In fact, porosity can be different depending on a given plane because of anisotropic arrangement or local accumulations of pores resulting from the manufacturing process, which significantly affects the final result of measurements.

4. Conclusions The size of the sample determines the resolution of the measurement and the size of the voxel with which a CT reconstruction can be carried out, which significantly affects the sizes of recorded pores. Porosity recorded in the measurements taken with the highest (Vx = 15 μm) and the lowest (Vx = 65 μm) resolution was 8.33% and 4.02%, respectively. Images of pores recorded with larger voxels were more smoothed and closer to spherical shape. Comparative analysis recorded by microscopic observation and by CT (reconstruction with the highest resolution) showed similar values of surface porosity. Surface porosity determined by CT was 8.77%, but that determined in microscopic observation was 8.22%, so the difference did not exceed 1 percentage point. However, the most important benefit of CT measurements is the possibility of spatial representation of internal structure, which is a big advantage over traditional methods of porosity measurements, see Fig. 13.

Fig. 12. Comparison of surface porosity PA measurements by CT and by microscopic observations: a) diagram of porosity in function of the location (height) of measured cross-sections between A and B planes (porosity determined by microscopic observation is marked by the red line); b) planes between that surface porosity was analysed; c) distance between tomographic sections for that porosity was determined Rys. 12. Porównanie wyników pomiarów porowatości powierzchniowej PA metodą tomograficzną i mikroskopową: a) wykres przedstawiający zmiany porowatości w funkcji wysokości przekroju pomiędzy płaszczyznami A i B, (czerwoną linią zaznaczono porowatość zarejestrowaną za pomocą mikroskopu), b) płaszczyzny, pomiędzy którymi analizowano porowatość powierzchniową, c) odległość pomiędzy przekrojami tomograficznymi, dla których wyznaczono porowatość

Fig. 13. Representation of three-dimensional internal structure of the examined object: a) global porosity; b) magnified fragment with marked local porosity Rys. 13. Odwzorowanie trójwymiarowej struktury wewnętrznej badanego obiektu: a) porowatość globalna, b) powiększony fragment z zaznaczoną porowatością lokalną

32

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

NR 3/ 20 1 7

' ( ) & * + ! , (* " * * - Results of porosity recording with use of the CT technique for small-sized objects are comparable with those of standard microscopic examination. In case of larger objects, reconstruction with low resolution can be useful at identification of some characteristic areas, e.g. those with increased porosity. And for properly determined fragments of the object, exactness of reconstruction can be higher. Understanding the relations between the size of the object and the resolution of porosity measurement facilitates correct interpretation of results obtained by technical computed tomography.

References 1. Ratajczyk E., X-ray computed tomography (CT) for industrial tasks. “Pomiary Automatyka Robotykaâ€?. Vol. 16, No. 5, 2012, 104–113 (in Polish – Rentgenowska tomografia komputerowa (CT) do zadaĹ„ przemysĹ‚owych). 2. Wieczorowski M., GapiĹ„ski B., X-ray CT in metrology of geometric feature, “Acta Tehnica Corviniensis – Bulletin of Engineeringâ€?, Vol. 7, Iss. 1, 2014, 95–100. 3. GapiĹ„ski B., Wieczorowski M., SzymaĹ„ski M., SzymaĹ„ski S., Grzelka M., RÄ™kas A., Computed tomography in wall thickness measurements of profiles after bending. “Mechanikâ€?. No. 11, 2016, 1712–1713, DOI: 10.17814/mechanik.2016.11.504 (in Polish – Tomografia komputerowa w pomiarach gruboĹ›ci Ĺ›cianek profili uzyskiwanych po giÄ™ciu). 4. De Chiffre L., Carmignato S., Kruth J.-P., Schmitt R., Weckenmann A., Industrial applications of computed tomography. “CIRP Annals – Manufacturing Technologyâ€?. Vol. 63, Iss. 2, 2014, 655–677, DOI: 10.1016/j.cirp.2014.05.011. 5. Probst G., Boeckmans B., Dewulf W., Kruth J.-P., Computed tomography: a powerful imaging technique in the fields of dimensional metrology and quality control, [in:] Proc. SPIE 9868, Dimensional Optical Metrology and Inspection for Practical Applications V, 98680G (May 19, 2016); DOI: 10.1117/12.2227146. 6. KrĂłlikowski M., Burbelko A., KwaĹ›niewska-KrĂłlikowska D., Application of computed tomography in defectoscopy of nodular iron castings. “Archives of Foundry Engineeringâ€?, Vol. 14, Iss. 4, 2014, 71–76 (in Polish – Wyko-

7.

8.

9.

10. 11.

12.

13.

14.

15.

rzystanie tomografii komputerowej w defektoskopii odlewĂłw z Ĺźeliwa sferoidalnego). DybaĹ‚a B., BÄ™dza T., Ziółkowski G., Technical computed tomography in metrology of geometrical quantities and quality inspection. “Mechanikâ€?. Vol. 86, No. 7, 2013, 526–530 (in Polish – Techniczna tomografia komputerowa w metrologii wielkoĹ›ci geometrycznych i kontroli jakoĹ›ci). Chlebus E., Ziółkowski G., DybaĹ‚a B., Application of industrial computed tomography in assembly analysis. “Mechanikâ€?. Vol. 86, No. 5–6, 2013, 422–424, 426 (in Polish – Zastosowanie przemysĹ‚owej tomografii komputerowej w analizie zĹ‚oĹźeĹ„). Kumar J., Abulrub A.G., Attridge A., Williams M.A., Effect of X-Ray Computed Tomography Scanning Parameters on the Estimated Porosity of Foam Specimens. 2nd International Conference on Mechanical, Industrial, and Manufacturing Technologies (MIMT 2011). Stock S R., Microcomputed Tomography – Methodology and Application. CRC Press, Boca Raton 2009. Ketcham R.A., Hanna R.D., Beam hardening correction for X-ray computed tomography of heterogeneous natural materials, “Computers & Geosciencesâ€?. Vol. 67, 2014, 49–61, DOI: 10.1016/j.cageo.2014.03.003. SchĂśrner K., Goldammer M., Stephan J., Comparison between beam-stop and beam-hole array scatter correction, “Nuclear Instruments and Methods in Physics Research Bâ€?. Vol. 269, Iss. 3, 2011, 292–299, DOI: 10.1016/j.nimb.2010.11.053. Iassonov P., Gebrenegus T., Tuller M., Segmentation of X-ray computed tomography images of porous materials: A crucial step for characterization and quantitative analysis of pore structures. “Water Resources Researchâ€?, Vol. 45, Iss. 9, 2009, DOI: 10.1029/2009WR008087. Wu J., Li X., Wang Y., Zhang B., An Improved Algorithm in Porosity Characteristics Analysis for Rock and Soil Aggregate, “Discrete Dynamics in Nature and Societyâ€?. Vol. 2014, DOI: 10.1155/2014/798235. Ziółkowski G., Chlebus E., Szymczyk P., Kurzac J., Application of X-ray CT method for discontinuity and porosity detection in 316L stainless steel parts produced with SLM technology. “Archives of Civil and Mechanical Engineeringâ€?. Vol. 14, Iss. 4, 2014, 608–614, DOI: 10.1016/j.acme.2014.02.003.

" " 8 U " ! & \ Techniczna tomografia komputerowa CT (ang. Computed Tomography) wspomaga kontrolę jakości wytwarzanych obiektów technicznych i rozwój produktu dzięki moşliwości nieniszczącej detekcji porowatości. Wykorzystanie tomografii komputerowej w defektoskopii pozwala nie tylko na jakościową ocenę struktury wewnętrznej obiektów, ale i na ilościową ocenę porowatości ich materiału z odwzorowaniem trójwymiarowego kształtu porów i ich rozkładu przestrzennego. W pracy przedstawiono krótką charakterystykę czynników wpływających na skuteczność detekcji porowatości z wykorzystaniem metody CT. Na przykładzie obiektu technicznego przedstawiono wpływ zastosowanego powiększenia na moşliwości detekcji porowatości i odwzorowania kształtu porów. Następnie porównano wyniki porowatości uzyskanej z wykorzystaniem metody CT i standardowych badań mikroskopowych. Wykazano wpływ powiększenia i rozdzielczości pomiaru na moşliwość detekcji porów z wykorzystaniem metody CT. ( H " 8 U " ] <

33

Porosity Detection by Computed Tomography

< " !" . )E

& & ". )E

8 8 % * % %

% % " * % %

C ! P-&.,Q 8 < " D # ! < 9 ; 8 % O

<

> < 6 ' 8 8 < D # 9% O ; ! 8 ; " " 8 \ < ) ! 8 ! 8 8 ( 8 >'6 %

C ! P-&.+Q 8 < " D # ! < 9 8 %

; <

> < 6 ' 8 ; 8 < D # 9% O " 8 8 " 8 ! " < ; 8 8 P E6^ 6E 'M6 > 6 $ Q < ) "

%

- B ". [ &

> ! @ !" . )E

% % * % %

"

% * % %

C ! 6 P-&..Q 8 < " D # ! < 9 8 % O ; > < 6 ' 8 ; 8 < D # 9% D "

< ;

" < " 8 " " < 8 !

" 8 " %

C ! P-&..Q 8 < " D # ! < 9 8 % O

<

> < 6 ' 8 8 < D # 9% O ! " < 8 ; 8 8 " < < ; " 8 < 8 8 ; < %

] E $ . )E E &

( !!

, ')B $ !. )E E &

) 8 % ) * % %

% ) * % %

C ! P ) -&.0Q 8 < " D # ! < 9 8 % O

<

> < 6 ' 8 8 < D # 9% O

! " < 8 8

! 8 8 < ) " %

C ! P.K/-Q P.KK$Q 8 < " D # ! < 9 8 % -&&. <

< % O < < ( ! 6 < 8 9 8

> < < E

L 8 6 < 8 P (69; ;> Q > < 6 ' 8 ; 8 < D # 9% O V 8 (T \ N 8 " 8

"

" ; 8 8 ! " ! " < 8%

34

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

NR 3/ 20 1 7

Pomiary Automatyka Robotyka, ISSN 1427-9126, R. 21, Nr 3/2017, 35–44, DOI: 10.14313/PAR_225/35

) " A A 8 " H " " ' S ) PF( (Q Natalia Zalewska1, 2, Jan Kotlarz1, Mariusz Kacprzak1, Tomasz Korniluk1 .

L E 9 ( % @ ..&^..0 &-;-+, D " M @ " (F % M .J( &&;&&. D

-

Streszczenie: W publikacji podjÄ™to siÄ™ prĂłby odpowiedzi na pytanie o moĹźliwość analizy skĹ‚adu chemicznego piĂłropuszy, wykorzystujÄ…c ich wielospektralne zobrazowania wykonane za pomocÄ… projektowanych dla nowej misji ukĹ‚adĂłw optycznych. StosujÄ…c teoretycznÄ… analizÄ™ transmitancji warstw gazowych zĹ‚oĹźonych z H2O i CO2 oraz na podstawie przyjÄ™tego fizycznego modelu transmitancji promieniowania przez warstwÄ™ gazu widocznego na tle o ustalonej reflektancji wybrano pasmo optyczne 0,73 Âľm pozwalajÄ…ce na najlepsze rozróşnienie tych dwĂłch substancji. W celu walidacji otrzymanego wyniku przeprowadzono eksperyment fotografujÄ…c za pomocÄ… kamery wielospektralnej Quercus.6 strumienie gazowe zĹ‚oĹźone z obu biomarkerĂłw na tĹ‚ach o wysokiej (> 0,95) oraz niskiej (< 0,05) reflektancji w paĹ›mie Ĺ›wiatĹ‚a widzialnego i NIR. Pozyskane dane potwierdziĹ‚y wynik analizy sygnatur spektralnych transmitancji obu biomarkerĂłw. Na podstawie otrzymanego w doĹ›wiadczeniu wyniku ustalono brzegowe parametry sensora i ukĹ‚adu optycznego dla projektowanej dla orbitera kamery wielospektralnej pozwalajÄ…ce na oszacowanie wzglÄ™dnej zawartoĹ›ci H2O i CO2 w piĂłropuszach fotografowanych na tle przestrzeni kosmicznej z dokĹ‚adnoĹ›ciÄ… 2%: kanaĹ‚ optyczny Îť = 0,730 Âą0,020 Âľm, prÄ™dkość wzglÄ™dna miÄ™dzy orbiterem a księşycem v < 200 m/s, czas ekspozycji tEXP < 12 ms, iloczyn współczynnika efektywnoĹ›ci kwantowej caĹ‚ego ukĹ‚adu optycznego i wzglÄ™dnych róşnic reflektancji rejestrowanych obiektĂłw w wybranym kanale ≼ 2,5%, wielkość pojedynczego piksela na detektorze CCD ≼ (3,75 ČŠ 3,75) Âľm2, gĹ‚Ä™bokość studni potencjaĹ‚u piksela CCD ≼ 12 400 e–, zapis danych RAW co najmniej 8-bitowy. Otrzymany optymalny kanaĹ‚ nie byĹ‚ rejestrowany za pomocÄ… stosowanych w poprzednich misjach sensorĂłw optycznych MVIC. Stosowanie opisanej metodyki rozróşniania biomarkerĂłw jest moĹźliwe pod warunkiem, Ĺźe jeden z czterech kanaĹ‚Ăłw optycznych projektowanej kamery MAC bÄ™dzie zawierać kanaĹ‚ 0,73 Âľm. 8 H ' ) "

1. Wprowadzenie Poszukiwanie znaków przeszłego lub teraźniejszego şycia w Układzie Słonecznym jest jednym z największych przedsięwzięć naukowych w dziedzinie nauk o kosmosie [15]. Metody detekcji biomarkerów występujących w postaci lotnej stosowane dotąd w misjach na Marsa oraz księşyce Jowisza i Saturna

' " H I @ % * % % ' &+%&,%-&./ % .0%&/%-&./ %

! "" # $%&

sÄ… niezwykle zróşnicowane. Analizatory kwadrupolowe sĹ‚uşą do detekcji skĹ‚adu chemicznego gazĂłw atmosferycznych, np. dwutlenku wÄ™gla (CO2) i metanu (CH4) w atmosferze Marsa [12]. Oparty na zjawisku elektroforezy kapilarnej Mars Organic Analyzer zostaĹ‚ zaprojektowany do detekcji dwĂłch utlenionych postaci wÄ™gla: aldehydĂłw i ketonĂłw [20]. Detekcja biomarkerĂłw prowadziĹ‚a zawsze do analizy lokalnych warunkĂłw geologicznych i fizykochemicznych w celu wykluczenia innego ĹşrĂłdĹ‚a biomarkera niĹź ĹşrĂłdĹ‚o biogeniczne. Jednym z najnowszych przykĹ‚adĂłw takiej analizy prowadzonej w Ĺ›rodowisku planetologĂłw jest aktywność kriowulkaniczna i zwiÄ…zane z niÄ… biomarkery wykryte w piĂłropuszach gazowych, wystÄ™pujÄ…ce na poĹ‚udniowej półkuli Enceladusa, lodowym księşycu Saturna. Przyczyna wystÄ™powania na poĹ‚udniowej półkuli Enceladusa aktywnoĹ›ci kriowulkanicznej i zwiÄ…zanych z niÄ… gazowych piĂłropuszy jest jednÄ… z najwiÄ™kszych zagadek zwiÄ…zanych z badaniami licznych księşycĂłw zewnÄ™trznych planet UkĹ‚adu SĹ‚onecznego.

35

" & / & / ( / # / /

* 222

Mechanizm, który powoduje takie wyrzuty wodne nie jest jeszcze zbadany, ale tłumaczy się go m.in. pływami od Saturna i istnieniem rezonansu między księşycami Enceladus – Dione [17]. W wyniku tej interakcji zachodzą złoşone zjawiska tektoniczne charakteryzujące się powstaniem spreadingu, a w konsekwencji wulkanów wodnych lub gejzerów. Na podstawie ostatnich wyliczeń [21] szacuje się, şe skorupa lodowa Enceladusa ma grubość ponad 30 km w okolicy równika, a tylko 5 km w okolicy bieguna południowego, natomiast woda wydobywająca się z wnętrza pochodzi z głębokości 75 km. Aparatura Cassini Composite Infrared Spectrometer (CIRS) zmierzyła temperaturę w poblişu bieguna południowego, która wynosiła około 157 K, co sugeruje, şe małe obszary Enceladusa są w jakiś sposób podgrzewane [18] w stosunku do pozostałych obszarów o temperaturze 85–90 K. Istnieje kilka modeli, za pomocą których próbuje się opisywać obserwowane zjawiska, np. model podgrzewania pływowego, podgrzewania w wyniku rozpadu promieniotwórczego lub chemicznego w wyniku rozpuszczania amoniaku. Najbardziej prawdopodobny jest model, który tłumaczy podgrzewanie obecnością oddziaływania ze sobą energii rotacyjnej, orbitalnej i masy Saturna [8]. Podczas przelotu w lipcu 2005 r. 168,2 km nad powierzchnią Enceladusa, sonda Cassini za pomocą INMS (ang. Ion and Neutral Mass Spectrometer) wykonała pomiar składu procentowego jednego z pióropuszy, otrzymując wynik 91,0 ¹3,0% H2O, 3,2 ¹0,6% CO2, 4,0 ¹1,0% N2 lub CO i 1,6 ¹0,4% CH4 [23]. Obecność N2 została potwierdzona w 2007 r. podczas zakrycia Słońca za pomocą analizy danych zainstalowanego na sondzie Cassini spektrografu. W październiku 2011 r. nowo zaobserwowane pióropusze zakryły kolejno gwiazdy e oraz z Orionis, pozwalając na potwierdzenie obecności wody jako dominującego ich składnika za pomocą analizy wielospektralnej. Nie zaobserwowano natomiast obecności w pióropuszach wodoru i tlenu [5]. Na podstawie wszystkich obserwacji i zebranych danych moşna przypuszczać, şe składnikiem pióropuszy są co najmniej dwa gazy naleşące do grupy biomarkerów: woda i dwutlenek węgla. Ich reflektancja rejestrowana przez sensor zmienia się w czasie i jest zaleşna od kąta widzenia spektrometrów [6, 9]. Na podstawie pomiarów przeprowadzonych w ciągu sześciu przelotów w latach 2008–2013 potwierdzono równieş zmienną gęstość strumienia cząsteczek [14]. Zmienność parametrów chemicznych i fizycznych pióropuszy oraz moşliwość wnioskowania na ich podstawie o naturze aktywności kriowulkanicznej i biotycznych przyczynach obecności biomarkerów są waşnymi

Rys. 1. Pióropusze Enceladusa widoczne na tle przestrzeni kosmicznej (a) oraz na tle powierzchni księşyca (b), fot. sonda Cassini Fig. 1. Enceladus plumes visible on the dark space background (a) and the moon’s surface (b), photo: Cassini mission

Moşliwość istnienia pod lodową skorupą Enceladusa oceanu potwierdzona została m.in. przez bezpośredni pomiar składu chemicznego pióropuszy w trakcie przelotu sondy Cassini 168,2 km nad jego powierzchnią. Spośród czterech głównych składników badanego pióropusza aş trzy zaliczane są do standardowych biomarkerów (H2O, CO2 i CH4). Zaobserwowana równieş przez sondę Cassini zmienność parametrów fizycznych pióropuszy oraz moşliwość wnioskowania na ich podstawie o naturze aktywności kriowulkanicznej i biotycznych przyczynach obecności biomarkerów są waşnymi przyczynami prac nad nową misją NASA dedykowaną obserwacji Enceladusa. Dyskusja dotycząca istnienia i warunków panujących w ewentualnym oceanie pod lodową warstwą zewnętrzną na Enceladusie [2, 11, 13, 24, 25], zwróciła uwagę na wydobywające się przez obecne na południowej półkuli księşyca szczeliny pióropusze gazów (rys. 1) i wypracowanie metodyki pośrednich pomiarów składu chemicznego oceanu, jego pH i temperatury, dostępnej do wykorzystania energii oraz zachodzących w jego wnętrzu procesów geologicznych za pomocą oceny parametrów pióropuszy [4]. Enceladus porusza się wewnątrz słabego, rozmytego pierścienia E, rozciągającego się na obszarze między 180 000 km a 480 000 km od środka Saturna. Jest siedem razy mniejszy od księşyca Ziemi a jego gęstość wynosi 1,61 g Ȋ cm-3, niewiele powyşej gęstości wody. Sonda Cassini, przelatując w 2005 r. w odległości 500 km nad księşycem, sfotografowała jego powierzchnię, na której zauwaşono charakterystyczne linijne szczeliny i grzbiety przypominające ziemskie ryfty, z których wydobywają się pióropusze pary wodnej i kryształków lodu.

Tabela 1. Parametry kamery ze standardowÄ… optykÄ… MAC proponowanej w ramach misji Enceladus Orbiter [19] Table 1. Proposed for Enceladus Orbiter mission Medium-Angle Camera (MAC) parameters [19]

36

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

NR 3/ 20 1 7

. ) ! ! / + !

czynnikami zachÄ™cajÄ…cymi do prac nad nowÄ… misjÄ… NASA dedykowanÄ… obserwacji Enceladusa. ZwaĹźajÄ…c na to, Ĺźe na Europie – księşycu Jowisza – przewiduje siÄ™ istnienie kominĂłw hydrotermalnych, czyli szczelin na dnie oceanu, przez ktĂłre wydobywa siÄ™ podgrzana woda, to nie wyklucza siÄ™ wystÄ™powania podobnego zjawiska na Enceladusie. Takie kominy na Ziemi potrafiÄ… być miejscami z ekosystemami o szeroko rozwiniÄ™tej bioróşnorodnoĹ›ci. UwaĹźa siÄ™ ponadto, Ĺźe synteza aminokwasĂłw mogĹ‚a pojawić siÄ™ gĹ‚Ä™boko w skorupie ziemskiej i wytworzone tam zwiÄ…zki byĹ‚y nastÄ™pnie wyrzucane wraz z cieczÄ… hydrotermalnÄ… do chĹ‚odniejszej wody, gdzie niĹźsza temperatura i obecność mineraĹ‚Ăłw ilastych wsparĹ‚y tworzenie siÄ™ peptydĂłw i protokomĂłrek [22]. Zasugerowano, Ĺźe Ĺźycie powstaĹ‚o na zewnÄ…trz stref najgorÄ™tszych. Jest to atrakcyjna hipoteza z uwagi na obfitość metanu i amoniaku w regionach kominĂłw hydrotermalnych i moĹźe bezpoĹ›rednio Ĺ‚Ä…czyć siÄ™ z detekcjÄ… tych zwiÄ…zkĂłw na księşycu Saturna. PoniewaĹź dotychczasowe poĹ›rednie badania prowadzone nad skĹ‚adem chemicznym piĂłropuszy prowadzone byĹ‚y gĹ‚Ăłwnie za pomocÄ… spektrometrĂłw, naleĹźy zadać sobie pytanie, czy jest moĹźliwe oszacowanie (wzglÄ™dnej) gÄ™stoĹ›ci obu biomarkerĂłw w piĂłropuszach w oparciu o bardziej atrakcyjne pod wzglÄ™dem dostÄ™pnoĹ›ci zwykĹ‚e zdjÄ™cia wielospektralne. Obiekty te byĹ‚y juĹź obrazowane za pomocÄ… kamer wielospektralnych na pokĹ‚adzie sondy Cassini [16] za pomocÄ… umieszczonych na pokĹ‚adzie dwĂłch instrumentĂłw: Wide Angle Camera (kamera szerokokÄ…tna o zdolnoĹ›ci rozdzielczej 59,749 rad/px wyposaĹźona w 18 filtrĂłw barwnych w zakresie dĹ‚ugoĹ›ci fal 0,38–1,05 Îźm) oraz Narrow Angle Camera (kamera wÄ…skokÄ…tna o zdolnoĹ›ci rozdzielczej 5,9907 Îźrad/px wyposaĹźona w 24 filtry barwne w zakresie dĹ‚ugoĹ›ci fal 0,20–1,05 Îźm). Pod wzglÄ™dem analizy spektralnej w zakresie od 0,5 Îźm do 1,0 Îźm gĹ‚Ăłwnymi skĹ‚adnikami odpowiadajÄ…cymi za absorpcjÄ™ promieniowania elektromagnetycznego sÄ…: tlen, ozon oraz para wodna. Natomiast dwutlenek wÄ™gla moĹźe być traktowany jako materiaĹ‚ przepuszczalny dla promieniowania elektromagnetycznego w tym zakresie, z wyjÄ…tkiem wyraĹşnych minimĂłw transmitancji w okolicy 0,68 Îźm i 0,76 Îźm (rys. 2b). W projektowanej misji Enceladus Orbiter przewidziano specjalne fazy misji, podczas ktĂłrych zaplanowano przeloty w okolicach piĂłropuszy (orbita o inklinacji 62°) w celu dokonania pomiarĂłw ich parametrĂłw [19]. Niestety, ze wzglÄ™du na ograniczony udĹşwig (ang. payload) wiele z instrumentĂłw uĹźywanych jako standard w badaniach skĹ‚adu aerozoli nie znajdzie siÄ™ na pokĹ‚adzie lub ich obecność jest podawana w wÄ…tpliwość. Na przykĹ‚ad spektrometr bliskiej podczerwieni pozwoliĹ‚by na zdalnÄ… detekcjÄ™ wielkoĹ›ci czÄ…stek wchodzÄ…cych w skĹ‚ad piĂłropuszy, ale na Enceladusie dominujÄ… klasy pokrycia terenu róşnicujÄ…ce siÄ™ w NIR, takie jak lĂłd i kilka dodatkowych skĹ‚adnikĂłw, ktĂłre byĹ‚y rozróşniane przez sondÄ™ Cassini w zakresie promieniowania widzialnego oraz w podczerwieni przez spektrometr VIMS (ang. Visible and Infrared Mapping Spectrometer). Ponadto badania, ktĂłre mogĹ‚yby być prowadzone za pomocÄ… spektrometru bliskiej podczerwieni mogÄ… być prowadzone bezpoĹ›rednio za pomocÄ… Dust Analyzer. W pracy staramy siÄ™ odpowiedzieć na pytanie, czy obserwacje wykonywane przez projektowanÄ… w ramach misji wielospektralnÄ… kamerÄ… ze standardowÄ… optykÄ… (tabela 1) mogÄ… w praktyczny sposĂłb wspomĂłc badania wzglÄ™dnych proporcji biomarkerĂłw: H2O i CO2 w piĂłropuszach. WedĹ‚ug koncepcji projektowanej misji [19] wielospektralna kamera ze standardowÄ… optykÄ… (MAC) bÄ™dzie rejestrować promieniowanie w trzech lub czterech zakresach spektralnych. PrzyjÄ™te w poprzednich misjach w analogicznym systemie sensorĂłw MVIC zakresy obejmujÄ… Ĺ›wiatĹ‚o widzialne (0,400–0,550 Îźm i 0,540–0,700 Îźm) oraz bliskÄ… podczerwieĹ„ (0,780–0,975 Îźm i 0,860–0,910 Îźm). NaleĹźy zwrĂłcić uwagÄ™ na pomijane w dotychczasowych konfiguracjach pasmo 0,700–0,780 Îźm [7].

Rys. 2. Transmitancja pary wodnej (kolor niebieski) w atmosferze Ziemi, bardzo duĹźe nasycenie pary wodnej = 10000 [atm-cm]) oraz dwutlenku wÄ™gla (czerwony) w atmosferze Ziemi (duĹźe nasycenie dwutlenku wÄ™gla = 1000 [ppmv]) [1]. RóşnicÄ™ zaznaczono kolorem şóĹ‚tym. W badanym zakresie 0,46–0,88 Âľm widoczne sÄ… dwa optymalne zakresy róşnicujÄ…ce oba biomarkery 0,72–0,74 Âľm i 0,81–0,83 Âľm, przy czym ten pierwszy posiada lepszÄ… sumarycznÄ… efektywność kwantowÄ… ukĹ‚adu optycznego kamery Fig. 2. Water vapor transmittance (blue) in Earth atmosphere, 10000 [atm-cm]) and carbon dioxide (red) (1000 [ppmv]) [1]. Difference shown as yellow plot. In wavelengths 0.46–0.88 Âľm there are two optical bands separating those two biomarkers: 0.72–0.74 Âľm and 0.81–0.83 Âľm, but the first one has better quantum efficiency of the camera optical system

-. Na podstawie (a) sygnatur spektralnych transmitancji obu biomarkerĂłw, (b) przyjÄ™tego modelu reflektancji warstw gazowych na tle o staĹ‚ej reflektancji, (c) parametrĂłw ukĹ‚adu optycznego i sensorĂłw CCD kamery wielospektralnej Quercus.6 oszacowano teoretyczne róşnice w sygnale rejestrowanym przez kamerÄ™ wielospektralnÄ… w zakresie 0,46–0,88 Îźm miÄ™dzy piĂłropuszami zĹ‚oĹźonymi w 100% z H20 lub w 100% z CO2. NastÄ™pnie na Stanowisku Laboratoryjnym Pozyskiwania Sygnatur Spektralnych wyposaĹźonym w ĹşrĂłdĹ‚a Ĺ›wiatĹ‚a o spektrum emisyjnym odpowiadajÄ…cym sĹ‚onecznemu wykonano doĹ›wiadczenie z uĹźyciem kamery wielospektralnej Quercus.6 polegajÄ…ce na obrazowaniu strumieni gazowych o zmiennej gÄ™stoĹ›ci zĹ‚oĹźonych z obu biomarkerĂłw na tĹ‚ach o wysokiej (> 0,95) oraz niskiej (< 0,05) reflektancji w paĹ›mie Ĺ›wiatĹ‚a widzialnego i NIR.

-.V. 1 1 W modelu opisujÄ…cym natęşenie promieniowania pochodzÄ…cego od piĂłropusza zakĹ‚ada siÄ™, Ĺźe jest on mieszaninÄ… dwĂłch gazĂłw H2O i CO2 o róşnej gÄ™stoĹ›ci rH O oraz rCO2. Warstwa zawierajÄ…ca 2 tÄ™ mieszaninÄ™ widoczna jest na tle materiaĹ‚u o znanej reflektancji. W tym badaniu przyjmujemy, Ĺźe tĹ‚em moĹźe być lodowa powierzchnia księşyca lub przestrzeĹ„ kosmiczna (rys. 1). SygnaĹ‚ I rejestrowany przez detektor kamery w obszarze piĂłropusza jest sumÄ… sygnaĹ‚Ăłw pochodzÄ…cych od odbicia promieniowania sĹ‚onecznego samego piĂłropusza oraz od tĹ‚a (rys. 3). W modelu przyjmujemy, Ĺźe dla kaĹźdego kanaĹ‚u optycznego gaz piĂłropusza ma zdefiniowanÄ… reflektancjÄ™ r oraz transmitancjÄ™ t. Do obliczenia r przyjÄ™to wartoĹ›ci reflektancji dla obu gazĂłw wygenerowane na podstawie wykresĂłw transmitancji pozyskanych z serwisu MODTRAN ([1], rys. 2a i b). W modelu tym przyjÄ™to temperaturÄ™ tĹ‚a kosmicznego 3 K, maksymalnÄ… widoczność na drodze: sensor – obiekt rejestrowany oraz maksymalne (uwzglÄ™dnione w modelowaniu) nasycenie gazem. Odpowiednio dla pary wodnej (rys. 2a): 10000 (atm-cm) oraz dla CO2: 1000 (ppmv).

