Проблема обеспечения точности движения и позиционирования мобильных манипуляционных роботов

Общие тенденции развития MP.Обобщая результаты анализа теоретиче­ских и прикладных исследований в области мобильной робототехники можно заключить, что проектирование мобильных манипуляционных роботов, предна­значенных для работы в экстремальных, опасных для человека условиях - одно из ведущих направлений развития науки и техники на современном этапе.

В существующих и эксплуатирующихся роботах зачастую отсутствует или сведено к минимуму воздействие внешней среды путем специальной организа­ции рабочего пространства, что ведет к снижению степени автономности, про­

изводительности и возможности переналадки роботов. Точность движений ро­ботов в настоящее время обеспечивается точностью датчиков программного движения, снижением запаздывания в управляющем контуре, настройкой ко­эффициентов обратной связи (ОС), качеством законов управления и не в пол­ной мере отвечает современным требованиям. В то же время, при увеличении сложности, разнообразия конструкций и выполняемых MMP операций в усло­виях ограниченной возможности по специальной организации рабочего про­странства появляется ряд факторов, без учета которых ухудшается качество выполнения операций (точность, производительность) вплоть до невозможно­сти их выполнения. Такими факторами являются: силовые воздействия от объ­ектов манипулирования, упругие отклонения манипуляторов, инерционные воздействия при управляемом движении и остановке, препятствия на пути сле­дования, зашумление сигнала, неточности или сбои датчиков ОС, несоответст­вие датчиков ОС разнообразным выполняемым задачам, накапливающиеся по­грешности интегральных датчиков позиционирования в системе навигации мо­бильных платформ (мобильных роботов).

В связи с этим, дополнительно к датчикам, обеспечивающим программные движения (датчики положения, скорости манипуляторов, одометрическая сис­тема мобильных платформ), устанавливается все большее число датчиков и сенсоров различной природы, причем преимущество отдается интегральным сенсорам, сканирующим всю картину рабочего пространства. К таким сенсо­рам можно отнести видеокамеры, инфракрасные камеры, радиолокаторы, ульт­развуковые сканеры и др. Наиболее эффективными и доступными в настоящее время интегральными сенсорами являются видеокамеры (видеосенсоры), даю­щие качественное изображение РП. Для обработки сигналов видеосенсоров не­обходимо решить ряд усложняющихся задач обработки изображений (в т.ч. и в реальном времени) для выделения из всего массива информации полезной ее части с целью повышения точности движений и позиционирования MMP в ука­занных выше неблагоприятных условиях.

Использование все более сложной системы датчиков, интегральных сенсо­ров и сканеров увеличивает сложность обработки сенсорной информации и вы­деления полезного сигнала, что приводит к необходимости использования ин­теллектуальных подходов при обработке сигналов ОС и управлении движением роботов. Общим требованием при обработке сигналов ОС является работа ал­горитмов в реальном масштабе времени, что накладывает жесткие ограничения на быстродействие реализуемых методов и алгоритмов и требует повышения

вычислительной мощности бортового компьютера (что не всегда возможно по весовым и энергетическим ограничениям).

Одной из главных проблем управления движением является проблема определе­ния точного местоположения рабочего органа (PO) манипулятора и/или мобильной платформы MP в различных абсолютных или относительных системах координат: глобальной (СК карты), локальной CK связанной с MP, относительно ориентиров или заданной цели. При этом возможно использование двух подходов:

• уточнение текущей управляемой координаты за счет математического моде­лирования управляемого движения с учетом неидеальностей системы «объ­ект управления - рабочая среда» (упругости, нелинейности и переменности характеристик, неопределенности параметров рабочей среды);

• непосредственное определение действительной управляемой координаты в заданной абсолютной или относительной системе координат при помощи дополнительных сенсоров.

