ИЗВЕСТИЯ ЮФУ. ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ

Современные роботы способны выполнять все более сложные задачи, которые обычно требуют высокой степени взаимодействия с окружающей средой, в которой им приходится работать. Как следствие, роботизированные системы должны обладать глубокими и конкретными знаниями о своих рабочих пространствах, которые выходят далеко за рамки простого представления показателей, которое роботизированная система может создать с помощью приёмов обработки только зрительных данных, например в задаче одновременной локализация и картографирования (SLAM). Анализ сцены является связующим звеном между распознаванием объектов и знанием об окружающем мире и в том или ином виде присутствует в процессе извлечения из зрительных данных информации, необходимой для решения конкретной задачи. В статье представляется систематизированный подход к обеспечению анализа сцены бортовыми СТЗ. Рассматриваются технологии анализа сцены как составной части повышения степени автономности подвижных РТК. Ряд технологий только предстоит освоить и воплотить в жизнь, но общая структура позволяет постепенно углублять анализ сцены на борту РТК, тем самым повышая степень автономности без коренной переделки бортовой информационно-управляющей системы и СТЗ, как ключевой части информационного обеспечения. Информация, извлечённая из зрительных данных, интегрируется в многослойную карту, обеспечивая высокоуровневое представление окружающей среды, которое воплощает в себе знания, необходимые робототехническому комплексу для реального выполнения сложных задач. Многослойная карта представляет собой форму хранения знаний об окружающей обстановке и объектов в ней. Эта карта объединяет пространственную иерархию объектов и мест с семантической иерархией понятий и отношений. Описываются структуры для представления данных в различных слоях этой карты и механизмы их использования. В частности, для описания маршрутов движения РТК, используются принципы интерпретирующей навигации, для представления информации об условиях функционирования и объектах интереса структуры сигнатур. В основе программной реализации предлагаемых механизмов используется унифицированный подход на основе программного каркаса СТЗ реального времени. Приводятся примеры использования описанных технологий при решении задач информационного обеспечения целенаправленных перемещений наземных РТК.

Статья посвящена исследованию влияния использования различных математических моделей камер, следовательно, моделей формирования изображения сцены, при восстановлении 3-Д структуры сцены из набора 2-Д снимков в процессе движения камеры (восстановлении структуры из движения, далее - СИД). Сравнительная оценка проводится для двух моделей камер: классической модели камеры центральной проекции и, сравнительно новой, модели всенаправленной камеры. В статье дано краткое описание математической модели всенаправленной камеры, описанная модель используется в ходе экспериментов, также описаны способы представления изображений от всенаправленных камер. Дополнительно дается описание математической модели классической камеры центральной проекции. Описанная модель также используется в ходе проведения экспериментов. Используемые при решении задачи восстановления структуры из движения аналитические выкладки кратко упоминаются в статье. Также дается описание алгоритма получения 3-Д координат точек наблюдаемой сцены из последовательности снимков в движении. Проведенные в рамках исследования эксперименты подробно описаны в данной статье. Раскрыт процесс установки визуальных ориентиров, определения их истинных 3-Д координат. Описаны действия по формированию наборов данных для получения сравнительных оценок. В заключении работы дан анализ результатов экспериментов, выделены модели, позволяющие уменьшить погрешности восстановления 3-Д координат наблюдаемых визуальных ориентиров.

Одним из актуальных направлений при создании систем раннего обнаружения объектов является разработка алгоритмов поиска и распознавания малоразмерных объектов на изображениях. В задаче раннего обнаружения приходится распознавать объекты на дальних расстояниях от места их фиксации камерой. Образ на изображении таких объектов представлен малой компактной группой пикселей, которая претерпевает пространственные и яркостные изменения от кадра к кадру. Для успешного решения этой задачи целевые объекты реального мира должны иметь большие физические размеры. Кроме физических размеров объекта на образ объекта на изображении влияют большое количество факторов: разрешение матрицы камеры, фокусное расстояние объектива, светочувствительность матрицы и др. Вектор решения такой задачи направлен в сторону сверточных нейронных сетей. Однако, даже у передовых архитектур сверточных нейронных сетей поиск и распознавание малоразмерных объектов на изображениях вызывает трудности. Эта проблема напрямую связана с эффектом переобучения модели нейронной сети. Переобучение модели нейронной сети можно оценить на основе анализа кривых обучения. Для снижения вероятности переобучения применяют специальные методы, которые объединяет термин регуляризация. Однако, в распознавании малоразмерных объектов существующих методов регуляризации бывает недостаточно. В работе произведено исследование разработанного алгоритма предварительной обработки последовательности видеокадров, увеличивающего исходное пространство признаков новым независимым признаком движения в кадре. Алгоритм предварительной обработки основан на пространственно-временной фильтрации последовательности видеокадров, применение которого распространяется на широкий спектр архитектур сверточных нейронных сетей. Для исследования характеристик точности и распознавания сверточных нейронных сетей сформированы датасеты изображений в градациях серого и изображений с признаком движения на основе среды разработки 3D графики Unreal Engine 5. В работе приведен критерий малоразмерности объектов на изображениях. Произведено обучение и оценка характеристик точности тестовой модели сверточной нейронной сети и анализ динамики кривых обучения тестовой модели. Показано положительное влияние предложенного алгоритма предварительной обработки последовательности видеокадров на интегральную точность обнаружения малоразмерных объектов.