37

" & / & / ( / # / /

* 222 Zauwaşmy, şe dla dowolnego typowego wskaźnika będącego ilorazem sygnałów rejestrowanych w dwóch kanałach W = S1/S2, otrzymujemy dla modelu wartość zaleşną od iloczynu gęstości pióropusza i reflektancji tła w obu kanałach optycznych rb1 oraz rb2. Nie jest to poşądana właściwość, poniewaş musimy załoşyć, şe w warunkach realizacji misji Enceladus Orbiter nie znamy gęstości fotografowanych pióropuszy. Jedyną moşliwością eliminacji tego problemu jest sytuacja, gdy wartości b1 i b2 są bliskie zeru. Ma to miejsce dla bardzo ciemnego tła, co oznacza, şe dla wskaźników ilorazowych naleşy brać pod uwagę wyłącznie obszary pióropuszy wykonane na tle pustej przestrzeni kosmicznej. Wzór (2) redukuje się wtedy do prostej zaleşności S ~ rr, a wskaźnik przyjmie postać W = r1/r2. Tego typu wskaźniki przyjęto w dalszych rozwaşaniach jako niezaleşne od nieznanej gęstości pióropuszy:

Ξ A, B =

Rys. 3. Model natęşenia promieniowania rejestrowanego w obszarze pióropusza o reflektancji r, transmitancji t na tle materiału o reflektancji b Fig. 3. Plume radiation intensity model with plume reflectance r, transmittance t visible in front of the material with reflectance b

S (ÎťA ) S (ÎťB )

(3)

-.-. : + " !

Przyjmujemy, şe reflektancja tła jest stała w całym obszarze zobrazowanego pióropusza i wynosi b. Podczas przejścia przez pióropusz promieniowanie słoneczne o natęşeniu IS dzieli się na część odbitą oraz podlegającą transmitancji. Współczynniki odbicia R i transmitancji T zaleşą zarówno od samej reflektancji i transmitancji gazu, jak i od jego gęstości. W modelu zakładamy, şe R + T = IS, zatem r + t = 1. Wtedy R ~ rl r i T ~ tl r. Po n odbiciach między pióropuszem a tłem (powierzchnią Enceladusa) otrzymujemy wzór na natęşenie światła pochodzącego z rejonu, w którym obserwujemy pióropusz:

Dla wybranych zakresów spektralnych, na podstawie krzywej efektywności kwantowej matrycy CCD oraz szczegółowych charakterystyk filtrów wyznaczono parametr sumarycznej efektywności kwantowej (QEeff) układu: sensor, obiektyw, filtr w wybranych zakresach spektralnych. W tym celu obliczono iloczyn z transmitancji filtru optycznego T(l), czułości matrycy QE(l), wartości przysłony dla kanału optycznego f(l) i transmitancji obiektywu L(l): QEEFF(Ν) = f(Ν) QE(Ν) T(Ν) L(Ν).

(4)

(1) Zgodnie z tym modelem oraz parametrami układu optycznego, wpływ na liczbę fotoelektronów zarejestrowanych przez sensor CCD w kanale optycznym l mają przede wszystkim: a) natęşenie I promieniowania o długości fali l padającego na obiekt, b) reflektancja tła b w tym kanale, c) reflektancja war-

Dla bardzo duĹźej liczby odbić miÄ™dzy piĂłropuszem a tĹ‚em otrzymujemy: S (n → ∞ ) = lim S (n ) ≈ rĎ + n →∞

(Ď t )2 b 1 − bĎ r

(2)

.

Rys. 4. Stanowisko laboratoryjne pozyskiwania sygnatur spektralnych z sześciokanałową kamerą wielospektralną Quercus.6, ośmioma źródłami światła o emisyjności odpowiadającej w zakresie VIS i NIR światłu słonecznemu oraz znacznikami terenowymi o reflektancji powyşej 0,95 i ponişej 0,05 w całym badanym zakresie spektralnym Fig. 4. Spectral Signatures Measurement Laboratory with six-channel multispectrallcamera Quercus.6, eight Sun emission spectrum (VIS and NIR) light sources and high (> 0.95) and low (< 0.05) reflectance surfaces

38

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

NR 3/ 20 1 7

. ) ! ! / + ! stwy gazu, d) efektywna wydajność kwantowa układu rejestrującego oraz e) fizyczna wielkość detektora CCD wraz z głębokością studni potencjału. W przypadku jednolitej, niskiej reflektancji tła (b = 0, we wskazanym przypadku jest to tło przestrzeni kosmicznej) drugi składnik sumy we wzorze drugim zeruje się i przyjmując, iş S(Ν) ~ r(l) wartość piksela DU w kanale optycznym l wynosi: (5) gdzie: K – ogólny współczynnik konwersji [e–], n – liczba składników wchodzących w skład warstwy gazu [–], tEXP – czas ekspozycji [s], G – wzmocnienie elektroniczne na matrycy CCD (gain) [–], B – liczba bitów przypadająca na jeden piksel [–], D – głębokość studni potencjału pojedynczego piksela na matrycy CCD [e–], SRCCD – powierzchnia pojedynczego piksela na matrycy CCD [m2], E(Ν) – energia pojedynczego fotonu o długości fali Ν [J], wi – udział procentowy gazu i w pióropuszu [–], I(Ν) – moc promieniowania słonecznego w kanale Ν na jednostkę powierzchni [W/m2], ri(Ν) – reflektancja gazu i [–].

1. oĹ›wietlone znaczniki (jasny i ciemny), seria kontrolna, 2. oĹ›wietlone znaczniki (jasny i ciemny) ustawione za strumieniem aerozolu H2O, 3. oĹ›wietlone znaczniki (jasny i ciemny) ustawione za strumieniem aerozolu CO2, Na obszarach zdjÄ™cia z widocznymi jasnym i ciemnym znacznikiem wyznaczono dziewięć obszarĂłw pomiarowych o wielkoĹ›ci 10 px Ă— 10 px. OdpowiedĹş spektralnÄ… dla kaĹźdej z czterech serii dla kaĹźdego zdjÄ™cia obliczono jako Ĺ›redni sygnaĹ‚ rejestrowany z 900 px dla biaĹ‚ego i 900 px dla czarnego znacznika. W ten sposĂłb otrzymano sześć serii czasowych. PoniewaĹź dla znacznika ciemnego zakĹ‚adamy, Ĺźe reflektancja wynosi 0, a w rzeczywistoĹ›ci jest < 0,05, do oszacowania rzeczywistego wpĹ‚ywu strumienia aerozolu na rejestrowanÄ… wartość naleĹźy odjąć od wartoĹ›ci serii z aerozolem Ĺ›redniÄ… wartość z serii kontrolnej. Po uzyskaniu Ĺ›rednich wartoĹ›ci piksela dla H2O i CO2 oraz ich odchyleĹ„ standardowych obliczono testem 3s czy otrzymano wartoĹ›ci DU róşne, czy podobne dla obu biomarkerĂłw korzystajÄ…c z wzoru:

-.I. : + X

(6)

Na podstawie wartoĹ›ci DU, dla kaĹźdego pasma optycznego, obliczany jest wskaĹşnik ilorazowy zgodnie ze wzorem (3). W liczniku umieszczamy DU dla kanaĹ‚u optycznego o najwiÄ™kszym zróşnicowaniu miÄ™dzy wartoĹ›ciÄ… dla H2O a CO2, w mianowniku – o porĂłwnywalnej wielkoĹ›ci dla obu biomarkerĂłw.

Dla T > 3 przyjmowano, Ĺźe oba strumienie aerozoli byĹ‚y w danym kanale optycznym rozróşnialne.

I. :

-.L. " Eksperyment zostaĹ‚ przeprowadzony na specjalnie przygotowanym stanowisku laboratoryjnym (rys. 4) wyposaĹźonym w: − dwa ĹşrĂłdĹ‚a aerozoli zĹ‚oĹźonych z a) H2O oraz b) CO2. − osiem ĹşrĂłdeĹ‚ Ĺ›wiatĹ‚a o spektrum emisyjnym w zakresie VIS i NIR odpowiadajÄ…cym promieniowaniu sĹ‚onecznemu o sumarycznym natęşeniu w punkcie pomiarowym 500 W/m2, − dwa znaczniki: biaĹ‚y o reflektancji > 0,95 w zakresie VIS i NIR i czarny o reflektancji < 0,05 w zakresie VIS i NIR, − kamerÄ™ wielospektralnÄ… Quercus [3] wyposaĹźonÄ… w sześć sensorĂłw z filtrami optycznymi o szerokoĹ›ci poĹ‚Ăłwkowej: FWHM (ang. full width at half maximum) 10 nm i Ĺ›rodkach pasm transmitancji: 0,46 Îźm, 0,55 Îźm, 0,64 Îźm, 0,73 Îźm, 0,82 Îźm i 0,88 Îźm. W ramach eksperymentu przeprowadzono trzy serie pomiarowe po 60 s. Podczas kaĹźdej serii fotografowano z czÄ™stotliwoĹ›ciÄ… 1 Hz i jednakowymi parametrami sensorĂłw:

I.V. !M , " , 62O i CO2

Dla obliczenia sumarycznej efektywności kwantowej QEEFF przyjęto parametry z Tab. 1, a dla parametrów niezdefiniowanych w projektowanej misji przyjęto parametry platformy Quercus: K = 1/1,8; B = 8; D = 6,900; SRCCD = 10,2 Οm2. Wartości QEFF dla poszczególnych kanałów optycznych przedstawiono w tabeli 2.

3.1.1. Wynik teoretyczny dla orbity Enceladusa o inklinacji 62° W fotografii lotniczej oraz w astrofotografii stosowana jest zasada, zgodnie z ktĂłrÄ…, dla uzyskania nierozmazanego zdjÄ™cia przesuniÄ™cie liniowe ukĹ‚adu kamera i obiekt fotografowany w czasie trwania akwizycji nie moĹźe być wiÄ™ksze niĹź 0,5 wielkoĹ›ci piksela terenowego [10]. Optymalnie, gdy wartość ta nie

Tabela 2. Šączna efektywność kwantowa QEEFF kamery dedykowanej do obrazowania w zakresie pasm VIS i NIR (Quercus.6) Table 2. Total quantum efficiency QEEFF of camera dedicated to VIS and NIR imaging (Quercus.6).

Filtr [nm]

Transmitancja filtra [%]

Czułość matrycy [%]

Transmitancja obiektywu [%]

Šączna efektywność kwantowa: QEEFF [%]

460

49,50

51,72

93,00

23,81

550

50,70

54,78

95,00

26,38

640

60,70

38,59

99,00

23,19

730

61,10

25,64

94,00

14,73

820

52,50

14,19

78,67

5,86

880

61,90

8,09

64,33

3,22

39

" & / & / ( / # / /

* 222

Tabela 3. Teoretyczne wartości pikseli zarejestrowane przez kamerę wielospektralną dla a) orbity Enceladusa i b) eksperymetu z uşyciem kamery Quercus.6 przy fotografowaniu pióropuszy na ciemnym tle (b ~ 0) Table 3. Theoretical pixel values registered by multispectral camera for a) Enceladus orbit and b) experiment with Quercus.6. camera with dark background (b ~ 0) in both cases

b) Eksperyment z uĹźyciem kamery Quercus.6

a) Projektowana kamera dla misji Enceladus Orbiter

Zawartość procentowa [%]

Zakres spektralny [nm]

H2O

CO2

460

550

570

640

670

700

730

760

820

850

880

940

1000

100

0

14

11

14

12

6

28

60

19

24

1

1

20

1

0

100

35

23

23

14

9

55

4

9

1

1

0

0

0

21

12

9

2

3

27

56

10

23

0

1

20

1

Maksymalne róşnice odczytĂłw wartoĹ›ci w poszczegĂłlnych zakresach spektralnych dla obserwacji piĂłropusza gazowego 100

0

18

14

18

15

8

37

79

24

32

7

5

26

1

0

100

46

30

30

19

12

72

5

12

1

3

3

0

0

28

16

12

4

4

35

74

12

31

4

2

26

1

Maksymalne róşnice odczytĂłw wartoĹ›ci w poszczegĂłlnych zakresach spektralnych dla obserwacji piĂłropusza gazowego

przekracza 0,1 wielkoĹ›ci piksela. Dla parametrĂłw misji planowanej na 01/28/2023 wielkość piksela terenowego wynosiĹ‚aby przy wykorzystaniu kamery Quercus odpowiednio: 53 m (dla Ĺ›redniej wysokoĹ›ci orbity rĂłwnej 184 km), 29 m (orbita minimalna 101 km) oraz 76 m (orbita maksymalna rĂłwna 267 km). PrÄ™dkość liniowa (z uwzglÄ™dnieniem obrotĂłw kÄ…towych kamery) ukĹ‚adu Sonda – Enceladus wynosi maksymalnie (dla operacyjnej fazy pozyskiwania zdjęć) ~200 m/s. Maksymalny czas akwizycji powinien wynosić zatem nie wiÄ™cej niĹź tEXP = 14 ms. Na podstawie rozkĹ‚adu promieniowania elektromagnetycznego emitowanego przez ciaĹ‚o doskonale czarne o temperaturze fotosfery SĹ‚oĹ„ca (5773 K) moĹźna wyznaczyć energiÄ™ i liczbÄ™ fotonĂłw emitowanych w wybranych zakresach spektralnych przez SĹ‚oĹ„ce w ciÄ…gu sekundy. Energia pojedynczego fotonu dla fali elektromagnetycznej w przedziale 400–1000 nm wynosi od 3,09 eV do 1,24 eV. W odlegĹ‚oĹ›ci 9,5 jednostek astronomicznych natęşenie promieniowania SĹ‚oĹ„ca wynosi okoĹ‚o I = 15,078 W/m2. Na podstawie wzoru (5), po uwzglÄ™dnieniu maksymalnego dopuszczalnego czasu otwarcia migawki (14 ms) obliczono oczekiwane wartoĹ›ci DU, ktĂłre zarejestruje kamera na orbicie Enceladusa (dla przetwornika 8-bitĂłw) dla obu typĂłw strumieni. Wyniki zaprezentowano w tabeli 3 (a). KanaĹ‚em optycznym, w ktĂłrym oba typy piĂłropuszy róşniÄ… siÄ™ najbardziej jest kanaĹ‚ 730 nm, traktowany jako przedziaĹ‚ od 725 nm do 735 nm. Róşnica wartoĹ›ci DU miÄ™dzy biomarkerami wynosi okoĹ‚o 56 (DU). SpoĹ›rĂłd kanaĹ‚Ăłw o najmniejszej róşnicy wartoĹ›ci DU wyróşnia siÄ™ kanaĹ‚ 640 nm, poniewaĹź dla obu biomarkerĂłw ma on wartoĹ›ci powyĹźej 10. PozostaĹ‚e kanaĹ‚y optyczne o porĂłwnywalnej róşnicy charakteryzujÄ… siÄ™ niskimi wartoĹ›ciami DU. Dla kanaĹ‚Ăłw optycznych 730 nm i 640 nm tworzymy wskaĹşnik ilorazowy Ξ730 nm, 640 nm, otrzymujÄ…c dla H2O przewidywanÄ… wartość 5,000 dla CO2 0,286.

Rys. 5. Średnia wartość piksela [DU] rejestrowana podczas eksperymentu w sześciu kanałach spektralnych: 0,46 ¾m (niebieski), 0,55 ¾m (zielony), 0,64 ¾m (czerwony), 0,73 ¾m (bordowy), 0,82 ¾m (fioletowy) i 0,88 ¾m (szary) dla warstwy H2O (wykres górny) lub CO2 (wykres dolny) na ciemnym (b < 0,05) tle Fig. 5. Average pixel values [DU] registered during experiment in six optical channels: 0.46 ¾m (blue), 0.55 ¾m (green), 0.64 ¾m (red), 0.73 ¾m (granate), 0.82 ¾m (violet) and 0.88 ¾m (grey) for H2O layer (up) and CO2 (down) on dark (b < 0.05) background

3.1.2. Wynik teoretyczny dla eksperymentu walidacyjnego Analogiczną analizę przeprowadzono dla eksperymentu, w którym przyjęto tEXP = 5 ms, i GAIN = 300. Wyniki przedstawiono w tabeli 3 (b). Najbardziej odpowiednim zakresem (spośród analizowanych filtrów) do prowadzenia detekcji składu pióropuszy

40

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

NR 3/ 20 1 7

. ) ! ! / + !

gazowych jest rĂłwnieĹź zakres 730 nm rozumiany jako przedziaĹ‚ od 725 nm do 735 nm. Róşnice odczytĂłw wynikajÄ…ce z odbicia promieniowania oĹ›wietlenia od piĂłropusza gazowego skĹ‚adajÄ…cego siÄ™ z dwutlenku wÄ™gla (100% skĹ‚adu) lub pary wodnej (100% skĹ‚adu) wynoszÄ… 74 (DU). Dla kanaĹ‚Ăłw optycznych 730 nm i 640 nm tworzymy wskaĹşnik ilorazowy Ξ730nm, 640nm otrzymujÄ…c dla H2O przewidywanÄ… wartość 5,267, a dla CO2 – wartość 0,263.

I.-. : Na rysunku 5 przedstawiono róşnice odczytĂłw zaobserwowane podczas eksperymentu w poszczegĂłlnych zakresach spektralnych wybranych do eksperymentu dla obserwacji piĂłropuszy gazowych zĹ‚oĹźonych z dwutlenku wÄ™gla (100% skĹ‚adu) lub pary wodnej (100% skĹ‚adu) dla ciemnego tĹ‚a (b < 0,05). Ĺšrednie zarejestrowane wartoĹ›ci DU dla obu biomarkerĂłw z ich odchyleniami standardowymi przedstawiono w tabeli 4. W ostatnim wierszu tabeli 4 podano wartość testu 3s dla Ĺ›rednich wartoĹ›ci z i ich odchyleĹ„ wg wzoru 6.

L. $ ! ! L.V. * +Y ! 1 PorĂłwnujÄ…c wyniki obliczeĹ„ teoretycznych (tab. 3b) z wynikami eksperymentu (tab. 4) moĹźna przyjąć nastÄ™pujÄ…ce obserwacje. − Dla strumienia pary wodnej Ĺ›rednie wartoĹ›ci DU dla wszystkich kanaĹ‚Ăłw, oprĂłcz 0,73 Îźm, sÄ… niĹźsze niĹź w przewidywaniach teoretycznych, jednak sÄ… ze sobÄ… zgodne, jeĹ›li zostanÄ… uwzglÄ™dnione obliczone odchylenia standardowe dla eksperymentu poza kanaĹ‚ami 0,73 Îźm i 0,82 Îźm. Dla kanaĹ‚u 0,73 Îźm teoretyczna wartość piksela (79 DU) jest o 1 DU mniejsza niĹź uzyskana Ĺ›rednia minus 1s. Dla kanaĹ‚u 0,82 Îźm rozbieĹźność jest bliska 2s. Zarejestrowana wartość nie odzwierciedla przewidywanej w modelu wyĹźszej reflektancji w zakresie 0,81–0,83 Îźm (rys. 2, trzecie minimum transmitancji dla H2O). PrawdopodobnÄ… przyczynÄ… tej rozbieĹźnoĹ›ci jest bardzo niska wartość

sumarycznej efektywnoĹ›ci kwantowej ukĹ‚adu optycznego dla tego kanaĹ‚u (~ 5%). − Dla strumienia dwutlenku wÄ™gla zarejestrowane wartoĹ›ci sÄ… niĹźsze niĹź wynikajÄ…ce z obliczeĹ„ teoretycznych, jednak moĹźna zauwaĹźyć, Ĺźe dla zakresu 0,46–0,73 Îźm sÄ… ze sobÄ… silnie skorelowane (+99,7%). Ĺšwiadczy to o uĹźyciu w eksperymencie innej gÄ™stoĹ›ci dwutlenku wÄ™gla w strumieniu niĹź w modelowaniu, jednak wystÄ™pujÄ…ce w modelu rozpraszanie Rayleigha w krĂłtkich falach zostaĹ‚o odzwierciedlone w danych doĹ›wiadczalnych. W zwiÄ…zku z brakiem filtra optycznego 0,76–0,78 Îźm w danych nie moĹźna zauwaĹźyć najwiÄ™kszego z minimĂłw transmitancji w badanym zakresie. Podobnie jak w przypadku pary wodnej wartoĹ›ci kanaĹ‚Ăłw > 0,8 Îźm odbiegajÄ… od modelu. PrawdopodobnÄ… przyczynÄ… tej róşnicy jest niska sumaryczna efektywność kwantowa. Dane doĹ›wiadczalne potwierdziĹ‚y innÄ… odpowiedĹş spektralnÄ… strumieni H2O i CO2 w kanale 0,73 Îźm. SpoĹ›rĂłd szeĹ›ciu kanaĹ‚Ăłw badanych w eksperymencie jest to jedyny kanaĹ‚, dla ktĂłrego test 3s zarejestrowanych wartoĹ›ci DU dla pary wodnej i dwutlenku wÄ™gla wypadĹ‚ pomyĹ›lnie. Wynik ten jest zbieĹźny z przewidywaniami teoretycznymi. MoĹźliwość spektralnej separacji strumieni za pomocÄ… kanaĹ‚u 0,82 Îźm nie mogĹ‚a być potwierdzona w tym eksperymencie ze wzglÄ™du na niskÄ… sumarycznÄ… efektywność kwantowÄ… stosowanego sensora.

L.-. : + ! M wielospektralnej Na podstawie przeprowadzonej kalibracji radiometrycznej kamery wielospektralnej wyznaczono zestaw parametrĂłw granicznych dla obserwacji gazĂłw z dokĹ‚adnoĹ›ciÄ… 2% na orbicie Enceladusa: − V = < 200 m/s, − tEXP = 12 ms, − szerokość spektralna filtrĂłw optycznych = 20 nm, − iloczyn czuĹ‚oĹ›ci ukĹ‚adu optycznego i wzglÄ™dnych róşnic reflektancji rejestrowanych obiektĂłw t 2,5%, − fizyczna powierzchnia pojedynczego piksela t 3,75â‹…3,75 Îźm2, − moĹźliwoĹ›ci absorpcyjne pojedynczego piksela t 12 400PHOTON, − zapis danych: co najmniej 8-bitowy.

Tabela 4. Ĺšrednie wartoĹ›ci DU i Ξ730nm, Îť dla obu typĂłw strumieni fotografowanych na ciemnym tle w szeĹ›ciu kanaĹ‚ach optycznych, ich odchylenia standardowe, róşnica w odczycie i wartość testu 3Ďƒ Table 4. Average pixel values DU and Ξ730nm, Îť for both types of gas layers photographed on dark background in six optical channels, standard deviations, differences between water and carbon dioxide and 3Ďƒ test values

Biomarker

H2O

CO2

Zakres spektralny

0,46 Îźm

0,55 Îźm

0,64 Îźm

0,73 Îźm

0,82 Îźm

0,88 Îźm

DU

14,59

12,86

12,75

86,74

12,79

13,11

Std. Dev.

1,21

1,33

1,38

0,84

1,28

1,25

z

5,95

6,74

6,80

–

6,78

6,62

Std. Dev.

0,50

0,70

0,74

–

0,68

0,63

DU

22,85

17,30

12,26

7,87

18,62

21,63

Std. Dev.

1,01

0,83

0,44

0,85

0,51

0,24

z

0,34

0,45

0,64

–

0,42

0,36

Std. Dev.

0,04

0,05

0,07

–

0,05

0,04

|zH2O – zCO2|

5,60

6,29

6,16

–

6,36

6,25

Test 3s

11,25

8,95

8,29

–

9,30

9,84

41

" & / & / ( / # / /

* 222

Parametry mogą być dowolnie modyfikowane, naleşy jednak pamiętać o zachowaniu odpowiednich relacji między nimi. Przeprowadzony eksperyment potwierdził, şe optyczne obserwacje wielospektralne juş teraz mogą być z powodzeniem stosowane do operacyjnej detekcji składu mieszanek gazowych.

4.

5. Wnioski

5.

Detekcja udziaĹ‚u poszczegĂłlnych biomarkerĂłw w piĂłropuszach gazowych jest moĹźliwa za pomocÄ… kamery wielospektralnej o parametrach przewidzianych w projektowanej misji Enceladus Orbiter. MoĹźliwość rozróşnienia gÄ™stoĹ›ci skĹ‚adnikĂłw jest zaleĹźna przede wszystkim od parametrĂłw kamery oraz obliczonych róşnic reflektancji gazĂłw w wybranych zakresach spektralnych. Podczas prac eksperymentalnych wyznaczono zakres 0,73 Îźm jako optymalny do rozróşnienia udziaĹ‚u procentowego mieszanki gazowej, w skĹ‚ad ktĂłrej wchodzi dwutlenek wÄ™gla oraz para wodna. NaleĹźy zauwaĹźyć, Ĺźe wyznaczony zakres nie byĹ‚ dotychczas rejestrowany w obrazowaniach kamerami typu MVIC (ang. Multispectral Visible Imaging Camera). W celu zaaplikowania proponowanej metodyki naleĹźaĹ‚oby uwzglÄ™dnić ten kanaĹ‚ optyczny w konfiguracji kamery ze standardowÄ… optykÄ… MAC (ang. Medium-Angle Camera). Ze wzglÄ™du na to, Ĺźe w badaniach laboratoryjnych przyjÄ™to bardzo wÄ…skie kanaĹ‚y optyczne i w zwiÄ…zku z tym wynikowy kanaĹ‚ optyczny jest rĂłwnieĹź kanaĹ‚em wÄ…skim, aplikacja wypracowanej metody w szerokich kanaĹ‚ach optycznych moĹźe okazać siÄ™ problematyczna. W zwiÄ…zku z tym naleĹźaĹ‚oby zwrĂłcić uwagÄ™ na moĹźliwość konfiguracji kamery MAC w misji Enceladus Orbiter z uwzglÄ™dnieniem węşszych spektralnie filtrĂłw optycznych niĹź stosowane dotychczas w kamerach MVIC. Nawet przy zastosowaniu filtrĂłw optycznych o szerokoĹ›ci zaledwie 20 nm, zapis wartoĹ›ci DU na 8 bitach przy gĹ‚Ä™bokoĹ›ci studni potencjaĹ‚u sensora wynoszÄ…cej 6900 e– moĹźliwa jest detekcja skĹ‚adu piĂłropuszy z dokĹ‚adnoĹ›ciÄ… okoĹ‚o 2%. Przy zapisie 10-bitowym moĹźliwa jest detekcja z dokĹ‚adnoĹ›ciÄ… wzglÄ™dnÄ… okoĹ‚o 0,5%. Przeprowadzone w ten sposĂłb oszacowanie skĹ‚adu piĂłropuszy moĹźe istotnie zwiÄ™kszyć wiedzÄ™ o ich zmiennoĹ›ci chemicznej i fizycznej i w ten sposĂłb pomĂłc odpowiedzieć na pytanie o przyczyny ich wystÄ™powania.

6.

7.

8.

9.

10. 11.

12.

13.

, Autorzy dziękują Instytutowi Lotnictwa za pomoc w przeprowadzeniu badań oraz dr. Arvind Singh z Banaras Hindu University za konsultacje dotyczące sygnatur spektralnych reflektancji biomarkerów.

14.

15.

J 1 1.

2.

3.

42

Berk A., Conforti P., Kennett R., Perkins T., Hawes F., van den Bosch J., MODTRAN6: a major upgrade of the MODTRAN radiative transfer code. [w:] Proceedings SPIE 9088, Algorithms and Technologies for Multispectral, Hyperspectral, and Ultraspectral Imagery XX, 90880H (June 13, 2014); DOI: 10.1117/12.2050433. Bouquet A., Mousis O., Waite J.H., Picaud S., Possible evidence for a methane source in Enceladus’ ocean. „Geophysical Research Letters�, Vol. 42, Iss. 5, 2015, 1334– 1339, DOI: 10.1002/2014GL063013. Czapski P., Kacprzyk M., Korniluk T., Kotlarz J., Kubiak K., Mazur A., Mrowiec K., Oszako T., Pieniąşek J., Pośpieszczyk A., Tkaczyk M., Wodziński K., Zalewska N., Budowa i zastosowanie platformy wielosensoro-

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

16.

17.

18.

A

T

wej w badaniu wybranych parametrów środowiska. „Prace Instytutu Lotnictwa�, Nr 1 (234) March 2014, 126–142. Fujishima K., Dziomba S., Takahagi W., Shibuya T., Takano Y., Guerrouache M., Carbonnier B., Takai K., Rothschild L., Yano H., A Fly-Through Mission Strategy Targeting Peptide as a Signature of Chemical Evolution and Possible Life in Enceladus Plumes. 2016. Hansen C., Esposito L., Colwell J., Hendrix A., Portyankina G., Shemansky D., West R., Deriving the Structure and Composition of Enceladus’ Plume from Cassini UVIS Observations. „AAS/Division for Planetary Sciences Meeting Abstracts�. Vol. 47, 2015. Hedman M.M., Gosmeyer C.M., Nicholson P.D., Sotin C., Brown R.H., Clark R.N., Baines K.H., Buratti B.J., Showalter M.R., An observed correlation between plume activity and tidal stresses on Enceladus. „Nature�, 500.7461, 2013, 182–184, DOI: 10.1038/nature12371. Howett C.J.A., Parker A.H., Olkin C.B., Reuter D.C., Ennico K., Grundy W.M., Lovering J.R., Inflight Radiometric Calibration of New Horizons’ Multispectral Visible Imaging Camera (MVIC). arXiv preprint arXiv:1603.08940, 2016. Hurford T., Bruce B., Helfenstein P., Greenberg R., Hoppa G., Hamilton D., DPS meeting #40, id.8.06; „Bulletin of the American Astronomical Society�, Vol. 40, 399, 09/2008. Ingersoll A.P., Shawn P.E., Decadal timescale variability of the Enceladus plumes inferred from Cassini images. „Icarus�, Vol. 282, 2017, 260–275, DOI: 10.1016/j.icarus.2016.09.018. Kurczyński Z., Fotogrametria, PWN, Warszawa 2014. Lefevre, A., Tobie G., Choblet G., Cadek O., Mitri G., MassÊ M., Behounkova M. Enceladus’ internal ocean constrained from Cassini gravity and topography data. European Planetary Science Congress 2015, held 27 September-2 October, 2015 w Nantes, Francja, On-line: http://meetingorganizer.copernicus.org/EPSC2015, id. EPSC2015-803. Vol. 10. 2015. Mahaffy, Paul R., et al. The sample analysis at Mars investigation and instrument suite. „Space Science Reviews�, Vol. 170, Iss. 1–4, 2012, 401–478. Patthoff D.A., Kattenhorn S.A., A fracture history on Enceladus provides evidence for a global ocean. „ Geophysical Research Letters�, Vol. 38, Iss. 18, 2011, DOI: 10.1029/2011GL048387. Perry M.E., et al. Cassini INMS measurements of Enceladus plume density. „Icarus�, Vol. 257, 2015, 139–162, DOI: 10.1016/j.icarus.2015.04.037. Poinot P., Geffroy-Rodier C., Searching for organic compounds in the Universe. „TrAC Trends in Analytical Chemistry�, Vol. 65, 2015, 1–12, DOI: 10.1016/j.trac.2014.09.009. Porco, Carolyn C., et al. Cassini imaging science: Instrument characteristics and anticipated scientific investigations at Saturn. „Space Science Reviews�, Vol. 115, Iss. 1–4, 2004, 363–497. Porco C. C. et al. (2006) Cassini Observes the Active South Pole of Enceladus, „Science�, 311, Iss. 5766, 1393– 1401. DOI: 10.1126/science.1123013 Spencer J.R., Pearl J.C., Segura M., Flasar F.M., Mamoutkine A., Romani P., Buratti B.J., Hendrix A.R., Spilker L.J., Lopes R.M.C., Cassini Encounters Enceladus: Background and the Discovery of a South Polar Hot Spot. „Science�. Vol. 311, Iss. 5766, 2006, 1401–1405, DOI: 10.1126/science.1121661.

