novtexmechМехатроника, автоматизация, управлениеMekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie1684-64272619-1253Commercial Publisher «New Technologies»10.17587/mau.22.601-609novtexmech-1084Research ArticleРОБОТЫ, МЕХАТРОНИКА И РОБОТОТЕХНИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫROBOT, MECHATRONICS AND ROBOTIC SYSTEMSСистема управления шагающим роботом, адаптивным к изменению кинематической схемыThe Walking Robot Control System that is Adaptive to Changes in the KinematicsСамойловаА. С.SamoylovaA. S.

магистр

Москва

Cand. Sc.

Moscow, 105005, Russian Federation

sas15m206@student.bmstu.ruВоротниковС. А.VorotnikovS. A.

канд. тех. наук, доц.

Москва

Moscow, 105005, Russian Federation

vorotn@bmstu.ruМосковский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана (национальный исследовательский университет)РоссияBauman Moscow State Technical UniversityRussian Federation2021091120212211601609Copyright © Commercial Publisher «New Technologies», 20212021Commercial Publisher «New Technologies»Commercial Publisher «New Technologies»https://mech.novtex.ru/jour/about/submissions#copyrightNoticehttps://mech.novtex.ru/jour/article/view/1084

В последнее время в робототехнике получили широкое распространение шагающие мобильные роботы (ШМР) различного назначения. Особенно актуально их использование в задачах экстремальной робототехники, а именно: для помощи при проведении поисково-спасательных операций; перемещения грузов по сильно пересеченной местности; построения карт. Данные роботы также служат для исследования и описания частично или полностью недетерминированного рабочего пространства, а также обследования территорий, опасных для жизни человека. Одним из важнейших требований к таким ШМР является робастность их систем управления, при которой обеспечивается сохранение работоспособности ШМР как при изменении характеристик опорной поверхности, так и при более серьезных проблемах, в частности связанных с потерей управляемости или повреждением опорной конечности (ОК). При создании системы управления ШМР авторами предлагается использовать принципы генетического программирования, позволяющие адаптировать робот к возможным изменениям его кинематической схемы, а также к характеристикам опорной поверхности, по которой он передвигается. Данный подход не требует сильных вычислительных мощностей и строгой формальной классификации возможных повреждений ШМР. В статье рассмотрены два основных режима управления ШМР: штатный, который соответствует исправной кинематической схеме, и аварийный, при котором один или несколько приводов ОК повреждены или потеряли управляемость. В качестве примера предложена структура системы управления ШМР, кинематическая схема которого частично разрушается в процессе движения. Разработан способ управления таким роботом, основанный на использовании генетического алгоритма совместно с автоматом Мили. Проведено моделирование режимов перемещения ШМР с шестью ОК в программе V-REP для двух случаев повреждения: конечность отсутствует и конечность перестала функционировать. Представлены результаты моделирования аварийных походок для этих конфигураций ШМР. Показана эффективность предложенного метода в случае повреждения кинематической схемы ШМР. Выполнено сравнение результатов работы генетического алгоритма для ШМР, имеющего повреждения, со штатным алгоритмом управления.

The walking mobile robots (WMR) have recently become widely popular in robotics. They are especially useful in the extreme cases: search and rescue operations; cargo delivery over highly rough terrain; building a map. These robots also serve to explore and describe a partially or completely non-deterministic workspace, as well as to explore areas that are dangerous to human life. One of the main requirements for these WMR is the robustness of its control system. It allows WMR to maintain the operability when the characteristics of the support surface change as well as under more severe conditions, in particular, loss of controllability or damage of the supporting limb (SL). We propose to use the principles of genetic programming to create a WMR control system that allows a robot to adapt to possible changes in its kinematics, as well as to the characteristics of the support surface on which it moves. This approach does not require strong computational power or a strict formal classification of possible damage to the WMR. This article discusses two main WMR control modes: standard, which accord to a serviceable kinematics, and emergency, in which one or more SL drives are damaged or lost controllability. As an example, the structure of the control system of the WMP is proposed, the kinematics of which is partially destroyed in the process of movement. We developed a method for controlling such robot, which is based on the use of a genetic algorithm in conjunction with the Mealy machine. Modeling of modes of movement of WMR with six SL was carried out in the V-REP program for two cases of injury: absent and not functioning limb. We present the results of simulation of emergency gaits for these configurations of WMP and the effectiveness of the proposed method in the case of damage to the kinematic scheme. We also compared the performance of the genetic algorithm for the damaged WMR with the standard control algorithm.