Комплексирование нескольких моделей в одну систему технического зрения позволит решать более сложные и комплексные задачи. В частности, для мобильной робототехники и беспилотных летательных аппаратов (БЛА) является актуальной проблемой отсутствие наборов данных для различных условий. В работе в качестве решения данной проблемы предлагается комплексирование нескольких моделей: сегментации, сопровождения и классификации. Это позволит значительно повысить качество решения сложных задач без дополнительного обучения. Модель сегментации позволяет выделять произвольные объекты из кадров, поэтому ее можно использовать в недетерминированных и динамических средах. Модель классификации позволяет определить необходимые для навигации объекты, которые затем сопровождаются с помощью третей модели. В работе подробно описан алгоритм комплексирования моделей. Ключевым элементом в алгоритме является коррекция предсказаний моделей, позволяющая достаточно надежно сегментировать и сопровождать различные объекты. Процедура коррекции предсказаний моделей решает следующие задачи: добавление новых объектов для сопровождения, валидация сегментированных масок объектов и уточнение сопровождаемых масок. Универсальность данного решения подтверждается работой в сложных условиях, на которых не обучали модели, например, подводная съемка или изображения с БЛА. Проведено экспериментальное исследование каждой из моделей в условиях открытой местности и в помещении. Наборы данных включали сцены актуальные для мобильной робототехники. В частности, в сценах присутствовали движущиеся объекты (человек, автомобиль) и возможные преграды на пути робота. Для большинства классов метрики качества сегментации превышали 80%. Основные ошибки связаны с размерами объектов. Проведенные эксперименты наглядно демонстрируют универсальность данного решения без дополнительного обучения моделей. Дополнительно проведено исследование быстродействия на персональном компьютере с различными входными параметрами и разрешением. Увеличение количества моделей значительно повышает вычислительную нагрузку и не достигает реального времени. Поэтому одним из направления дальнейших исследований является повышение быстродействия системы.

Представлен способ алгоритмической компенсации смещения центров чувствительных элементов акселерометров в составе высокоточной инерциальной навигационной системы. Ранее рассматриваемую компенсацию допускалось не применять, ввиду возможности минимизации ее влияния за счет конструктивных особенностей - максимально близкого расположения акселерометров друг к другу. С модернизацией комплектующих инерциальных датчиков влияние погрешности типа «size-effect» могло стать существенным по сравнению с погрешностями гироскопов и акселерометров. Целью данной работы является анализ влияния этой погрешности на решение навигационной задачи в условиях точностей современных инерциальных датчиков. В работе подробно изложена схема компенсации: отдельно рассматривается компенсация к произвольному центру инерциального измерительного блока, учитывающая эффект разнесения триады акселерометров, и к центру вращения транспортного средства, учитывающая место установки на объект эксплуатации. Дополнительно проанализированы конструкции расположения акселерометров на платформах блока датчиков высокоточной и малогабаритной инерциальных навигационных систем. С помощью серии вращений на наклонно поворотном столе проведен расчет разнесения акселерометров по методу наименьших квадратов относительно точки пересечения осей вращения используемого стенда. Получена оценка невязки вычисленных коэффициентов разнесения чувствительных элементов от их номинальных значений. На примере калибровочных вращений достигнуто уменьшение всех паразитных явлений в сигнале акселерометров, проявляемых в результате центростремительного и тангенциального ускорений. Аналитически выведено влияние паразитного сигнала акселерометров при курсовой качке изделия на исчисление координат и раскрыта зависимость исследуемой погрешности от времени работы изделия в условиях постоянной качки. С целью верификации проведены реальные испытаниях на наклонно-поворотном столе и изложены полученные результаты эффективности компенсации. Приведены результаты компенсации при летных испытаниях на двуместном вертолете вертикального взлета и посадки. Расчет летных испытаний производился путем натурного моделирования по записанными данным с учетом синхронизации используемых датчиков. Отдельно рассматривается компенсация в режиме сведения триады акселерометров к произвольной точке и в режиме сведения акселерометров к центру вращения транспортного средства.