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

NR 3/ 20 1 7

. ) ! ! / + !

19. Spencer J.R., Planetary Science Decadal Survey Enceladus Orbiter, Mission Concept Study, http://sites.nationalacademies.org/cs/groups/ssbsite/documents/webpage/ ssb_059320.pdf 20. Stockton, Amanda M., Tjin C.C., Huang G.L., Benhabib M., Chiesl T.N., Mathies R.A., Analysis of carbonaceous biomarkers with the Mars Organic Analyzer microchip capillary electrophoresis system: aldehydes and ketones. „Electrophoresis� 31.22, 2010, 3642–3649, DOI: 10.1002/elps.201000424. 21. Thomas P.C. et al. Enceladus’s measured physical libration requires a global subsurface ocean, „Icarus�, Vol. 264, 15 January 2016, 37–47. DOI: 10.1016/j.icarus.2015.08.037. 22. Tunnicliffe V., The Biology of Hydrothermal Vents: Ecology and Evolution. „Oceanography and Marine Biology an Annual Review�. 29, 1991, 319–408.

23. Waite J.H. Jr, et al. Cassini ion and neutral mass spectrometer: Enceladus plume composition and structure. „Science�, 311.5766, 2006, 1419–1422, DOI: 10.1126/science.1121290. 24. Waite J.H. Jr, et al. Liquid water on Enceladus from observations of ammonia and 40Ar in the plume. „Nature�, 460.7254, 2009, 487–490. 25. Zolotov Mikhail Y. An oceanic composition on early and today’s Enceladus. „Geophysical Research Letters�, Vol. 34, Iss. 23, 2007, DOI: 10.1029/2007GL031234.

< M " B

" # 8 6 ; " ' S ) 6

PF( (Q Abstract: The cause of the cryovolcanic activity on the Enceladus south hemisphere and related to this activity gas plumes are one of the biggest mysteries of the outer solar system moons. The possibility of the existence of the ocean under Enceladus icy outer layer was confirmed through direct chemical plumes composition measurement during Cassini close flyby 168.2 km over moon’s surface. Three out of the four main plumes components are standard biomarkers (H2O, CO2 and CH4). Physical plumes parameters variability observed also by Cassini, possibility of drawing conclusions about cryovolcanic activity reasons and biotic causes of biomarkers presence in plumes are important reasons of new, dedicated to Enceladus observation, NASA’s mission development. In this paper we are asking about possibility of Enceladus plumes chemical components analysis using multispectral imaging by projected for this new mission sensors. We chose band 0.73 ¾m for H2O and CO2 distinguish using theoretical transmittance gas layers analysis and physical radiation transmittance through gas layer visible on the background material with defined constant reflectance model. In order to validate this result an experiment was conducted. Using multispectral camera Quercus.6 we photographed H2O and CO2 gas layers visible on the high (> 0.95) and low (< 0.05) visible light and NIR reflectance backgrounds. The results confirmed theoretical spectral transmittance analysis of those two biomarkers. Based on this result we established boundary parameters of the sensor and optical system projected for the orbiter allowing relative content of the biomarkers estimation with precision up to 2%: optical band Ν = 0.730 (¹ 0.020) ¾m, relative velocity between orbiter and moon v < 200 m/s, exposition time tEXP < 12 ms, quantum efficiency of the whole optical system and two biomarkers in selected wavelength reflectance difference product ≼ 2,5%, single CCD pixel physical size ≼ (3,75 Ȋ 3,75) ¾m2, potential well depth for one CCD pixel ≼ 12 400 e–, RAW data record at least 8-bit. Optimal result waveband wasn’t recorded before using MVIC optical systems during past missions. If we want to apply proposed in this paper biomarkers distinguish methodology one out of four optical channels of the MAC camera projected for the new mission should cover also selected wavelength. KeywordsH ' ) " "

43

" & / & / ( / # / /

* 222

dr Natalia Zalewska

Jan Kotlarz

% * % %

% * % %

L E " M @ " ( " F H ) 8 8 6

A 6 'T

6CS% D -&&+ -&./ ) ; 8 " 8 ; 6 A ) ; ) " # % S) " 8 " 6

% I

8 G " A " " %

" D > # ; D 8 % D -&.-N -&./ 9 L E H " O' S>>% D -&&K % ) " 8 9 ! F B 8 ; 8 H8 8 " 8 H 8 A ; " " 6

8 % S -&./ % " > 9 (F " <% M G " < " H A ] (E9%

;9 [ ! @ & "

;9 > ! @ B "

" % * % %

"

% * % %

() D ;

" # ;

9 " D P9# D Q% S -&.$ % L E 8 " ; " " ] ; % I 8 H 8 ; A PC ( #(RQ%

# D ' 9 L < " D ;

% " " ; 8 " "A ) % S -&.- % L E ; % ; " " _ ,%

44

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

NR 3/ 20 1 7

Pomiary Automatyka Robotyka, ISSN 1427-9126, R. 21, Nr 3/2017, 45–51, DOI: 10.14313/PAR_225/45

" " A " ) P-Q 5& x& G G

Algorytm S Zygmunt Lech Warsza " L ( " " A ( % I " -&- &-;0J, D E

Evgeniy T. Volodarsky F 9 # # X @ Y &$&+, @ A ( % ) $/ #(

Streszczenie: W artykule omówiono iteracyjną metodę odporną Algorytm S. Stosuje się ją do oszacowania precyzji określonej metody pomiarowej na podstawie wyników badań jednorodnych obiektów w wielu akredytowanych laboratoriach, gdy oceny dokładności pomiarów w niektórych z nich są odstające. Wypadkową odporną ocenę dokładności badanej metody znajduje się na podstawie oszacowania niepewności lub rozstępu wyników pomiarów tą metodą w kaşdym z laboratoriów, bez odrzucania danych odstających. Rozwaşania zilustrowano przykładem liczbowym. ( H H ] " A "

1. Wprowadzenie W części pierwszej artykułu [15] omówiono dwie metody odporne: przeskalowanego odchylenia medianowego MADS i iteracyjną Hubera nazwaną w normach PN-ISO 5725-5 i PN-ISO 13528 [2, 3] jako Algorytm-A oraz podano przykłady liczbowe ich wykorzystania do analizy porównań międzylaboratoryjnych. W części drugiej omówione zostaną podstawowe zaleşności drugiej z metod odpornych (podanych w tych normach) o nazwie Algorytm S. Metoda ta jest stosowana do wyznaczania wypadkowej odpornej oceny niepewności dla zbioru niezaleşnych wyników badań, na postawie standardowych niepewności lub zakresów (rozstępów, błędów granicznych) rozrzutu danych pomiarowych dla poszczególnych badań. Dotyczy to głównie tych przypadków, gdy liczba badań nie jest duşa a dla części z nich otrzymano wartości odstające, tzw. outliery. Do ilustracji działania metody Algorytm S zostanie wykorzystany przykład liczbowy inny niş w części 1 dla metody

' " H 8" E D .K$,*8" % " ' $&%&$%-&./ % &.%&,%-&./ % ! "" # $%&

Algorytm A [10–15]. Precyzję metody pomiarowej oceniono na podstawie niepewności wyników pomiaru otrzymanych badaną metodą na podstawie tej samej procedury, w kilku akredytowanych laboratoriach uczestniczących we wspólnym eksperymencie. Badania są realizowane dla tego samego obiektu fizycznego lub dla obiektów jednorodnych. W przypadku odstających wartości niektórych niepewności, prowadząc tradycyjne obliczenia na podstawie danych wszystkich laboratoriów, otrzymane zostanie wypadkowe większe wspólne odchylenie standardowe, a po odrzuceniu wartości odstających – mniejsze, ale i o mniejszej wiarygodności (mniejsza liczba danych). Obie wartości zwykle są dalekie od odchylenia standardowego s hipotetycznej populacji wartości niepewności laboratoriów. Natomiast za pomocą metody odpornej Algorytm S moşna uzyskać wartość pośrednią, która jest bardziej zblişona do s i jej wiarygodność jest większa, gdyş odpowiada liczbie wszystkich laboratoriów uczestniczących w międzylaboratoryjnym eksperymencie porównywania.

-. J + ! , Jakość produktĂłw oceniana jest na podstawie wiarygodnych wynikĂłw badaĹ„ ich parametrĂłw w upowaĹźnionych, czyli akredytowanych laboratoriach. MogÄ… one znajdować siÄ™ w róşnych, nawet bardzo odlegĹ‚ych od siebie miejscach. Aby uniknąć

45

) * */ ^ * * ^ /

&

H* [Q\ niespĂłjnych wynikĂłw tworzy siÄ™ jednolite systemowe ujÄ™cie w postaci przepisĂłw miÄ™dzynarodowo akceptowanych, ktĂłre normujÄ… metody oraz procedur badaĹ„ w takich laboratoriach [2, 3]. DziÄ™ki prowadzeniu badaĹ„ tÄ… samÄ… metodÄ…, wedĹ‚ug identycznej procedury o oszacowanej dokĹ‚adnoĹ›ci i w okreĹ›lonych warunkach, uzyskuje siÄ™ porĂłwnywalność wynikĂłw pomiarĂłw w tych laboratoriach. Ustalenia obejmujÄ… teĹź wielostopniowe przygotowanie obiektu badaĹ„ [9]. W procesach certyfikacji i weryfikacji metody badaĹ„ uwzglÄ™dnia siÄ™ zaleĹźność dokĹ‚adnoĹ›ci od zmian warunkĂłw pomiaru i od specyfiki organizacji eksperymentu w danym laboratorium. Tego zadania zwykle nie moĹźna rozwiÄ…zać analitycznie, gdyĹź nie jest znany model matematyczny opisujÄ…cy zaleĹźnoĹ›ci wielkoĹ›ci mierzonych od wĹ‚aĹ›ciwoĹ›ci badanego obiektu, warunkĂłw i sposobu jego pomiarĂłw. RozwiÄ…zaniem stosowanym w praktyce jest wykonanie wspĂłlnego eksperymentu (ang. interlaboratory comparison) w szeregu akredytowanych laboratoriach o zbliĹźonym poziomie merytorycznym i specjalizujÄ…cych siÄ™ w danego rodzaju badaniach oraz uĹ›rednienie wynikĂłw tych badaĹ„. Jest to eksperymentalna realizacja modelu statystycznego dla badaĹ„ danÄ… metodÄ… o okreĹ›lonej procedurze i w okreĹ›lonych warunkach. OrganizacjÄ™ badaĹ„ miÄ™dzylaboratoryjnych przedstawiono na rysunku 1.

s L2 =

(

1 n ∑ yi − y n − 1 i =1

)

2

.

(5)

W przepisach międzynarodowych dotyczących badań laboratoryjnych [2–4], do opisu dokładności metod i wyników pomiarów stosuje się terminologię wywodzącą się z analizy chemicznej. Uwzględnia ona podstawowe źródła powstawania niepewności wyniku pomiaru. Przedstawiono to w postaci schematu na rys. 2. Dokładność Accuracy

Poprawność Trueness

Systematyczny błąd laboratorium Laboratory bias

Precyzja Precision

Systematyczny błąd metody Bias of the measurement method

Powtarzalność Repeatability

Pośrednie miary precyzji Intermediate measures of the precision

Odtwarzalność Reproducibility

Rys. 2. Miary dokładności metod pomiarowych Fig. 2. Measures of the accuracy of measurement methods

Uşywana tu jest inna terminologia niş powszechnie stosowana obecnie w pomiarach według Przewodnika GUM [1]. I tak, na przykład poprawność (ang. trueness) to heurystyczne oszacowanie szerokości przedziału, w którym moşe znajdować się wartość średnia wyniku pomiarów wskutek oddziaływań systematycznych o nieznanych wartościach, a więc i nieusuwalnych przez poprawki. Według Przewodnika GUM, jest to niepewność typu B. Natomiast precyzja (ang. precision) i niepewność typu A, wg Przewodnika GUM, jako wyznaczane metodami statystycznymi, są swoimi odpowiednikami. W zaleşności od rodzaju badań stosuje się odpowiedni model opisu ocen wartości menzurandu i jego parametrów dokładności. Wynik wspólnych pomiarów ze wszystkich laboratoriów wyraşa zaleşność [5, 16] y = my + B + e (6)

Rys. 1. Schemat organizacji eksperymentu międzylaboraoryjnego Fig. 1. Diagram of the organization of the interlaboratory experiment

Do eksperymentu międzylaboratoryjnego zwykle wybiera się laboratoria o zblişonej powtarzalności wyników badań. Jednakşe z powodów obiektywnych, w niektórych z nich powtarzalność moşe być gorsza. Dotyczy to w szczególności nowych metod, gdy nie wszystkie laboratoria mają wystarczające doświadczenie w jej realizacji. Oblicza się wartości średnie yi wyników badań w kaşdym z laboratoriów i ogólną wartość średnią y . Wynoszą one odpowiednio: yi =

y =

gdzie: m y = Îź + δ – wartość Ĺ›rednia wynikĂłw pomiarĂłw ze wszystkich laboratoriĂłw; – skĹ‚adowa poprawnoĹ›ci wyniku, tj. przesuniÄ™cie wartoĹ›ci Ĺ›redniej wskutek niedoskonaĹ‚oĹ›ci procedury badaĹ„; B – skĹ‚adnik poprawnoĹ›ci wyniku pomiaru w warunkach odtwarzalnoĹ›ci; e – losowa skĹ‚adowa bĹ‚Ä™du pomiarĂłw w warunkach powtarzalnoĹ›ci. ZwiÄ…zek parametrĂłw tego modelu statystycznego przedstawiono na rys. 3.

m

1 m

∑ y ij

1 n

∑ yi

(1)

j =1

n

(2)

i =1

Dla wynikĂłw kaĹźdego z laboratoriĂłw oblicza siÄ™ teĹź wariancjÄ™ sw2 i s w2 i =

(

)

1 m ∑ y ij − y i . m − 1 j =1

Ń€(Đ’) ĎƒL

(3) a

Ocenę rozrzutu wszystkich wyników charakteryzuje wariancja ich powtarzalności sr2 s r2 =

1 n

i =1

.

i

(4)

W kaşdym z laboratoriów bada się obiekty jednorodne i stosuje się tę samą procedurę pomiarową. Rozrzut wartości wyników pomiarów między laboratoriami ocenia się przez estymatę sL2 wariancji jako

46

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

Ń€(Đľ) ĎƒR

Rys. 3. Podstawowy model statystyczny opisujÄ…cy wynik pomiaru w badaniach laboratoryjnych Fig. 3. Basic statistical model of the measurement result used in interlaboratory experiments

n

∑ sw2

B

A

T

Y

K

A

•

R

b

Ńƒ

e B+e Ń‚

O

B

O

T

Y

K

A

Ńƒ

y

NR 3/ 20 1 7

) ( 0 1( +2 3 * Model utworzony na podstawie wynikĂłw pomiarĂłw we wszystkich laboratoriach formalizuje precyzjÄ™ metody i jej procedurÄ™. Wyniki badaĹ„ w laboratoriach tworzÄ… wspĂłlnÄ… prĂłbkÄ™ danych o wariancji Ďƒ R2 . Jest ona sumÄ… geometrycznÄ… skĹ‚adowych okreĹ›lajÄ…cych powtarzalność, tj.

Ďƒ R2 = Ďƒ L2 + Ďƒ r2

(7)

SkĹ‚adnik Ďƒ L2 to wariancja dla rozrzutu wynikĂłw pomiaru obiektĂłw jednorodnych w poszczegĂłlnych laboratoriach przy stosowaniu tej samej procedury dla danej metody. Rozrzuty te wynikajÄ… z dopuszczalnych róşnic w organizacji procesu badaĹ„. SkĹ‚adnik Ďƒ r2 jest zaĹ› wariancjÄ… opisujÄ…cÄ… Ĺ›redni rozrzut wynikĂłw badaĹ„ pod wpĹ‚ywem zmian wielkoĹ›ci oddziaĹ‚ujÄ…cych losowo w granicach dopuszczalnych przez obowiÄ…zujÄ…ce normy.

I. ( ! + < Celem omawianych dalej porĂłwnaĹ„ miÄ™dzylaboratoryjnych jest oszacowanie i standaryzacja wariancji opisujÄ…cej powtarzalność wynikĂłw uzyskiwanych badanÄ… metodÄ… pomiarowÄ… w róşnych laboratoriach akredytowanych. Konieczne jest wyznaczenie Ĺ‚Ä…cznego rozkĹ‚adu wariancji uzyskanych przez poszczegĂłlne laboratoria uczestniczÄ…ce we wspĂłlnym eksperymencie. PozwalajÄ… one uwzglÄ™dnić wpĹ‚yw moĹźliwych kombinacji zmian warunkĂłw w granicach dopuszczalnych dla badaĹ„ tÄ… metodÄ…. W wielu przypadkach w praktyce trzeba wykonać oddzielne szacunki dla róşnych ograniczeĹ„ (np. koszt lub czas trwania eksperymentu, badania niszczÄ…ce) jedynie na podstawie maĹ‚ej liczby obserwacji pomiarowych. Otrzymane ich wartoĹ›ci zwykle sÄ… rozĹ‚oĹźone asymetrycznie i mogÄ… znacznie odbiegać od rozkĹ‚adu Gaussa. WedĹ‚ug testu C Cochrana, niektĂłre z tych obserwacji moĹźna uznać za dane odstajÄ…ce, czyli outliery. Takie dane naleĹźy usunąć z przetwarzania statystycznego. PodejĹ›cie takie moĹźna zaakceptować, gdy poszukuje siÄ™ wartoĹ›ci Ĺ›redniej [5–8]. Jednak celem omawianego eksperymentu jest ocena dopuszczalnego rozproszenia (niepewnoĹ›ci) wynikĂłw z laboratoriĂłw na podstawie otrzymanych danych doĹ›wiadczalnych. OcenÄ™ te wykorzystuje siÄ™ do standaryzacji powtarzalnoĹ›ci procedury badaĹ„ wykonywanych kontrolowanÄ… w tym eksperymencie metodÄ…. Zastosowanie metod odpornych, jako opartych na wszystkich dostÄ™pnych danych doĹ›wiadczalnych, daje bardziej wiarygodne oszacowanie statystyczne rzeczywistego rozproszenia wynikĂłw. Do uzyskania stabilnego oszacowania wariancji powtarzalnoĹ›ci tych wynikĂłw (czyli ich precyzji) bardziej odpowiednia jest metoda odporna Algorytm S [2]. Warunkiem jej * realizacji jest rĂłwne zeru przesuniÄ™cie oceny Ĺ›redniej S j wariancji wynikĂłw z laboratoriĂłw, czyli poprawnoĹ›ci otrzymanej metodÄ… odpornÄ…. Ocena ta, w kaĹźdym j-tym kroku iteracji, zbliĹźa siÄ™ do standardowego odchylenia rozkĹ‚adu normalnego dla rzeczywistych danych doĹ›wiadczalnych. Do oszacowania przesuniÄ™cia wariancji prĂłbki wprowadza siÄ™ współczynnik dopasowania x, dla ktĂłrego powinien zachodzić warunek

E

{ (Ξ s ) } = Ďƒ ∗ 2

2 1

(8)

Odporna ocena odchylenia standardowego s* powinna być stabilna z pewnym prawdopodobieństwem, tj. zawierać się w określonych granicach. Wprowadza się więc ograniczenie hs maksymalnego odchylenia s* od rozkładu preferowanego

1

W tekście gwiazdką * oznacza się oszacowania odporne.

(9) gdzie: s – odchylenie standardowe populacji o rozkĹ‚adzie normalnym, ktĂłra odpowiadaĹ‚aby danym doĹ›wiadczalnym przy zaĹ‚oĹźeniu ich czystego rozkĹ‚adu normalnego; h – współczynnik ograniczajÄ…cy, zaleĹźny od liczby danych w prĂłbce; P1 = (1– a) – prawdopodobieĹ„stwo speĹ‚nienia warunku ograniczenia dopuszczalnego oszacowania odchylenia standardowego S* dla oczekiwanego rozkĹ‚adu normalnego. WartoĹ›ci współczynnikĂłw, dopasowujÄ…cego x i ograniczajÄ…cego Ρ, wyznacza siÄ™ zwykle dla = 0,1. Wykorzystuje siÄ™ tu przecinanie siÄ™ skumulowanych krzywych rozkĹ‚adĂłw jednomodalnych w pobliĹźu punktu o prawdopodobieĹ„stwie 0,9. NaleĹźy zbadać analitycznie to podejĹ›cie i ocenić jego skuteczność. Współczynnikowi h odpowiada gĂłrna wartość (1– a)ČŠ 100% rozkĹ‚adu opisujÄ…cego rozrzut odchylenia standardowego s*. OcenÄ… rozrzutu moĹźe być odchylenie standardowe tego rozkĹ‚adu. Dla liczby elementĂłw n w prĂłbce zaleĹźy ono od liczby stopni swobody n = n – 1. UwzglÄ™dnia siÄ™ to, mnoşąc obie strony rĂłwnania (3) przez n i uzyskuje ⎧ ⎛ s * ⎞2 ⎍ ν ⎪ ⎪ (10) E ⎨ν ⎜⎜ âŽ&#x;âŽ&#x; ⎏ = 2 Ďƒ Ξ âŽŞâŽŠ âŽ? ⎠⎪⎭ lub

{

}

E χν2 robast =

ν Ξ2

(11)

Według (9) zastępcze prawdopodobieństwo górnego ograniczenia zmiennej c2 równa się

{

}

P χν2 robast > ν â‹… Ρ 2 = Îą

(12)

Ogon rozkładu χ2, zawierający a Ȋ๜100% wartości danej zmiennej losowej, moşna aproksymować rozkładem równomiernym o gęstości n × h2 (rzędna początkowa). Stąd (13)

, Z tablic rozkładu Pearsona [16] znajduje się wartość a następnie współczynnik ograniczający h, dla którego zachodzi warunek (4). Stąd ,

(14)

Wychodząc z zaleşności , dla głównej części rozkładu znajduje się w tablicach wartość z odpowiadającą danemu prawdopodobieństwu. Stąd (15)

Jest to współczynnik dopasowania, przy którym dla wybranego współczynnika ograniczającego , odporna ocena odchylenia standardowego nie będzie przesunięta. W realizacji algorytmu iteracyjnego dla oszacowania odpornego odchylenia standardowego, wartości k ustalającej odchylenie lokalne odpowiada

Ďˆ j = Ρ s*j (16) gdzie: s *j – odporne oszacowanie odchylenia standardowego dla j-tego kroku iteracji. Z uporzÄ…dkowanego szeregu ocen wariancji wynikĂłw pomiarĂłw w laboratoriach uczestniczÄ…cych w eksperymencie, jako

47

) * */ ^ * * ^ /

&

H* [Q\ ocenÄ™ poczÄ…tkowÄ… odchylenia standardowego przewidywanej populacji normalnej wybiera siÄ™ medianÄ™, czyli

G(Q | H0) 1,00 0,88

(17)

N2>N1

0,75 Normal N1

gdzie i = 1, ..., n – kolejny numer wyrazu w uporządkowanym szeregu badań laboratoryjnych. Kolejnym krokiem jest obliczenie laboratoryjnego odchylenia standardowego zgodnie z zaleşnością

s ij*

âŽ§âŽŞĎˆ j =⎨ ⎪⎊ s i

0,63 Normal N2

0,50 Logistic (n = 17) N1

0,38 Logistic (n = 37) N2

gdy s i > Ďˆ j

0,25

j = 0, 1,

, w innych przypadkach

(18)

0,13

n

(s )

i =1

n

∑

s ∗j + 1 = Ξ

∗ 2 ij

Q

0,00

Na podstawie wartości yj znalezionej w bieşącym kroku, modyfikuje się wartości zbioru rozpatrywanych odchyleń , a następnie uściśla oszacowanie odporne odchylenia standardowego powtarzalności

0,20

0,26

0,31

0,36

0,42

0,47

0,53

0,58

0,63

Rys. 5. Funkcje rozkĹ‚adu parametru G(20) – obserwacje prĂłbki podlegajÄ… róşnym rozkĹ‚adom normalnym i logistycznym [22] Fig. 5. The distribution functions of G(20) – the sample observations belong to different distributions: normal and logistic [22]

(19)

L. gdzie: sij* – odporne oszacowanie odchylenia standardowego w j-tym kroku dla i-tego laboratorium uczestniczącego w eksperymencie (n – liczba laboratoriów). Obliczoną wartość s *j +1 wykorzystuje się do wyznaczenia nowej wartości granicznej yj+1. Procedura iteracyjna trwa dotąd, aş wszystkie odchylenia standardowe dla pomiarów w laboratoriach znajdą się w granicach dopuszczalnych przedziałów ograniczających. Wariancje sw2 1 , sw2 i , ..., sw2 n wyników z poszczególnych laboratoriów, ze wzoru (3), wykorzystuje się w teście C Cochrana, za pomocą którego ocenia się stosunek Gp =

sw2 i max n

∑ sw2 i

Do wspĂłlnego eksperymentu wybrano 9 laboratoriĂłw o duĹźym doĹ›wiadczeniu w tego typu badaniach. W kaĹźdym z nich zbadano po dwa jednorodne obiekty fizyczne. BezwzglÄ™dne róşnice wynikĂłw w i-tym laboratorium wynoszÄ… w i = x i 1 − x i 2 , i = 1, n ,

gdzie: xi1, xi2 – wyniki dwu eksperymentów w i-tym laboratorium. Wartości rozbieşności wi dla wszystkich laboratoriów były następujące:

≤ Gkr (ι , m, n )

(20) w1 = 0,28; w2 = 0,49; w3 = 0,40; w4 = 0,00; w5 = 0,35;

i =1

w6 =1,98; w7 = 0,80; w8 = 0,32; w9 = 0,95. Estymatę wariancji powtarzalności opisuje wzór sr2 =

Wariancja róşnicy dwu wynikĂłw z i-tego laboratorium wynosi 2 si2 = 21 x i 1 − x i 2 .

1 n −1 2 ∑ sw . n − 1 i =1 i

n

Ocena powtarzalności rozpatrywana jest dla

∑ wi2 . i =1

Na podstawie otrzymanych danych średniokwadratowa rozbieşność w0 =

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

= 0,827 .

i =1

. Z tabeli rozkładu typu G [15] (lub z tablic dostępnych w Internecie), znajduje się wartości krytyczne: Gkr(5%)= 0,638 i Gkr(10%)= 0,754. Tak więc GP dla w6 leşy tuş ponişej dolnej granicy dopuszczalnego przedziału i w6 naleşy traktować jako quasi-outlier. Według klasycznych reguł rozbieşność w6 = 1,98 naleşałoby pominąć w dalszym statystycznym przetwarzaniu danych. Wówczas dla n = 8 otrzyma się pozornie „bardziej precyzyjne� odchylenie standardowe w 0′ = 0,530 . Jest ono znacznie mniejsze ( ) niş wartość w0 obliczona ze

Zastosowanie testu C Cochrana pozwala stwierdzić, czy dane eksperymentalne naleşą do populacji generalnej o rozkładzie normalnym. Jednak doświadczenie wykazało, şe załoşenie to nie zawsze jest spełnione. Ponadto zmniejszenie wielkości próby powoduje, şe statystyczna wiarygodność tej hipotezy decyzyjnej jest zmniejszona. Rodzaj rozkładu stosunku (20), jak pokazano na rys. 5, sugeruje, şe naleşy rozwaşyć teş odstępstwo rozproszenia danych próbki od rozkładu normalnego. P

∑ wi2

AnalizujÄ…c wartoĹ›ci bezwzglÄ™dnych róşnic wi moĹźna zauwaĹźyć, Ĺźe wartość w6 = 1,98 znacznie róşni siÄ™ od pozostaĹ‚ych. HipotezÄ™ o statystycznie odstajÄ…cym wyniku w laboratorium nr 6 (róşnica w6 = 1,98) sprawdza siÄ™ za pomocÄ… testu C Cochrana. Z tablic [16] (lub z tablic dostÄ™pnych w Internecie) otrzymuje siÄ™

Rys. 4. Prawdopodobieństwo p(G) obliczone z rozkładu F, Gkr – wartość krytyczna, ι – poziom istotności, n – liczba zbadanych serii danych, m – liczba danych w serii Fig. 4. Probability p(G) computed from the F-distribution, Gkr – critical value, ι – significance level, n – the number of considered data series, m – the number of data points per data series

48

9

1 9

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

NR 3/ 20 1 7

) ( 0 1( +2 3 * Tabela 1. Zastosowanie odpornego Algorytmu S do oceny rozbieşności precyzji badanej metody pomiarowej w porównaniach międzylaboratoryjnych Table 1. Use of the robust Algorithm S to evaluate the discrepancy of the tested method on the basis of interlaboratory comparisons

Iteracja j

0

1

2

3

4

5

j

–

0,66

0,86

1,00

1,09

1,12

* 1

w

0,00

w2*

0,28

w3*

0,32

w4*

0,35

w5*

0,40

w6*

0,49

w7*

0,80

0,66

* 8

0,95

0,66

0,86

1,98

0,66

0,86

1,00

1,09

1,12

Ĺšredniokwadratowe odchylenie w

0,83

0,47

0,56

0,60

0,62

0,62

Nowe wartości w*

0,40

0,52

0,61

0,66

0,68

0,68

w

w9* * j

wszystkich (n = 9) ĹşrĂłdĹ‚owych danych. Z tych dwu oszacowaĹ„ wynika, Ĺźe wykluczenie ze ĹşrĂłdĹ‚owych danych jednej tylko róşnicy, leşącej na granicy oddzielajÄ…cej outliery, ma istotny wpĹ‚yw na wynik analizy, tj. na ocenÄ™ odchylenia standardowego charakteryzujÄ…cego rozrzut powtarzalnoĹ›ci testowanej procedury pomiarowej. MoĹźna tu zastosować jednÄ… z metod odpornych, ktĂłra wykorzystuje wszystkie eksperymentalne dane, a wiÄ™c rĂłwnieĹź odstajÄ…ce, ale modyfikujÄ…c je. OcenÄ™ powtarzalnoĹ›ci odchylenia standardowego badaĹ„ danÄ… metodÄ… pomiarowÄ…, czyli oszacowanie jej precyzji w oparciu o wyniki uzyskane we wszystkich (n = 9) laboratoriach uczestniczÄ…cych w porĂłwnaniach miÄ™dzylaboratoryjnych umoĹźliwia opisana tu metoda odporna Algorytm S [1, 2]. W kolumnie j = 0 (tabela 1) umieszczono róşnice bezwzglÄ™dne wi dwu wynikĂłw otrzymanych w kaĹźdym z laboratoriĂłw. SÄ… one uporzÄ…dkowane kolejno zgodnie z rosnÄ…cymi wartoĹ›ciami i oznaczone symbolem *. Liczba stopni swobody wynosi n = 1. WartoĹ›ci obu współczynnikĂłw, ograniczajÄ…cego h i dopasowujÄ…cego x wedĹ‚ug (14) i (15), wynoszÄ… odpowiednio h = 1645 i x = 1097. Dane zmodyfikowane w kolejnych krokach procedury iteracyjnej podano w kolumnach j = (1, 2, ...) tabeli 1. W pierwszym kroku iteracji wyznacza siÄ™

0,80 0,95

Dla danych z przykĹ‚adu otrzymano nastÄ™pujÄ…ce wartoĹ›ci Ĺ›rednie: − z wynikĂłw we wszystkich 9 laboratoriach , − po odrzuceniu surowego wyniku w6 jako outliera , − za pomocÄ… odpornej metody Algorytm S z 9 wynikĂłw . Wartość w* znajduje siÄ™ miÄ™dzy dwiema ocenami obliczonymi w sposĂłb tradycyjny, tj. wartoĹ›ciÄ… Ĺ›redniÄ… w0 = 0,827 wynikĂłw precyzji ze wszystkich 9 laboratoriĂłw i – dla 8 wynikĂłw – po odrzuceniu wartoĹ›ci odstajÄ…cej jako outliera. NaleĹźy ostatecznie przyjąć jako wspĂłlne odporne odchylenie standardowe . Odporne oszacowanie precyzji metody pomiarowej zbadanej w tym eksperymencie miÄ™dzylaboratoryjnym jest bardziej wiarygodne statystycznie jako uzyskane z wynikĂłw we wszystkich 9 laboratoriach niĹź wyznaczone tradycyjnie po odrzuceniu jednego outliera z wynikĂłw tylko w 8 laboratoriach. Stosunek wzglÄ™dnych odchyleĹ„ standardowych obu tych niepewnoĹ›ci [1] – dodatek E.1, wynosi √7/8 = 0,935. Ocena precyzji metodÄ… odpornÄ… Algorytm S jest o 6,5% dokĹ‚adniejsza.