ШМРОКгексаподштатный режимаварийный режимаварийная походкагенетический алгоритмавтомат Милиэффективность походкиWMRSLhexapodstandard modeemergency modeemergency gaitgenetic algorithmMealy machinegait effectivenessReferencesBartsch S. Development, control, and empirical evaluation of the six-legged robot SpaceClimber designed for extraterrestrial crater exploration // Artificial intelligence. 2014. Vol. 28. P. 127—131. DOI:10.1007/s13218-014-0299-y.Bartsch S. Development, control, and empirical evaluation of the six-legged robot SpaceClimber designed for extraterrestrial crater exploration, Artificial intelligence, 2014, vol. 28, pp. 127—131, DOI:10.1007/s13218-014-0299-y.Назарова А. В., Мэйсинь Ч. Проблемы использования робототехнических систем в операциях спасения `при землетрясениях // Робототехника и техническая кибернетика. 2018. № 3(20). С. 31—38. DOI 10.31776/RTCJ.6303.Nazarova A. V., Meixin Zhai. Problems of using robotic systems in earthquake rescue operation, Robotics and Technical Cybernetics, 2018, no. 3(20), pp. 31—38. DOI 10.31776/RTCJ.6303.Roennau A., Heppner G., Nowickiand M., Dillmann R. LAURON V: A Versatile Six-Legged Walking Robot with Advanced Maneuverability // International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics. 2014. P. 82—87. DOI:10.1109/AIM.2014.6878051.Roennau A., Heppner G., Nowickiand M., Dillmann R. LAURON V: A Versatile Six-Legged Walking Robot with AdvancedManeuverability, International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics, 2014, pp. 82—87, DOI:10.1109/AIM.2014.6878051.Юревич Е. И. Основы робототехники. СПб.: БХВ-Петербург, 2005. 416 с.Yurevich E. I. Fundamentals of robotics, St. Petersburg, BHV-Petersburg, 2005, 416 p.Bongard J., Zykov V., Lipson H. Resilient machines through continuous self-modeling // ScienceRobotics. 2006. 314 (5802), P. 1118—1121. DOI: 10.1126/science.1133687.Bongard J., Zykov V., Lipson H. Resilient machines through continuous self-modeling, ScienceRobotics, 2006, 314 (5802), pp. 1118—1121. DOI: 10.1126/science.1133687.Cully A., Clune J. Robots that can adapt like animals // Nature. 2015. 521 (7553), P. 503—507. DOI:10.1038/nature14422.Cully A., Clune J. Robots that can adapt like animals, Nature, 2015, 521 (7553), pp. 503—507. DOI: 10.1038/nature14422.Мунасыпов Р. А., Москвичев С. С. Методика синтеза стратегии движения автономного мобильного робота на основе эволюционных процессов // Вестник УГАТУ. 2012. Т. 16, № 3. С. 56—62.Munasypov R. A., Moskvichev S. S. Evolutionary-based synthesis of locomotion strategy of an autonomous mobile robot, Bulletin UGATU, 2012, vol. 16, no. 3, pp. 56—62.Chatzilygeroudis K., Vassiliades V., Mouret J. Resetfree Trial-and-Error Learning for Robot Damage Recovery // Robotics and Autonomous Systems. 2018. Vol. 100. P. 236—250. DOI:10.1016/j.robot.2017.11.010.Chatzilygeroudis K., Vassiliades V., Mouret J. Reset-free Trial-and-Error Learning for Robot Damage Recovery, Robotics and Autonomous Systems, 2018, vol. 100, pp. 236—250. DOI: 10.1016/j.robot.2017.11.010.Бураков М. В. Генетический алгоритм: теория и практика: учеб. пособие. СПб.: ГУАП, 2008. 164 с.Burakov M. V. Genetic algorithm: theory and practice, Saint Petersburg, GUAP, 2008, 164 p.Гасников А. В. Современные численные методы оптимизации. Метод универсального градиентного спуска: Учеб. пособие. М.: МФТИ, 2018. 291 с.Gasnikov A. V. Modern numerical optimization methods. The method of universal gradient descent: training manual, Moscow, MIPT, 2018, 291 p.Ramdya P., Thandiackal R., Cherney R. Climbing favours the tripod gait over alternative faster insect gaits // Nature Communications. 2017. 