Проводится анализ проблемы мульти коммивояжера, которая в отличие от знаменитой задачи коммивояжера, задействует несколько коммивояжёров, которые посещают заданное количество городов ровно один раз и возвращаются в исходное положение с минимальными затратами на поездку. Задача мульти коммивояжера является важной для области оптимизации маршрутов и распределения назначений между несколькими агентами. Основной целью исследования является разработка эффективного метода решения данной проблемы, который позволит сократить время выполнения задач и оптимизировать использование ресурсов. В ходе исследования был создан инновационный метод, основанный на уменьшении размерности пространства решений. Этот метод позволяет более эффективно управлять нагрузкой и ресурсами, что в свою очередь способствует минимизации общего времени выполнения задач. Особенностью метода является его универсальность и применимость в различных сценариях, включая ситуации с разным количеством задач и коммивояжеров. Такой подход обеспечивает более широкий охват и позволяет оценить применимость метода в различных контекстах, что является важным преимуществом данного исследования. Для оценки эффективности разработанного метода было проведено сравнительное исследование с использованием классического метода решения проблемы мульти коммивояжера. Оценка результатов осуществлялась на основе трех ключевых критериев: вычислительного времени получения решения задачи мульти коммивояжера, суммарной длины пройденных маршрутов коммивояжерами и максимальной длины маршрута среди них. Анализ экспериментальных данных показал, что разработанный метод значительно превосходит классический подход по всем рассматриваемым критериям в большинстве экспериментов, так как при использовании предложенного метода среднее время расчета для задачи мульти коммивояжера уменьшается на 56% по сравнению с наилучшим известным классическим результатом, при этим средняя сумма длины пройденных маршрутов коммивояжерами соответственно уменьшается на 12% и максимальная длина пути среди пройдённых агентами маршрутов (дисбаланс нагрузки) уменьшается на 8%, что подтверждает высокую эффективность предложенного метода и перспективность для практического применения в различных сферах, где требуется оптимизация маршрутов и распределения задач между несколькими исполнителями.

Информации о пожароопасных ситуациях, циркулирующей в контурах систем контроля и управления кораблём ВМФ и уровня технологий искусственного интеллекта, вполне достаточно, чтобы разработать научно-методический аппарат обнаружения пожароопасных ситуаций в корабельных помещениях, определения места их возникновения и факторов пожара, прогнозирования развития пожароопасной ситуации и разработать комплекс технологических решений с применением искусственного интеллекта для получения обоснованных рекомендаций по локализации и тушению пожаров на кораблях ВМФ. Это позволит значительно сократить время обнаружения источников возгорания, дать достоверную информацию о пожароопасной обстановке, спрогнозировать развитие пожара в корабельных помещениях и оперативно организовать борьбу с корабельным пожаром до возникновения критических пожароопасных факторов и ущерба кораблю, здоровью и жизни личного состава. Технологии искусственного интеллекта являются эффективным средством решения сложных плохо формализуемых задач. К этому классу традиционно относятся задачи классификации, кластеризации, аппроксимации многомерных отображений, прогнозирования временных рядов, нелинейной фильтрации, управления сложными технологическими объектами. Анализ пожарной опасности технологических процессов, работы корабельных систем и технических средств показал, что одним из наиболее перспективных путей разрешения системного противоречия в обеспечении пожарной безопасности является использование технологий искусственного интеллекта. Необходимость разработки интеллектуальных систем обеспеченья живучести на кораблях ВМФ обусловлена необходимостью повышения эффективности руководства при борьбе за живучесть в ряде аварий и катастроф. Описаны примеры влияния различных факторов на ведение борьбы за живучесть при возникновении аварий. Определена роль интеллектуальных систем обеспеченья живучести в составе систем кораблей и судов. Обоснована необходимость внедрения таких систем. Разрабатываемые в настоящее время интеллектуальные системы обеспечения живучести на кораблях ВМФ призваны оказывать помощь командному составу кораблей и судов в своевременности и обоснованности принятия решений, что позволит повысить эффективность борьбы за живучесть.

Основным способом решения задач планирования и управления движением является использование интеллектуальных технологий. При этом интеллектуальные технологии применяются для решения задач постановки и корректировки целей управления и программы действий по реализации этих целей, а также для формирования алгоритма управления в условиях неопределенности, обусловленной различными факторами, в исполнительных элементах, подсистеме управления движением, подсистеме планирования и поведения. Данная работа посвящена актуальной проблеме математического моделирования и теории управления: задаче децентрализованного управления мультиагентной системой, состоящей из агентов, моделирующих поведение автономных роботов, с целью обеспечения движения группы роботов, развернутых в линию и в строю типа «конвой». В работе рассматриваются результаты исследований в сфере управления группой беспилотных летательных аппаратов, определены типы задач, которые могут выполняться группой воздушных роботов, выделены основные стратегии управления и их особенности. Сформированы общие позиции, необходимые для разработки детализированного алгоритма группового управления. Каждый робот должен ориентироваться в пространстве автономно без GPS по сигналам с собственной камеры или лидара (активного дальномера) определять помехи, выстраивать оптимальные пути движения и принимать решения, направленные на достижения цели и выполнения задачи. Управление осуществляется с помощью алгоритма альтернативной коллективной адаптации, основанного на идеях коллективного поведения объектов адаптации. Для реализации механизма адаптации параметрам вектора сопоставляются автоматы адаптации, моделирующие поведение объектов адаптации в среде. Разработана структура процесса альтернативной коллективной адаптации, под управлением которой осуществляется передвижение группы роботов в строю.