P.

. Jest to wartość ograniczajÄ…ca dla tego kroku. SpoĹ›rĂłd danych surowych naleĹźy zmodyfikować w 7* 0 , w 8* 0 , w 9* 0 , gdyĹź sÄ… one wiÄ™ksze niĹź y1. W ten sposĂłb otrzymano nowy zbiĂłr róşnic , zapisany w kolumnie 1. Na podstawie tych wartoĹ›ci okreĹ›la siÄ™ po kroku 1 iteracji nieprzesuniÄ™tÄ… odpornÄ… ocenÄ™ odchylenia Ĺ›redniokwadratowego .

Otrzymuje

siÄ™

teĹź nowÄ… wartość ograniczajÄ…cÄ… i tak dalej. JuĹź w czwartym kroku otrzymano odpornÄ… wartość róşniÄ…cÄ… siÄ™ od o (0,02/0,66) ČŠ 100% Âť 3%. Jako wynik koĹ„cowy moĹźna przyjąć .

W artykule omówiono pokrótce sposób wyznaczania oceny precyzji badanej metody pomiarowej. Jeśli pełny opisujący ją model nie jest znany, to przeprowadza się tą metodą badania obiektów jednorodnych fizycznie na podstawie tej samej procedury w kilku laboratoriach o podobnych kompetencjach. Moşna wówczas załoşyć, şe rozrzut wyników modeluje w przyblişeniu zmienna losowa o rozkładzie normalnym. Na podstawie wyników tych badań tworzy się model statystyczny i wyznacza jego precyzję. W pomiarach mogą wystąpić odstające wyniki badań, czyli outliery. Odrzucanie ich z dalszego przetwarzania dla małej liczby pozyskanych eksperymentalnie danych zmniejsza wiarygodność oceny. Wówczas naleşy zastosować statystyczne metody odporne, w tym Algorytm A i Algorytm S podany w normach PN-ISO [2, 3]. W rozpatrzonym ilustrującym przykładzie numerycznym wartość standardowego odchylenia wyniku badań w jednym

49

) * */ ^ * * ^ /

&

H* [Q\

z 9 laboratoriów odstawała od pozostałych, czyli była outlierem i stanowiła zanieczyszczenie danych. Wykonano obliczenia precyzji badań w sposób tradycyjny z odrzucaniem wartości odstającej oraz metodą odporną Algorytm S z wykorzystaniem wszystkich danych doświadczalnych. Otrzymana odporna ocena odchylenia standardowego wspólnego dla wszystkich wyników jest nieco większa od oceny tradycyjnej z odrzuceniem outliera, lecz bardziej wiarygodna statystycznie.

10.

11.

12. Wnioski koĹ„cowe: OcenÄ™ powtarzalnoĹ›ci wynikĂłw badaĹ„ prowadzonych zgodnie z okreĹ›lonÄ… procedurÄ… metodÄ… pomiarowÄ… podlegajÄ…cÄ… weryfikacji, czyli ocenÄ™ precyzji (niepewnoĹ›ci) tej metody uzyskuje siÄ™ na podstawie miÄ™dzylaboratoryjnych badaĹ„ porĂłwnawczych. JeĹ›li otrzyma siÄ™ w tych badaniach niejednorodne, tj. zanieczyszczone wartoĹ›ciami odstajÄ…cymi wyniki eksperymentalne, to ocenÄ™ precyzji badanej procedury pomiarowej naleĹźy szacować metodÄ… odpornÄ… Algorytm S, jako bardziej wiarygodnÄ… niĹź metody tradycyjne. Zbadanie moĹźliwoĹ›ci zastosowania wielu róşnych opracowanych dotychczas metod odpornych w pomiarach uĹźytkowych i w badaniach laboratoryjnych to zagadnienie obszerne i aktualne, wykraczajÄ…ce poza ramy tego artykuĹ‚u. Zagadnienia zastosowania metod odpornych do oceny niepewnoĹ›ci pomiarĂłw rozpatrywano w kilku anglojÄ™zycznych i polskich publikacjach autora wspĂłlnych z Eugeniuszem VoĹ‚odarskim i LarysÄ… KoshevÄ… z Kijowa oraz innymi. Przytoczono je w sekcji poĹ›wiÄ™conej bibliografii na koĹ„cu pierwszej pracy z tej tematyki [15] i kolejnych [9–14, 17–21]. Publikacje te zawierajÄ… bogatszÄ… bibliografiÄ™. Przytoczeni autorzy opublikowali teĹź w jÄ™zyku rosyjskim unikalnÄ… monografiÄ™ o technicznych aspektach akredytacji laboratoriĂłw badawczych. WydaĹ‚ jÄ… Narodowy Uniwersytet Techniczny VNTU w Vinnicy na Ukrainie [23]. Przeznaczona jest dla wszystkich osĂłb zainteresowanych tÄ… tematykÄ….

13.

14.

15.

16. 17.

18.

J 1 1.

2.

3. 4.

5.

6.

7.

8. 9.

50

19.

Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement (GUM), revised and corrected version of GUM 1995, BIPM JCGM 100:2008. TĹ‚umaczenie polskie: WyraĹźanie NiepewnoĹ›ci Pomiaru. Przewodnik. GUM 1995, z komentarzem J. Jaworskiego, Wydawnictwo GĹ‚Ăłwnego UrzÄ™du Miar Alfavero, Warszawa 1999. PN-ISO 5725 1-5:2002. DokĹ‚adność (poprawność i precyzja) metod pomiarowych i wynikĂłw pomiarĂłw. Część 5. Alternatywne metody wyznaczania precyzji standardowej metody pomiarowej. ISO 13528:2005. Statistical methods for use in proficiency testing by interlaboratory comparisons. ISO 21748:2010. Guidance for the use of repeatability, reproducibility and trueness estimates in measurement uncertainty estimation. Willinik R., What is robustness in data analysis? “Metrologiaâ€?, Vol. 45, Nr 4, 2008, 442–447, DOI: 10.1088/0026-1394/45/4/010. Wilrich P.T., Robust estimates of the theoretical standard deviation to be used in interlaboratory precision experiments, “Accreditation and Quality Assuranceâ€?, Vol. 12, Iss. 5, 2007, 231–240, DOI: 10.1007/s00769-006-0240-7. Piotrowski J., Kostyrko K., Wzorcowanie aparatury pomiarowej. Nowe wydanie. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2012. ZiÄ™ba A., Analiza danych w naukach Ĺ›cisĹ‚ych i technice. Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2013. Volodarsky E.T., Koshevaya L.A., Warsza Z., Niepewność jako miara poziomu zaufania do wynikĂłw niektĂłrych pro-

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

20.

21.

22.

23.

A

T

cedur doĹ›wiadczalnych. „Pomiary Automatyka Kontrolaâ€?, Vol. 57, Nr 5, 2011, 483–486. Volodarsky E.T., Warsza Z.L., Koshevaya L.A., Odporna ocena dokĹ‚adnoĹ›ci metod pomiarowych. „Pomiary Automatyka Kontrolaâ€?, Vol. 58, Nr 4, 2012, 396–401. Volodarski E.T., Warsza Z.L., Zastosowanie statystyki odpornoĹ›ciowej na przykĹ‚adzie badaĹ„ miÄ™dzylaboratoryjnych. „PrzeglÄ…d Elektrotechnicznyâ€?, R. 89, Nr 11, 2013, 260–267. Volodarsky E.T., Warsza Z.L., Koshevaya L.A., System oceny i zapewnienia jakoĹ›ci badaĹ„ biegĹ‚oĹ›ci laboratoriĂłw przy akredytacji. „PrzemysĹ‚ Chemicznyâ€?, T. 93, Nr 8, 2014, 1252–1254, DOI: 10.12916/przemchem.2014.1252. Volodarsky E.T., Warsza Z.L., Koshevaya L.A., System oceny statystycznej w badaniu biegĹ‚oĹ›ci laboratoriĂłw badawczych. „Pomiary Automatyka Kontrolaâ€?, R. 60, Nr 10, 2014, 816–821. Warsza Z.L., Metody rozszerzenia analizy niepewnoĹ›ci pomiarĂłw. Monografie • Studia • Rozprawy. Oficyna Wydawnicza PIAP, Warszawa 2016. Warsza Z.L., Volodarsky E.T., Zastosowanie metod odpornoĹ›ciowych w analizie dokĹ‚adnoĹ›ci pomiarĂłw miÄ™dzylaboratoryjnych (1). Zasady statystyki odpornoĹ›ciowej, metoda Hubera czyli Algorytm-A. „Pomiary Automatyka Robotykaâ€?, R. 21, Nr 1, 2017 47–55, DOI: 10.14313/PAR_224/47. ZieliĹ„ski R., Tablice statystyczne, PWN, Warszawa 1972. Volodarsky E., Warsza Z.L., Kosheva L., Ocena precyzji procedury pomiarowej w badaniach miÄ™dzylaboratoryjnych metodÄ… odpornÄ… z wykorzystaniem „algorytmu Sâ€?, „PrzemysĹ‚ Chemicznyâ€?, T. 94, Nr 6, 2015, 1008–1011, DOI: 10.15199/62.2015.6.30. Volodarsky E.T., Warsza Z.L., Ocena precyzji badaĹ„ miÄ™dzylaboratoryjnych metodÄ… odpornÄ… „S-algorytmâ€?, „PrzeglÄ…d Elektrotechnicznyâ€?, R. 91, Nr 10, 2015, 192–196. Volodarsky E., Warsza Z., Kosheva L., IdĹşkowski A., Evaluation of the precision of interlaboratory measurements by robust Algorithm-S. [w:] Proceedings of Symposium AMSA’15 Applied Methods of Statistical Analysis. Nonparametric Approach, Novosibirsk & Bialokuriha, 14–19 wrzeĹ›nia 2015, NGTU, 113–123. Volodarsky E., Warsza Z., Kosheva L., IdĹşkowski A., Robust Algorithm S to assess precision of interlaboratory measurements. “Measurements Automation Monitoringâ€?, Vol. 61, No. 4, 2015, 111–114. Volodarsky E., Warsza Z.L., Kosheva L., IdĹşkowski A., Assessment of precision of the interlaboratory test data by using robust “Algorithm Sâ€? [w:] R. JabĹ‚oĹ„ski T. Brezina (Editors) “Advanced Mechatronics Solutionsâ€? Vol. 393, Advances in Intelligent Systems and Computing. Springer 2016, 87–96, DOI: 10.1007/978-3 319-23923-1_13. Lemeshko B.Yu., Lemeshko S.B., Gorbunova A.A., Application and power of criteria for testing the homogeneity of variances. Part I. Parametric criteria. Measurement Techniques, Vol. 53, Iss. 3, 2010, 237–246, DOI: 10.1007/s11018-010-9489-7. Volodarski E., Kosheva L., Technicheskije Aspekty Akreditacii Ispytatelnykh Laboratorii. Winnicki Narodowy Uniwersytet Techniczny Ukrainy, Vinnica 2013 (w jÄ™zyku rosyjskim).

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

NR 3/ 20 1 7

) ( 0 1( +2 3 *

( < C ) 6 '! ( < L ) 6

"

-% ' " < 6

" # ) C ) 6 ( 8 " Abstract: This two-part paper discusses the use of robust statistics to assess the value and uncertainty of measurand obtained from a sample of experimental data when some of these data differ significantly from the others, i.e. are outliers. The statistical parameters of the measurement result are determined by robust methods from all data, but influence of outliers is treated differently. For small sample sizes results are more reliable than obtained by classical methods with exclusions of outliers. This is illustrated by examples from the interlaboratory key comparisons. Part 1 discusses the basic principles of the robust statistics and the iterative robust method given by Huber, which is called Algorithm A in ISO 5725-5. As illustration in the simulated numerical example, the uncertainty of some measurement method was estimated based on measurements of homogeneous object in several accredited laboratories. The mean uncertainty of this experiment is estimated by classic method for all data and with exclusion of outliers and by two robust methods: rescaled median deviation and by Algorithm A. The result of last method is the most reliable. KeywordsH < "

" ! " ) " ! \ " ; 8

&9

;9 < { &) !

prof. dr nauk techn. Evgeniy T. Volodarsky

.K$,*8" % "

;.* %

# D ' ; D .K+K .K,/ .K/&% V L ' .K+JN.K,$ .KK0N.KK+ D .K,&N/& ` .K/&N.K/J P 8 D 9 ; C " Q S 8 ; V S ( " L 6 8 B ; D .K/JN.KJ- ( " " A L " " .KJ$N.KK-% 6 ' F .KK-N.KK+ C " .KJ$N-&&-% S) 8 A " " L ( ; " " A L( % ( -+& ) , " 8 < ; ) .. A " - A % 8 9 6 8 8 % ; (C ( " 6 8 # %

V F 9 # ;

# N @ X@ LY @ ( " M ' " Z H " X6 8 Y (8 ( # % " ") < L'''% # ( " 6 8 % V "A " " % ( HG $&& ) %

51

) * */ ^ * * ^ /

&

H* [Q\

52

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

NR 3/ 20 1 7

Pomiary Automatyka Robotyka, ISSN 1427-9126, R. 21, Nr 3/2017, 53–62, DOI: 10.14313/PAR_225/53

'T 8 < " ) "

! B& ". @ ! ( > & !" S # ! < 9 8 " < ' ' 8 8 ( " L < " A /, 0+;/+J S

-$! & \ The paper presents the concept of generic exchange data platform dedicated to distributed control systems. The platform can be used to control industrial facilities, to synchronize the work of industrial and mobile robots. The solution can also be applied to active prostheses. The article presents an example of information exchange subsystem structure as well as data flow between platform applications. 8 H ) " "" < " ) " T

1. Introduction The ability of control through providing proper methods of communication between the distributed automation system nodes gives a big opportunity to extend and to change robotic system configuration and also opens new opportunities up allowing expanding or limiting the functionality of the system. The basis of failure-free control distributed system is fast and reliable information exchange between the objects. The more complex system is, the greater amount of data is transferred. This is a big problem in complex automation systems. The protocol and the data transmission algorithm have a big impact on the data exchange efficiency. Master-slave architecture is the most commonly used in automation systems. In such systems, the master plays a key role setting information exchange scenario with slave units. This architecture most often enforces to define system construction structure in advance or to use static predefined network addresses. An additional problem is the lack of direct communication possibility between slave units. To enable communication between devices, one of the available communication protocols can be used, e.g. Modbus. Implementation of any protocol imposes the creation of application dependent on the operating system and hardware platform. In addition, data exchange rules implementation in control and monitor applications is a big problem. It makes core implementation of control algorithm complicated. This paper presents a communication platform proposal implementing selected communication mechanism and providing data exchange services between applications run in each nodes of distributed automation control system and separating

' " H " " *8" % " ' .-%&/%-&./ % $&%&J%-&./ % ! "" # $%&

control applications from the operating system and hardware platforms. Described communication platform allows also defining any architectural: master-slave, multi-slave/master with the possibility of direct communication between all devices. Many companies and scientific centers around the world have been working on similar data exchange and modularity solutions for robotic systems. For example, NASA has been working on CLARAty platform, which has been designed for the development and maturation of various research technologies. CLARAty platform is currently used in the Mars Exploration Program and Rover Mission [9, 10]. The most popular open solutions are: Player, MIRO, ROS, OROCOS and RT-Middleware [9]. The main purpose of the above systems is to provide software genericness of higher-level applications and to provide communication primitives [12]. The architecture of currently available solutions requires major changes to existing software during the adaptation process. The proposed solution allows using the functionality at every stage of software evolution with relatively small effort compared to existing big systems. Communication platform carries such a task out should be characterized by generic construction [12]. The delimitation should be so effective that the possible change of the operating system does not have a direct impact on operation of application based on platform assumptions [11]. Further sections of the article contain information about platform genericness and current information exchange and synchronization mechanisms.

2. Platform Genericness Platform genericness is understood in such a way that the platform should differentiate the relationship between the operating system controlling the device and the application uses the API (Application programming interface) from the library provided by the platform [8]. The removal of relationships with operating system functions and specified operating system behaviors allows to keep a platform genericness. It means the possibility of executing application on different hardware platforms with different operating systems without applying changes [7]. The platform genericness was developed thanks to generic programming paradigm, which focuses on abstracting types to a narrow collection

53

Data Exchange Platform Dedicated to Distributed Control Systems

of functional requirements and on implementing algorithms in terms of these requirements. Most interfaces defined by the algorithms are strict and narrow to the types they operate on, the same algorithm can be used against a wide collection of types [8]. The platform is based on intermediary library and layers preparing the environment and executing queries coming from the library calls. However, the platform software responsible for this separation has to in some way be associated with selected operating system. The relationship level is dependent on communication mechanisms built into the operating system itself. The platform software will include eventually implementation of dependent snippets for the most popular operating systems. This will allow to build a software package based on properly designed shell script program automating compilation process (make file) on most commonly used operating systems without the need of additional platform functionality modification (cross compiling) [1]. A large relationship factor will be determined by the need of build mentioned mechanisms and direct links with the hardware. However, system selection without these elements would be inefficient in terms of time spent on platform adjustment as well as on complementary elements development and also in terms of performance. A potential area of use of such a solution may be mobile robots. The platform can provide the communication between robots, between the robot and the operator console, but also between the modules within a single robot. Exemplary application of data exchange platform in multi-robot system is shown in Fig. 2. Planned application of communication platform is data

Fig. 3. An example of the structure of the control system of the kinematic coupling Rys. 3. Przykład sprzężenia w układzie sterownia kinematycznego

exchange in scope of complex rehabilitation equipment such as: active artificial limbs, elements supporting the movement or exoskeletons for people partially paralyzed. In such complex systems, it is advisable to use distributed control systems, with nodes placed at critical points, such as hip, knee, ankle etc. The platform allows to drives control, sensors reading etc. These devices are complex robotic elements. There are close links between variables articulated values and behavior of the device in the global coordinate system. It is necessary to exchange information between the individual modules and the central control unit, e.g. in order to maintain equilibrium, a move and so on. An example structure of such a system is shown in Fig. 1. An exemplary structure of module located in the node is shown in Fig. 3. Platform software adjusts all the functionalities to the new equipment. If one of communication platform assumption concerning the availability of broadcast or multicast data transferring to application is present, the software platform will provide the functionality regardless of hardware or operating system changes through all further revisions.

3. Structure of the Distributed Control ( The communication platform allowing to exchange of information is not necessarily limited to one device. The main task of the presented concept is the ability to work in distributed systems. In addition to providing genericness, platform provides the ability to exchange data between distributed systems components. The data exchange in such systems should be done in a fast and reliable way, but with a high security level. Exchange of information in distributed systems is an issue that could cause a lot of problems [5, 6]. The need of transfer confirmation is the basic problem. In general, the distributed control system may have dynamically changing number of objects, so it is not possible to adopt a fixed number of nodes that exist in the system. Node of such a system is a module on which communication platform was launched along with control applications that use its functionality. An example would be a system composed of several mobile robots where some of them have lost communication with each other. The number of nodes in the system decreases when layer responsible for the information management concerning the platform points, notify the lack of response to previously recorded unit. If new node is detected by the platform, it will be immediately included in the system and allow applications installed on other network nodes communicate with the newly discovered object. The algorithm implemented in the control application will condition kind of interaction between these objects. Exemplary of the distributed control system structure is shown in Fig. 4. The example presented in Fig 4. assumes that Wi-Fi/Ethernet standard has been selected as transmission technology. The topic of this paper was not the creation of transmission technology but a platform allowing communication of higher-level applications. The transmission technology can be freely selected as long

Fig. 1. Sample structure of active prostheses Rys. 1. Przykładowa struktura aktywnej protezy

Fig. 2. Application of the platform in the mobile robot system Rys. 2. Zastosowanie platformy w systemie robotów mobilnych

54

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

NR 3/ 20 1 7

! +

size of data transferred, the recipient identifier and a pointer to the data. In case of success function returns a pointer to the memory, indicating the place where specially prepared message supplemented with all necessarily data is located to properly forward by the platform. The returned pointer will be passed to SendMessage function responsible for sending pre-prepared package. Communication within a single instance of the platform has been implemented using shared memory. (Linux domain sockets) Shared memory was selected because of the transfer performance during exchanging information between processes [2]. Fig. 4. An example of the distributed control system structure Rys. 4. Przykładowa struktura rozproszonego systemu sterowania

as the conditions that allow for the correct implementation of this platform are met (TCP/UDP support). The Wi-Fi/Ethernet router solution was chosen due to easy access to devices that support this technology and low configuration complexity. The Wi-Fi/Ethernet technology was chosen due to Linux built-in support. The author recommends using a technology, which allows avoiding the centralized distribution of information (ad-hoc solutions).

4. Data Exchange in the Single Node of the Platform Information exchange between applications within a single node is performed via an intermediate layer of the platform LNCL (Local Node Communication Layer). This layer is responsible for packet transport between applications within a single object. In the case of mobile robots, this kind of communication is responsible for data exchange between applications running within single robots. Multiprocessing and multithreading support are not common solutions in control systems mainly due to reliability requirements. This library provides the ability to use information exchange mechanisms also in multi-threaded and multi-processed control systems. Proper use of these mechanisms can lead to significant software performance improvements especially if hardware platform provides multi-core solutions. Using the supplied API library NodeAPI (RegisterTransportAddress function) each application can register itself in the system, and then obtain the unique identifier to allow the functioning in the entire system. If the operating system allows the use of multithreading, each thread running in the process will also have the opportunity to register at least one transport address. This allows the modular software design and the appropriate segregation of responsibilities. Providing dynamic registration opportunity to LNCL layer significantly extends the capabilities of the software running on the platform. Applications can send data packets to each other knowing only their TID (Transport ID). Layers such as LNCL have static addresses. Using of fixed addressing allows for communication within a single instance of the platform without the use of additional mechanisms to detect dynamic address of the individual layers. It means that, each application run has knowledge about address using to communicate in advance. Adopted data transfer mechanism allows to send a package without forward imposing its size. It was accomplished using a specially prepared header preceding each message. If there would be a need to send a data structure, transport system has to prepared to handle a message with defined size properly by calling CreateMessage function with all relevant information such as the

P. #^ J Objects According to the assumptions the platform has also functionality for data exchange between distributed nodes. Communication with other objects in each instance is implemented by means of GNCL layer (Global Node Communication Layer). GNCL has static address registered in LNCL. Its task is to transfer information using TCP/IP protocol to other distributed system modules. The choice of TCP/IP has been dictated by the need of packet delivery confirmation. Another criterion of selection was the order of packet delivery. TCP/IP protocol ensures the order of transmitted packets and their potential retransmission in case of error. The protocol has also been chosen because the complexity of the platform-based system can change dynamically in the runtime. The architecture should allow the creation of simple network as well as a very complex one. In order to send message, it is necessary to determine the recipient. Address of the addressee within the software platform is defined using the 64-bit TID. More significant 32 bits contain the address of the node to which information is addressed. The remaining 32 bits specify the address of an internal application to which the message is sent. After sending, the message goes to LNCL, where the transport address analysis is determined whether this information is local or external. In case of external message, it will be forwarded directly to GNCL layer. Next, local GNCL layer forwards the packet to recipient GNCL, which in turn passes it to the local LNCL then it further forwards the packet to target application.

Q. ( 1 ( Operation One of the main problems during development of distributed systems is the synchronization of processes in local as well as global scope. Each of nodes has a number of layers required for correct requests handling connected with offered functionality. During platform software startup boot order of its individual components is extremely important because every booting layer is dependent on the functionality offered by other layers [3]. Wrong order or synchronization lack could lead to startup phase failure or race condition. The first launched and the most important layer in a scope of single node is LNCL. Other layers use possibility of data exchange between registered recipients, so queuing within a single node platform is extremely important. An example showing such an event in the global scope can be three platforms nodes layout. The first acts as a central control unit. The other two are responsible for determining the position and drive control in two kinematic connectors of active prostheses. Starting calculations at the positioning unit in a global scope before properly started unit responsible for measurement could lead to the designation of an erroneous initial position. Similarly, transferring information

55

Data Exchange Platform Dedicated to Distributed Control Systems

about calculated values of settings to control applications operating in kinematic joints before their starting would not lead to a move, which may also affect the further operation. It is therefore important to maintain sufficient start-up procedure.

ching their answers. Information about system structure change can be very important, and delivered in a short period of time allows for the correct response of the entire system.

8. Results of Tests Testing of described solution is complicated, mainly because of the distributed structure and the possibility to dynamically change of system structure. Dedicated environment consisting of several nodes equipped with communication platform software has been developed to test the platform assumptions. The test stand shown in Fig. 7 has been prepared specifically for the Raspberry Pi hardware modules because thanks to its low price and wide capabilities it has been chosen as the main hardware used during platform testing. The test stand consists of three Raspberry Pi devices connected via MikroTik Could Router Switch CRS125-24G-1S-2HnD-IN using Ethernet. The modules are equipped with the Raspbian operating system, installed and configured data exchange platform software. Two test scenarios were performed. The first scenario consisted of data exchange within local scope (using LNCL layer). Two applications dedicated for testing purposes had only been developed (using C++ language) and each of them was properly registered in the platform system. The first one performed as a sender and the second one as a receiver. The single package sent from application A to application B had a size of 1000 bytes of random data. The test has been carried out 1024 times (Table 1).

Fig. 5. Dependencies between communication platform layers Rys. 5. Zależności między warstwami komunikacyjnymi platformy

Fig. 6. Layer startup structure Rys. 6. Struktura uruchomieniowa warstwy

Communication between all nodes and their applications has to be activated as the first. The next step is to run the measurement and control applications. During startup, it is necessary to establish starting work conditions of each application. Table 1. The results of local exchange data test The implementation of local and global Tabela 1. Wyniki testu lokalnej wymiany danych synchronization manager provided by the communication platform solves the Transmission Packet No. Packet No. problem. Startup synchronization is not time [ms] limited to the processes only. Described communication platform has the ability 0 0.06992 8 to synchronize threads within a process. Thread synchronization plays a signifi1 0.043983 9 cant role during startup of individual layers e.g. LNCL. Each of layers has 2 0.023618 10 a number of subprograms supporting functionality offered by the layer. LNCL 3 0.022417 11 layer owns implemented server supporting any message transmission attempt 4 0.02229 12 in local scope. Creating a new thread starts the server. Layer cannot mark 5 0.021878 13 itself as started properly if all of its threads will not achieve the intended point of execution (in server case, the point is 6 0.021489 14 reached when it is ready to handle incoming connections). An exemplary layer 7 0.023894 15 startup flow is shown in Fig. 5.

Depending of the purpose, the structure of a distributed control system may vary. Sometimes there is a need to change the structure in already running system. This is important especially in systems supervising the mobile robots. In many cases, the structure of the platform may change dynamically. Thanks to a NDL (Node Discover Layer) it is possible to detect new appearing objects in the system and monitor the existence of previously recorded. Standard time in which layer searches the resources to find new nodes and confirm the existence of previously recorded ones is 500 ms. The NDL mechanism is based on UDP protocol and cyclical sending queries and matP

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

Packet No.

Transmission time [ms]

0.021792

16

0.000427

0.021404

17

0.008648

0.021388

18

0.023158

0.021331

19

0.021553

0.021425

20

0.021509

0.021412

21

0.021364

0.059337

22

0.021401

0.057931

23

0.021306

The obtained data from first test were statistically analyzed with the following results: xmin = 0.00042 ms, xmax = 0.00042 ms, x1 = 0.04621 ms, σ1 = 0.07446. The second scenario consisted of data exchange using “everyone to everyone” principle. The test program that sends a 1000 byte packet to the indicated platform nodes and waits for acknowledge from the receiver side was run on each of the Raspberry Pi modules. The time measurement started when the data set was sent and finished when the acknowledgment was received. The acknowledgment had a form of a packet with the same content as the one sent. The confirmation from the recipient was necessary because the platform instances work on non time-synchronized operating systems. After the measurements are completed, the result is averaged (Table 2).

7. Automatic Node Detection Mechanism

56

Transmission time [ms]

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

NR 3/ 20 1 7

! +

v. (

Table 2. The results of global exchange data test Tabela 2. Wyniki testu globalnej wymiany danych Packet No

Transmission time [ms]

Packet No.

Packet No.

Packet No.

Transmission time [ms]

0

0.5123

8

0.9277

16

0.7821

1

0.4453

9

0.4552

17

0.5242

2

0.7883

10

0.5611

18

0.3451

3

0.4763

11

0.6132

19

0.7481

4

0.4112

12

0.4252

20

0.8512

5

0.6211

13

0.5331

21

0.4625

6

0.8135

14

0.5932

22

0.5162

The structure of a platform providing data exchange options in distributed systems generates huge opportunities for expansion of control systems. It removes system constraints arising from the location of its elements. The proposed platform can be successfully used in the automation and robotics while performing the tasks associated with the need to collect and exchange information in remote points. Thanks to its genericness, the platform is largely universal, and applications based on it are fully cross-platform programs.