При управлении рабочим органом манипулятора непосредственное измере­ние или вычисление действительного его местоположения представляет собой сложную или невыполнимую задачу. Используемая некоторыми исследовате­лями тензометрическая схема измерения упругих деформаций звеньев манипу­лятора очень сложна и недостоверна при изменении длины звеньев. В этом случае целесообразно использовать первый подход, а именно методы числен­ного моделирования, основанные на адекватных математических моделях, ко­торые позволят исследовать статические и динамические характеристики ма­нипулятора в различных режимах работы. Это в полной мере относиться к про­блеме обеспечения статической и динамической точности движений и пози­ционирования упругих манипуляторов MMP. Побочным эффектом наличия адекватной математической модели УМ является возможность решения целого комплекса задач проектирования и оптимизации параметров роботов.

Для описания точного движения мобильной платформы MMP (мобильного робота) необходимо использовать сложные неголономные дифференциальные уравнения, большое число параметров которых трудно определимы или неиз­вестны (в основном из-за неопределенности параметров рабочей среды). В дан­ном случае для определения точного местоположения и ориентации робота наиболее рациональным будет второй подход, предполагающий непосредст­венное измерение действительной управляемой координаты робота с использо­ванием дополнительной сенсорной системы, которая может быть построена на базе видеосистемы - видеокамеры и системы технического зрения, информация

с которых может считываться либо по запросу, либо в режиме реального вре­мени. Поскольку видеосистемы являются интегральными сенсорами, то полу­чаемые ими изображения, а также методы и алгоритмы их обработки могут быть использованы или модифицированы для ряда специальных (в частности, контрольно-диагностических) задач мобильной робототехники.

Рассмотрим и сформулируем более подробно взаимосвязанные и последо­вательно усложняющиеся перспективные направления исследований мобиль­ной робототехники в проблеме обеспечения точности движения и позициони­рования MMP при увеличении степени неопределенности описания рабочего пространства и параметров роботов.

Задачи обеспечения точности движения и позиционирования упругих ма­нипуляторов MMP с использованием математического и численного моде­лирования

1. Одной из перспективных областей использования MMP является работа в экстремальных ситуациях и средах: саперные, пожарные и строительные рабо­ты, монтажные работы в космосе и под водой. Используемые при этом манипу­ляторы (расположенные на мобильной платформе) должны быть легкими, об­ладать большой зоной обслуживания и значительной грузоподъемностью. По­этому манипуляторы MP выполняют со звеньями все большей относительной длины, что при разомкнутой схеме приводит к проблемам в обеспечении точ­ности движения и позиционирования. Большие упругие перемещения PO мани­пулятора существенно искажают его программное движение, приводят к коле­баниям в точке позиционирования, возникает возможность потери манипулято­ром статической устойчивости, что в результате приводит к снижению статиче­ской и динамической точности и быстродействия манипулятора. Одновремен­но, саперные, строительные и монтажные операции выдвигают на первый план требования высокой точности выполнения движений, позиционирования и ма­нипулирования. Указанные требования приводят к необходимости решения за­дач динамики, статики, устойчивости, управления движением и позициониро­ванием, точного измерения координат манипулятора с учетом упругости его звеньев. Кроме того, актуальны задачи обеспечения устойчивости в различных конфигурациях упругого манипулятора с грузом и при воздействии нерегуляр­ной внешней возмущающей силы.

Одним из способов решения указанных задач является более точное адек­ватное моделирование управляемых движений УМ при непосредственном 81

управлении движением УМ за счет синтеза на основе моделей эффективных за­конов управления, компенсирующих податливость их конструкции. Значитель­ные упругие перемещения вынуждают переходить к геометрически нелиней­ным моделям, учитывать взаимовлияние упругих деформаций. Положение ос­ложняется невозможностью измерить штатными средствами (датчиками про­граммного движения) статических и динамических ошибок на конце звеньев, на рабочем органе или схвате манипулятора, т.к.