В настоящее время в навигационных системах робото-технических комплексов (РТК) используют разнородные датчики первичной информации, которые могут обеспечивать избыточность навигационных данных. Это позволяет повысить точность вычисления параметров движения, а так же позволяет определять их с большей надёжностью при условии выхода из строя одного или нескольких датчиков. В работе дан обзор и приводится классификация низкоуровневых математических методов обработки переопределённых параметров состояния систем навигации РТК. Отмечается, что задача комплексирования является подобластью задачи идентификации систем и поэтому имеет общие с ней подходы к построению решения. В подавляющем большинстве методов, построенных на оптимизационном подходе, в качестве критерия оптимальности используется квадратичная функция ошибок. Все математические методы объединения (комплексной обработки или комплексирования) каких-либо данных разделяют на низко-, средне- и высокоуровневые. В системах навигации наибольшее применение имеют низкоуровневые методы, такие как рекурсивные, нерекурсивные и методы на основе ковариаций. Нерекурсивные методы редко используются напрямую. Рекурсивные, как правило, построены по схеме фильтра Калмана. Не все методы устойчивы к негауссовости и корреляционной зависимости исходных данных, что часто встречается в системах навигации с переопределёнными данными. Кроме того, не все методы могут использоваться для решения проблемы релевантности данных, поступающих от навигационных приборов. Отмечается, что для методов комплексирования ключевым является подход объединения данных в информационном пространстве, понимаемом, как обратное к ковариационному, поскольку подавляющая часть методов, включая байесовские, сводятся к нему. В связи с этим, наибольший интерес представляют методы на основе ковариаций. Однако, для решения проблемы релевантности данных в системах навигации, являющихся системами реального времени, существующие методы плохо приспособлены, поскольку требуют при каждом такте объединения данных решения трудоёмкой в вычислительном плане оптимизационной задачи. Таким образом, существует проблема разработки новых подходов к решению этой задачи.

Статья посвящена решению актуальной проблемы покрытия территории при помощи беспилотных летательных аппаратов (БЛА) с использованием мобильных зарядных станций. Современные практические задачи покрытия территории требуют одновременного участия нескольких БЛА с целью оптимизации временных затрат в ходе миссии. Другим ограничивающим фактором в контексте охвата территории с использованием БЛА является длительность автономной работы этих систем. Из-за ограниченной дальности полета на одном заряде батареи может возникнуть необходимость в использовании зарядных станций для завершения миссии охвата. Статичные зарядные станции позволяют зарядить аккумуляторы БЛА, однако это приводит к прерыванию миссии и увеличивает время, необходимое для завершения охвата. При использовании статичных зарядных станций важно так же правильно выбрать их местоположение, учитывая доступные места для установки. При этом сам процесс установки зарядных станций требует времени, что делает их использование нецелесообразным в миссиях, где покрытие территории нужно осуществить в кратчайшие сроки, например, при спасательных или поисковых операциях. Мобильные зарядные станции, которые способны перемещаться по территории для оптимизации процесса заряда или замены аккумуляторов БЛА лишены этих недостатков. Возникает задача планирования траекторий движения не только для БЛА, но и мобильной зарядной станции. При совместном планировании движения повышается эффективность охвата, но одновременно возрастает и вычислительная сложность при поиске траекторий. В настоящей статье решается задача эффективного покрытия территории с использованием нескольких БЛА и мобильной зарядной станции при помощи генетического алгоритма. Для адаптации задачи к использованию генетического алгоритма предлагается и обосновывается способ формирования хромосомы, которая корректно отражает решение задачи и позволяет закодировать траектории движения БЛА, мобильной зарядной станции, а также учитывает время и место проведения подзарядки или замены аккумулятора БЛА. Для исследования предложенного алгоритма разработано программное обеспечение на языке программирования Python. Адекватность предложенного подхода подтверждена результатами моделирования.

Предложен метод построения непрерывного управления неаффинными по управлению объектами с дифференцируемыми нелинейностями и измеряемым вектором переменных состояния. Предложенный метод базируется на использовании квазилинейных моделей нелинейных объектов, которые создаются на основе их уравнений в форме Коши с сохранением точности описания. В работе показано, что управление по состоянию и воздействиям существует, если нелинейный объект является вполне управляемым по состоянию и удовлетворяет критерию управляемости выходом. Для определения управления необходимо по квазилинейной модели объекта найти ряд полиномов и решить полиномиальное и нелинейное алгебраическое уравнения. Метод является аналитическим и позволяет обеспечить некоторые первичные показатели качества. Область притяжения положения равновесия замкнутой системы определяется областью пространства состояний, в которой выполняется условие управляемости квазилинейной модели объекта. В зависимости от свойств нелинейностей объекта, управление определяется либо как функция переменных состояния и отклонения, либо является численным решением, получаемым итерационным методом. Искомое управление найдено в непрерывной форме, однако оно может быть легко записано в дискретном виде для реализации вычислительным устройством. В данной статье приводится обзор и краткий анализ известных результатов в области управления неаффинными объектами, формализуется решаемая задача, формулируются условия ее разрешимости, а также выводятся аналитические выражения для нахождения управляющего воздействия. Приведен численный пример с результатами синтеза и моделирования, который позволяет заключить, что приведённые соотношения приводят к нахождению непрерывного управления неаффинным объектом с дифференцируемыми нелинейностями и измеряемым вектором состояния, при котором обеспечиваются требуемые свойства замкнутой системы управления. При этом найденное управление обеспечивает равенство статической ошибки нулю и длительность переходного процесса, не превышающая заданную величину. Приведенные результаты моделирования замкнутой системы управления нелинейным неаффинным объектом третьего порядка подтверждают выполнение указанных свойств.