References 1.

Wojtczyk M., Knoll A., A Cross Platform Development Work7 0.7422 15 0.5793 23 0.6821 flow for C/C++ Applications, The third International Conference on Software Engineering Advances (ICSEA-2008), 2008, DOI: 10.1109/ICSEA.2008.41. 2. Shapley Gray J., Interprocess Communications in Linux, The obtained data from second test were statistically analyzed with the following results: xmin = 0.2344 ms, xmax = 0.9277 ms, ISBN: 0-13-046042-7, Prentice Hall Professional 2003. x 2 = 0.5526 ms, Ďƒ2 = 0.1574. 3. Itami Y., Ishigooka T., Yokoyama T., A Distributed ComThe results shown in Table 1. and Table 2. include delays cauputing Environment for Embedded Control Systems with sed by the operating system scheduler. The next communication Time-Triggered and Event-Triggered Processing, 14th platform releases the priority of the process will be changed. This IEEE International Conference on Embedded and Realprocedure will reduce the probability of expropriation. -Time Computing Systems and Applications, 2008, DOI: 10.1109/RTCSA.2008.38. 4. Wittenmark B., Nilsson J., Torngren M., Timing problems in real-time control systems, [in:] Proceedings of American Control Conference 1995, DOI: 10.1109/ACC.1995.531240. 5. Noriaki A., Takashi S., Kosei K., Tetsuo K, Woo-Keun Y., RT-Middleware: Distrbiuted Component Middleware for RT (Robot Technology), IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems 2005, DOI: 10.1109/IROS.2005.1545521. 6. Volpe R., Nesnas I., Estlin T., Mutz D., Petras R., Das H., The CLARAty architecture for robotic autonomy, Proceedings of IEEE Aerospace Conf., Montana, March 2001, DOI: 10.1109/AERO.2001.931701. 7. Ceriani S., Migliavacca M., Middleware in robotics, Internal Report For „Advanced Methods of Information Technology for Authonomous Roboticsâ€?, Politecnico di Milano. 8. Alexandrescu A., Modern C++ Design: Generic Programming and Design Patterns Applied, ISBN: 978-0201704310, Addison-Wesley 2011. 9. Elkady A., Sobh T., Robotics Middleware: A Comprehensive Literature Survey and Attribute-Based Bibliography, Hindawi Publishing Corporation, “Journal of Roboticsâ€?, Vol. 2012, DOI: 10.1155/2012/959013. 10. Nesnas I.A.D, Wright A., Bajracharya M., Simmons R., Estlin T., CLARAty and Challanges od Developing Interoperable Robotic Software, NASA Ames Research Center, Moffet Field, Sunnyvale, CA 95134 March 2003. 11. Schlegel Ch., Steck A., Brugali D., Knoll A., Design Abstraction and Processes in Robotics: From Code-Driven to Model-Driven Engineering, Technische Universtat Munchen, Munchen Germany. 12. Ch. Schlegel, Communication Patterns as Key Towards Component-Based Robotics, Software Engineering for Experimental Robotics, Springer Tracts in Advanced Robotics, Fig. 7. Test stand DOI: 10.5772/5759. Rys. 7. Stanowisko testowe

57

Data Exchange Platform Dedicated to Distributed Control Systems

< " "

"A

! & \ Artykuł przedstawia koncepcje generycznej platformy wymiany danych dedykowanej dla rozproszonych systemów sterowania. Platforma moşe zostać wykorzystana do sterowania obiektami przemysłowymi a takşe do synchronizacji pracy przemysłowych oraz mobilnych robotów. Rozwiązanie moşe być równieş zastosowane w aktywnych protezach. Artykuł prezentuje strukturę podsystemu wymiany danych oraz opisuje przepływ informacji pomiędzy aplikacjami bazującymi na oprogramowaniu platformy. ( H " < " " 8 " H 8

! B& ". [ & , 9

@ ! ( > & !" . )E E &

" *8" % "

% " * % %

S # ! < 9 8 > < ' ' 8 ; 8 ( " " < < N ( " C ) %

S # ! < 9 8 > < ' ' 8 8 ( " ; " L < " C ) O < " < ' ! 8 L ' %

58

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

NR 3/ 20 1 7

Pomiary Automatyka Robotyka, ISSN 1427-9126, R. 21, Nr 3/2017, 59–68, DOI: 10.14313/PAR_225/59

6 ) C ) 8 S) (! 8 " S " , B ') & . E B | !" " # 9 8 D ' % 8 $/ /&;$.$

-$! & \ This paper presents a constrained Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm for mobile robot path planning with obstacle avoidance. The optimization problem is analyzed in static and dynamic environments. A smooth path based on cubic splines is generated by the interpolation of optimization solution; the fitness function takes into consideration the path length and obstaclegenerated repulsive zones. World data transformation is introduced to reduce the optimization algorithm computational complexity. Different scenarios are used to test the algorithm in simulation and real-world experiments. In the latter case, a virtual robot following concept is exploited as part of the control strategy. The path generated by the algorithm is presented in results along with its execution by the mobile robot. 8 H " ) ) 8 ) ! " " " ! "

1. Introduction Mobile robots have been successfully applied in many areas such as medical and military applications, space exploration, public and domestic duties. They can perform difficult and hazardous tasks with complex requirements and often have to do so autonomously, without the aid of a human operator. To function in that manner they must be able to navigate the environment they are placed in. Collision-free path planning plays an important role in mobile robots navigation and is often a fundamental requirement for proper task execution. The main goal of such planning in an environment with static (stationary) and dynamic (moving) obstacles is to find a suitable movement path from a starting location to a destination, while avoiding the collision with any of these objects. This complex task poses many difficulties: computational complexity, adaptation to changing environment and determining a reasonable evaluation function for the generated path. Path planning is an active research area and many methods have been developed to deal with this problem. They can be classified into classical and heuristic based search algorithms [1], mainly discerned by the type of optimization techniques utilized. Recently some classical approaches, such as cell decomposition [2], potential field method [3–5], road map [6] and

' " H > 8 %> 8 * % % ' -.%&J%-&./ % ..%&K%-&./ % ! "" # $%&

sub goal network have been presented in the field of mobile robotics. In a cell decomposition method a two-dimensional map is divided into several grids and the path is created in them. Another case of a classical approach is a potential field method in which the controlled robot is attracted by the destination while simultaneously being repelled by the obstacles. These path planning algorithms suffer from some drawbacks [1], e.g., a solution may not be optimal because the algorithm gets stuck in local minima or a new solution has to be generated again when the environment changes and therefore the original path can become infeasible. As a result, many heuristic based methods, such as fuzzy logic [7], artificial neural network [8], nature inspired algorithms [9–12] and hybrid algorithms were created. These methods can overcome drawbacks of the classical ones, but they do not guarantee to find the best solution. Still, the result can be sufficiently close to the optimal one. In this paper the authors used one of those methods – the Particle Swarm Optimization algorithm; it serves as a base solver for collision-free path planning problem. Particle Swarm Optimization (PSO) is a metaheuristic algorithm which is inspired by the social foraging behavior of some animals such as bird flocking and fish schooling. It was developed by Kennedy and Eberhart in 1995 and its description is presented in [13]. Since then, many approaches have been suggested by the researches to solve the collision-free path planning problem using the PSO algorithm [11, 14–17]. Further sections of this paper are arranged as follows: Section 2 describes the goal of this article, overall concept of the designed algorithm, workspace definition and world data preprocessing. Section 3 presents simulation results. Section 4 contains hardware information, control system description and real-world experiment results. Conclusions are presented in the last section (Section 5).

59

Mobile Robot Path Planning with Obstacle Avoidance using Particle Swarm Optimization

2. Problem Description

obstacles. The evaluation of the world state is based on the collected data, which is earlier preprocessed and transformed (Fig. 3). A “state changeâ€? event in the environment occurs when a change in position of any object is greater than dSC. If this condition is met the program checks whether the straight path is not obstructed by the obstacles. If it is not, it becomes the new path. In the opposite case, the transformed data is used as an optimization data for the Particle Swarm Optimization algorithm. The PSO routine searches for an optimal solution minimizing a fitness function and generates a reference

In this article the following problem is considered: in a two-dimensional workspace the shortest collision-free path is to be found. The path should display a smooth curvature to ensure its realizability. The controlled robot, circular in shape, is to traverse this workspace from its initial position to an arbitrary destination point (Fig. 1). The environment is populated by static and dynamic obstacles (also circular). While full information about the positions of all objects in the workspace is available, the kinodynamic properties of the dynamic obstacles are unknown and no attempt is made to identify them. The task of finding this collision-free path is the responsibility of a path-generating algorithm, development of which is the focal point of this article.

Fig. 3. World transformation Rys. 3. Przekształcenie świata

path Sref. Points from that path are used to calculate error signal for a PID controller. Finally, the control data is dispatched to the controlled robot. Program runs with parameters presented in Table 1. Table 1. World parameters Tabela 1. Parametry świata

Fig. 1. Problem presentation Rys. 1. Przedstawienie problemu

Symbol

Description

Value

Wsize

Workspace size

2mĂ—2m

dr, do

Robot and obstacle diameter

0.1 m

ts

Program cycle time

varying | 0.1 s

nPgen

Number of cubic spline points

10

dSC

Minimal obstacle distance triggering State Changed event

0.01 m

2.1. Solution Outline The program workflow (Fig. 2) begins with the acquisition of the robot’s current position, its destination and positions of

The obstacles have the same diameter as the controlled robot. In order to ensure that the path is not too close to the obstacles, the boundaries of obstacles have been extended by two robot radii. This expanded region is called a critical area. Program cycle time ts is varying because a nondeterministic operating system and wireless communication utilizing TCP protocol were used. Preprocessing of the world data is used to speed up the calculation of the Particle Swarm Optimization algorithm. It transforms the coordinate system from global (workspace) to local one (between robot and its destination point), with use of translation and rotation operations. That conversion allows to simplify the complexity of optimization process by reducing the dimensionality of search space. Similar approach can be found in [10, 17].

-.-. $ ' The problem of robot path planning is treated as a minimization problem and considered on the transformed search space limited by constraints. Each iteration of the PSO algorithm

Fig. 2. Overall program flow chart Rys. 2. OgĂłlny schemat blokowy programu

60

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

NR 3/ 20 1 7

- * " _ (

generates a set of m points Pg1, Pg2, ‌, Pgm, where m is the number of obstacles present in the workspace. This set of points Pgen = {Pg1, Pg2, ‌, Pgm} is then interpolated by a cubic spline function. The interpolated path consists of nPgen points forming Sref set. The fitness function to be minimized by the Particle Swarm Optimization algorithm consists of two parts. The first one evaluates the length of the path and the second part ensures the safety of the path, monitoring whether the obstacles are in an acceptable distance from the controlled robot. The following set of equations describes the optimization algorithm. The fitness function f is given in the following form and minimized: (1)

(

min f S ref , 0

)

(2)

where: Sref – reference path points, O – obstacles positions, slen – total path length function, violfa – obstacle zone violation factor, viol – violation function. As mentioned before the fitness function f is split in two parts: path length and zone violation. The former is defined as following: n −1

( ) ∑ dist [Sref (i + 1), Sref (i )]

slen S ref =

(3)

i =1

where: n = nPgen, dist – Euclidean distance function. While the latter one (zone violation):

(4)

where: m – number of obstacles, n = nPgen. It can be observed that the behavior of zone violation function is similar to a repulsive potential field. The set of transformed points Pgen is given as following:

(5) Each single value Pi of the set Pgen is subjected to constraints (Fig. 4). It must be placed in the search space sp and cannot lie within any of the obstacles’ boundaries Bnd low, Bndup. The search space sp equates to robot diameter plus half the distance between the robot and its destination.

Fig. 4. Search space boundaries Rys. 4. Ograniczenia przestrzeni poszukiwań rozwiązania

The following set of parameters in Table 2 was used during simulation and real-world experiments. The meaning of these parameters is discussed in [18]. Table 2. PSO algorithm parameters Tabela 2. Parametry algorytmu PSO

Symbol

Description

Value

nPSOiter

Number of iterations

50

swsize

Swarm size

20

velfa

Search velocity factor

10%

veldamp

Velocity damping factor

0.898

fslocal

Local fitness significance factor

1.5

fsglobal

Global fitness significance factor

1.5

violfa

Obstacle zone violation factor

100

-.I. ( ( As mentioned before, many researchers are concerned with the problem of path planning, and thus numerous solutions were developed. In this subsection a brief comparison with other approaches is provided in which the problem description is similar (albeit not identical) to the one presented in this paper. Two solutions based on PSO [15, 17] and one on Genetic Algorithm (GA) [10] are discussed in relation to the proposed method. A brief summary of all the methods is given in Table 3; the discussion will be focused on differences between them and consequences thereof. First, however, it is useful to establish the common factors shared by all of the presented solutions: − Workspace is two-dimensional, − Both dynamic and static obstacles may be present, − Underlying algorithms are heuristic in nature, − Generated paths are evaluated by a fitness function. The accuracy in the spatial description of the environment affects the quality of obtained solutions. Less precise methods rely on encompassing workspace objects in primitive shapes, thus the area occupied by such element is artificially extended. Better, more aggressive paths (i.e. nearer the obstacle’s real boundary) may not be discovered with this approach. However, the more accurate environment description comes at the expense of computational complexity. When the environment is populated by well-defined classes of objects (i.e. their shape is known) it is unnecessary to strive for a more complex description. This approach, adopted in the proposed method, is also present in [10] and [17]. Several shape classes are recognized in the latter solution. While polygons are considered in [15], they are ultimately encompassed in rectangular areas. Additionally, an algorithm may also be supplied with dynamic obstacles’ kinematics. While the spatial description describes only the current configuration space, kinematics offers a mean to predict the outcome of future time frames. This prediction allows the path generator to plan accordingly and thus results in safer paths overall. Some rudimentary kinematics information may also be inferred by comparing successive time frames. This would require the algorithm to memorize previous environment states and track the behavior of all objects. Additional information about the dynamic obstacles’ kinematics is exploited in [15, 17]. Intersections of the controlled robot’s and obstacles’ paths

61

Mobile Robot Path Planning with Obstacle Avoidance using Particle Swarm Optimization Table 3. Solutions comparison Tabela 3. Porównanie rozwiązań

Solution

Algorithm

Environment

Workspace Transformation

Fitness Function Objectives

Path Smoothness

Proposed

PSO

2D workspace with circular static and dynamic obstacles, no information about kinematics of dynamic obstacles

yes (1D) varied spacing

path length distance to obstacles

cubic splines

[10]

GA

2D workspace with circular static and dynamic obstacles, no information about kinematics of dynamic obstacles

yes (1D) equal spacing

path length distance to obstacles smoothing

angle deviation minimization, smoothing operator

[15]

PSO

2D workspace with rectangle-enclosed static and dynamic obstacles, kinematics of dynamic obstacles is known

no

path length travel time

no

[17]

PSO

2D workspace with varied static and dynamic obstacles, kinematics of dynamic obstacles is known

yes (1D) equal spacing

path length distance to obstacles

parabolic function

are considered as points of potential collision and the algorithm checks whether one occurs in the future, if so, an alternative path is sought. If the algorithm does not employ any mechanism to utilize the objects’ kinematics, then the dynamic obstacles are treated as if they were static. Each time frame is treated independently from the other and path must be recalculated. This is the approach presented both in [10] and the proposed method. In several of the solutions a workspace transformation is applied in order to further reduce the computational complexity; two-dimensional search space is converted to a single dimension. One of the algorithms’ discerning features is the method for choosing points where the transformation is conducted. In the presented method, a nonuniform distribution is used, the selected points are tied to the obstacles’ positions and number. This is contrary to other solutions in which a uniform distribution is utilized and the number of points is one of the algorithm’s parameters. Another important distinction is the definition of the path evaluation function. While all the solutions agree upon the minimization of the path length as one of the criteria, there are notable differences how other factors are evaluated, if at all. Method

[15] is the only one that does not take into account the distance to the obstacles (path safety criterion); instead, any solution with a collision is simply discarded. Also, information about the obstacles’ kinematics may be used to optimize the path in terms of time, and not only length. In [17] the path safety criterion is included in the evaluation function; however, its binary nature leads to the same behavior as in [15]. Beside the length, the Genetic Algorithm [10] optimization procedure takes into account the path’s linearity – with the goal of minimizing the curvature. This further reinforces the smoothing effect, potentially elongating the path itself. The costs of violating the safe distance from each obstacle are aggregated and constitute the path safety criterion. Complete evaluation function is a sum of these three components. In the proposed solution, a similar approach to the GA algorithm was taken in terms of path safety criterion. One major difference being that the obstacle distance penalization function is normalized and its value is scaled with the path’s length. This ensures the correlation between the optimization parameters and results in only one user-defined parameter – the safety zone violation coefficient.

Fig. 5. Optimization result for scenario a) Rys. 5. Wynik optymalizacji dla scenariusza a)

Fig. 6. Optimization process for scenario a) Rys. 6. Proces optymalizacji dla scenariusza a)

62

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

NR 3/ 20 1 7

- * " _ (

In most of the solutions, methods for smoothing the generated paths were applied in order to improve the paths’ traversability. Authors of [17] employed a parabolic function calculated with the use of optimized path’s points as well as obstacles’ positions and velocities. This approach assumes that the velocity of dynamic obstacles is constant. The algorithm presented in [10] utilizes two methods of path smoothing: one as an optimization criterion and the other as a genetic operator. The latter operates on the principle of replacing a curve node by additional three points. In the proposed solution, cubic spline functions were used which, in contrast to ordinary polynomials, avoid the problem of oscillations.

I. ( This section presents results of simulation experiments conducted to validate the feasibility of the proposed method. The controlled robot is stationary and the path is only generated for its initial points. The following scenarios were tested: a) one static obstacle, b) three static obstacles, c) one static and two dynamic obstacles. The optimization result figures in this section depict the generated reference path between the starting and destination points. In addition a set of Pgen points used in interpolation method is shown. The areas occupied physically by the robot and obstacles are marked as well as the obstacles’ critical areas. X and Y axes represent the 2D workspace. Current optimization iteration, fitness function value and reference path length are all presented in a figure’s label. An optimization process figure presents the fitness function values’ evolution in subsequent iterations of the PSO algorithm. For every iteration, fitness of each particle is shown and the best solution is highlighted. In addition, fitness value and reference path length of first and last iteration are annotated. It can be seen that with the rising number of obstacles (Fig. 7) optimization problem becomes more complex and not all particles converge to the best solution (Fig. 8). Still, the generated path is smooth and realizable. The problem is solved around 10th iteration of the PSO algorithm with an acceptable fitness value. Last set of optimization results (Fig. 9) depicts a scenario with two moving obstacles. The velocity value for each one is anno-

Fig. 7. Optimization result for scenario b) Rys. 7. Wynik optymalizacji dla scenariusza b)

Fig. 8. Optimization process for scenario b) Rys. 8. Proces optymalizacji dla scenariusza b)

63

Mobile Robot Path Planning with Obstacle Avoidance using Particle Swarm Optimization

Fig. 9. Optimization result for scenario c) Rys. 9. Wynik optymalizacji dla scenariusza c)

tated. Also paths of these obstacles with their corresponding starting points and destinations are presented. Current program iteration, time and reference path length are shown in the label. While the stationary nature of the controlled robot remains the same, the algorithm must deal with a dynamic workspace. The presence of the two moving obstacles enforces the algorithm to reevaluate the planned path as changes in the environment state are detected. The PSO itself is not concerned with the kinematics of the obstacles, it treats each environmental setup as one with all obstacles static. With the evolution of the environment (i.e. the obstacles are moving) the generated path also changes (Fig. 9). It can be seen that the more straightforward solution achieved at the end of the simulation is earlier denied by the dynamic obstacles’ critical areas. While this leads to different path lengths, the curves of proposed solutions are relatively smooth and should be achievable by a real robot.

64

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

L. / : #^

In a real-world experiment, a mobile robot navigates in a dynamic environment. The information about the mobile robot and obstacles in the workspace is provided by the visual feedback. A detailed description of the laboratory stand used to test the presented algorithm can be found in [19].

L.V. ( Calculation of setpoint values for control algorithm is based on the idea of following a virtual robot (Fig. 10) [20]. The virtual robot’s center point is responsible for obtaining the velocity and orientation of the controlled robot; it is determined by the position of the controlled robot in relation to the reference path.

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

NR 3/ 20 1 7

- * " _ (

4.2. Results A set of real-world experiments with different environmental setups was performed to verify the effectiveness of the proposed algorithm. In contrast to the simulation section, the robot actually traversed the generated path. Newly generated paths in next iterations of the algorithm use robot’s observed position as their starting point. The following scenarios were tested: a) three static obstacles, b) two static and one dynamic obstacles. In the real-world experiment optimization figures the controlled robot’s actual movement path is shown to visualize the following of the reference path. Maximum and mean error values are presented in a figure’s label. It can be seen that the most problematic task for the controlled robot is driving over curves. The large overshoot in actual path traversed by the robot (Fig. 11) can be attributed to manually selected PID controller parameters. Despite this, the error is within an acceptable range.

Fig. 10. Concept of following the virtual robot Rys. 10. Idea podÄ…Ĺźania za robotem wirtualnym

The algorithm searches for the nearest point on the reference path which has not yet been reached by the controlled robot and calculates the angle between the controlled robot and that point. Second part of the algorithm determines the velocity which is in turn converted to the distance between the controlled robot and the virtual one. This velocity depends on the algorithm settings, remaining path distance and takes into account braking distance. In order to perform the path following, a proportional-integral-derivative (PID) controller is implemented in a broader control structure with parameters given in Table 4. The controller equation is defined as follows: k

y (k ) = P ⋅ e (k ) + I ⋅ ∑ [e (i ) ⋅ ts (i − 1)] + D i =0

[e(k ) − e(k − 1)] ts (k − 1)

(6)

where: ts – varying program cycle time. In fact, after experimenting with the parameters, a simpler P controller was found to be sufficient.

Table 4. Control system parameters Tabela 4. Parametry układu sterowania Symbol

Description

Value

vset

Robot nominal velocity

0.3 m/s

aacc adec

Robot acceleration and deceleration

0.15 m/s2

dppoint

Minimal distance to the current path point to trigger next point selection

0.05 m

Pdist

Proportional factor of distance controller

2

Integral and derivative factors of distance controller

0

SOdist

Switch on level of distance controller

0.01 m

Pang

Proportional factor of angle controller

0.75

Iang Dang

Integral and derivative factors of angle controller

0

SOang

Switch on level of angle controller

10°

Idist Ddist

Fig. 11. Optimization result for scenario a) Rys. 11. Wynik optymalizacji dla scenariusza a)

In second scenario (Fig. 12) the dynamic case is presented. Controlled robot velocity is annotated and path driven from starting position to destination is shown. This result illustrates a real-world path adaptation to a moving obstacle. Similar to the simulation results, the generated reference paths are smooth and collision-free. The controlled robot was able to follow them easily while avoiding collision with any of the obstacles. An interesting situation arose between the first two snapshots of the robot movement (t = 0 s and t = 1.975 s). It is obvious that the initial path was ultimately ignored in later iterations (t = 1.975 s), even though the dynamic obstacle was not in a position to distort it. This can be attributed to errors caused by the practical nature of the experiment, e.g., robot dynamics, vision system inaccuracies. However the fitness values of these two paths must be very similar as they are mostly symmetrical. Another interesting feature of the presented approach is visible in the last snapshot. A straight line unobstructed by any obstacle is found between the robot’s actual position and the destination point. In this case the presented algorithm chooses it immediately ignoring the cubic spline interpolation.

65

Mobile Robot Path Planning with Obstacle Avoidance using Particle Swarm Optimization

Fig. 12. Optimization result for scenario b) Rys. 12. Wynik optymalizacji dla scenariusza b)

66

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

NR 3/ 20 1 7

- * " _ (

5. Conclusions Overall, the implemented Particle Swam Optimization algorithm was successful at generating paths in an environment with static and dynamic obstacles. Simulation results show that the proposed method is feasible and real-world experiment confirms its efficiency; the generated paths are smooth and achievable by the robot. The results prove that the presented PSO-based algorithm is applicable to the field of mobile robotics for obtaining reasonable collision-free paths in a two-dimensional environment.

J 1. Mac T.T., Copot C., Tran D.T., Keyser R., Heuristic approaches in robot path planning: A survey, Robotics and Autonomous Systems, Vol. 86, 2016, 13–28, DOI: 10.1016/j.robot.2016.08.001. 2. Kloetzer M., Mahulea C., Gonzalez R., Optimizing cell decomposition path planning for mobile robots using different metrics, Proceedings of 19th International Conference on System Theory, Control and Computing, Cheile Gradistei, 2015, 565–570, DOI: 10.1109/ICSTCC.2015.7321353. 3. Zhang Y., Liu Z., Chang L., A new adaptive artificial potential field and rolling window method for mobile robot path planning, Proceedings of 29th Chinese Control And Decision Conference, Chongqing, 2017, 7144–7148, DOI: 10.1109/CCDC.2017.7978472. 4. Oborski P., Fedorczyk T., Zmodyfikowana metoda pĂłl potencjaĹ‚owych do wyznaczania drogi robota mobilnego, „Pomiary Automatyka Robotykaâ€?, R. 19, Nr 2, 2015, 57–64, DOI: 10.14313/PAR_216/57. 5. SzulczyĹ„ski P., Pazderski D., KozĹ‚owski K., Real-time obstacle avoidance using harmonic potential functions, “Journal of Automation Mobile Robotics and Intelligent Systemsâ€?, Vol. 5, No. 3, 2011, 59–66. 6. Velagic J., Delimustafic D., Osmankovic D., Mobile robot navigation system based on Probabilistic Road Map (PRM) with Halton sampling of configuration space, Proceedings of IEEE 23rd International Symposium on Industrial Electronics, Istanbul, 2014, 1227–1232, DOI: 10.1109/ISIE.2014.6864789. 7. Hong C., Park C.W., Kim J.-H., Evolutionary dual rule-based fuzzy path planner for omnidirectional mobile robot, IEEE International Conference on Fuzzy Systems, Vancouver, 2016, 767–774, DOI: 10.1109/FUZZ-IEEE.2016.7737765. 8. Hendzel Z., Szuster M., Neural sensor-based navigation of wheeled mobile robot in unknown environment, “Pomiary Automatyka Robotykaâ€?, R. 17, Nr 1, 2013, 114–120. 9. Palmieri L., Arras K., A novel RRT extend function for gefficient and smooth mobile robot motion planning , IEEE/ RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, Chicago, 2014, 205–211, DOI: 10.1109/IROS.2014.6942562. 10. Shi P., Cui Y., Dynamic path planning for mobile robot based on genetic algorithm in unknown environment, Chinese Control and Decision Conference, Xuzhou, 2010, 4325– 4329, DOI: 10.1109/CCDC.2010.5498349. 11. Mac T., Copot C., Tran D., De Keyser R., A hierarchical global path planning approach for mobile robots based on multi-objective particle swarm optimization, “Applied Soft Computingâ€?, Vol. 59, 2017, 68–76, DOI: 10.1016/j.asoc.2017.05.012.

12. Contreras-Cruz M., Ayala-Ramirez V., Hernandez-Belmonte U., Mobile robot path planning using artificial bee colony and evolutionary programming, “Applied Soft Computingâ€?, Vol. 30, 2015, 319–328, DOI: 10.1016/j.asoc.2015.01.067. 13. Kennedy J., Eberhart R., Particle swarm optimization, IEEE International Conference on Neural Networks, Perth, Vol. 4, 1995, 1942–1948. 14. Arana-Daniel N., Gallegos A., LĂłpez-Franco C., Alanis A., Smooth global and local path planning for mobile robot using particle swarm optimization, radial basis functions, splines and BĂŠzier curves, IEEE Congress on Evolutionary Computation, Beijing, 2014, 175–182, DOI: 10.1109/CEC.2014.6900244. 15. Raja P., Pugazhenthi S., Path Planning for Mobile Robots in Dynamic Environments Using Particle Swarm Optimization, International Conference on Advances in Recent Technologies in Communication and Computing, Kottayam, 2009, 401–405, DOI: 10.1109/ARTCom.2009.24. 16. Saska M., Macas M., Preucil L., Lhotska L., Robot Path Planning using Particle Swarm Optimization of Ferguson Splines, IEEE Conference on Emerging Technologies and Factory Automation, Prague, 2006, 833–839. 17. Wang L., Liu Y., Deng H., Xu Y., Obstacle-avoidance Path Planning for Soccer Robots Using Particle Swarm Optimization, IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics, Kunming, 2006, 1233–1238. 18. Shi Y., Eberhart R., Parameter selection in particle swarm optimization, Evolutionary Programming VII, 1998, 591– 600. 19. Figurowski D., Brasel M., Kubicki M., Stanowisko laboratoryjne do badaĹ„ algorytmĂłw sterowania robotami mobilnymi z wizyjnym sprzęşeniem zwrotnym, „Pomiary Automatyka Robotykaâ€?, R. 20, Nr 3, 2016, 71–76, DOI: 10.14313/PAR_221/71. 20. Bak M., Poulsen N., Ravn O., Receding horizon approach to path following mobile robot in the presence of velocity constraints, European Control Conference, Porto, 2001, 1151–1156.

67

Mobile Robot Path Planning with Obstacle Avoidance using Particle Swarm Optimization

) G ) " ) 8 G

8 " 8 ! & \ W artykule przedstawiono algorytm rojowy z ograniczeniami realizujÄ…cy planowanie bezkolizyjnej Ĺ›cieĹźki ruchu robota mobilnego. Problem optymalizacyjny zostaĹ‚ przeanalizowany dla Ĺ›rodowiska statycznego i dynamicznego. Do stworzenia gĹ‚adkiej Ĺ›cieĹźki ruchu wykorzystano interpolacjÄ™ rozwiÄ…zania optymalizacji przy uĹźyciu szeĹ›ciennych funkcji sklejanych. Funkcja kosztu uwzglÄ™dnia dĹ‚ugość Ĺ›cieĹźki ruchu oraz penalizacjÄ™ za naruszenie przestrzeni przeszkĂłd. Wprowadzono transformacjÄ™ Ĺ›wiata w celu redukcji zĹ‚oĹźonoĹ›ci obliczeniowej algorytmu optymalizacji. Przeprowadzono zróşnicowane scenariusze badawcze testujÄ…ce algorytm w eksperymentach symulacyjnych i rzeczywistych. W przypadku tych ostatnich wykorzystano ideÄ™ podÄ…Ĺźania za wirtualnym robotem. Zaprezentowano wyniki obrazujÄ…ce wygenerowanÄ… Ĺ›cieĹźkÄ™ ruchu oraz ocenÄ™ jej realizacji przez robota mobilnego. ( H ) " ) G A 8 " "

, B ') &

E B | !" . [!&. , 9

% *8" % "

%> 8 * % %

> < ' ' 8 ; 8 D " # ! < 9 8 % D < 6 < < < N aL aLR % D < 6 < O 8 ' -&.+^-&., -&.,^-&./% C " 8 " < " " " 8 " ) ) %

68

P

O

M

I

A

" < L ;

( " C ) D " # ! < 9 8 % O ! ; ! < < " ) ) ; < < 8 ; ) " V < ; !

