Интеллектуальный автономный робот для избирательной мойки поверхностей

Описан автономный интеллектуальный мобильный робот для избирательной мойки поверхностей потоком жидкости высокого давления. Рассмотрены структура, устройство и принцип действия мобильного робота для избирательной мойки поверхностей компактной ламинарной струей жидкости и представлено описание функционального назначения его основных подсистем: навигации в условиях наличия дополнительных объектов в помещении, поиска точечных или сплошных загрязнений и определения их координат, подсистемы управления потоком моющего вещества за счет вычисления углов поворота держателей форсунок. Введены понятия прямой и обратной задач позиционирования конечной точки потока жидкости на обрабатываемой поверхности. На основе применения преобразования Денавита—Хартенберга и параболического кинематического закона движения жидкости при истечении из точечной форсунки с минимальным углом распыления получено решение прямой задачи позиционирования конечной точки потока жидкости на обрабатываемой поверхности с помощью двухосевой сервосистемы. Представлен алгоритм решения обратной задачи позиционирования конечной точки потока жидкости на поверхности с использованием численного метода Ньютона для решения систем нелинейных уравнений и рассмотрены особенности выбора начального приближения. Построена модель кинематики движения сечения ламинарного потока жидкости из форсунки, направляемой с помощью сервосистемы, в среде MSC Adams и выполнено сравнение решения прямой и обратной задач кинематики с результатами моделирования. Представлен виртуальный прототип мобильного робота, позволяющий проводить моделирование динамики движения робота одновременно с кинематикой движения сечения потока моющей жидкости. Описан процесс автоматической генерации модели и решения обратной задачи с использованием скриптов на языке Python. Подтверждена правильность решения прямой и обратной задач позиционирования потока на построенном виртуальном прототипе мобильного робота. Отмечены преимущества и перспективы дальнейшего использования предложенных решений в различных отраслях промышленности и сферы обслуживания.

1. Niloy M. A., Shama A., Chakrabortty R. K., Ryan M. J., Badal F. R., Tasneem Z., Ahamed M. H., Moyeen S. I., Das S. K., Ali M. F. A review: Critical design and control issues of indoor autonomous mobile robots // IEEE Access. 2021. N. 9. P. 35338—35370.

2. Siegwart R., Nourbakhsh I. R., Scaramuzza D ntroduction to autonomous mobile robots. Garvard: Publishing house of Massachusetts Institute of Technology, 2011. 321 p.

3. Miyazaki R., Paul H., Kominami T., Martinez R. R., Shimonomura K. Flying Washer: Development of High-Pressure Washing Aerial Robot Employing Multirotor Platform with AddOn Thrusters // Drones. 2022. N. 6. P. 286.

4. Патент РФ № 2021135269, 01.12.2021. Клименко И. В., Кравцев В. С., Комиссаров А. В., Борисов Ю. Н. Способ и система уборки помещения с помощью автоматизированных устройств. Патент России № 2785769 Бюл. № 35.

5. Patent US № 10165458.0, 01.27.2005. Tani T. Autonomous mobile robot cleaner. Патент US № 2005/0171644A1.

6. Patent EP № 11/043,194, 10.06.2010. Chung W. R., Joo J. M., Kim D. W., Lee J. H., Hong J. P., Jung J. Y., Yoo K. G., Jang H. C. Robot cleaner and control method thereof. Патент EP № 2261762A3.

7. Робот-мойщик Ecovacs: [Электронный ресурс]. URL: https://podberi-pylesos.ru/ar ticle/ar ticles/roboty-mojshchikiecovacs-dlya-pola (дата обращения 10.03.2023).

8. Робот-мойщик ProCleaner [Электронный ресурс]. URL: https://topixagro.com/catalog/egebjerg/robot-dlya-moykistankovprocleaner-x100 (дата обращения 11.03.2023).

9. Робот-мойщик EVO Cleaner [Электронный ресурс]. [2020]. URL: https://topixagro.com/catalog/egebjerg/robot-dlyamoyki-stank (дата обращения 15.03.2023).

10. Li Z., Lu S., Jiang Z., Yu S., Zhan Q. Research on Visual Servo Control System of Substation Insulator Washing Robot // Neural Computing for Advanced Applications. NCAA 2022. Communications in Computer and Information Science. 2021. Vol. 1638.

11. Патент РФ № 2022130180, 21.11.2022. Бажанов А. Г., Бушуев Д. А., Порхало В. А., Рязанов С. В., Юнда А. И., Мбалла Мбалла Л. Автоматическое устройство для избирательной мойки поверхностей. Патент России № 2795807 Бюл. № 14.

12. Lynch L., Newe T., Cliford J., Coleman J., Walsh J. A Review: Automated Ground Vehicle (AGV) and Sensor Technologies // 12th International Conference on Sensing Technology (ICST). 2018. P. 347—352.

13. Rubanov V., Bushuev D., Karikov E., Bazhanov A., Alekseevsky S. Development a low-cost navigation technology based on metal line sensors and passive RFID tags for industrial automated guided vehicle // ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences. 2020. Vol. 15, N. 20. P. 2291—2297.

14. Liang S., Cao Z., Wang C., Yu J. A novel 3D Lidar slam based on directed geometry point and sparse frame // IEEE Robotics and Automation Letters. 2021. Vol. 6, N. 2. P. 374—381.

15. Karam S., Lehtola V., Vosselman G. Strategies to Integrate Imu and Lidar Slam for Indoor Mapping // ISPRS Annals of the Photogrammetry Remote Sensing and Spatial Information Sciences. 2020. Vol. 5, N. 1. P. 223—230.

16. Jiang G., Yin L., Jin S., Tian C., Ma X., Ou Y. A Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) Framework for 2.5D Map Building Based on Low-Cost LiDAR and Vision Fusion // Applied Sciences. 2019. Vol. 9. P. 2105.

17. Dissanayake G., Newman P., Clark S., DurrantWhyte H. F., Csorba M. A. Solution to the Simultaneous Localization and Map Building (SLAM) Problem // IEEE Trans. On Robotics and Automation. 2001. Vol. 17, N. 3. P. 229—241.

18. Salvi J., Petilot Y., Battle E. Visual SLAM for 3D Large— Scale Seabed Acquisition Employing Underwater Vehicles // IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems. 2008. P. 1011—1016.

19. Смирнов А. В., Беззубцев А. Ю. Обход препятствий подвижными техническими средствами с использованием стереозрения // Программные системы: теория и приложения. 2016. № 4(31). C. 331—346.

20. Кулабухов С. А., Бобырь М. А. Устройство стереозрения для системы навигации мобильного робота // Современные инновации в науке и технике: сб. статей. Юго-Западный государственный университет. 2018. С. 106—110.

21. Зенкевич С. Л., Ющенко А. С. Основы управления манипуляционными роботами. М.: Изд. МГТУ им. Баумана, 2004. 478 с.

22. Поляк Б. Т. Метод Ньютона и его роль в оптимизации и вычислительной математике // Труды Института системного анализа Российской академии наук. 2006. Т. 28. С. 44—62.