д-р техн. наук, проф.
г. Санкт-Петербург
Ph.D., Dr. Sci., Professor
Saint-Petersburg
канд. техн. наук, науч. сотр.
г. Санкт-Петербург
Saint-Petersburg
канд. техн. наук, доц.
г. Санкт-Петербург
Saint-Petersburg
Рассматривается оптимизация процесса управления беспилотным автомобилем. В настоящее время идет активная разработка и использование беспилотного транспорта. Существует практика применения беспилотных шаттлов на закрытых площадках (конференциях, форумах и пр.). Тестируется применение автомобилей с автоматизированным управлением в городских условиях и на пересеченной местности. В связи с этим важной является разработка алгоритмов управления, позволяющих решать задачи контроля автомобиля в режиме реального времени при действии возмущений и наличии препятствий. С развитием технологий и увеличением вычислительных мощностей появляется возможность использовать алгоритмы оптимального управления, которые позволяют добиться лучших результатов при выполнении терминальных условий, минимизации энергетических затрат. В данной работе показано решение задачи оптимального управления беспилотным автомобилем при наличии штрафной функции, шумов измерений и возмущений по неполным данным с использованием принципа разделения. Решена задача оптимального управления в детерминированной и стохастической постановках с использованием алгоритма с прогнозирующей моделью с функционалом обобщенной работы. Показана эффективность применения фильтра Калмана в зависимости от разной интенсивности шумов измерений и различной скорости движения автомобиля. Приведены результаты численного моделирования, показывающие возможность использования предложенного алгоритма для осуществления управления беспилотным автомобилем при различных начальных и конечных условиях. Разработанный алгоритм успешно применен для объезда движущегося объекта.
The article discusses the optimization of the control process of an unmanned vehicle. Currently, there is an active development and use of unmanned vehicles. There is a practice of using unmanned shuttles in closed areas (conferences, forums, etc.). The use of cars with automated control in urban conditions and on rough terrain is being tested. In this regard, it is important to develop control algorithms that allow solving problems of car control in real time under the influence of disturbances and the presence of obstacles. With the development of technology and an increase in computing power, it becomes possible to use optimal control algorithms that allow you to achieve better results when the terminal conditions are met, minimizing energy costs. This paper shows the solution of the problem of optimal control of an unmanned vehicle in the presence of a penalty function, measurement noise and disturbances from incomplete data using the separation principle. The problem of optimal control in a deterministic and stochastic setting is solved using an algorithm with a predictive model with a generalized work functional. The effectiveness of applying the Kalman filter is shown depending on the different intensity of measurement noise and different vehicle speeds. The results of numerical modeling are presented, showing the possibility of using the proposed algorithm to control an unmanned vehicle under various initial and final conditions. The developed algorithm has been successfully applied to bypass a moving object.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.