8 (1), 14494. DOI: 10.1038/ncomms14494.Ramdya P., Thandiackal R., Cherney R. Climbing favours the tripod gait over alternative faster insect gaits, Nature Communications, 2017, 8 (1), 14494. DOI:10.1038/ncomms14494.Михайлова В. В., Соловьева Т. Н., Попов В. П. Моделирование кинематики шагающего робота // Информационно-управляющие системы. 2015. № 6 (79). С. 50—56.Mikhailova V. V., Solovyova T. N., Popov V. P. Kinematic modeling of a walking machine, Information and Control Systems, 2015, no. 6 (79), pp. 50—56.Перов А. И., Харисов В. Н. ГЛОНАСС. Принципы построения и функционирования. М.: Радиотехника, 2010. 800 с.Perov A. I., Kharisov V. N. GLONASS. Principles of construction and functioning, Moscow, Radio Engineering, 2010, 800 p.Гречишкин М. Н. Система технического зрения для обнаружения движения в видеопотоке // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2015. № 9. С. 66—70.Grechishkin M. N. Computer vision system for motion detection in a video stream, Izvestiya Tula State University. Technical sciences, 2015, no. 9, pp. 66—70.Воротников С. А. Информационные устройства робототехнических систем: Учеб. пособие / Под ред. С. Л. Зенкевича, А. С. Ющенко. М: Изд. МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2005. 383 с.Vorotnikov S. A. Information devices of robotic systems: Study guide, Edited by S. L. Zenkevich, A. S. Yushchenko, Moscow, Publishing house of the Bauman Moscow State Technical University, 2005, 383 p.Антонов А. В., Воротников С. А., Выборнов Н. А. Система управления трехопорным колесно-шагающим роботом // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. 2016. № 2 (34). С. 58—69.Antonov A. V., Vorotnikov S. A., Vybornov N. A. The control system of a three-point wheel-legged robot, Caspian Journal: management and high technologies, 2016, no, 2 (34), pp. 58—69.Ющенко А. С. Маршрутизация движения мобильного робота в условиях неопределенности // Мехатроника, автоматизация, управление. 2004. № 1. С. 31—38.Yushchenko A. S. Routing the movement of a mobile robot in conditions of uncertainty, Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie, 2004, no. 1, pp. 31—38.Erazo A. S. Terrain Adaptive Gaits for Hexapod Robots // Electronic Engineer in Automation and Control. 2014. V. 10. P. 513—528.Erazo A. S. Terrain Adaptive Gaits for Hexapod Robots, Electronic Engineer in Automation and Control, 2014, vol. 10, pp. 513—528.Бжихатлов И. А. Моделирование робототехнических систем в программе V-REP: учеб. пособие. СПб.: Университет ИТМО, 2018. 59 с.Brzikhatlov I. A. Modeling of robotic systems in the V-REP program: training manual, St. Petersburg, ITMO University, 2018, 59 p.Eric Rohmer, Surya P. N. Singh. CoppeliaSim (formerly V-REP): a versatile and scalable robot simulation framework // Proc. of The International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). 2013. URL: https://www.coppeliarobotics.com/coppeliaSim_v-rep_iros2013.pdf, 6 p.Eric Rohmer, Surya P. N. Singh. CoppeliaSim (formerly V-REP): a versatile and scalable robot simulation framework, Proc. of The International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), 2013, available at: https://www.coppeliarobotics.com/coppeliaSim_v-rep_iros2013.pdf, 6 p.Самойлова А. С., Груничев П. А., Воротников С. А. Система управления шагающим мобильным роботом с использованием генетического алгоритма // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2020. № 10. С. 153—162.Samoylova A. S., Grunichev P. A., Vorotnikov S. A. Control system of a walking mobile robot using a genetic algorithm, Izvestiya Tula State University. Technical sciences, 2020, no. 10, pp. 153—162.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.