В отличие от существующих методов обучения систем искусственного интеллекта, подходы, основанные на федеративном обучении, не потребуют длительной и дорогостоящей процедуры подготовки обучающей выборки при создании и массовом практическом применении «умных» сельскохозяйственных систем, автономных беспилотных сельскохозяйственных машин и роботов, а полученные системой принятия решений знания будут актуализироваться на постоянной основе. Целью исследования является разработка и внедрение сквозной технологии федеративного обучения для искусственного интеллекта, отсутствие которой сегодня препятствует созданию интегрированных информационно-управляющих систем для растениеводства и животноводства («умные» сельскохозяйственные системы), основанных на групповом применении беспилотных наземных и воздушных сельскохозяйственных машин и роботов. Внедрение подобных интеллектуальных систем необходимо для сохранения и повышения производимой продукции и обеспечения устойчивого развития сельского хозяйства. В статье описаны нейрокогнитивные методы и алгоритмы федеративного обучения интеллектуальных систем управления сельскохозяйственными процессами в реальной среде. Также предлагается структура обмена данными и знаниями в системе «умного» поля на основе распределенной сети интеллектуальных агентов, управляющих системами «умного» поля на различных сельскохозяйственных угодьях, на основе федеративного обучения. Каждый интеллектуальный агент представляет собой программную модель нейрокогнитивных процессов рассуждения и принятия решений в рамках решения определенной задачи. Предложенная структура будет способствовать совместному накоплению базы знаний в области сельского хозяйства и сможет стать основой множества различных интеллектуальных агентов, эффективно выполняющих конкретные задачи в рамках распределенной сети систем управления «умными» полями. Также приводится описание интеллектуальных агентов, выполняющих различные задачи в реальной среде. Приведены примеры разрабатываемых на автономных робототехнических и программных комплексов, на основе которых планируется апробация предложенной концепции федеративного обучения систем «умного» поля. Вместе с тем в статье описаны ожидаемые эффекты внедрения технологий, основанных на разрабатываемых методах и алгоритмах федеративного обучения интеллектуальных агентов, управляющих системами умного поля.

Эксплуатирующие организации и потенциальные потребители авиационных работ и услуг могут не в полной мере получать выгоды от внедрения безэкипажных или высокоавтоматизированных ВС, внедряя их лишь локально, в рамках традиционных бизнес-моделей применения авиации, нередко даже в фиксированных объемах, характерных для ВС прежних поколений, с более высокой стоимостью эксплуатации. Целью работы является определение границ области формирования интегрированных авиационных систем (ИАС) как эффективного механизма внедрения технологий автоматизации управления воздушными судами, когда внедрение беспилотных или высокоавтоматизированных ВС будет эффективно при формировании ИАС. На основе модели оптимального патрулирования рассчитаны численности ВС без формирования ИАС и при формировании ИАС. Определены значения эксплуатационных затрат и значения штрафов и потерь от аварийных ситуаций при формировании ИАС с беспилотными и (или) высокоавтоматизированными ВС и без формирования ИАС с беспилотными и (или) высокоавтоматизированными ВС и с пилотируемыми ВС. Определена зависимость области эффективности формирования ИАС от исследуемых параметров. Проведены параметрические расчеты для характерных значений параметров. Показано, что максимального экономического эффекта позволяет достичь формирование оптимальных ИАС с безэкипажными или высокоавтоматизированными ВС, в которых по глобальному экономическому критерию оптимизируется как парк ВС и стратегия его применения, так и «ответные» бизнес-процессы потребителя авиационных работ и услуг. Определены границы значений затрат на внедрение технологий автоматизации в зависимости от длины патрулируемой сети, когда внедрение беспилотных или высокоавтоматизированных ВС будет эффективно только при формировании ИАС, и без формирования ИАС и когда внедрение беспилотных или высокоавтоматизированных ВС будет неэффективно, эффективно будет оставить пилотируемые ВС. Таким образом, действенным механизмом распространения технологий автоматизации управления и повышения эффективности бизнес-процессов в различных отраслях является формирование целостных ИАС силами организаций-разработчиков и производителей АТ, в интересах потенциальных потребителей авиационных работ и услуг.