Универсальность метода конечных элементов позволяет реализовывать на его основе эффективные модели, методы и алгоритмы расчета геометриче­ски нелинейных систем практически любой сложности. Ранее предложенные модели стержневых конечных элементов не в полной мере учитывают некото­рые особенности пространственной деформации стержней: взаимовлияние из­гиба и кручения, кручения и растяжения-сжатия, нелинейность осевой силы вдоль оси стержня при его изгибе. Это, в свою очередь, не позволяет решать некоторые специфические задачи изгиба и устойчивости упругих стержневых конструкций в пространстве и приводит к получению неточных результатов при анализе стержневых систем, к которым относятся манипуляторы роботов.

Поэтому, при моделировании управляемого движения упругих манипулято­ров роботов на подвижной платформе актуальной задачей является разра­ботка адекватных конечноэлементных (распределенных) моделей УМ, позво­ляющих учитывать приведенные выше нелинейные факторы. Для численного анализа динамики геометрически нелинейных стержневых систем необходимо использовать итерационные методы численного интегрирования. Такие модели при предварительном расчете управляемого движения манипулятора позволят:

• решать задачи обеспечения статической точности путем компенсации при­водами УМ предварительно вычисленных ошибок, возникающих из-за упру­гости звеньев, в точке позиционирования PO;

• исключить неустойчивые режимы работы УМ при различных конфигураци­ях, внешних и управляющих воздействиях, точно моделировать управляе­мые движения на границе устойчивости;

• разрабатывать и верифицировать адекватные приближенные модели УМ как систем с сосредоточенными упруго-инерционными характеристиками (дис­кретные модели), для последующей задачи точного управления движением

PO по заданной траектории.

2. Для решения задач управления упругими манипуляторами при движении по произвольной траектории необходимо учитывать требования по минимиза­ции вычислительных затрат на моделирование, которое должно выполняться в масштабе времени близком к реальному. В этом случае наиболее предпочти­тельны приближенные дискретные динамические модели, позволяющие полу­чать уравнения движения упругого манипулятора в явном виде.

Одной из актуальных задач точного и эффективного управления движени­ем по заданной траектории является решение обратной задачи кинематики упругих манипуляторов роботов, связанной с обратной задачей динамики. Эф­фективный и экспериментально проверенный метод решения этой задачи для пространственных упругих манипуляторов до сих пор не разработан.

Задачи обеспечения точности движения, позиционирования и определения местоположения мобильных платформ MMP (мобильныхроботов)

Обобщая проведенный анализ работ, посвященных проблеме обеспечения точ­ного управляемого движения и позиционирования мобильных платформ MMP (мо­бильных роботов) можно сделать следующие выводы. Во-первых, мобильные робо­ты имеют тенденцию преимущественного использования в рабочих средах в кото­рых трудно и ненадежно (в силу недостаточной точности) использовать внешние глобальные системы позиционирования и навигации (типа GPS). К таким рабочим средам относятся помещения - основные рабочие среды сервисных, персональных и технологических MP, а также пересеченная местность и городские условия.

Во-вторых, позиционирование MP с использованием системы счисления пути (одометрической системы) на основе показаний бортовых датчиков прой­денного пути и численного интегрирования дифференциальных уравнений движения робота также дает неудовлетворительные результаты. Причинами этого является накопление ошибок датчиков (несоответствие измеренного пути пройденному), погрешности рассогласования по времени (асинхронность и час­тота съема информации с датчиков), погрешности начальной ориентации робо­та, неопределенности и непостоянства параметров окружающей среды (различ­ные величины проскальзывания и пробуксовки колес для различных поверхно­стей). Использование инерциальных систем позиционирования приводит к ана­логичным результатам. Кроме того, инерциальные системы чувствительны к тряске, резким ускорениям и имеют высокую стоимость.

Путями решения поставленной проблемы являются:

• разработка методов автономного позиционирования MP по информации от их сенсоров;

• использование для обратной связи сигналов интегральных сенсоров скани­рования рабочего пространства (например, видеокамер);

• использование глубокой обработки полученных сигналов (в том числе с ис­пользованием интеллектуальных технологий) с целью выделения полезной для управления движением информации;

• наращивание вычислительных ресурсов MP или (и) разработка эффективных численных методов и алгоритмов обработки информации в реальном време­ни движения.