T 8 ; " ") " 8

8%

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

NR 3/ 20 1 7

Pomiary Automatyka Robotyka, ISSN 1427-9126, R. 21, Nr 3/2017, 69–74, DOI: 10.14313/PAR_225/69

@ ) 8 8 " 8 , E ". [ &) @ !" D D 9 % @ /+ &&;,,- D

! & \ Artykuł stanowi kontynuację prac autorów nad sposobem zapewnienia jakości i bezpieczeństwa danych oraz informacji lotniczych w całym procesie ich tworzenia, gromadzenia, przetwarzania i publikacji. W jego treści krótko scharakteryzowano dane geoprzestrzenne i podkreślono potrzebę ich regularnego pomiaru. Przedstawiono ogólną charakterystykę kart kontrolnych (Shewharta) i dokonano wyboru takiej karty dla mierzonych danych geoprzestrzennych, stosowanych w lotnictwie cywilnym. Następnie opracowano koncepcję wykorzystania wybranej karty kontrolnej Shewharta do diagnostyki niezgodności mierzonych danych geoprzestrzennych, załączając algorytm postępowania oraz przykład liczbowy. W podsumowaniu odniesiono się do uzyskanych wyników i zaproponowano dalsze kierunki prac badawczych, obejmujące w szczególności nawiązanie do wyznaczonych granic kontrolnych do wymagań i specyfikacji, zawartych w obowiązujących przepisach prawa lotniczego, z uwagą, şe są one adekwatne do wymagań i specyfikacji oraz celu zastosowania w transporcie morskim. ( H 8 " 8 8

1. Wprowadzenie Wykonywanie operacji i zarzÄ…dzanie ruchem w zakresie Ĺźeglugi morskiej i Ĺźeglugi powietrznej charakteryzuje siÄ™ wieloma podobieĹ„stwami i analogiami w dziedzinie nawigacji, Ĺ‚Ä…cznoĹ›ci oraz dozorowania i pozycjonowania statkĂłw morskich i powietrznych. PodobieĹ„stwa te, przy stale zwiÄ™kszajÄ…cym siÄ™ natęşeniu i prÄ™dkoĹ›ci ruchu statkĂłw w Ĺźegludze morskiej, powodujÄ…, Ĺźe w coraz wiÄ™kszym stopniu i zakresie, techniki i praktyki nawigacji lotniczej przyjmowane sÄ… do stosowania w nawigacji morskiej [10]. Analogie formalne i praktyczne zachodzÄ… w aspektach: − nomenklatury i nazewnictwa, np. „informacje nautyczneâ€? vs. „dane i informacje lotniczeâ€?; − zakresu przedmiotowego danych i informacji nautycznych i lotniczych (np.: dane geoprzestrzenne, informacje operacyjne, informacje meteorologiczne) [2, 11]; − procedur gromadzenia, tworzenia, publikowania i wykorzystania danych i informacji nautycznych i lotniczych [3, 11, 18, 22];

' " H ' * % % % ' ..%&J%-&./ % --%&K%-&./ % ! "" # $%&

− integracji zasobĂłw i uczestnikĂłw procesĂłw tworzenia danych i informacji nautycznych i lotniczych [1, 4, 8, 11]; a w szczegĂłlnoĹ›ci w aspekcie wspĂłlnego celu, jakim jest zapewnienie bezpieczeĹ„stwa Ĺźeglugi morskiej [5] i powietrznej [3, 9], co jest wprost determinowane jakoĹ›ciÄ… danych i informacji nautycznych i lotniczych, ktĂłrÄ… to jakość, rozumianÄ… jako stopieĹ„ speĹ‚nienia wymagaĹ„ [3], autorzy rozpatrujÄ… przede wszystkim w odniesieniu do nastÄ™pujÄ…cych atrybutĂłw [16, 17, 20]: − dokĹ‚adność, − spĂłjność/integralność, − dostÄ™pność, − terminowość/aktualność, − ciÄ…gĹ‚ość, − kompletność, − wiarygodność, czyli, co do zasady, w sposĂłb toĹźsamy, jak to okreĹ›lono w [5]. W kontekĹ›cie zapewnienia bezpieczeĹ„stwa [3, 5, 11] naleĹźy zwrĂłcić szczegĂłlnÄ… uwagÄ™ na wspĂłlne dla Ĺźeglugi morskiej i powietrznej przedsiÄ™wziÄ™cia organizacyjne i operacyjne w dziedzinie Poszukiwania i Ratownictwa (ang. Search and Rescue), w tym holistyczne wykorzystywanie danych i informacji nautycznych i lotniczych przez PoĹ‚Ä…czony OĹ›rodek Koordynacji Poszukiwania i Ratownictwa (ang. Joint Rescue Coordination Centre) w zintegrowanym zakresie koordynacji morskich i lotniczych dziaĹ‚aĹ„ poszukiwawczo-ratowniczych [7, 21]. Ze stwierdzonych i przedstawionych powyĹźej analogii i toĹźsamego celu wynika podjÄ™ta przez autorĂłw praca nad koncepcjÄ… dokonania wyboru i jednolitego zastosowania jednego

69

! / * * ( ( * ^

* ( /

z typów karty kontrolnej Shewharta do zapewnienia jakości danych i informacji nautycznych i lotniczych, przez diagnostykę niezgodności mierzonych danych geoprzestrzennych.

DLA CECH OCENIANYCH LICZBOWO

-. 8 ( Karty kontrolne procesu są jednym z najstarszych narzędzi, słuşących do sterowania jakością [12]. Ich zastosowanie w Stanach Zjednoczonych zaproponował w 1924 r. Walter A. Shewhart w celu dostarczenia (dostosowanej do ówczesnych moşliwości obliczeniowych) prostej i przejrzystej graficznie informacji o tym, czy proces jest stabilny czy teş w jego obrębie występują zakłócenia, wymagające szybkiego wykrycia i eliminacji. Za pomocą kart kontrolnych prowadzi się śledzenie stanu wybranych cech procesu, na podstawie próbek pobieranych w regularnych odstępach czasu, zaś nadmierne odchylenia wartości kontrolowanych cech, sygnalizują występowanie zakłóceń specjalnych, wymagających eliminacji i podjęcia działań korygujących.

O

M

I

A

R

Y

•

A

LICZEBNOŚĆ PRÓBEK n=1?

LICZEBNOŚĆ PRÓBEK n≼10?

TAK

TAK

Karta wartości średniej i odchylenia standardowego

Karta wartości średniej i rozstępu

Karty pojedynczych wartości

Rys. 2. Karty kontrolne dla cech ocenianych liczbowo (opracowanie własne na podstawie [14]) Fig. 2. Variables control charts (own study based on [14])

Marynarki Wojennej RP, dotyczących np. portów morskich – głębokość, główki portu, sytuacji wrakowej itp. Najpopularniejszymi dwoma kartami przy ocenie liczbowej są karty: wartości średniej i rozstępu oraz wartości średniej i odchylenia standardowego . Ich stosowanie, zgodnie ze standardem ISO 7870 [14], zaleşne jest od liczności wykonanych pomiarów. Kartę zaleca się stosować, gdy liczebność próbek jest mała lub umiarkowanie mała, zazwyczaj n < 10. W przypadku większej liczebności próbek (n t 10) preferowane jest stosowanie karty wartości średniej i odchylenia standardowego – rys. 2, gdyş wówczas odchylenie standardowe jest lepszą miarą rozproszenia niş rozstęp.

PoniewaĹź jednak w kaĹźdym rzeczywistym procesie wystÄ™pujÄ… pewne odchylenia, konieczne jest ustalenie dopuszczalnego zakresu tolerancji, czyli dolnej i gĂłrnej granicy kontrolnej, ktĂłre w postaci linii nanoszone sÄ… na karty kontrolne. JeĹźeli wartoĹ›ci cech kolejnych prĂłbek, pobranych do badania ze strumienia produktu mieszczÄ… siÄ™ miÄ™dzy okreĹ›lonymi liniami kontrolnymi (rys. 1), to proces uznaje siÄ™ za stabilny i przebiegajÄ…cy prawidĹ‚owo [12, 13]. Rozregulowanie procesu natomiast wystÄ™puje, gdy przekroczona zostaĹ‚a ktĂłraĹ› z linii granicznych. Wyróşnia siÄ™ dwa typy kart Shewharta [6]: 1. dla cech ocenianych liczbowo (mierzalne) – jest to klasyczne zastosowanie kart kontrolnych do monitorowania mierzalnych czynnikĂłw jakoĹ›ci produktu procesu; 2. dla cech ocenianych alternatywnie (niemierzalne). W niniejszej publikacji skupiono siÄ™ na analizie mierzonych lub deklarowanych danych geoprzestrzennych, wychodzÄ…c od lotnictwa, gdzie m.in. dokonuje siÄ™ pomiarĂłw przeszkĂłd lotniczych w otoczeniu portĂłw lotniczych, współrzÄ™dnych geograficznych posadowienia urzÄ…dzeĹ„ nawigacyjnych i elementĂłw infrastruktury oraz deklaruje współrzÄ™dne punktĂłw nawigacyjnych i granicznych elementĂłw przestrzeni powietrznej, przeznaczonej dla Ĺźeglugi powietrznej. Wskazane przykĹ‚adowe geoprzestrzenne dane lotnicze i zwiÄ…zane z nimi metadane [15] majÄ… postać liczbowÄ… i sens obliczeniowy, a w zwiÄ…zku z tym moĹźliwe jest, w celu diagnostyki niezgodnoĹ›ci, prowadzenie i wykreĹ›lanie kart kontrolnych z pierwszej wyróşnionej powyĹźej grupy, ktĂłrÄ… szerzej przedstawiono na rys. 2. Na podstawie wykazanych powyĹźej analogii, autorzy wyraĹźajÄ… przekonanie, iĹź podobnÄ… analizÄ™ moĹźna przeprowadzić dla morskich informacji geoprzestrzennych/informacji nautycznych [4], zapewnianych np. przez Biuro Hydrograficzne P

NIE

NIE

Rys. 1. Przykład karty kontrolnej [opracowanie własne] Fig. 1. Control chart’s example [own study]

70

U

T

O

M

I. * I.V. : ! Karty kontrolne dla zmiennych ocenianych liczbowo opisujÄ… dane procesowe zarĂłwno pod kÄ…tem rozrzutu (zmiennoĹ›ci procesu), jak i poĹ‚oĹźenia (wartoĹ›ci Ĺ›redniej). Z tego powodu karty kontrolne tego typu sÄ… prawie zawsze przygotowywane i analizowane w parach [14] – jeden wykres dla poĹ‚oĹźenia, a drugi dla rozrzutu. W przypadku kart dla omawianych danych geoprzestrzennych naleĹźy przygotować dwa wykresy, zgodnie z zasadami przedstawionymi poniĹźej: − za pomocÄ… jednej karty moĹźna nadzorować jeden parametr ( albo R lub s), − prĂłbki powinny mieć staĹ‚Ä… liczebność, − rozkĹ‚ad danych powinien być normalny albo co najmniej zbliĹźony do normalnego. WaĹźnym elementem jest rĂłwnieĹź wyznaczenie granic kontrolnych (gĂłrnej – GLK oraz dolnej – DLK) i linii centralnej karty (LC). Granice kontrolne powinny być umieszczone symetrycznie po obu stronach linii centralnej, zazwyczaj w odlegĹ‚oĹ›ci 3s od wartoĹ›ci Ĺ›redniej. Szczegółowy sposĂłb wyznaczania granic kontrolnych zaleĹźy od rodzaju stosowanej karty, a ich obliczenia moĹźna dokonać np. na bazie wzorĂłw, zamieszczonych w tabeli 1. LiniÄ™ centralnÄ… natomiast wyznacza wartość Ĺ›rednia ze wszystkich umieszczonych na karcie pomiarĂłw/wynikĂłw, a sposĂłb obliczenia rĂłwnieĹź zaleĹźy od rodzaju zastosowanej karty (tabela 1). A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

NR 3/ 20 1 7

" * !

Tabela 1. Wzory wyznaczania linii kontrolnych kart (na podstawie [14]) Table 1. Formulas allowing determination of charts’ control limits (based on [14]) Wykres

nych, a jednoczeĹ›nie mierzonych danych i informacji lotniczych jest publikowana w Zbiorze Informacji Lotniczych AIP (ang. Aeronautical Information Publication) zgodnie z terminarzem AIRAC; ponadto przyjÄ™cie takiego niezbyt dĹ‚ugiego okresu czasowego (a nie na przykĹ‚ad kwartalnego, półrocznego czy rocznego) umoĹźliwi bieşące wprowadzanie dziaĹ‚aĹ„ korygujÄ…cych i naprawczych, − zgodnie z zasadami okreĹ›lonymi w [14] przy n = 2 do analizy danych naleĹźy przyjąć kartÄ™ wartoĹ›ci Ĺ›redniej oraz rozstÄ™pu . Dla przyjÄ™tej karty współczynniki do obliczenia granic kontrolnych przedstawiono w tabeli 2.

oraz and

Wyznaczone granice kontrolne

Linia centralna (LC)

GĂłrna i dolna granica kontrolna lub

R s

gdzie:

I.-. $

– wartość średnia ze wszystkich pomiarów,

W opracowanym rozwiÄ…zaniu na wybranej karcie kontrolnej Shewharta wartoĹ›ci Ĺ›redniej i rozstÄ™pu zaznaczane bÄ™dÄ… bĹ‚Ä™dy bezwzglÄ™dne zmierzonych/obliczonych wartoĹ›ci. Umieszczanie na karcie bĹ‚Ä™du bezwzglÄ™dnego zamiast samej wartoĹ›ci zmierzonej wynika z nastÄ™pujÄ…cych przesĹ‚anek. Po pierwsze w procesie zapewniania jakoĹ›ci interesujÄ…cymi zmiennymi sÄ… jej atrybuty, np. dokĹ‚adność lub wystÄ™powanie niezgodnoĹ›ci procesowych, a nie konkretne wartoĹ›ci bezwzglÄ™dne zmierzonych/obliczonych punktĂłw. Ponadto czÄ™sto w danej serii zbiorĂłw danych [22] (np. przeszkody lotnicze) mierzone sÄ… róşne

k – liczba próbek, liczba mierzonych obiektów/punktów, – wartość średnia z wartości średnich, – rozstęp średni, – wartość średnia z odchyleń standardowych w poszczególnych próbkach, A2, A3, B4, B3, D3, D4 – współczynniki, dobierane w zaleşności od liczebności kolejnych próbek na podstawie specjalnych tabel (np. z tabeli 2 oraz [14]).

Tabela 2. Współczynniki słuşące do wyznaczania linii kontrolnych karty lines (based on [14]) Table 2. Factors for computing control chart’s

Liczebność próbek w podgrupie n

(na podstawie [14])

Współczynnik linii centralnej

Wykres R

Wykres

A

A2

A3

D1

D2

D3

D4

d2

2

2,121

1,880

2,659

0

3,686

0

3,267

1,128

3

1,732

1,023

1,954

0

4,358

0

2,575

1,693

4

1,500

0,729

1,628

0

4,698

0

2,282

2,059

5

1,342

0,577

1,427

0

4,918

0

2,115

2,326

6

1,225

0,483

1,287

0

5,078

0

2,004

2,534

7

1,134

0,419

1,182

0,205

5,203

0,076

1,924

2,704

8

1,061

0,373

1,099

0,387

5,307

0,136

1,864

2,847

9

1,000

0,337

1,032

0,546

5,394

0,184

1,816

2,970

10

0,949

0,308

0,975

0,687

5,469

0,223

1,777

3,078

W odniesieniu do bÄ™dÄ…cych przedmiotem rozwaĹźaĹ„ danych geoprzestrzennych oraz uwzglÄ™dniajÄ…c specyfikÄ™ tych danych, Autorzy uznali, iĹź naleĹźy przyjąć, Ĺźe: − liczebność prĂłbek, czyli de facto liczba pomiarĂłw jednego obiektu/punktu/wartoĹ›ci bÄ™dzie staĹ‚a i wynosić bÄ™dzie n = 2; wynika to z potrzeby weryfikacji otrzymanego wyniku przez dwie niezaleĹźne osoby, wykonujÄ…ce terenowe i kameralne prace geodezyjne; − liczbÄ™ prĂłbek, czyli liczbÄ™ mierzonych punktĂłw/obiektĂłw/ wartoĹ›ci, na poziomie kilkunastu do kilkudziesiÄ™ciu z zaĹ‚oĹźeniem, iĹź liczba ta moĹźe siÄ™ zmieniać w kolejnych okresach (np. w zaleĹźnoĹ›ci od pory roku, potrzeb itp.); − za okres tworzenia kolejnych kart przyjmuje siÄ™ kolejne cykle publikacyjne AIRAC [22], poniewaĹź wiÄ™kszość zidentyfikowa-

obiekty, o róşnych wartoĹ›ciach nominalnych, a technika ich pomiaru jest zbliĹźona. Wykorzystanie bĹ‚Ä™du bezwzglÄ™dnego na karcie Shewharta umoĹźliwi umieszczenie róşnych obiektĂłw ze wspĂłlnej grupy danych na jednej karcie. Opracowano i przyjÄ™to nastÄ™pujÄ…cy algorytm postÄ™powania przy tworzeniu takiej karty: a) wybierz k obiektĂłw/punktĂłw z danej grupy danych, b) dokonaj n = 2 pomiarĂłw kaĹźdego z k obiektĂłw/punktĂłw, c) oblicz bĹ‚Ä…d bezwzglÄ™dny bnk dla kaĹźdego z k zidentyfikowanych obiektĂłw/punktĂłw, przyjmujÄ…c zgodnie z definicjÄ…, iĹź bĹ‚Ä…d bezwzglÄ™dny to róşnica miÄ™dzy wartoĹ›ciÄ… zmierzonÄ…/ obliczonÄ… a wartoĹ›ciÄ… nominalnÄ…/rzeczywistÄ… (b = xm– xn) – tabela 3,

71

! / * * ( ( * ^

* ( /

Obliczenia:

Błąd bezwzględny pomiaru n = 2

Średni błąd z pomiarów n = 1 oraz n = 2

b1i

b2i

~ b i , gdzie i = 1, 2, ‌, k

1

b11

b21

~ b1

2

b12

b22

~ b2

3

b13

b23

~ b3

‌

‌

‌

‌

k

b1k

b2k

~ bk

Numer prĂłbki/numer punktu/obiektu

Błąd bezwzględny pomiaru n = 1

Tabela 3. Obliczenie błędu bezwzględnego dla k obiektów/punktów przy n = 2 [opracowanie własne] Table 3. Calculation of the absolute error for k objects/points assuming n = 2 [own study]

górna i dolna wartość graniczna dla R:

górna i dolna wartość graniczna dla b :

~ d) oblicz wartość średnią z wartości średnich b i gdzie i = 1, 2, ‌, k, równą LC na karcie Shewharta dla wartości średnich, e) oblicz pozostałe potrzebne wartości do przygotowania karty Shewharta, czyli średni rozstęp i granice kontrolne, zgodnie ze wzorami z tabeli 1 oraz wykorzystując wskaźniki z tabeli 2, f) przygotuj karty Shewharta dla rozstępu i wartości średnich, nanosząc na nie wszystkie k zidentyfikowanych obiektów/ punktów, g) dokonaj analizy wyników, odnieś uzyskane wyniki do wymagań i specyfikacji, zawartych w obowiązujących przepisach prawnych.

Uzyskane karty przedstawiono na rysunkach 3 i 4.

Karta kontrolna rozst pu - przykład Obliczone GLK = 0,84 [m]

LC = 0,257 [m]

I.I.

Obliczone DLK = 0 [m]

W pewnym cyklu AIRAC zmierzono 7 przeszkód lotniczych, uzyskując następujące wyniki pomiarów (tabela 4):

xm1i

xm2i

b1i

b2i

Ri

1

15

15,3

15,1

0,3

0,1

0,2

0,2

2

29

29,8

29,3

0,8

0,3

0,55

0,5

3

6

5,5

5,7

–0,5

–0,3

–0,4

0,2

4

18

17,8

18,1

–0,2

0,1

–0,05

0,3

5

27

27,5

27,2

0,5

0,2

0,35

0,3

6

9,6

9,6

9,8

0

0,2

0,1

0,2

7

72

xn

17

16,8

16,7

P

O

M

–0,2

I

A

–0,3

R

Y

•

–0,25

A

U

O

2

3

4

5

6

7

nr prĂłbki, k

Karta kontrolna wartości średniej - przykład Obliczone GLK = 0,554 [m]

LC = 0,071 [m]

Obliczone DLK = -0,412 [m]

1

2

3

4

5

6

7

nr prĂłbki, k

Rys. 4. Przykładowa karta wartości średnich dla danych z przykładu [opracowanie własne] Fig. 4. Exemplary mean chart based on the data from the example [own study]

0,1

T

1

Rys. 3. Przykładowa karta rozstępu dla danych z przykładu [opracowanie własne] Fig. 3. Exemplary range (R) chart based on data from the example [own study]

Tabela 4. Wyniki pomiarów 7 przeszkód lotniczych – dane przykładowe [opracowanie własne] Table 4. Measurement results of 7 aeronautical obstacles – exemplary data [own study]

k [m]

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

NR 3/ 20 1 7

" * !

L. Bieşące stosowanie kart kontrolnych Shewharta do mierzonych danych geoprzestrzennych ułatwi diagnostykę niezgodności w odniesieniu do wybranych atrybutów jakości, wynikających wprost z wymagań określonych w specyfikacjach prawnych. Odpowiednio ustalony zakres wybranych danych i metadanych oraz wymagań i kryteriów zgodności umoşliwi bieşące diagnozowanie niezgodności i potencjalnych niezgodności w procesie tworzenia mierzonych danych geoprzestrzennych, a tym samym adekwatne określanie i realizację działań korygujących i zapobiegawczych. Cykliczne prowadzenie karty kontrolnej umoşliwi równieş ocenę skuteczności tych działań w kolejnych iteracjach procesu, a tym samym jego ciągłe doskonalenie i zmniejszanie prawdopodobieństwa wystąpienia zdarzenia lotniczego lub innej sytuacji zagroşenia w ruchu lotniczym. W odniesieniu do danych geoprzestrzennych, stosowanych w lotnictwie cywilnym, w celu praktycznej implementacji opracowanej koncepcji celowym wydaje się odniesienie wyznaczonych granic GLK i DLK do wymagań i specyfikacji, zawartych w obowiązujących przepisach prawnych. Dla najliczniejszej rozwaşanej grupy danych lotniczych, jaką są dane geograficzne i geoprzestrzenne, wymagania jakości danych lotniczych w postaci konkretnych wartości rozdzielczości, dokładności oraz klasyfikacji spójności specyfikuje Zharmonizowana Lista [19]. Podana w Zharmonizowanej Liście np. w metrach czy stopniach dokładność konkretnej danej powinna więc zostać odniesiona do obliczonych granic kontrolnych kart Shewharta – GLK i DLK. Zagadnienie to będzie przedmiotem dalszych prac Autorów.

J 1 1. Dudek E., KozĹ‚owski M., Koncepcja zarzÄ…dzania jakoĹ›ciÄ… danych lotniczych, „Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Transportâ€?, Z. 113, 2016, 141–150, ISSN: 1230-9265. 2. Dudek E., KozĹ‚owski M., Koncepcja zastosowania metodyki DMAIC do zapewnienia jakoĹ›ci danych lotniczych, [w:] Kwasiborska A. (red.) Transport lotniczy i jego otoczenie, WydziaĹ‚ Transportu Politechniki Warszawskiej, 2016, 67–78, ISBN: 978-83-7814-548-6. 3. Dudek E., KozĹ‚owski M., The concept of a method ensuring aeronautical data quality, “Journal of KONBiNâ€?, No. 1(37), 2016, 319–340, DOI: 10.1515/jok-2016-0015. 4. Dyrcz Cz., Koncepcja bazy danych nawigacyjno-hydrograficznego zabezpieczenia (NHZ) na polskich obszarach morskich, „Zeszyty Naukowe Akademii Marynarki Wojennejâ€?, R. 52, Nr 3 (186), 2011, 7–13. 5. Dyrcz Cz., WpĹ‚yw informacji nautycznej na bezpieczeĹ„stwo morskie, „Zeszyty Naukowe Akademii Marynarki Wojennejâ€?, R. 51, Nr 4 (183), 2010, 51–76. 6. Hamrol A., Mantura W., ZarzÄ…dzanie jakoĹ›ciÄ…: teoria i praktyka, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2013. 7. International Aeronautical and Maritime Search and Rescue Manual; International Civil Aviation Organization (ICAO Doc 9731) / International Maritime Organization (IMO IAMSAR Manual), 2013. 8. Klinger G., Enabling INSPIRE for Aeronautical Information Management; MSc thesis, VDE Verlag, 2009, 121–129. 9. KozĹ‚owski M., Dudek E., NOTAM jako bariera bezpieczeĹ„stwa informacji lotniczych, artykuĹ‚ zĹ‚oĹźony do druku w ramach VI MiÄ™dzynarodowej Konferencji Naukowej BezpieczeĹ„stwo w portach lotniczych i morskich, DÄ™blin, wrzesieĹ„ 2016. 10. Krata P., Eliptyczne funkcje trygonometryczne w transporcie morskim – koncepcja implementacji wybranych elemen-

tów z lotnictwa, „Prace Wydziału Nawigacyjnego Akademii Morskiej w Gdyni�, Nr 19, 2006, 85-99. 11. Kubicki K., Rola morskiej informacji geoprzestrzennej dla zabezpieczenia działań morskich, „Przegląd Hydrograficzny�, Nr 3, Biuro Hydrograficzne Marynarki Wojennej RP, Gdynia 2007. 12. Mazur A., Gołaś. H., Zasady, metody i techniki wykorzystywane w zarządzaniu jakością, Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej, Poznań 2010. 13. Myszewski J., Po prostu jakość: podręcznik zarządzania jakością, Wydawnictwa Akademickie i Profesjonalne, Warszawa 2009. 14. Norma ISO 7870-2:2013 Control charts – Part 2: Shewhart control charts. 15. Norma PN-EN ISO 19115-1:2014 Informacja geograficzna – Metadane – Część 1: Podstawy. 16. Norma PN-EN ISO 19157:2014:04 Informacja Geograficzna – Jakość danych (wersja angielska), Polski Komitet Normalizacyjny, Warszawa 2014. 17. Norma PN-ISO/IEC 27001:2007 Technika informatyczna – Techniki bezpieczeństwa – Systemy zarządzania bezpieczeństwem informacji, Polski Komitet Normalizacyjny, Warszawa 2007. 18. Schroth W.R., Aeronautical Data Quality – A New Challenge for Surveyors; FIG Congress 2014 Engaging the Challenges – Enhancing the Relevance Kuala Lumpur, Malaysia, 16–21 June 2014. 19. Specyfikacja EUROCONTROL – Wymagania jakości danych lotniczych, Nr referencyjny dokumentu: EUROCONTROL-SPEC-152. 20. Wenguang X., Means for Avionics Manufacturers to Define the Aeronautical Data Quality Requirements, [in:] Proceedings of International Conference on Systems and Informatics (ICSAI 2012), 2383–2387, DOI: 10.1109/ICSAI.2012.6223533. 21. Załącznik 12 do Konwencji o Międzynarodowym Lotnictwie Cywilnym: Poszukiwanie i Ratownictwo; Aneks 12 ICAO, lipiec 2004. 22. Załącznik 15 do Konwencji o Międzynarodowym Lotnictwie Cywilnym: Słuşby Informacji Lotniczej; Aneks 15 ICAO, lipiec 2013.

73

! / * * ( ( * ^

* ( /

9 < b # < 8 < 6

B L " )

-$! & \ This article is a continuation of the Authors’ study on the ways to ensure the quality and safety of aeronautical data and information in the entire process of those data and information creation, collection, processing and publication. In its content a brief characteristic of geospatial data was placed and the necessity of their regular measurements was stressed. The general description of Shewhart control charts was presented and chart’s selection for the measured geospatial data used in civil aviation was made. Then the concept of selected Shewhart control chart’s utilization for diagnostics of measured geospatial data incompatibilities was developed, and operation algorithm as well as an example were attached. In the summary, references to the obtained results were made and further research directions were proposed, including, in particular, the reference of designated control limits to the requirements and specifications contained in the valid aeronautical law regulations, with a note that they are adequate to requirements and specifications as well as the purpose of use in maritime transport. KeywordsH 8 "

" " ) 8

;9 , E "

;9 [ &) @ !"

* % % %

"% * % % %

9 " 9 ; D 9 ; D % ) " H " ; 8 "A 8 ; H " " " A H8 %

( L G 9 E 8 D 9 ; D % M 8 H " " ) " E D % ( ; ) ) G "% % "A H " ) " H%

74

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

NR 3/ 20 1 7

Pomiary Automatyka Robotyka, ISSN 1427-9126, R. 21, Nr 3/2017, 75–80, DOI: 10.14313/PAR_225/75

D ) 8 "A " [ ! & ". - } ! !" D D 9 9 " 9 % @ /+ &&;,,- D

B

B& D G 6 G D D 6 G F 9 % @ $, &$;//- D

! & \ Systemy sygnalizacji wĹ‚amania i napadu wchodzÄ… w skĹ‚ad elektronicznych systemĂłw alarmowych. SÄ… instalowane w wielu obiektach infrastruktury krytycznej paĹ„stwa. JednÄ… z grup obiektĂłw wymagajÄ…cych szczegĂłlnej ochrony sÄ… obiekty transportowe, zarĂłwno stacjonarne jak i ruchome. Wytyczne zawarte w normie PN-EN 50131-1:2009 okreĹ›lajÄ… wymagania funkcjonalne. Do obowiÄ…zkĂłw producenta urzÄ…dzeĹ„ i projektanta naleĹźy takie zaprojektowanie systemu alarmowego, by realizowaĹ‚ cele, dla ktĂłrych zostaĹ‚ zainstalowany. JednoczeĹ›nie eksploatowany system powinien charakteryzować siÄ™ wskaĹşnikami niezawodnoĹ›ciowo-eksploatacyjnymi o odpowiednich wartoĹ›ciach. W artykule przedstawiono rozwaĹźania z tego zakresu, przy czym szczegĂłlnÄ… uwagÄ™ zwrĂłcono na prawdopodobieĹ„stwa przebywania systemu w wyróşnionych stanach. 8 H ] " ) " 8 " F;'F +&.$.;.V-&&K <

1. Wprowadzenie WymĂłg zapewnienia odpowiedniego poziomu bezpieczeĹ„stwa w obiektach publicznych jest bardzo istotny. Z tego wzglÄ™du RzÄ…dowe Centrum BezpieczeĹ„stwa opracowaĹ‚o dokument Narodowy Program Ochrony Infrastruktury Krytycznej obowiÄ…zujÄ…cy w Rzeczypospolitej Polskiej. Wymieniono w nim 11 systemĂłw, ktĂłre sÄ… zaliczane do infrastruktury krytycznej paĹ„stwa [11]: − zaopatrzenia w energiÄ™, surowce energetyczne i paliwa, − Ĺ‚Ä…cznoĹ›ci, − sieci teleinformatycznych, − finansowe, − zaopatrzenia w Ĺźywność, − zaopatrzenia w wodÄ™, − ochrony zdrowia, − transportowe, − ratownicze, − zapewniajÄ…ce ciÄ…gĹ‚ość dziaĹ‚ania administracji publicznej, − produkcji, skĹ‚adowania, przechowywania i stosowania substancji chemicznych i promieniotwĂłrczych, w tym rurociÄ…gi substancji niebezpiecznych.