Анализ состояния исследований показал, что в настоящее время восстановительная механотерапия широко применяется для реабилитации больных с функциональными нарушениями опорно-двигательной системы, вызванными последствиями сосудистых заболеваний, нарушений нейрорегуляции двигательной активности, травм и патологии опорно-двигательного аппарата. В восстановительной механотерапии чаще всего использую роботы последовательной структуры, которые обладают необходимой рабочей областью, но при этом имеют низкую грузоподъёмность, в результате чего приходится масштабировать систему. Отличным решением для реализации механотерапии на основе робототехнических средств являются роботы параллельной структуры. В статье представлены структура и модель в двух вариантах исполнения: одномодульный роботизированный комплекс (РТК) для реабилитации одной конечности и двухмодульный роботизированный комплекс для реабилитации обеих конечностей. Каждый модуль включает активный 3-PRRR манипулятор для перемещения стопы пациента и пассивный ортез на базе RRR механизма для поддержки нижней конечности. На основе клинических аспектов в области реабилитации сформулированы требования к разрабатываемому РТК для реабилитации нижних конечностей с учетом антропометрических данных пациентов. Разработана математическая модель, описывающая зависимость положений звеньев активных и пассивных механизмов двух модулей от углов в шарнирах пассивного ортеза с учётом вариантов креплений кинематических цепей активных манипуляторов к подвижным платформам и их конфигураций. Разработан метод параметрического синтеза гибридной робототехнической системы модульной структуры с учётом сформированных уровней параметрических ограничений в зависимости от эргономичности и технологичности конструкции на основе критерия в виде свёртки, включающей два компонента, один из которых основан на минимизации недостижимых точек траектории с учётом особенностей антропометрических данных, а другой - на компактности конструкции. Разработан цифровой двойник РТК и подвесной предохранительный механизм в составе РТК с использованием средств CAD/CAE системы NX. Проектирование пассивного RRR механизма выполнено путем реверсивного инжиниринга с использованием 3D сканирования. Представлены результаты математического моделирования, а также результаты анализа.

Организация непрерывного мониторинга значительных пространств с динамически меняющимися условиями и обстановкой является одной ключевых задач в различных направлениях жизнедеятельности человека. Особо остро эта задача стоит в России с учетом ее территорий (земель), предназначенных для сельскохозяйственной деятельности. Особую важность организации непрерывного мониторинга подчеркивает и развитие концепции и технологий точного земледелия. В качестве средств для решения этой системной задачи могут использоваться различные робототехнические и беспилотные системы, оснащенные необходимым оборудованием в соответствии с локальными задачами непрерывного мониторинга. Непрерывный мониторинг при этом может быть обеспечен только применением эффективных алгоритмов построения траектории движения используемых подвижных робототехнических и беспилотных (в первую очередь авиационных) систем. Повышение эффективности таких алгоритмов с математической точки зрения всегда усложняется цикличностью траекторий движения, т.е. построением гамильтонова цикла. В рамках данной работы предлагается метод конструирования оптимальной траектории движения при выполнении задач непрерывного циклического мониторинга сельскохозяйственных полей. Метод основан на поиске гамильтонова цикла на графе карты местности и позволяет автоматически строить оптимальный замкнутый путь для произвольной карты местности. Отличительной особенностью метода является использование модифицированного алгоритма поиска гамильтонова цикла. Алгоритм может быть масштабирован для карт, соответствующих графам с большим (более 100) количеством вершин, для которых стандартный алгоритм поиска гамильтонова цикла методом перебора требует значительно большего времени выполнения, чем предложенный алгоритм. Показано, что используемый алгоритм обладает в 17 раз меньшей константой роста временной сложности, чем стандартный алгоритм поиска гамильтонова цикла. Это позволяет увеличить количество вершин графа, используемого для поиска гамильтонова цикла в режиме реального времени (от 0.1 до 100 секунд), на порядок (от 30 до 500). Разработанный алгоритм может быть внедрён в современные беспилотные системы мониторинга состояния сельскохозяйственных полей для оптимизации траектории движения беспилотных аппаратов в режиме реального времени (0.1-100 секунд), внося тем самым вклад в динамично развивающуюся область точного земледелия.

Предложен подход к обоснованию параметров робототехнического комплекса, предназначенного для проведения аварийно-спасательных работ и других неотложных работ при ликвидации последствий аварий на особо опасных объектах (далее - РТК). Данный подход основан на формулировании идеальной модели робототехнического комплекса и дальнейшем ее преобразовании с целью обеспечения возможности создания, на основе существующих промышленных технологий, перспективного образца, превосходящего по показателям существующие робототехнические средства. Выбранный подход определяет ряд положений в отношении процесса обоснования параметров техники и создания ее перспективных образцов и технологий, включая теоретические положения, которые следует положить в основу его рассмотрения; способы действий при его организации; алгоритм его осуществления. В ходе достижения поставленной цели - обоснования параметров рассматриваемого РТК, были решены следующие научные задачи: проанализированы проблемы создания модели оптимизации параметров, разработана «идеальная модель» оптимизации параметров, на основе которой подготовлена рациональная модель оптимизации параметров РТК. При решении данных задач были определены основные особенности идеальных РТК: автономность, гибкость, интеллектуальность, маневренность, программируемость, обладание сенсорной обратной связь. Кроме того, идеальные РТК должны обеспечивать: исключение гибели и травматизма личного состава при ликвидации чрезвычайных ситуаций (далее - ЧС); повышение эффективности проведения аварийно-спасательных и других неотложных работ (далее - АСДНР); гибкость и адаптивность при проведении АСДНР. Под рационализацией идеальной модели в данной статье предлагается понимать ее преобразование путем снижения требований к соответствующим параметрам. При этом рассматривается два вида рационализации параметров РТК: - по тактическим показателям - модель, которую целесообразно реализовать в случае, если стохастическую математическую модель действий РТК удастся разработать; - по техническим показателям - модель, используемую, если упомянутая модель действий РТК создана не будет. Такой подход дает возможность оценивать степень отклонения выбранных параметров РТК и используемых методов их обоснования от наилучших вариантов, а также наметить пути по их совершенствованию.