При управлении движением мобильного робота в его рабочей среде реша­ются следующие задачи: обработка и синтез сенсорных данных; моделирование окружающего пространства; локализация (определение местоположения); пла­нирование маршрута. Движение MP может управляться не только сложными алгоритмами в высокоуровневой подсистеме принятия решений, но и низко­уровневыми алгоритмами, заключающихся в наборе простых правил, активизи­руемых рефлекторно в ответ на определенные сенсорные сигналы (или их по­следовательность) или по команде более высокого уровня управления. В каче­стве простых навигационных навыков можно выделить: распознавание объек­тов и ориентиров (для определения краткосрочных целей); исключение столк­новений с препятствиями; определение абсолютных (в CK карты) или относи­тельных (в CK цели) координат робота и объектов (ориентиров); отслеживание траекторий, сближение с объектами и следование за ними.

Таким образом, для подвижных платформ мобильных манипуляционных ро­ботов проблема обеспечения точности движения и позиционирования включает в себя следующие задачи: определение точного местоположения робота в ло­кальной области или глобально на карте; формирование маршрута и следование по нему без отклонений; точное позиционирование MP в заданной точке.

Одной из наиболее перспективных сенсорных систем MP для вышеперечис­ленных задач является комбинация видеосенсоров (видеокамер) с системой технического зрения. Тогда вышеперечисленные задачи сводятся к задачам ви­зуальной локализации и визуального сервоуправления. При использовании ви­зуальных ориентиров для определения точного местоположения робота или це­ли необходимо надежное распознавание ориентиров.

Развитие MP требует минимизации времени и средств на подготовку рабоче­го пространства, возможность быстрого переобучения MP на выполнение раз- 84

личных движений и операций, возможности работы в условиях не полностью известных и изменяющихся характеристик рабочего пространства, а также при неполных и неточных сенсорных данных. Это требует современных подходов в организации системы управления (в том числе с интеллектуальными компонен­тами), значительных вычислительных ресурсов, создания быстродействующих алгоритмов реального времени обработки и выделения полезных сигналов сен­соров, использования эффективных сенсоров и систем обратной связи дающих интегральные характеристики рабочего пространства.

3. При использовании видеокамер и систем технического зрения в качестве сенсорных систем мобильных роботов возникает ряд задач по обработке их сигналов. Первая задача связана с использованием видеокамер в качестве изме­рительных систем. При определении местоположения наблюдаемых камерой ориентиров в CK робота или наоборот, позиционировании MP относительно наблюдаемых ориентиров главной задачей является достижение приемлемой точности получаемых результатов. Для достижения точности необходимо уст­ранить систематические погрешности в сенсорной системе и определить ее не­известные параметры, что достигается путем калибровки видеосистемы.

К простым локальным навигационным навыкам относятся задачи визуаль­ного сервоуправления, которые могут применяться для точного позициониро­вания, сближения с целью, следования по заданной траектории, в том числе и по направляющей линии. При визуальном сервоуправлении сигнал ошибки вы­числяется СТЗ робота либо непосредственно в координатах получаемого ви­деокамерой изображения, либо (после кинематических преобразований) в сис­теме координат карты, цели или робота. При использовании визуального серво­управления необходимо разработать алгоритмы обработки изображений в СТЗ, позволяющие надежно и устойчиво вычислять сигнал ошибки по изображению в условиях шума, изменяющейся освещенности и неидеальностей наблюдаемо­го камерой объекта. Поскольку сигнал ошибки вычисляется непосредственно по данным изображения, то синтез визуальных серворегуляторов может быть упрощен, и даже выполнен в режиме обучения, что позволит формировать но­вые навигационные навыки без программирования, по мере необходимости.