' " H ( " C * % % % ' ..%&J%-&./ % --%&K%-&./ % ! "" # $%&

PrawidĹ‚owe funkcjonowanie wymienionych systemĂłw jest niezbÄ™dne dla zapewnienia ciÄ…gĹ‚oĹ›ci funkcjonowania struktur administracyjnych kraju. Takie podejĹ›cie umoĹźliwia zapewnienie okreĹ›lonego poziomu bezpieczeĹ„stwa obywateli. WĹ›rĂłd wymienionych systemĂłw jednym z istotniejszych jest transport. W skĹ‚ad niego zaliczono [11]: − transport kolejowy, − transport samochodowy, − transport lotniczy, − transport rurociÄ…gowy, − ĹźeglugÄ™ Ĺ›rĂłdlÄ…dowÄ…, − ĹźeglugÄ™ morskÄ…. Aby zapewnić bezpieczeĹ„stwo osobom korzystajÄ…cym ze Ĺ›rodkĂłw transportowych i przewoĹźonym towarom, wymaga siÄ™ zagwarantowania odpowiedniego poziomu bezpieczeĹ„stwa obiektom transportowym. Z tego teĹź wzglÄ™du stosuje siÄ™ w transportowych obiektach (zarĂłwno stacjonarnych [4, 16, 22] jak i ruchomych [5]) systemy ochrony elektronicznej. ZwiÄ™kszajÄ… one poziom bezpieczeĹ„stwa w chronionych obszarach. W skĹ‚ad tych systemĂłw zaliczamy: − system sygnalizacji wĹ‚amania i napadu (SSWiN), − system sygnalizacji poĹźaru, − system kontroli dostÄ™pu, − system monitoringu wizyjnego, − system ochrony terenĂłw zewnÄ™trznych. Ochrona wynikajÄ…ca z funkcjonowania tych systemĂłw, dość czÄ™sto jest uzupeĹ‚niana przez systemy: − sygnalizacji stanu zdrowia lub zagroĹźenia osobistego, − sygnalizacji zagroĹźeĹ„ Ĺ›rodowiska, − przeciwkradzieĹźowe, − dĹşwiÄ™kowe systemy ostrzegawcze, − zabezpieczenia samochodĂłw przed wĹ‚amaniem i uprowadzeniem.

75

( * * ^ / &

Odpowiedni poziom bezpieczeństwa, jaki mają zapewnić obiektom transportowym systemy ochrony elektronicznej, zaleşy nie tylko od skuteczności zastosowanych poszczególnych systemów [18], ale takşe od prawidłowego ich zaprojektowania i uwzględnienia wytycznych zawartych w odpowiednich normach. Jednym z waşniejszych dokumentów jest norma PN-EN 50131-1:2009 Systemy alarmowe – Systemy sygnalizacji włamania i napadu – Część 1: Wymagania systemowe. Zawiera one szczegółowe wytyczne dotyczące wymagań SSWiN. W dokumencie tym nie uwzględniono bezpośrednio wytycznych z zakresu niezawodności i eksploatacji, ale są one częściowo opisane przy poszczególnych aspektach projektowania (np. wymagania odnośnie zasilania podstawowego i rezerwowego). Systemy sygnalizacji włamania i napadu stosowane w obiektach infrastruktury krytycznej, a w szczególności w obiektach transportowych, powinny cechować się spełnieniem wielu specyficznych wymagań. Do najwaşniejszych z nich moşna zaliczyć m.in. duşą efektywność funkcjonowania i wykrycia zagroşeń (w szczególności związanych z aktami terrorystycznymi), miniaturyzację, odpowiednie wartości wskaźników niezawodnościowo-eksploatacyjnych [12, 15], moşliwość diagnozowania podsystemów z uwzględnieniem jakości informacji [17], odporność na zakłócenia elektromagnetyczne [6, 13, 14] i wibracje [2]. Spełnienie tych oczekiwań wymaga opracowania wiarygodnych modeli niezawodnościowo-eksploatacyjnych tych systemów. Z tego względu w artykule zaprezentowano rozwaşania z tego obszaru.

dołączone są poszczególne linie dozorowe, na których są umieszczone czujki wykrywające zagroşenia. Do CA dołączone są takşe linie wyjściowe, na których są umieszczone sygnalizatory i/lub systemy transmisji alarmu. Komunikacja między SSWiN a uşytkowaniem (wcześniej instalatorem) odbywa się przez interfejsy człowiek-system (np. klawiatury, piloty bezprzewodowe, aplikacje zainstalowane w komputerze lub smartfonie). Takie rozwiązania SSWiN mają w małych obiektach strukturę skupioną, czyli wszystkie urządzenia końcowe są podłączone bezpośrednio do płyty głównej centrali alarmowej [18] (rys. 1).

-. SSWiN

W obiektach transportowych system sygnalizacji wĹ‚amania i napadu o strukturze skupionej nie jest popularny ze wzglÄ™du na fakt, iĹź liczba linii dozorowych nie przekracza najczęściej 16. PoniewaĹź obiekty transportowe charakteryzujÄ… siÄ™ duşą rozlegĹ‚oĹ›ciÄ… terytorialnÄ…, to wymagajÄ… SSWiN o strukturze rozproszonej. W tego rodzaju systemach stosuje siÄ™ cyfrowe magistrale transmisyjne, do ktĂłrych sÄ… podĹ‚Ä…czone moduĹ‚y realizujÄ…ce okreĹ›lone funkcje (np. rozszerzeniowe wejść, rozszerzeniowe wyjść, podcentrale, konwertery interfejsĂłw). Obecnie dane miÄ™dzy centralÄ… alarmowÄ… a poszczegĂłlnymi moduĹ‚ami sÄ… najczęściej przesyĹ‚ane z zastosowaniem zmodyfikowanego formatu transmisji RS-485 lub zbliĹźonego, ktĂłry jest opracowany przez producenta. Przedstawiony na rys. 2 schemat systemu sygnalizacji wĹ‚amania i napadu w wersji rozproszonej, jest stosowany najczęściej do obiektĂłw transportowych, ktĂłre wymagajÄ… duĹźej liczby linii dozorowych (przewaĹźnie powyĹźej 32). Zazwyczaj kilka linii dozorowych (4–16) doprowadza siÄ™ bezpoĹ›rednio do listwy Ĺ‚Ä…czeniowej pĹ‚yty gĹ‚Ăłwnej centrali alarmowej. SÄ… na nich umieszczone czujki usytuowane najbliĹźej centrali alarmowej. PozostaĹ‚e czujki sÄ… doĹ‚Ä…czone do moduĹ‚Ăłw rozszerzeniowych wejĹ›ciowych (przewaĹźnie 8-wejĹ›ciowych). DuĹźa róşnorodność central alarmowych i ich konfiguracji powoduje, iĹź projektanci realizujÄ… SSWiN z zastosowaniem róşnych struktur niezawodnoĹ›ciowych (szeregowe, szeregowo-rĂłwnolegĹ‚e, rĂłwnolegĹ‚e) [1, 21]. Konieczna jest analiza porĂłwnawcza tego typu rozwiÄ…zaĹ„, ktĂłra umoĹźliwi stosowanie racjonalnych wariantĂłw dla zaĹ‚oĹźonych kryteriĂłw wyboru.

Rys. 1. System sygnalizacji włamania i napadu o strukturze skupionej Fig. 1. Compact Intrusion Alarm System

Zaprojektowanie oraz realizacja systemu sygnalizacji wĹ‚amania i napadu dla duĹźego i rozlegĹ‚ego obiektu transportowego wymaga wiedzy technicznej oraz znacznego doĹ›wiadczenia. Jednym z gĹ‚Ăłwnych kryteriĂłw uwzglÄ™dnianych na poczÄ…tku procesu projektowania SSWiN jest okreĹ›lenie stopnia zabezpieczenia, ktĂłry ma wpĹ‚yw na dobĂłr struktur systemu i urzÄ…dzeĹ„. W normie PN-EN 50131-1:2009 (jest to wprowadzenie normy EN 50131-1:2006 Alarm systems – Intrusion and hold-up systems – Part 1: System requirements opracowanej przez European Committee for Electrotechnical Standardization CENELEC) wyróşniono nastÄ™pujÄ…ce cztery stopnie zabezpieczenia [8]: − stopieĹ„ 1: Ryzyko maĹ‚e (zakĹ‚ada siÄ™, Ĺźe intruz bÄ™dzie miaĹ‚ niewielkÄ… wiedzÄ™ na temat systemu alarmowego i posiadaĹ‚ Ĺ‚atwo dostÄ™pne narzÄ™dzia w ograniczonym wyborze), − stopieĹ„ 2: Ryzyko maĹ‚e do Ĺ›redniego (zakĹ‚ada siÄ™, Ĺźe intruz bÄ™dzie miaĹ‚ niewielkÄ… wiedzÄ™ na temat systemu alarmowego i posiadaĹ‚ ogĂłlnodostÄ™pne narzÄ™dzia i przenoĹ›ne urzÄ…dzenia, np. pomiarowe), − stopieĹ„ 3: Ryzyko Ĺ›rednie do wysokiego (zakĹ‚ada siÄ™, Ĺźe intruz bÄ™dzie znaĹ‚ biegle system alarmowy i posiadaĹ‚ zestawy zaawansowanych narzÄ™dzi i przenoĹ›nego sprzÄ™tu elektronicznego), − stopieĹ„ 4: Ryzyko wysokie (ma zastosowanie, gdy bezpieczeĹ„stwo ma priorytet nad wszystkimi innymi czynnikami; zakĹ‚ada siÄ™, Ĺźe intruz bÄ™dzie posiadaĹ‚ zdolnoĹ›ci i/lub Ĺ›rodki by szczegółowo zaplanować wĹ‚amanie i posiadaĹ‚ zestaw dowolnego sprzÄ™tu, Ĺ‚Ä…cznie ze Ĺ›rodkami do zastÄ…pienia kluczowych elementĂłw elektronicznego systemu alarmowego). Po przyjÄ™ciu przez projektanta okreĹ›lonego stopnia zabezpieczenia, jaki SSWiN ma speĹ‚niać, dobierane sÄ… urzÄ…dzenia, ktĂłre umoĹźliwiajÄ… realizacjÄ™ przyjÄ™tych wymagĹ„. NajwaĹźniejszym elementem systemu sygnalizacji wĹ‚amania i napadu jest pĹ‚yta gĹ‚Ăłwna centrali alarmowej. Ona decyduje o moĹźliwoĹ›ciach funkcjonalnych caĹ‚ego projektowanego systemu. Obecnie jest to najczęściej mikroprocesorowa centrala alarmowa (CA). Do niej

76

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

I. ' + ((: & w wersji rozproszonej Analizując strukturę i funkcjonowanie systemu sygnalizacji włamania i napadu (rys. 2) moşna stwierdzić, iş ma on strukturę niezawodnościową typu szeregowo-równoległego [3, 7, 10] (rys. 3). Uszkodzenie centrali alarmowej skutkuje niezdatnością systemu. Uszkodzenie jednej z magistral transmisyjnych skutkuje stanem niezdatności części systemu, a dokładniej modułów znajdujących się na danej magistrali.

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

NR 3/ 20 1 7

( * K C *

16

LEGENDA: Czujka pasywnej podczerwieni C57 C58 C59 C60 C61 C62 C63 C64 C49 C50 C51 C52 C53 C54 C55 C56 C41 C42 C43 C44 C45 C46 C47 C48 C33 C34 C35 C36 C37 C38 C39 C40 C25 C26 C27 C28 C29 C30 C31 C32

AKUMULATOR 17Ah / 12V

L1 L2 . . .

15

Czujka pasywnej podczerwieni kurtyna Przycisk napadowy radiowy

6

AKUMULATOR 17Ah / 12V

Przycisk napadowy stacjonarny

. . L8

14 AKUMULATOR 17Ah / 12V

L1 L2 . . .

5 13

. . L8

SYGN. wewn .

AKUMULATOR 17Ah / 12V

L1 L2 . . .

4

12

parter

. . L8 11

L1 L2 . . .

3

AKUMULATOR 17Ah / 12V

parter

. . L8 L1

10 parter

L2 . . . . . L8

Komputer nadzoru umieszczony w pom. ochrony

2 parter

9 parter

SYGN. zewn .

Manipulator S2 OK

C17

L1

C18 C19 C20 C21 C22 C23 C24

L2

SYGN. wewn .

OK

AKUMULATOR 17Ah / 12V

Manipulator S1

.

1

. . .

8 piwnica

parter OK

AKUMULATOR 17Ah / 12V

L8

Manipulator S3

Magistrale transmisyjne SSWiN

7 piwnica

Drukarka

AKUMULATOR 17Ah / 12V

C10 C11 C12 C13

L10 L11 L12 L13

Dialer wewn.

Jednostka centralna SSWiN

Linia telefoniczna

AKUMULATOR

SYGN. Wewn.

zgodna z wymaganiami 18V/AC

Rys. 2. System sygnalizacji włamania i napadu o strukturze rozproszonej Fig. 2. Distributed Intrusion Alarm System

77

( * * ^ / &

KorzystajÄ…c z zaleĹźnoĹ›ci (1–3) dokonano symulacji obliczeniowej dla nastÄ™pujÄ…cych wartoĹ›ci wejĹ›ciowych: − czas obserwacji systemu – 1 rok = 8760 godz., − liczba badanych systemĂłw: 100 (o strukturze z rys. 3), − podczas obserwacji stwierdzono, Ĺźe uszkodzeniu ulegĹ‚y: − centrala – 1 szt., − moduĹ‚y rozszerzajÄ…ce magistrali A – 3 szt., − moduĹ‚y rozszerzajÄ…ce magistrali B – 2 szt. PoniewaĹź stosowane sÄ… urzÄ…dzenia elektroniczne [19, 20], to zaĹ‚oĹźono wykĹ‚adniczy rozkĹ‚ad czasu zdatnoĹ›ci. Otrzymano nastÄ™pujÄ…ce wartoĹ›ci prawdopodobieĹ„stw przebywania systemu w: − stanie peĹ‚nej zdatnoĹ›ci RO: 0,9603 − stanie zagroĹźenia bezpieczeĹ„stwa QZB1: 0,02955 − stanie zawodnoĹ›ci bezpieczeĹ„stwa QB: 0,01015 PowyĹźsze wartoĹ›ci zostaĹ‚y obliczone na podstawie rĂłwnaĹ„ (1–3) z wykorzystaniem autorskiego programu komputerowego Wspomaganie Decyzji NiezawodnoĹ›ciowo-Eksploatacyjnych Transportowych SystemĂłw Nadzoru.

Rys. 3. Struktura niezawodnościowa SSWiN z dwoma magistralami transmisyjnymi Fig. 3. Reliability structure of SSWiN with two transmission lines

W wyniku analizy rzeczywistych systemów sygnalizacji włamania i napadu i ich struktury niezawodnościowej (rys. 3), autorzy zaproponowali graf relacji zachodzących w rozproszonym systemie alarmowym. Relacje zachodzące w systemie dla rzeczywistego obiektu zostały przedstawione na rys. 4. B

4. Podsumowanie i wnioski ZB1

W artykule zaprezentowano zagadnienia dotyczące analizy niezawodnościowej systemów sygnalizacji włamania i napadu. Scharakteryzowano SSWiN o strukturze skupionej i rozproszonej, przy czym uwzględniono zarówno wymagania zawarte w normie PN-EN 50131-1:2009, jak i doświadczenia autorów związane z projektowaniem i eksploatacją systemów alarmowych. Szczególną uwagę zwrócono na system o strukturze rozproszonej z dwoma magistralami transmisyjnymi. Tego typu rozwiązanie jest bardzo często stosowane w zabezpieczeniu rozproszonych obiektów transportowych. Przeprowadzone rozwaşania niezawodnościowe pozwoliły na otrzymanie zaleşności umoşliwiających wyznaczenie wartości prawdopodobieństw przebywania rozwaşanego SSWiN odpowiednio w stanach: pełnej zdatności, zagroşenia bezpieczeństwa i zawodności bezpieczeństwa. Praktyczne zastosowanie otrzymanych rozwiązań umoşliwia porównanie systemów juş na etapie projektowania i wybór określonego (przy przyjętych kryteriach wyboru). W dalszych rozwaşaniach planuje się uwzględnienie czynności obsługowych przywracających zdatność systemu.

ZB2

RO(t)

QZB1(t)

QB(t)

RO(t)

– funkcja prawdopodobieństwa przebywania systemu w stanie pełnej zdatności SPZ QZB(t) – funkcja prawdopodobieństwa przebywania systemu w stanie zagroşenia bezpieczeństwa SZB QB(t) – funkcja prawdopodobieństwa przebywania systemu w stanie zawodności bezpieczeństwa SB ΝB – intensywność przejścia centrali alarmowej ΝZB1, ΝZB2 – intensywność przejść magistrali (odpowiednio A i B) Rys. 4. Relacje zachodzące w SSWiN Fig. 4. Relations in SSWiN

StosujÄ…c przeksztaĹ‚cenia matematyczne [9] otrzymuje siÄ™ zaleĹźnoĹ›ci, ktĂłre umoĹźliwiajÄ… wyznaczenie wartoĹ›ci prawdopodobieĹ„stw przebywania rozwaĹźanego systemu sygnalizacji wĹ‚amania i napadu w wyróşnionych stanach: − stan peĹ‚nej zdatnoĹ›ci SPZ

J 1 1.

(1) − stan zagroĹźenia bezpieczeĹ„stwa SZB

2.

(2) 3. − stan zawodnoĹ›ci bezpieczeĹ„stwa SB 4.

5.

BÄ™dkowski L., DÄ…browski T., Podstawy eksploatacji, cz. II Podstawy niezawodnoĹ›ci eksploatacyjnej. Wojskowa Akademia Techniczna, Warszawa 2006. Burdzik R., Konieczny Ĺ ., Research on structure, propagation and exposure to general vibration in passenger car for different damping parameters. “Journal of Vibroengineeringâ€?, Vol. 15, Iss. 4, 2013, 1680–1688. Dyduch J., PaĹ› J., RosiĹ„ski A., Podstawy eksploatacji transportowych systemĂłw elektronicznych. Wydawnictwo Politechniki Radomskiej, Radom 2011. Kierzkowski A., Kisiel T., Airport security screeners reliability analysis. [in:] “Proceedings of the IEEE International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management IEEM 2015â€?, Singapore 2015, 1158–1163, DOI: 10.1109/IEEM.2015.7385830. Ĺ ubkowski P, Laskowski D., Selected issues of reliable identification of object in transport systems using video monitoring services. [in:] „Communication in Computer

(3)

78

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

NR 3/ 20 1 7

( * K C *

6.

7.

8.

9.

10.

11.

12.

13.

14.

15.

and Information Scienceâ€?, editor: J. Mikulski, Springer, 2015, Vol. 471, 59–68, DOI: 10.1007/978-3-662-45317-9_7. PaĹ› J., Siergiejczyk M., Interference impact on the electronic safety system with a parallel structure. “Diagnostykaâ€?, Vol. 17, No. 1, 2016, 49–55. PaĹ› J., Eksploatacja elektronicznych systemĂłw transportowych. Uniwersytet Technologiczno-Humanistyczny, Radom 2015. PN-EN 50131-1:2009 – Systemy alarmowe – Systemy sygnalizacji wĹ‚amania i napadu – Część 1: Wymagania systemowe. RosiĹ„ski A., Metoda wyboru strategii eksploatacji w transportowych systemach nadzoru. Rozprawa doktorska, Politechnika Warszawska, Warszawa 2006. RosiĹ„ski A., Modelowanie procesu eksploatacji systemĂłw telematyki transportu. Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej, Warszawa 2015. RzÄ…dowe Centrum BezpieczeĹ„stwa, Narodowy program ochrony infrastruktury krytycznej. ZaĹ‚Ä…cznik 1: Charakterystyka systemĂłw infrastruktury krytycznej, Warszawa 2013. Siergiejczyk M., Krzykowska K., RosiĹ„ski A., Reliability assessment of integrated airport surface surveillance system. [in:] „Proceedings of the Tenth International Conference on Dependability and Complex Systems DepCoS-RELCOMEXâ€?, „Advances in intelligent systems and computingâ€?, Vol. 365. Springer 2015, 435–443, DOI: 10.1007/978-3-319-19216-1_41. Siergiejczyk M., PaĹ› J., RosiĹ„ski A., Issue of reliability– exploitation evaluation of electronic transport systems used in the railway environment with consideration of electromagnetic interference. “IET Intelligent Transport Systemsâ€?, Vol. 10, Iss. 9, 2016, 587–593, DOI: 10.1049/iet-its.2015.0183. Siergiejczyk M., RosiĹ„ski A., Reliability analysis of electronic protection systems using optical links. [in:] Zamojski W., Kacprzyk J., Mazurkiewicz J., Sugier J., Walkowiak T. (eds), „Dependable Computer Systemsâ€?, „Advances in intelligent and soft computingâ€?, Vol. 97. Springer-Verlag, Berlin Heidelberg 2011, DOI: 10.1007/978-3-642-21393-9_15. Siergiejczyk M., RosiĹ„ski A., Krzykowska K., Reliability assessment of supporting satellite system EGNOS. [in:] Zamojski W., Mazurkiewicz J., Sugier J., Walko-

16.

17.

18.

19.

20.

21.

22.

wiak T., Kacprzyk J. (eds), “New results in dependability and computer systemsâ€?, „Advances in intelligent and soft computingâ€?, Vol. 224. Springer, 2013. 353–364, DOI: 10.1007/978-3-319-00945-2_32. Skorupski J., UchroĹ„ski P., A fuzzy reasoning system for evaluating the efficiency of cabin luggage screening at airports. “Transportation Research Part C – Emerging Technologiesâ€?, Vol. 54, 2015, 157–175, DOI: 10.1016/j.trc.2015.03.017. Stawowy M., Dziula P., Comparison of uncertainty multilayer models of impact of teleinformation devices reliability on information quality. [in:] “Proceedings of the European Safety and Reliability Conference ESREL 2015â€?, Podofillini L., Sudret B., Stojadinovic B., Zio E., KrĂśger W. (eds), CRC Press/Balkema, 2015, 2685–2691, DOI: 10.1201/b19094-351. Szulc W., RosiĹ„ski A., Systemy sygnalizacji wĹ‚amania. Część 1 – Konfiguracje central alarmowych. Zabezpieczenia, Nr 2(66)/2009, wyd. AAT, Warszawa 2009. Szulc W., RosiĹ„ski A., Wybrane zagadnienia z elektroniki cyfrowej dla informatykĂłw (część II – cyfrowa). Wydawnictwo WyĹźszej SzkoĹ‚y MenedĹźerskiej w Warszawie, Warszawa 2012. Szulc W., RosiĹ„ski A., Wybrane zagadnienia z miernictwa i elektroniki dla informatykĂłw (część I – analogowa). Oficyna Wydawnicza WSM, Warszawa 2012. Szulc W., Struktura niezawodnoĹ›ciowo-eksploatacyjna elektronicznego systemu bezpieczeĹ„stwa. „Pomiary Automatyka Robotykaâ€?, R. 19, Nr 1, 2015, 65-70, DOI: 10.14313/PAR_215/65. WiĹ›nios M., DÄ…browski T., Bednarek M., Metoda zwiÄ™kszania poziomu bezpieczeĹ„stwa zapewnianego przez system biometrycznej kontroli dostÄ™pu. „PrzeglÄ…d Elektrotechnicznyâ€?, R. 91, Nr 10, 2015, 229–232.

L

< C ) ( < ) ( " "

-$! & \ Intruder Alarm Systems are part of electronic alarm systems. They are currently installed in many important state infrastructure facilities. One such group of objects requiring special protection are transport objects, both stationary and mobile. The guidelines included in the standard PN-EN 50131-1: 2009 “Alarm systems – Intruder alarm systems – System requirements� define the functional requirements. As far as the device manufacturer and designer are concerned, the alarm system should be designed to meet the objectives for which it was installed. At the same time the exploited system should have appropriate values of reliability and operational indicators. This article is a review of the distributed alarm systems, with particular attention paid to the probability of staying in particular states. 4 H ) T " ; " F;'F +&.$.;.V-&&K <

79

( * * ^ / &

(9 9

) $9 ;9 [ ! & "

&9

;9 B

B&

" * % % %

" % *" % %

) " H "% % ) " 8

"A " ; 8A " 8 ; " " G ; "A < ; " " ; 8 "A < " %

) " H ; 8 H < H ; " ) ) A % I " ) A " .& A " ) A ;

" +- G H ; % D ) " .+& ) % I " ) A " ; H ) ) A "%

(9 9

) $9 ;9 - } ! !"

* % % % ) ; " H ; ; H "A ; " 8

"A ; "A ) ;

P"% % " 8 ; " " " 8 8 " Q% D ) " ; H ) %

80

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

NR 3/ 20 1 7

K O . WTQV$fWQL K2 QW . ย FQMWV

Informacje dla Autorรณw ) E ( * ! .

D ( * Qf QMWย 2 / & / E D

{ / # ( * C / # /

& J # / * # * * H * C / ( / * ( ( / [ ( JH\2 " & H D / / / ( J /

/ ( #* & D ( / 2

Wskazรณwki dla Autorรณw " ( * / $ Pomiary Automatyka Robotyka / / { H/ # 4 E [ / # UM & \ H /

(

E

H F & * $ J [ / * / * \ E [ H ^ WhMEQMM & \ H /

(

E [hEU \ H /

H (

(

E * H^{ E H /

[ 2 (

\ E / */ / *

H /

H (

E H / H (

E F( J F * H / 2 / 2 * 2 /( 2 b * ^

2 ย MM */

2 WMMM / ^ / ( * # ( J ^ 2

/

{ H ^{ & # M L * (

/ / { H ^ W * ( [TM MMM & /

ย MMM Q & \ * 2 U D ( 2 / / * & / # H H ^{ ( / * H^ 2 Nie drukujemy komunikatรณw! " # { * # ( J & [ H \ H ^ hMMEVhM & ( J 2 K * ( / * & & H

( 2 * / # / # C # / { 2

( '/ / " | +

| ! } 2 / # # */ * ^{ ^{ 2 & * * / # */ * / ( / ( 2 ) & ^{ /

* H # { * / # { / ( * *

/ H ย &* 2 $ + ' ! / ! ( / & ( H 2 / * & ^ / 2 # * D #{ # / * E * & J H ( J 2 " / / / / ( / K & ( * / H

*

2 / / * D / & /

K * #2

Kwartalnik naukowotechniczny Pomiary Automatyka Robotyka jest indeksowany w bazach BAZTECH, Google Scholar oraz INDEX COPERNICUS PL R -&.+V +/%-.Q G w bazie naukowych ) G

" ARIANTA. Punktacja MNiSW ) J P % .--0Q% H H

S F " ) ) w kwartalniku naukowotechnicznym Pomiary Automatyka Robotyka.

UW

O._ K - "0 Y+ K–

$+ " + 1 " , K * $ ( Pomiary Automatyka Robotyka * D # / H .

D ( * # # H * * ( * & ( * F & & / */ / * / H * * * ^ * # ( 4 1. 1 , M wymieniowego Autora E / / * & 2 `( /a 2 * / * & / & & * / / (&

2 2. 1 , , ! | ! jej powstanie E 4 E / * D # * / / ( H* /& & F * H # / / / / E / * D H/ / / * `( (a 2

H/ & # * /

/&

/ * H

/ / & ( * / / •

UQ

P

O

M

I

A

K * *

/ * / #*

* H/ * # # D # / * / ( *

*

2

3. 1 , X ! } <| ! " E / / * J / /

$ * / *

( / * ” &* ^ * & / HD 2 `J * a E

( *

C /

/ * H J * C2

* !

/ & D

# * * / D / E

D

{ ( { ^ * 2 ) / * F / ^ #D 2

~ przeniesienie praw " ! " J ) # / H * / H/ /

# / * H2 Y / */ / * / * 2 / / * ( * ( # 2

Redakcja kwartalnika Pomiary Automatyka Robotyka * %

* * & / $

K /

/ * & / # H / " O /24

' () " " S 6 " " 8 " X " ( " C ) Y L F .0-/;K.-, C% -. F $^-&./ +N.& SLV .&%.0$.$^ (CÂ?--+^+%

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

NR 2/ 20 1 7

czasopisma

pomiary

www sprawdzian

miara

POLSPAR

eksperyment

automatyka PIAP

seminarium

kalendarium

szkolenie

kwartalnik

federacja

nauka

publikacje

automatyka

stowarzyszenie

HORIZON 2020 #D innowacje organizacja projekt konkurs

konferencje

relacja

POLSPAR

POLSA

publikacje

AutoCAD streszczenie

agencja kosmiczna

dr h.c.

innowacje

IFAC

ZPSA

/ *”

profesura

recenzje

relacja

szkolenie

doktorat

robotyka seminarium

sterowanie

H

esa

szkolenie

84

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

NR 3/ 20 1 7

K' .O) - + K) ) .O

L > < " < 6 " 6

Historia Qf ^ WfLf 2 / * OO ] ( ! ( +

& & * H ) / / /

H* * * & D & 2 - *

H* * /& / / / 2 ' &

/ * O_+ 4 *

O1 O1 1 [) KK\

/ 2 _2K2 - [Y \2 / *

/ 2 / ! [, ( \ / 2 * * [ \2 O_+ / H * ^{ / # W

& & /

4 — *

O1 O2 1 [WfMhEWfVV\ ) KK — / 2 _K - [WfWhEQMWV\ Y — / 2 2 ! 1 [WfQWEWffW\ , ( — * + [ * \ K / _ * .

— / 2 ,2 2 , ( [ * \ [O * \ — / 2 ! c2 c [WfQMEQMMQ\ — / 2 * * [WfMUEQMWM\ — / 2 / [WfQ EQMMU\ — / 2 ' ( K 1 [ * \ , ( — / 2 ( ( K [ * \ .

K / " — / 2 - / [ * \ .

