Файл: Основная образовательная программа cb. 17. 5005. 1 Прикладная математика, фундаментальная информатика и программирование Профиль Компьютерные технологии и системы.pdf

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 09.11.2023

Просмотров: 35

Скачиваний: 3

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
и распознаванием маркеров по поступающему изображению, а также неболь- шой задержки связи, ввиду чего могут происходить некоторые погрешности,
незначительно влияющие на движение робота.
Таким образом, ожидаемо, отработка траектории по изображению про- исходит с некоторыми потерями в точности, но это решается более тонкой настройкой для конкретной ситуации, а также не мешает решению задачи позиционирования.
Проводя сравнение управления из среды симуляции и из внешней про- граммы, значения метрики показывают практически аналогичную ситуацию.
Коэффициенты, позволяющие роботу наиболее точно отслеживать траекто- рию равны k h
= 4,5
и k v
= 1
, в данном варианте значение метрики будет равно
0.61. На изображении (16) представлен самый худший вариант по значению метрики, так как из-за сравнительно небольшого коэффициента набора ско- рости, робот медленно нивелирует разрыв в расстоянии из-за описанной выше проблемы.
Рис. 17:
Графики траекторий, x(t), y(t) для пропорционального регулятора (6), (8) реализо- ванного в среде симуляции Unity. k h
= 4.5
, k v
= 1
Рис. 18:
Графики траекторий, x(t), y(t) для пропорционального регулятора (6), (8) реализо- ванного во внешней программе. k h
= 4.5
, k v
= 1
Таким образом, лучшие коэффициенты регулятора среди проведен- ных экспериментов для регулятора с обратной связью по состоянию явля-
33
ются две диагональные матрицы со значениями K
v
= diag(40, 40)
, K
p
=
diag(45, 45, 45)
. Для пропорционального регулятора как во внешней програм- ме, так и в среде симуляции, коэффициентами, обеспечивающими более точ- ную отработку траектории по значениям метрики, являются k h
= 4,5
, k v
= 1 34

Выводы
В работе рассмотрена задача реализации системы управления двухко- лесным мобильным роботом в среде симуляции Unity3D. Представлена мате- матическая модель робота, а также регуляторы для отработки движения по траектории в двух режимах: с использованием точных координат робота в обратной связи и с использованием положения робота, оцененного по резуль- татам распознавания изображений с виртуальной камеры. Также проведены эксперименты с отработкой траектории в различных режимах. Анализ полу- ченных графиков позволяет сделать вывод о том, что использование точных координат естественным образом дает более лучшую точность при движе- нии по заданной траектории, однако в целом использование внешней камеры приводит лишь к незначительному ухудшению качества управления.
За счет своей структуры полученная система управления может быть легко перенастроена для управления реальным мобильным роботом с внеш- ней стационарной камерой, что является темой дальнейших исследований.
При этом использование ArUco-маркеров и стационарной камеры позволяет в общем случае рассмотреть задачу с несколькими роботами и статическими или динамическими препятствиями.
35


Заключение
В ходе работы были получены следующие результаты:
• реализована симуляционная модель движения мобильного двухколес- ного робота с дифференциальным приводом в среде Unity;
• организована коммуникация модели в Unity с внешней программой для управления с использованием информации с изображений;
• синтезированы регуляторы для отработки движения по траектории в двух режимах управления, выбран наиболее оптимальный регулятор;
• работоспособность системы продемонстрирована на примере несколь- ких симуляционных экспериментов.
Отметим, что в работе применены достаточно простые регуляторы. В
дальнейшем планируется использовать полную информацию о траектории
(скорости и ускорения) в обратной связи, а так же попробовать более слож- ные законы управления, в том числе, с учетом запаздывания управляющего сигнала. Помимо этого, особого внимания требует вопрос оценки скоростей по информации с видеокамеры ввиду неточностей распознавания. Также пер- спективным направлением является вопрос управления с визуальной обрат- ной связью (visual servoing), который заключается в минимизации текущего и желаемого набора точек на изображении.
36

Список литературы
[1] Automatic generation and detection of highly reliable fiducial markers under occlusion / S. Garrido-Jurado, R. Mu˜noz-Salinas, F.J. Madrid-Cuevas,
M.J. Mar´ın-Jim´enez // Pattern Recognition. — 2014. — Т. 47, № 6. —
С. 2280–2292. — Режим доступа: https://www.sciencedirect.com/
science/article/pii/S0031320314000235
[2] Budlov Egor O., Sevostyanov Ruslan A. Colour markers localization system /
Ed. by Klyuev Vitaly, Pyshkin Evgeny, Natalia Bogach. — United States :
Association for Computing Machinery, 2018. — Nov. — P. 143–145.
[3] Carona Ricardo, Aguiar A. Pedro, Gaspar Jos´e. CONTROL OF UNICYCLE
TYPE ROBOTS Tracking, Path Following and Point Stabilization. —
2008. — 11.
[4] Corke Peter. Robotics, vision and control: fundamental algorithms in
MATLAB® second, completely revised. — Springer, 2017. — Т. 118.
[5] Herbrechtsmeier Stefan, Witkowski Ulf, R¨uckert Ulrich. Bebot: A modular mobile miniature robot platform supporting hardware reconfiguration and multi-standard communication // FIRA RoboWorld Congress / Springer. —
2009. — С. 346–356.
[6] Ha Sehoon, Xu Peng, Tan Zhenyu и др. Learning to Walk in the Real World with Minimal Human Effort. — 2020. — 2002.08550.
[7] Papcun Peter, Zolotova Iveta, Tafsi Karim. Control and teleoperation of robot khepera via android mobile device through bluetooth and wifi // IFAC-
PapersOnLine. — 2016. — Т. 49, № 25. — С. 188–193.
[8] Siegwart Roland, Nourbakhsh Illah R., Scaramuzza Davide. Introduction to Autonomous Mobile Robots. — 2nd изд. — The MIT Press, 2011. —
ISBN: 0262015358.
[9] Veremey Evgeny I. Dynamical Correction of Positioning Control Laws //
IFAC Proceedings Volumes. — 2013. — Т. 46, № 33. — С. 31–36. —
37

9th IFAC Conference on Control Applications in Marine Systems.
Режим доступа: https://www.sciencedirect.com/science/article/
pii/S147466701646129X
[10] Документация Unity по Wheel Collider. — Режим доступа: https://
docs.unity3d.com/ru/current/Manual/class-WheelCollider.html
(дата обращения: 2021-05-24).
[11] Обнаружение маркеров с помощью OpenCv. — Режим досту- па:
https://docs.opencv.org/master/d5/dae/tutorial_aruco_
detection.html
(дата обращения: 2021-05-24).
[12] Описание связи систем координат изображения и камеры с геометри- ческой точки зрения. — Режим доступа: https://learnopencv.com/
geometry-of-image-formation/
(дата обращения: 2021-05-24).
[13] Репозиторий с исходным кодом. — Режим доступа: https://github.
com/AnJoie/MultipurposeRobots
(дата обращения: 2021-05-24).
38