Поэтому, при использовании видеокамер в качестве сенсоров мобильного робота актуальными вопросами повышения точности движения и позицио­нирования MP при выполнении локальных навигационных задач является разра­ботка методов измерения координат наблюдаемых камерой объектов, мето­дов калибровки параметров видеосистемы для снижения погрешностей дан- 35

пых измерений, алгоритмов вычисления сигнала ошибки по изображению, а также новых подходов для синтеза визуальных серворегуляторов.

4. Точное управление движением и позиционированием MP связано с необ­ходимостью получения точной модели его рабочего пространства и осуществ­ления точного позиционирования MP в нем, что требует больших трудозатрат и вычислительных ресурсов. Поэтому перспективным является разработка ком­бинированных методов управления движением MP, сочетающих глобальные методы управления движением MP во всем РП с невысокой точностью, и ло­кальные навигационные методы, выполняющие точное позиционирование MP в заданных участках РП.

Использование видеокамер и визуального сервоуправления наилучшим об­разом подходят для реализации локальных методов точного позиционирования MP. При этом необходимо связать заданные местоположения точек позициони­рования с набором наблюдаемых видеокамерой в их окрестности ориентиров. При повторном выходе с оговоренной погрешностью в окрестность точек пози­ционирования следует распознать ранее выделенные ориентиры и вычислить сигнал ошибки для серворегулятора непосредственно на изображении. Такой подход позволит реализовать замкнутый контур высокоточного управления MP в связанной с ориентирами системе координат, без явного использования в нем информации о координатах робота. При этом управление будет нечувствитель­ным к погрешностям определения местоположения робота и позволит компен­сировать накапливающиеся погрешности в автономной системе навигации или погрешности задания маршрута на карте, а также быстро перенацеливать и пе­реобучать MP на достижение новых целей. Использование естественных ориен­тиров связанных с характерными элементами объектов РП в окрестности точки позиционирования позволит выполнять точное позиционирование MP в неор­ганизованном рабочем пространства, что увеличивает автономность MP и дела­ет возможным позиционирование MP относительно произвольных целей.

Следовательно, разработка методологии точного позиционирования мо­бильного робота в локальной области его рабочего пространства с использо­ванием видеокамеры в качестве сенсора является актуальной задачей. Данная методология должна включать как методы управления движением MP, так и методы обработки информации с видеосенсоров (обнаружение и распознава­ние ориентиров). Решение этой задачи позволит получить эффективную ком­бинацию глобальных и локальных методов навигации MP, в которой снижены требования по точности движения (и по вычислительным затратам) к гло- 86

бальным методам при сохранении возможности точного позиционирования при выполнении отдельных операций.

5. Управление мобильными роботами сильно осложнено тем, что рабочие среды в которых они функционируют плохо подготовлены для их работы. Кро­ме того, сенсоры мобильных роботов обеспечивают систему управления непол­ной информацией о рабочем пространстве и о состоянии робота, которая до­полнительно содержит ошибки и шум (пробуксовка колес, ложные отражения эхолотов и др.). Кинематические и динамические модели движения робота так­же являются неточными из-за неопределенности ряда параметров робота и ра­бочей среды или их изменения во время функционирования. Существенным фактором является и то, что рабочая среда MP, как правило, не является ста­тичной из-за наличия в ней динамических объектов.

Неопределенности параметров и погрешности сенсорной системы счисле­ния пути (одометрической системы) приводят к тому, что ее информация может использоваться только для решения краткосрочных задач управления MP на коротких маршрутах. При решении глобальных навигационных задач, местопо­ложение MP, вычисленное на основании данных одометрической системы не­обходимо периодически уточнять с использованием других сенсорных систем робота, например, по опорным ориентирам с известными координатами в CK карты. При использовании видеокамер и визуальных ориентиров необходимо иметь надежный метод определения (уточнения) местоположения MP в его ра­бочем пространстве на основе информации об обнаруженных ориентирах. При этом надо учитывать, что РП может содержать большое количество визуально одинаковых ориентиров (например, дверных проемов, штепсельных розеток, окон, углов комнат, отопительных приборов, и др.). Метод определения место­положения должен корректно работать в условиях такой неоднозначности.