Целью исследования является формирование геометрической модели среды, содержащей информацию о параметрах подстилающей поверхности для использования в системе планирования движений группы роботов строем на высокой скорости. В статье исследована задача построения карты опорных поверхностей. Приведен анализ существующих исследований по теме определения характеристик опорных поверхностей мобильными роботами. Приведена классификация способов оценки характеристик опорной поверхности на дистанционные и контактные. На основе анализа преимуществ и недостатков известных дистанционных и контактных методов в работе предлагается комбинированный подход, позволяющий использовать преимущества обоих методов. Подход основан на дистанционном разделении пространства на кластеры по внешним параметрам подстилающей поверхности с потенциально одинаковыми внутренними свойствами, одновременном определении внутренних параметров подстилающей поверхности контактным методом и дальнейшем их объединении. При этом осуществляется постоянное уточнение параметров поверхности во время перемещения. Подход использует ограниченный перечень стандартных бортовых средств мобильного робота и не требует больших вычислительных затрат по сравнению с методами машинного обучения. Приводится описание дистанционного определения внешних параметров подстилающей поверхности, в основе которых лежат алгоритмы сегментации облака точек, не требующие предварительного обучения. В качестве аргументов для сегментации используются: координаты точек облака, цвет каждой точки и перепад высот в окрестности каждой точки. Описан алгоритм определения внутренних характеристик поверхности контактным способом. В качестве внутренних параметров рассматриваются коэффициенты трения между каждым колесом и текущей поверхностью. Эти коэффициенты позволяют определить предельные ускорения для каждого робота группы, которые необходимы для реализации системы планирования движений. В работе приводятся результаты экспериментальных исследований дистанционного определения параметров подстилающей поверхности в рамках предложенного подхода на данных из публичного набора KITTI. Результаты исследования подтверждают возможность формирования геометрической модели среды, сегментированной на области с различными характеристиками опорной поверхности без обучения с использованием стандартных аппаратных возможностей робота.

Современной системе вооруженного конфликта, где актуальны гибридные и информационные способы решения боевых задач, становится всё более важным разрабатывать эффективные методы оценки боевых возможностей разведывательно-ударных робототехнических систем. Данное исследование направлено на создание универсального метода для оценки таких систем в условиях реальной боевой среды, обеспечивая комплексный подход к измерению их эффективности. Авторы делают акцент на интеграции алгоритмических решений, предназначенных для анализа эффективности современного вооружения и военной техники, что позволяет учесть широкий диапазон переменных и тактико-технических характеристик, характерных для нынешней боевой обстановки. В работе особое внимание уделено выявлению ключевых характеристик наземных боевых роботизированных комплексов и исследованию их использования в группах. Это открывает пути для повышения боевой эффективности, уменьшения рисков для личного состава и улучшения процессов принятия решений. С учетом внедрения автономных технологий исследование подчеркивает значимость роботизации в контексте военных действий, акцентируя на необходимости использования машин в местах высокого риска для человека. Проанализировав существующие методики оценки боевой эффективности ударно-разведывательных образцов вооружения и военной техники, авторы предложили алгоритм, который принимает во внимание уникальные требования и характеристики роботизированных систем, включая их огневую мощь, мобильность и выживаемость. Этот алгоритм может стать основой для разработки систем управления роботизированными комплексами следующего поколения, что обеспечит их повышенную боевую эффективность и способность к эффективной работе в составе групп военных операций. Таким образом, результаты данного исследования представляют значительный вклад в область военной робототехники, предлагая подходы, которые помогут в разработке и оптимизации роботизированных боевых систем. Эти наработки могут служить основой для улучшения стратегий применения таких систем на поле боя.

Опыт современных боевых действий инициировал высокую актуальность задач оценки динамики изменения во времени характеристик групп (скоплений) объектов интереса на местности с воздуха. Активное развитие беспилотной авиации, в том числе в составе групп, представляет новые возможности периодического мониторинга местности с решением задач обнаружения и распознавания скоплений объектов интереса в динамике. В статье проведен анализ возможности использования теории сходства для решения задач оценки сходства видов вооружений, военной и специальной техники по характеру распределения в различных скоплениях, в том числе в различных геофизических условиях. Показано, что динамика объектов может быть установлена регулярным мониторингом местности с определением для скоплений различных мер сходства и различия. При этом доказана применимость хорошо себя зарекомендовавших статистических методов исследования биоразнообразия, разработанных в биологии для оценки разнообразия популяций, их сложности, схожести, взаимоотношений и др. Приведены характеристики видового разнообразия важнейших детерминированных скоплений войск и техники стран НАТО. Работоспособность предлагаемого подхода продемонстрирована на примере воздушной разведки условного района с распознаванием динамики пяти видов скоплений, включающих различные типы ВВСТ, личного состава и средств инженерного оборудования. Даны общие рекомендации по проведению соответствующих оценок и принятию решений. Рекомендованы к применению следующие основные меры сходства: коэффициенты сходства Жаккара - для определения меры сходства скоплений по входящим в их состав видам образцов ВВСТ (автомобилей, танков, орудий, бронемашин и др.); индекс Маргалефа для определения количества видов ВВСТ в общем количестве объектов ВВСТ в скоплении; обобщенная мера разнообразия по Шеннону - для оценки разнообразия видов в скоплении; индекс доминирования Симпсона - для определения доминирующего вида ВВСТ в скоплении; коэффициент Серенсена-Чекановского - для определения степени встречаемости выбранного вида образцов ВВСТ в скоплении. Полученные результаты целесообразно использовать в многокритериальных задачах предполетного и оперативного планирования групповых действий беспилотных летательных аппаратов в интересах мониторинга контролируемой территории с учетом требуемого графика получения достоверной информации.

