Оптимальное управление движением группы беспилотных автомобилей

При исследованиях в области управления автономными наземными аппаратами отдельной сложной научно-технической проблемой является разработка алгоритмов управления группой аппаратов с сохранением оптимизационных решений. Несмотря на большое число работ, рассматривающих применение беспилотных автомобилей в городских условиях, также изучаются алгоритмы, работающие на пересеченной местности при решении, например, задач доставки груза в труднодоступных местах. В данной работе решена задача управления беспилотным автомобилем в детерминированной постановке. Для решения двухточечной задачи, возникающей из принципа максимума, использован алгоритм Крылова—Черноусько. Показана затруднительность его применения для формирования управления в реальном времени. Для применения концепции "гибких траекторий" использован алгоритм с прогнозирующей моделью. Представлены результаты численного моделирования, показывающие преимущества данного алгоритма. Групповое движение беспилотных наземных аппаратов реализовано при использовании подхода "ведущий—ведомый". Движение ведомого объекта управления обеспечивается по траектории, ориентированной на перемещение ведущего. Приведены результаты численного моделирования, показывающие возможность использования предложенного алгоритма для осуществления управления группой беспилотных автомобилей при различных начальных и конечных условиях. Алгоритм успешно применен при наличии штрафной зоны для ведомого транспортного средства. Показана возможность одновременного использования нескольких ведомых беспилотных автомобилей.

1. Тюленев И. Д., Филимонов Н. Б. Управление автоматической парковкой беспилотного автомобиля на основе метода машинного обучения с подкреплением // Высокопроизводительные вычислительные системы и технологии. 2023. Т. 7, № 1. С. 159—165.

2. Юсупов Д. Т. Аналитический обзор подходов к управлению продольной и поперечной динамикой беспилотного автомобиля // Труды НАМИ. 2023. № 1. С.82—90.

3. Ao X. et al. Road Recognition and Stability Control for Unmanned Ground Vehicles on Complex Terrain // IEEE Access. 2023. Vol. 11. P. 77689—77702.

4. Ren W., Beard R. W., Atkins E. M. Information consensus in multivehicle cooperative control // IEEE Control Systems. 2007. Vol. 27, N. 2. P. 71—82.

5. Giulietti F., Pollini L., Innocenti M. Autonomous formation flight // IEEE Control Systems. 2000. Vol. 20. P. 34—44.

6. Кабанов Д. С., Крашенинников Б. А. Управление траекторией автомобиля с использованием алгоритма последовательной оптимизации // Изв. ВУЗов. Приборостроение. 2008. Т.51, № 10. С. 21—24.

7. Евдокименков В. Н., Красильщиков М. Н., Оркин С. Д. Управление смешанными группами пилотируемых и беспилотных летательных аппаратов в условиях единого информационно-управляющего поля. М.: Изд. МАИ, 2015. 271 с.

8. Мержанов А. А., Руднев А. С. Аппаратные средства беспилотного автомобиля // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. 2024. Т. 1-2, № 88. С. 172—175.

9. Еруков С. В. Перспективы развития геодезии картографии и навигации // Великие реки 2017: труды научного конгресса 19-го Международного научно-промышленного форума. Нижний Новгород, 16—19 мая 2017 года. Т. 1. Н. Новгород: Изд. Нижегородского государственного архитектурно-строительного университета, 2017. С. 381—386.

10. Kim S. W., Gwon G. P., Choi S. T., Kang S. N., Shin M. O., Yoo I. S., Lee E. D., Seo S. W. Multiple vehicle driving control for traffic flow efficiency // IEEE Intelligent Vehicles Symposium. 2012.

11. B. van Arem, C. J. G. van Driel, R. Visser. The impact of cooperative adaptive cruise control on traffic-flow characteristics // IEEE Trans. Intell.Transp. Syst. 2006. Vol. 7, N. 4. P. 429—436.

12. Hattori Y., Ono E., Hosoe S. Optimum Vehicle Trajectory Control for Obstacle Avoidance Problem. Mechatronics // IEEE ASME Transactions. 2006. Vol. 11, N. 5. P. 507—512.

13. Lee S., Kardaras G. Collision-free path planning with neural networks // Proceedings of International Conference on Robotics and Automation. Albuquerque, NM, USA. 1997. Vol. 4. P. 3565—3570.

14. Jia W., Xiao-Bei W., Zhi-Liang X. Decentralized Formation Control and Obstacles Avoidance Based on Potential Field Method // International Conference on Machine Learning and Cybernetics. Dalian, China. 2006. P. 803—808.

15. Sisto M. Dongbing G. А Fuzzy Leader-Follower Approach to Formation Control of Multiple Mobile Robots // IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. Beijing, China. 2006. P. 2515—2520.

16. Панов А. И. Одновременное планирование и обучение в иерархической системе управления когнитивным агентом // Автомат. и телемех. 2022. № 6. C. 53—71.

17. Jiao J., Trentelman H. L., Camlibel M. K. А Suboptimality Approach to Distributed Linear Quadratic Optimal Control // IEEE Transactions on Automatic Control. 2020. Vol. 65. N. 3. P. 1218—1225.

18. Jiao J., Trentelman H. L., Camlibel M. K. Distributed Linear Quadratic Optimal Control: Compute Locally and Act Globally // IEEE Control Systems Letters. 2020. Vol. 4, N. 1. P. 67—72.

19. Батенко А. П. Управление конечным состоянием движущихся объектов. М.: Сов. радио, 1977. 256 с.

20. Кабанов С. А., Митин Ф. В. Управление курсовым движением беспилотного автомобиля на основе алгоритма оптимального управления // Мехатроника, автоматизация, управление. 2023, Т. 24. № 12. C. 627—633.

21. Теряев Е. Д., Филимонов А. Б., Филимонов Н. Б., Петрин К. В. Концепция "гибких кинематических траекторий" в задачах терминального управления подвижными объектами // Мехатроника, автоматизация, управление. 2011. № 12. С. 7—15.

22. Кабанов С. А., Кабанов Д. С., Митин Ф. В. Оптимизация курсового движения беспилотного автомобиля при наличии препятствий и возмущений // Мехатроника, автоматизация, управление. 2023. Т. 24. № 2. C. 93—100.

23. Красовский А. А., Буков В. Н., Шендрик В. В. Универсальные алгоритмы оптимального управления непрерывными процессами. М.: Наука, 1977. 272 с.

24. Крылов И. А., Черноусько Ф. Л. Алгоритм метода последовательных приближений для задач оптимального управления // Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 1972. Т. 12, № 1. С. 14—34.

25. Красовский А. А. Алгоритмические основы оптимальных адаптивных регуляторов нового класса // Автомат. и телемех. 1995. № 6. С. 104—116.

26. Кабанов С. А., Кабанов Д. С. Задачи управления с оптимизацией параметров прогнозирующих моделей. СПб, Изд-во Балт. гос. техн. ун-та. 2017. 110 с.

27. Кабанов С. А. Управление системами на прогнозирующих моделях. СПб.: Изд-во СПбГУ, 1997. 200 с.

28. Литвинов А. С. Управляемость и устойчивость автомобиля. М.: Машиностроение, 1971. 417 с.

29. Справочник по теории автоматического управления / Под ред. А. А. Красовского. М.: Наука, 1987. 712с.