Метод определения местоположения MP должен в автономном режиме (без помощи извне) решать следующие задачи: (а) определять местоположение MP без предварительной информации об его текущем местоположении;

(б) устойчиво определять местоположение при движении MP;

(в) восстанавливать корректное местоположение после ошибок и сбоев. Кроме того, метод должен быть эффективным с точки зрения минимального потреб­ления вычислительных ресурсов бортового компьютера для использования его в практических задачах в режиме реального времени (или близком к нему).

Таким образом, разработка эффективных и надежных методов автоном­ного определения и коррекции местоположения MP на основе данных сенсоров 87

робота в доступном ему рабочем пространстве является одним из ключевых и актуальных проблем в мобильной робототехнике и напрямую связана с точно­стью движения и глобальной навигации MP. Видеокамеры являются одним из перспективных видов сенсоров для использования при локализации.

Задачи обеспечения точности, производительности и достоверности вы­полнения вспомогательных и специальных операций мобильными роботами

6. Развитые сенсорные системы, значительные вычислительные мощности, мобильность современных роботов при их дооснащении специализированным оборудованием и программным обеспечением делают их мощным инструмен­том автоматизации вспомогательных и специальных контрольно­диагностических операций. Такими операциями, например, являются видеоин­спекции инженерных объектов и сооружений в опасных и агрессивных средах, контрольно-диагностические операции при периодических обследованиях.

Визуальный контроль и обследования конструкций и сооружений в опасных или труднодоступных средах (например, под водой) являются одними из пер­спективных областей применения мобильных роботов, в том числе телеуправ­ляемых. Задачами визуального контроля является обнаружение дефектов и по­вреждений обследуемых объектов, негативных воздействий окружающей сре­ды. В качестве сенсоров при визуальном контроле объектов могут использо­ваться штатные видеокамеры MP, а для автоматической обработки поступаю­щей от видеокамер информации - штатные методы и алгоритмы обработки изображений СТЗ MP. Автоматизация визуального контроля заключается в ав­томатическом выявлении ряда типовых дефектов в получаемых видеокамерами робота изображениях с последующим автоматическим созданием протокола обследования с информацией об обнаруженных дефектах и дополнительными данными (местоположение робота, состояние внешней среды и т.п.). Практиче­ский эффект от автоматизации визуального контроля состоит в уменьшении на­грузки на оператора мобильного робота, что позволяет повысить точность управления движением робота, производительность и достоверность контроль­но-диагностических операций, а также в возможности выполнения контроля ав­тономными мобильными роботами без какого-либо участия человека.

Визуальные сенсоры в задачах контроля и диагностики могут эффективно дополнять аналогичную информацию, полученную от сенсоров и измеритель­ных систем другого вида (например, от тепловизионных камер). Решив задачу объединения визуальной информации и информации других сенсоров можно

представлять диагностические данные в удобной для анализа форме, перехо­дить от качественного анализа к количественному, соотносить диагностиче­скую информацию с наблюдаемыми видеокамерами объектами. Задачами тако­го типа является автоматическая обработка и анализ данных при обследовании оборудования или инженерных сооружений с использованием тепловизионных камер, когда температурное поле объектов автоматически соотносится с изо­бражением этих объектов. Реализация данного подхода позволит получить су­щественный эффект с точки зрения производительности и качества периодиче­ских диагностических осмотров.

Видеосистемы мобильных роботов могут использоваться в качестве резерв­ных сенсорных систем для вычисления (измерения) критически важных пара­метров движения мобильного робота в случае сбоя или временной недоступно­сти основной системы. Задачей такого типа является использование видеосис­темы для определения горизонтальной скорости относительно поверхности земли беспилотного летательного аппарата (воздушного MP) за счет анализа движения изображения поверхности в кадре.