— / 2 ) + / [ * EQMMQ\ H( — / 2

2 K [Wf fE\ O * — / 2 ' 1 , [WfQTEQMM \ — / 2 * [WfQfEQMMW\ — / 2 . O2 [WfMVEWff \ K — / 2 0 * * [WfQ E\ , — / 2 " ( [ * \ Y — / 2 O , [ * \ ( 2 " ^{ O_+ / W & D * H * TV

& 2 & D * C 2 * D / & / ^ O_+ 2 O_+ ( D / C & 2 / [WfLMEWfVh\ ( & D

/ & 2

* ( ] ( ! ( O_+ . / + &

WfVh 2 D { & D / * D O_+ * ( / / D * 2 " ( ( [WfVLEWffh\ ( & / D 2 ( D H * # ( ] ( ! ( *

L>9 66 8 H H A " H " " A A G A " H

" H G H " H% I ) 8 ] % ] L>9 66 " ) )

" H H ) ) " ) 8 "

) %

L>9 66

O66 -&&&

PD QV P QV <% B ! M <% ( M

! (reprezentuje <% ( ) ! 8 Q <% M C <% I 8 ( 8 <% @ D <% E 6 <% ( " 6 <% 6

Uh

ORGANIZACJE | STOWARZYSZENIA

Wffh2 + ( [WffLEQMWW\ / & / * # & O_+ ( *

H C ( / * H QMWW E * ( ] ( ! ( O_ ' 2 - ( [ * QMWW 2\ * # D ^ D / HD * # * / * # & O_+ 2 * # # O_+ K * E 1 - D & (& )( * [' \ / * & O_+ 2 . 1 - * 3 $/ * ' J * 2 1 - # WW & 2 ! * D* ( 1 - T [ ( * * & * \2 ' / H T ] ( ! ( O_+ 1 - * & / * ^ / / * # / * # * 2 ! D* # H # & H O_+ ' / / * # ( ( - ( 2 * # H / * 2

* ( O_+ (# {

H* * !

& + !

O_+ 2 " H /

( *# - ( / * / 1 - 2 ) * * O_+ ^ 2 / / D

# O_+ / #

2 * ' *( # # # H O_+ 2 O ^ # D / * * / ^ O_+ 2 ! * / * & O_+ 4 ¡ O O [WfLfEWfVW WfVQEWfVh\ [) KK\ ¡ 0 * * [WfVLEWfVf\ [ , \ ¡ , * K [WfUMEWfU \ [Y \ ¡ ' 1 , [WfUTEWfUV WfUU$WffW\ [ \ ¡ * [WffQEWffh\ [ \ ¡ ( ( [WffLEWfff\ [! * \ ¡ ! 2 * [QMMMEQMM QMMTEQMMV\ [Y \ ¡ - [QMMUEQMWW\ [ \ ¡ . [QMWQEQMWh\ [ / \ ¡ - [QMWLE * \ [ \2 _ H ( ( / 4 2 ! 1 [, ( \

1 [, ( \ * [ \ _ [ H( \ 0 * 1 [- \ + 0 [_ * \ - [ \2 ( * ( * + ) C [ \2

( ! + IFToMM O_+ * ( & * * J 2 (& * 4 ¡ )( * (& [' E ' \ E D ( _ * & * ( # / H

/ * 2 * H TV / & TV & / * # & K * / ( 2 ¡ K * [ 1 - E -\ E #* /

_ *

H*

)( * (& ( 2 T 2 K * / H / * 2 + D !

)( * (& ( [-

' E ' -\ # * / * # & # *

)( * (& ( 2

UL

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

NR 3/ 20 1 7

K' .O) - ž + K)Â&#x; ) .O

UV

ORGANIZACJE | STOWARZYSZENIA

O

# 2 2

/ * )( * (& ( * * & & Â 1 -

* &D C

( &* / /

2 * O_+ * W†

& [+ -

E +-\4 — +- , ( ( — +- - / ! — +- ' ( * +

— +- 0 ( * - — +- — +- $ * "

— +- K — +- K * — +- K *

— +- ( — +- + / — +- + ( — +- 3 2 T

[ -

E -\4 4 ¡ - -

* 1 ( ¡ - * ¡ - c * ¡ - * * +

( 2

• +- -

# / • — / # / / O_+ D * ( J / * H — * / &D * / /& ^ *

*

/

(

& / ( — / * /& / & * - +- D /

2 / / Â&#x; ( " ( ( * /

* 2

! D*

[ -\

[+-\ * H * # ( * ( /  1 - & # / * { & D# * O_+ 2 * # D / { / H D * * 2 ' & / - +- # / * * 4 — * J & * C

* * — # &

H* $

D

H — / * H H{ / * ^ _ *

— (

H* * / & &

/ C2

O

M

I

A

R

C " ( " C )

A " B " L>9 66 <% 9 H H

J

/

O_+ #4 — * + — / $ — - ( (2

' & * _ * 4 — ( & /& /

H* * ( & • D* +- -

# # H • — ( / C ( & O_+ / * C -

P

' * ^ D $

& D * ( ( O_+ 2

* # # O_+ ] ! ( ( T 2 ! ( & 4 [WfLh\ ) / [WfLf\ ! / [WfVW\ . / + [WfVh\ [WfVf\ . " [WfU†\ [WfUV\ ( [WffW\ * [Wffh\ [Wfff\ + [QMM†\ , ¦ [QMMV\ ' [QMWW\ + / [QMWh\2 ! / H D ! ( * H* H * †M E T / QMWf 2 ! 2 ,H* / *

hM2 / O_+ 2

+N 7Q

UU

( 2 &D O_+ # * ^{ / * Q† / * & !

& !

!

( 2 * # / ( - [ \ / 2 & 2

7Q !

, * ( - [ \ / H O_+ * / _ *

*/ * / / ( * C & _ *

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

NR 3/ 20 1 7

K O . WTQV$fWQL K2 QW . †FQMWV

Kalendarium wybranych imprez Data konferencji +

( C

Informacje dodatkowe

20–23 /10 / 2017 –

Larnaka Cypr

www: /4FF 2 $ 2 ( mail: X $ * 2

11–14 / 12 / 2017 Q F WM F QMWV E †M F WM F QMWV E

G&*”

www: / 4FF 2* $ 2 mail: QMWVX* $ 2

9th Vienna International Conference on Mathematical Modelling MATHMOD 2018

21–23 / 02 / 2018 17 / 09 / 2017

* C

www: http://www.mathmod.at mail: X *2

XXII Konferencja . $+ E . ^

/ Automation 2018

21–23 / 03 / 2018 10 / 10 / 2017

www: http://automation.piap.pl/ mail: X/ /2/

gOOO O J Conference Coordinate ( + ‡ - + ¬WU

11–13 / 04 / 2018 15 / 01 / 2018

, $,

3rd IFAC Conference on *1 / $ O ( $" 1 1 - O" QMWU

9–11 / 05 / 2018 20 / 12 / 2017

Gandawa Belgia

www: http://www.pid18.ugent.be

16th O_ -FO / O - in Manufacturing INCOM 2018

11–13 / 06 / 2018 31 / 11 / 2017

Bergamo

www: http://www.incom2018.org mail: X QMWU2 (

18th O_ -FO / O* J SYSID 2018

9–11 / 07 / 2018 8 / 12 / 2017

Sztokholm Szwecja

www: 2 2 2 F *QMWU mail: 2 ‡1 X 2 2

10th O_ - / _ " / 1 * + _ K - QMWU

29–31 / 08 / 2018 6 / 11 / 2017

www: /4FF / WU2 2 ( 2/ mail: / WUX 2 ( 2/

XXII IMEKO World - ( QMWU

3–7 / 09 / 2018 31 / 01 / 2018

, Wielka Brytania

10th O_ - / O ( 3 O 3 QMWf

3–5 / 06 / 2019 19 / 11/ 2018

'* C

www: /4FF 2 (2(* 2/ F 1QMWf mail: 1QMWfX (2(* 2/

30 / 06 – 4 / 07 / 2019 15 / 01 / 2019

! &

www: /4FF ®

QMWf2 mail: ( X ®

QMWf2

Nazwa konferencji IEEE 21 Jubilee International Conference on Intelligent ( ( INES 2017 14th International Conference "

+ * // " + QMWV

15th IFToMM World - ( QMWf

www: http://wtp.pl/ mail: /X /2/

www: http://www.imeko2018.org/

89

KONFERENCJE | RELACJA

aaL @ < ( " A C -&./ XXI Konferencja Automatykรณw w Rytrze w sposรณb perfekcyjny integruje automatykรณw &D ^ * 2 + *

* ( ^ / * &D ^ * # # E * *

/ C / J / * # * ^{ * $ # ( & / D 2 / * * / 2 * 2 D2 K * + * / # H / ( 2 * * # &* _ * ] * ' / * *-

W dniach 15โ 17 maja 2017 r. ) < A H < " < " H " "% B A " 8 " < ) < " @(6'C N ( " 6

" 9 %

90

P

O

M

I

A

R

Y

โ ข

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

โ ข

R

O

B

O

T

Y

K

A

NR 3/ 20 1 7

! ._ K .- ž K 0 -

! 2 * * H 4 *

'& $c

2 !

K *

. K

2 O( ( G ] # 2 ) D / ( & 2 ( / 4 — / * * /

& — / H & / * & #* C /

&

— / ( H ^ * & [ E / E / * E D \2

( * / *

ggO ' # S & H ^ #/ C2 + * / H^ / ( / * ' & ( Y H* &* ( _ * ] * ' / * * / # * / # H / * 4

2 * 2 D2 K * + * *

'& $c !

91

KONFERENCJE | RELACJA

2 * 2 D2 0 + K

2 * 2 D2 ! ^

— / 2 * 2 D2 K * + * E 7 , + V — / 2 * 2 D2 0 + E 4 X , V — / 2 * 2 D2 ! ^ E ( Y " V — / 2 * 2 D2 + * E Moto Y Y 0 Y Z

V — / 2 * 2 D2 O C E &

,D V — * D2 * O E X ! [\1 ] +N V — / 2 "# E ^ ! V — ( D2 & ! E X _ + ! 5 ! Q $ S ^ 5 4 -<B` .

'[[ ' ( ( ] 0 ! , V — Y 0 ! E 'f ' ] # _ V — , -!c __ Y+ +O . E 7 >.< ] + " V — " ._ 0 ! E 5 + ] X Y D Y oraz 1 " , V — K . K - . ' .+ E # ] Q V — Y E D

! X D h qf $ 5 #/ \ 1$&V — 0O +c K E + V — K0ˆ_Y-c E f " 0 #/ — ! K$ - E ( ' ] -<B?V — + -c. ! , 0 E 1 " % 1) ] ! V — +YK-! E $ , ] " _ — O" ¯00 K E * ! 5 v + ! V

* ( ( / * / / # ^ / * # / D * & / * *# J 4 — ,, E 4 + " ! , + + oraz

92

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

2 * 2 D2 O( 2 ! C D ) * ^ H

0O +c K O

B

O

T

Y

K

A

NR 3/ 20 1 7

! ._ K .- ž K 0 -

2 * 2 D2 + * ] # K * . !

2 * 2 D2 O C *

'& $c ! / $ * / ! - (

— O! 0 ! E #0 +N 2 _ ] " _ X 574'. / # * / * ( 2 K& D / * / * ( &

& #* ( # ^ * E *

/ / C / & / * J 2 . * */ * / D ”{ / ( J E / / *

/ ( / 2 ^ &* / & H

& (

/ # 2 , * D / tywnym efektem konferencji jest transfer *

H* # 2

/ / * * C D ) * . # 2 ! & * H / D * K * D# ( * - K / E * ( H * ( /

& , * #*

2 / H * QTM & 2 24 — / * *

'& $c K ] # — / * *& /

/ — / * / /

4

H D Y+ +Â&#x;!

H . /H*

H

!

K

H - ( ( / 2/ 0 2/ — / * ( 4 &* _ * ] * ' / * * ! / $ * / ! - (

& 2 ! ggOO ! & * H* H 2 _ ! K$ - ( & ( ( / / ( ^ &* & * D * / H/ / 2

G% 6 8 @

) * / / J _ ] ' P!

" D2 * O *

'& $c !

93

KONFERENCJE | RELACJA

" " 8 A " ;-&./ D -&./ % ) " " 8 A 8 A L "A ' D > 6 < C 6L@SF% I G K% < 8 " I .&+ A .J A %

! / [ ^ \ ( / * O $ O / *1 * * * E WQ2 * QMM† 2 / * & / 2 ! ! / / * `" ( ( ( * K * ( (a2 * # H Q$

/ * *

* * $ * $

# # ( / ( & 2 * # $ / H ( !

2 * WQEWT ^ QMWV 2 H * WMh $ & TL & ( 2 * H WM * / # ( * # $ / ( & * #

*

/ ( & * 2 " * ( ^{ *& / 4 — " ( K * E K " 1 / _ _cK E / 2 ! c (

<% @ < @ <% @ N " ;-&./

_ ‡ * K * + ‡ _cK . • — ( 1 - J * 0 ( E / 2 2 , Y * Y •

! ._ K .- ž K 0 -

<% > ) M #

— / O* J E / 2 3 $ ( Y + " ® c * • — ( * // E * / 1 . * Y + Y ! • — O ( ( * 4 $ * 2 2 E / 2 _ , Y $ • — ( 1 c * ( ° / 1 , c E / 2 ! 0 O K * J O . * *

. Y * / 4 — K * ( ( ( E / 2 ) $ / 2 , C . * _ * . Y • — / 1 O K

( (

// [ O \ E / 2 _ $ , Y / 2 * D2 K G O / O / $ O + (

$ [O†+ \ / 2 ±

Y ² c $ / 2 ^ &* & / $ / * $ (& # (H ( # ( * * * & / $QMWV Â&#x; ( - 4 — *1 * O ( + ( // ( * K // [O 1( ' 1 E O ( * \ — ( ( 1 0 ® " [Â&#x; 1 - 1 E OO ( * \ — , " O / _ K $ [" , E OOO ( * \ — " b ( $_ $ ‡ ' $ ( ( [ $ * .

E ( * / . O * /$ \2 / $QMWV # / * $ O g/ E ( O * +

[ +\ O 1 * + ( 2 /

/ $QMWV / D ^ * ( D 4 O * ( [O \ ( $

O / * [ \ O ( ( [ \2 / * ^ { D * ( & / & / / / $

8 <% M

<% I % M

" " ;-&./

* & * & * & / C * ( [Y , ^ ' \ D & ^ Y [+ 2 2\2 " /

H* * / * & ( / { / / * $ {

( / & $ & Y Y Y 2 * †$* $

( { / # ^

^ * 'Y / D * ) ) ( C

2 H /4FF / / 2 2/ 2 * 2/ 2

)% G% " 6 6 @ " S 8 " ;-&./

# < " ;-&./ N I

KONFERENCJE | RELACJA

6 V L

< L (

O ( # H^ # / *#D * / / D & (

E E / 2 H D & / * * ^ * / 2 !

4 / (

/ 2 * # # D # / # / ( # # ( 4 / * D /

* D & * * # H * / # * #* H (

/ * 2 QMWW 2 / / ( c

D

G < " A 8 D 6 9 8 ` H .$N.+ -&./ %

`O * T2Ma2 D / H ` C ^ a # / * ^ * / & #( / ` ( a (* / # / # #

# ^{ / / * O K O ^ * D * # ( H ^ * (* 2 D # H / *(

# H * * * & / / WfLf 2 /

( ( ( * / ( ( ^ / / /& / * &

/ & / * 2 D * { D * & & ^{ /

/ * # * ( / / { / * / / H*# ( ^ *

( #{ ` / a2 " ( # ( / QMWQ 2 ( / #

H* * # H ` 4 O* O * // a2 * * H * W†EWh ^ QMWV 2 * + ( ] # ^ 2 ! ( / * /

!

, * *

. ( + + 2 c / * # # K ] # / 2 * HD 2 * / 2

! / * # !

( ( 2 #/

D 4 / 2 * HD ] # / 2 "

'# / * * ( + ( (

# < 6VL<L(b-&./Z C <% ( 6 G

<% " @ A 8 ` H

fL

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

O

B

O

T

Y

K

A

NR 3/ 20 1 7

! ._ K .- ž K 0 -

" < " ' ;@ 8 8 "

D A < " D 6 " 9 8 "

fV

KONFERENCJE | RELACJA

< 6VL<L(b-&./ Z <% 6 <% " BH H H

/ 2 / * # !

, * . / 2 / * # !

. ( / 2 ] * / * # K * . $ ( 2 / #/

4 / 2 * * * _ " * / 2 ] * [ D

* * ( + ( ( / 2 +

J \2 O # ^{ / * / J E / & * ( + ( ( & * * * C / /& D & & 2 ,

2 24 OY+ ! K + K ,³K , b , O D ) # + - C O D _ c *

O+' ! ' / ( * ^ * , * $K Y #* C ` ,KY a K_ !+ - + * 1 3Og 2 ^{ J / D * *

H ^ (& / ( / * ^ * / ( 2 " H -

fU

P

O

M

I

A

R

^

# 2 J / - * $! ( ( ] # # # / H / # D E / E /

/ / D 2 * * H / * * * + ( / / * /

+ / ' J

+ #

/ D / H C D 2 2

2 ) - # & D / * * ( + ( ( 2 Y / H / * & ( 4 ] # / 2 * HD * * ( + ( ( / 2 +

J / 2 / 2 / 0 * * / ) # 2 / * ^ * # ( H / / D # * / 2 Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

! * * * [/ * fM #/ C\ / / 2 )( * / * ^ D / ^ H / &

* ^ *

#( H

D /

* H / * / 2 + D J (* / * ( * * / *2 ( * D * ( , *

D * - ( / H / { (&

H^ / # ( # H / * (

* *2 ! / D *

^ * H*# ^ / ” * D / & / / ( D# H & * 2 " / # 4 O* O * // QMWf & * H* H * ´ <% I ` <% " @ @ " S 8 O

B

O

T

Y

K

A

NR 3/ 20 1 7

! ._ K .- ž ) O "¾

Dynamical Systems – Theory and Applications DSTA 2017 W dniach 11–14 grudnia -&./ % ) [

" konferencji Dynamical Systems – Theory and Applications DSTA 2017.

Konferencja DSTA jest organizowana co dwa 2 * / / * * & D * H* H G * 2 ' & ( ! * , * ( G&* 2

*#

New perspectives in analysis, simulation and optimization of dynamical systems. + H/ # 4

bifurcations and chaos in dynamical systems • asymptotic methods in nonlinear dynamics • dynamics in life sciences and bioengineering • original numerical methods of vibration analysis • control in dynamical systems • optimization problems in applied sciences • stability of dynamical systems • experimental/industrial studies • vibrations of lumped and continuous systems • non-smooth systems • engineering systems and ‡ equations • mathematical approaches to dynamical systems • mechatronics

! H ^ # * & # ^ * 4 — . * / (4 * ( *  /

E ' Y 1 (Canada), — 3 * (

* E * , 0 * Y 1 + ( [ *\ — * /

E  32 , 1 O 1 O - / [K \ — * 1 / - / "

E 2 - Y 1 * [ *\ — ( 1 b 1 E 0 1 -1 { Y 1 . 1 * [ \ — + ( * b

E 0 / Y 1 K [O \ — * *

/ ( E * ( / . O * O O + ( " ( * ( OOO+" [O * \ — ( 1 * E c . * 1 Y 1 + ( [+ . * \ — , / 4  / *

E ( 2_2 ² Y 1 * * K - (Spain). (& * # H / 4FF 2* $ 2 F2 -

K

(# ( { * Wh / ”* QMWV 2

@ " S 8 9( -&./ secretariat2017@dys-ta.com

99

! ._ K .- ย ) O "ยต

6

8 9 \ 69 b.J /& H* ^ /

/ * /

( 2 . H /& H* ^ & /

/ / ^ (& ^ * 2 + /& H* ^ & * * * /

& H^ & D # / { / & [ /2 / #* \ & D * /

/ /2 &

&D / / ( ( 2 + D & D /

/ J & H &D ( * & H H* # 2 * /& H* ^

/ ^ / & / ^ 2 * / H /& H* ^ & /

H &D # & /& # # D / ^ * /

# / { /& H* / & # /

/ *

& 2 # H/ / / / ( / * / ( * * D E / /

( & H ( J #

/ H2 D # # /& H* ^ /

D ^{ * / ( /

/

* * ^ ^ &* &

& (&

* # * ( [ * / D \2 )* * H ^{ /& H* ^ & /

-.- / /

& 2 K&D # /& H* ^ & /

2 24 ยก /

& / /

# H / / * * J /2 * * /

*

& / & ( # / D ( H / #

W dniach 11โ 13 kwietnia -&.J % ) M ;M

" < Coordinate Measuring Technique CMT โ 18.

WMM

P

O

M

I

A

R

Y

โ ข

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

โ ข

R

ยก

/

ยก / ยก $ ยก ( / 2 K & /& H* ^ / ( & ( / ( / ( / [- "\ / & / J * * ^ ( & [' \2 /& H* ^ /

/ * / #* /

( # * ( / * / /& ^ /

! - * ( + ย ( / *

H + $c # , $, 2 + H/ # 4 ยก - * ( [- \ ยก + * ( ย ยก + * - / ยก - * / ยก * * ( ยก _ * $ ยก ' ยก ' / * / J [' \ ยก Y 1 ย " ยก ( *

( ยก ( ยก . ( 2 !

. / * # / 2 * ! / 2 Y 1 ( $. (2 (& * # H /4FF /2/ 2 / & D ( { * Wh QMWU 2 * / & #/ / 2

D I ) N H @ " S 8 8 * %

O

B

O

T

Y

K

A

NR 3/ 20 1 7

Â&#x;" K) .O

D B " O ) L < c O - [ Oc-\

^{ * T2M2 ( * { ^ * / ( / * H / / & E / * E / * & ( / # (

2 /

H/ # H /& ( ( H * J / & cO- * D / ( / * # / J ( ( c O - 2 - /

4 ¡ O /

2 K ( . / / / 2 * 2 2 D2 ! C ( • ¡ _ * O.+ KO) . / */ / * * D O " ® E / #* E / #* • ¡ - O + &

*

! / / / 2 * 2 D2 E / '* C • ¡ c! $.

O $c * / / * H #• ¡ , ! ( / / / 2 * 2 2 D2 ! C ( • ¡ , ( / - / #* •

¡ , /2 2 2 / */ D ' C E * / • ¡ - + H / / ) ( ! / C ( / #* -+ • ¡ ( O + ( + E / #* K * c E / #* • ¡ , - E + ” 2

-J -&./ % S ! M

" H G " 8 O ) L < % I 8 " H L 6

"% C ) 8 ( " F " @

L 9 LF9'CL SF% "

8 S ! ) .& < " 8 H " %

*

/ * ( ( O-+ " Â&#x; ( ( 1 , - / ! O-+ O O / .2 * * 2 2 * H

T2M2 / # O + O * / & * 2 Y / * & D / C J O+ ( * C * O+2 T2M / #{ * ^{ QMWU 2 _ * / ( { H / ( / E ( H H2 * / & (

*/ * ( K & ( J 2 2 * 2 * T2M # / { H * K / & { #D# H # # / #2 * # / ( / ( { 2 2 * & & (

^ * * 2 * H*

/ *

H ^ * *& #* & # * * * T2M E / *

^ &* ^ * / * H / { - & ! / D * *

/ #

(

2

H 4 / 4FF 2 2( 12/ F F F/ $/ $/ $/ $TM

WMW

0 - . ! OÂś%!O

AutoCAD 2018/LT2018/360+ Kurs projektowania parametrycznego i nieparametrycznego 2D i 3D F c + + \ / * * Y 1 QMW† 0 3 ( 2 * # - " †LM # H * H* - "4 / ( - " ( [ 1 \ D # /& D # / H / / & 2 Y ( †LM D / 2 & H* / - * - / ( (& ^ * / / # - " †LM * #* C / ^ 4 * / * * /2 . D /

H { D - * - / ( & # / D / / * ( # #(

* J 2 - H^{ 3 E ' ' X 0 sional E ^ / & (

& ( / ( * C2 / ^ H * / / ( C * (

J ( 2 ! #D / # - * / { ^ * * ( 2 ( *

/ (

& (

& J / / * / ( - " E J H * 2 / * / / [0 ( \2 - * / *

/ ^ { * / / * ( * ^ * & * * * / ^ 2 O ( # H^ # #D # / * -

~& " - ? !" B!" AutoCAD 2018/ ‡ -<B9ˆE?<\ 4 - E . " & B &

9 " & " .

" B " ! G&

& ( " & - '-E ' ( ( !! B9

AutoCAD to program tworzony i rozpo / J H * * *

( [Q"\ &

( [†"\ / ( / ( / 2 / & * * H* / & & D D2 , # ( * * ^ * / / * H / / ( / ( * Q" †" * * & * D * / D ^ / # / ( & 4 - " QMWU - " 0+ QMWU [ Q"\ - " †LM / ( H 2 ! #D * H / H H^ 2 - H^{ O E Nieparametryczne projektowanie 2D E †FT H ^ ( / * WMMM$ ( 2 )

& ( / D / ( * / / * / D ^ 2 & / * ^ * - " H * * / & / J( / & #*

/& H* Q" E C

( 2 "

* & / * [ * #( / / / \ & D [/ # /

/2\2 . C E * * 2 - H^{ OO E Parametryczne projektowanie 2D E D ^ / ( - " * H/ / # * QMWM2 K [ * Q"\ # / D # / / # / & & * J / *

H 2

WMQ

P

O

M

I

A

R

Andrzej Jaskulski, AutoCAD 2018/LT2018/360+ Kurs projektowania parametrycznego i nieparametrycznego 2D i 3D, Wydawnictwo Naukowe PWN, 2017, ISBN 978-83-01-19381-2, str. 1084.

# / * H H &

( & # / { D ^ ( # *H & [ * # 2 / * \2 - H^{ OOO E Podstawy modelowania 3D E * / / &

^ †" D * / / ( - "2 & * / †" E * /& H* * / 2 - H^{ O3 E i systemu AutoCAD 360 E H -QQTW$0 -TWQV$0 [ * †LM - " †LM Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

„Gruntowne opanowanie " H H zdania egzaminu i uzyskania certyfikatu.� * & D */ / { * .2 * H H* * # / # * * & D * & & D & / & 2 O

B

O

T

Y

K

A

NR 3/ 20 1 7

K O . WTQV$fWQL K2 QW . †FQMWV

Autodesk Inventor Professional 2018PL/2018+/Fusion 360 Metodyka projektowania @ B ~& " - ? !" B!" Autodesk 7 2 0 -<B9 ‡ˆ-<B9\ˆQ E?<. Metodyka projektowania. " & !

9

" & " . " !

;B G& & ( " &

% Â

' ( ( !! B9

Andrzej Jaskulski, Autodesk Inventor Professional 2018PL/2018+/Fusion 360. Metodyka projektowania, Wydawnictwo Naukowe PWN, 2017. ISBN 978-83-01-19540-3, str. 1208.

XD HG jest autorska koncepcja metodyki nauczania podstaw komputerowo wspomaganego projektowania.� * O 1 / ( / / - " * Wfff 2 / / J H * 2 / * ( D# * * / ( #* / * †"2 . / * ( * -

D & D / ( #*

2 * O 1 / * / /

H( #

H & 2 * H* D & / & & &D D2 ! / * H / * ( # ( *

* ^ * * * D H / & [ # ( D H * \ #* * # / # / ( & 4 * O 1 QMWV [ \ * _ †LM2 . H* * H/ # * C / ( / #2 / * H / * / ( - " / * WMMM$ 2 ( ^

E ^{ / * †f * & 2 ^ * * / ( J ^ ^ / # /

#D *

/ ^

/ ( # * ^ & & - " ( H* # * / * H / 2 D * * * 2 ) ^{ / ( / * H ( * ( H

J

+' [ * ¡ + ( ' * \ /

* QMWW 2 Y * / * H D H / C [0 ( \2 ) / * * wania hierarchicznego opartego na cechach _, [_ $, * * (\ * ( _ [ * _ -

) $9 ;9 - ? !" B!" .

(9 = [ () D " A 6

C ) D % S) D F 9 # D " ;6 " S % I H G A A @ " "A L G "

A HG ( G A " " 8 "A ( % I " A " " 8 - $ % G 8 8 " " -&., % "

( ( ( % I 6' P ) 6 'T Q ) 8 " ( ( % F

A od 1993 r. szkolenia w kierowanym przez siebie Autoryzowanym Centrum Szkolenia Autodesk. F " ) 8 P V^^ %) 8 % "^Q i kanale YouTube zamieszcza regularnie liczne wide " ( %

* (\ ( *# E - * - / (2 ) & & ( # - / H H / * / ( 0 ( D * # / / / H^ / & E " ( 2 - *# & H* E * ^ 2 ) # & D / / *

* _ †LM2 * H / / ^

{

*

& # ( * ^ * & * * $ * ( * ( / ^ 2 . * # * #D / -" / * * J( & H/ # ( / (

2 ! #D * # / # * * & D * & & D & / & 2

WM†

0 - . ! O¶%!O

` 8 " ) A @! G;" S ! ! &

& " ! }5]5>‚@-9 - !G & & !"

-" > &) & ! \ & &) @ & ". ? ! ! " ] !9

#D / # /

* / # # # * * / ( & (& ( H* & * # H / *

+ 2 ' & #D / * H^ 2 H^ / Wprowadzenie do + ! ˆ ‰ & H* D # / ( & & D / / * / †" ( H* / & 2 /& ^ * D # / H / # D# * H/ * * / / H * * H*& D / / / / / 2 - H^{ ^ * * H* / * ( 2 ^ * (# { 2 2 * /

& / / (& / & /

C & / ( & # /

( * D ^{F ^{ /& / & / (& ( * 2 D ^ * / * & 2 2 K * [ ,,\ K ( * [_ .Y-\ !K [! \ 0_ K! [ \ !Y! 2

[!Y! \ . K-ˆ V2M [ .\ K

[- K \2 H^ * ( $ + ! ˆ } / * ^ * * / ( & 2 Y ( H*

^ / * J 4 ,, _ .Y- !Y! D ^ * - O OK [ _$K ' c\ 3 - / 2 (& & / (& ^ * E / * / J( / ( * /& H*

D @ " I

" M S ! D DF -&./ L MF K/J;J$;&.;.K$K+;K

% -J0%

X# HG CSMS9¡@( A A)

) 8 " ) A " %Y

WMT

P

O

M

I

A

R

Y

•

A

U

T

O

M

A

T

Y

K

A

•

R

( / ( 2 / / * / D / & /& / D * * * H/ / & 2 + H^{ #D ' ! + ! H ^ * 2 Y ( H*

#4 E / ( / * E / ^{ E # * H* H* [ * - " * H & / ( & / / *

/ / / * ( \ E D ^{

/ / & / ( - " E * * ^{ * * ^ / * / / * E * / ( & * * H D ^{

* J E ^{ * * / E / 2 ! C : / # * & ^ * D ^ * / E * * / / * H / 2 #D ( J / J * 2 ( H* / ^{ / & / * * & & #* D / *

/ & D * / & E / (

& & ( & D & / & D / D

2

6 8 @

O

B

O

T

Y

K

A

NR 3/ 20 1 7

NOWOCZESNE LABORATORIUM ROBOTYKI Opisy

ABB FANUC KUKA MITSUBISHI ELECTRIC www.ksiegarnia.pwn.pl

premiera w grudniu

53

! +

59

- * " _ (

69

" * !

75

Data Exchange Platform Dedicated to Distributed Control Systems

Mobile Robot Path Planning with Obstacle Avoidance using Particle Swarm Optimization

Koncepcja wykorzystania wybranej karty Shewharta do diagnostyki + ( * K C *

: + ! alarmowych

Turn static files into dynamic content formats.

Create a flipbook
Issuu converts static files into: digital portfolios, online yearbooks, online catalogs, digital photo albums and more. Sign up and create your flipbook.