Целью исследования является разработка способа взаимодействия судна с подводным грузом для его приема и транспортировки. В статье представлены результаты создания комплекса подъема подводного груза на судно-носитель. Облик комплекса формировался на основе оценки возможных технических решений, проведения теоретических расчетов и моделирования. Выполнен анализ предыдущего опыта создания аналогов. Для стыковки с подводным грузом с судна-носителя опускается на четырех точках подвеса специальный приемный модуль, причем выбор сделан в пользу схемы тросового подвеса. Разработаны четыре механизма, составляющие основу комплекса - механизм подъема, механизм компенсации, механизм демпфирования и механизм фиксации. Основу механизма подъема составляют лебедки с электроприводом, использующие электрические асинхронные двигатели с векторным управлением. Канат механизма подъема заведен через полиспаст к грузу. Для компенсации возмущений, вызванных качкой судна-носителя, в разрыв канатной линии включена гидропневматическая система, которая парирует возникающие динамические нагрузки путем перемещения штоков гидроцилиндров. Механизм демпфирования поглощает энергию соударения платформы спускаемого модуля с корпусом судна-носителя в режиме причаливания. Механизм фиксации обеспечивает надежное крепление спускаемого модуля с подводным грузом или без него в походном положении с корпусом судна носителя. Модель асинхронного двигателя с короткозамкнутым ротором получена из обобщённой схемы, путем замыкания обмоток ротора накоротко. Предусмотрен частотный способ управления, за базовый вектор принят вектор потокосцепления ротора. В модели тросового подвеса учтена его деформация при движении в процессе эксплуатации. Модель механизма компенсации создана на основании адиабатического процесса в макроскопической системе, при котором система не обменивается теплотой с окружающим пространством. В ходе расчетов и моделирования параметры узлов и механизмов подобраны таким образом, что обеспечиваются технически реализуемые условия функционирования комплекса. При этом ограничены нагрузки на тросовую систему и исключены ее провисания, ход каретки компенсатора минимизирован. В результате был получен квазиравномерный подъем подводного груза с незначительными колебаниями скорости при качке судна-носителя.

Рассматривается задача безопасного движения автономного необитаемого подводного аппарата (АНПА) в условиях возникновения неподвижных препятствий. Традиционно информация о препятствии формируется по мере приближения АНПА к препятствию, и по ней система управления АНПА принимает решение о параметрах дальнейшего движения АНПА (курс, скорость, глубина). Целью работы явилось определение пространственного пути обхода препятствия на основе определение геометрической формы и размеров препятствия по данным цифровых карт. В работе предложен метод определения пространственного 3D-пути обхода препятствия, использующий полную информацию о геометрической форме и размерах препятствия, полученную на основе дополнения данных средств освещения обстановки данными цифровых батиметрических карт районов, через которые пролегает маршрут АНПА, а также - цифровых физических карт районов земной поверхности с указанием мелких островов, выступающих на морскую поверхность. Изобаты батиметрической карты построены по измерениям в узлах сетки, покрывающей рассматриваемый район, шаг сетки превышает сотни метров. Для оценки вероятности возникновения аномалий рельефа дна между узловыми точками сетки, представляющими опасность для движения АНПА, предложено использовать метод нечетко-вероятностного анализа. По узловым точкам, покрывающим препятствие, вычисляется двумерная автокорреляционная функция, формируются значения лингвистических переменных. По этим переменным сформированы продукционные правила и с их использованием определена вероятность возникновения аномалий рельефа. Для определения кратчайшего расстояния имеющаяся сетка глубин в узловых точках препятствпия представлена в виде ориентированного взвешенного графа: узлами графа являются узлы сетки с известными глубинами, ребрам назначены веса, равные пространственным расстояниям между узлами трехмерной сетки (широта, долгота, глубина). Разработанный алгоритм определения пути обхода препятствия заключается в определении конечной точки обхода на маршрутной траектории за препятствием и поиске кратчайшего пути обхода препятствия путем сравнение текущего рассматриваемого пути с полученными ранее. В случае превышения длины рассматриваемого пути в промежуточном узле сформированного ранее пути процесс рассмотрения текущего пути останавливается, и осуществляется переход к рассмотрению следующего пути. Результаты проведенных численных экспериментов показали, что сокращение пути обхода по сравнению с традиционным подходом препятствия в рассмотренном примере составило 17%.