При использовании видеосистем для выполнения вспомогательных (резерв­ный датчик скорости, распознавание образов) и специальных (различные кон­трольно-диагностические операции) актуальными задачами являются разра­ботка алгоритмов, методов и программных комплексов для обработки изо­бражений позволяющих эффективно, надежно и достоверно извлекать необ­ходимую информацию из получаемых видеокамерами изображений и точно со­поставлять данную информацию с данными других сенсорных систем.

Проиллюстрируем эти актуальные направления исследований (1- 6) в про­блеме повышения точности движения и позиционирования MMP на структур­ной схеме (рис. 1.10) системы управления MMP (указанные выше направления исследований обозначены на схеме стрелками с сохранением их нумерации). Мобильный манипуляционный робот (включающий манипулятор и мобильную платформу) как объект управления (ОУ) охвачен обратной связью по координа­там и параметрам состояния. Носителями обратной связи являются датчики программного движения, а при усложнении конструкции и решаемых MMP за­дач - в ОС необходимы дополнительные датчики (силы, деформации, наличия препятствий и т.д.) и интегральные сенсоры сканирования рабочего простран­ства (видеокамеры, ультразвуковые локаторы и т.д.). Обработка информации датчиков и сенсоров должна выполняться в реальном масштабе времени (в ус­ловиях ограниченных вычислительных ресурсов), что приводит к требованиям

по повышению производительности методов ее обработки (направления иссле­дований 3,4,5 на рис. 1.10).

При выполнении MMP специальных операций, в частности, контрольно­диагностических и инспекционных задач, могут использоваться как штатные сенсо­ры робота (видеокамеры), так и специальные сенсоры и датчики (инфракрасные ка­меры, ультразвуковые, электромагнитные датчики и др.). В связи с этим возникают задачи обработки сигналов штатных или специальных сенсоров для получения но­вой информации об обследуемых объектах (направление исследований 6). К методам и алгоритмам, используемым в данных задачах, предъявляются аналогичные требо­вания по производительности и минимизации вычислительных затрат.

Для обеспечения задач точности движения и позиционирования помимо об­работки сигнала ОС (изображения) требуется также формирование законов и алгоритмов управления (сервоуправления) блока управления (БУ) на основе этих сигналов. Такие алгоритмы управления предлагаются и моделируются в рамках направлений исследований 3 и 4 (см. рис. 1.10). При этом одновременно предлагается и метод наращивания вычислительных ресурсов бортового ком­пьютера путем формирования распределенной вычислительной сети, что акту­ально для MMP действующих в помещениях.

Точность движения и позиционирования упругого манипулятора MMP предлагается повысить в рамках первого указанного выше подхода, уточняя программную координату PO путем математического моделирования управ­ляемого движения упругого манипулятора. Адекватная математическая модель упругого манипулятора с учетом неидеальностей (нелинейности и переменно­сти характеристик) позволяет решать задачи точного управления движением при воздействии на манипулятор статических и динамических нагрузок, а так­же при работе на границе устойчивости. Кроме этого такая модель позволит решать задачи проектирования и оптимизации параметров таких манипулято­ров (не рассматриваемых в данной диссертации).

Статическая точность позиционирования PO в точке может быть обеспече­на путем компенсации упругих отклонений для текущей конфигурации мани­пулятора, полученных на распределенной конечноэлементной модели упругого манипулятора (направление исследований 1, на рис. 1.10). Для обеспечения ди­намической точности при движении PO по заданной траектории необходимо использовать вычислительно эффективные модели манипулятора, позволяю­щие рассчитывать упругие отклонения PO в масштабе времени близком к ре­альному.

Рис. 1.10. Структурная схема системы управления мобильных манипуляционных роботов и направления

исследовании

В роли вычислительно эффективных моделей могут выступать приближен­ные (дискретные) модели упругого манипулятора. Точность отслеживания тра­ектории PO и снижение его колебаний в конце хода обеспечивается путем ди­намической компенсации приводами манипулятора упругих перемещений PO при его движении в пространстве (направление исследований 2 на рис. 1.10). Качество и адекватность дискретной модели может оцениваться путем ее вери­фикации на распределенной модели

1.7.