В этом году исполняется 70 лет со дня создания в МГТУ им. Н. Э. Баумана новой кафедры, которая сегодня называется "Робототехнические системы и мехатроника". Эволюция развития этой кафедры отражает в полной мере развитие технического направления, которое она представляет, от систем управления автоматическими приводами до автономных роботов. При этом, совершенствуя программы подготовки в соответствии с требованиями времени, удалось сохранить традиции российской инженерной школы, в основе которых лежит фундаментальная естественно-научная подготовка в сочетании с практическими навыками создания новых технических средств. Крупные ученые и инженеры внесли свой вклад в содержание и методику подготовки специалистов в области робототехники и мехатроники, заложили основы этой подготовки, которая и сегодня востребована как в России, так и за рубежом. Наступили времена, когда робототехника из направления, перспективного в далеком будущем, превратилась в насущную потребность. Сегодня кафедра "Робототехнические системы и мехатроника" в полной мере отвечает новым вызовам времени.

Рассмотрен коллаборативный робот как мобильное робототехническое устройство, способное по речевой команде человека выполнять те или иные действия, причем не обязательно в том же рабочем пространстве, в котором находится сам оператор. При этом предполагается двусторонний диалог человека и робота в целях уточнения задачи, ситуации, состояния робота и, возможно, самого оператора.

Комплексная задача управления, а скорее, задача взаимодействия человека с таким искусственным партнером потребовала применения новых средств управления, распознавания ситуации, ведения речевого диалога. В качестве средств, позволяющих не только решить весь комплекс задач, но и провести предварительное обучение робота, в этой работе выбрана комбинация нейронных сетей различного типа – конволюционных для распознавания образов, глубоких сетей для распознавания речи, нейросетей LSTM для автономного управления движением робота по наблюдаемой ситуации.

Работы в области управления мобильными и манипуляционными роботами, в том числе с участием человека, в течении ряда лет проводились на кафедре "Робототехнические системы и мехатроника" МГТУ им. Н. Э. Баумана, отмечающей свое семидесятилетие. Читатель может познакомиться с этими работами по библиографическому списку. По существу, результатом всех этих работ является законченная модель сервисного манипуляционного робота, которая может найти самое широкое применение.

In order to search and rescue injured during earthquake, we proposed a method for multi-robots motion planning and distributed control in this paper. At first, we have created two probabilistic search models to considering the search area and the characteristics of sensors, which we used to search the injured targets. And after finding the targets, they are assigned to the mobile robots on the land to afford emergency rescue. In order to reach to the targets, a path planning method based on map matching is proposed. There are three parts here. Firstly, to obtain the global and local map: continuous ground images are first collected using the UAV’s vision system, and subsequently, a global map of the ground environment is created by processing the collected images. The local map of the ground environment is obtained using the 2D laser radar sensor of the leader (UGA). Established the coordinate conversion relationship between UAV and UGV, unknown values during map matching are determined via the least square method. Secondly, our robots moved by group (leader-follower). The leader’s path was planned globally and locally. The other multi-robots moved along the path planned by the leader. Thirdly, in order to plan and coordinate the robots in the group, the finite state machine is used to describe the logical level of control system for each robot in the group. After that, at the tactical level of the control system, the movement control law of formation maintaining mode and formation switching mode is designed.

Рассматриваются вопросы проектирования шагающего робота с захватными устройствами (ЗУ), позволяющими роботу передвигаться по произвольно ориентированным в пространстве поверхностям. Подобные роботы актуальны прежде всего для осмотра и диагностики состояния различных промышленных конструкций. В рамках данной работы предложена модель двухопорного робота с захватными устройствами на опорах, позволяющими крепиться к опорным поверхностям с небольшой кривизной, произвольно ориентированным в пространстве. Для обеспечения крепления к подобным опорным поверхностям робот спроектирован с пятью степенями свободы. Важным критерием является возможность ловкого передвижения по поверхностям. Кроме того, одна из степеней свободы робота была сделана линейной, что облегчает переступание через преграды и позволяет реализовывать более простые алгоритмы шагания.

При креплении робота сразу двумя ЗУ за опорные поверхности кинематическая цепь замыкается, и без дополнительных мер это может приводить к возникновению нежелательных сил и моментов в звеньях робота. В данной работе предлагается использовать два метода совместно – реализовать импедансное управление за счет введения обратной связи по оценке момента на основе измерения токов двигателя и обеспечить податливость ЗУ за счет собственной упругости. Проведено математическое моделирование робота с учетом кинематики конструкции и детальных моделей исполнительных двигателей и усилителя мощности на полевых транзисторах, показавшее возможность снижения нежелательных усилий в звеньях робота, возникающих в процессе крепления робота за две опорные поверхности одновременно. Наилучшие результаты были достигнуты при управлении вектором тока синхронного двигателя и использовании сигналов тока для реализации импедансного управления.

Также приведены упрощенная схема привода, реализующая векторное управление током исполнительного двигателя, и структурная схема системы управления, позволяющей реализовать различные походки в полуавтоматическом режиме и в режиме управления от оператора.

Исследована форма функционала разности 3D-изображений для различных сред (помещения, индустриально-городская среда, пересеченная и лесистая местности). Сформулированы требования к характеристикам сенсора и геометрии внешней среды, выполнение которых обеспечивает корректную постановку и решение задачи экстремальной навигации. Описаны оптимальные способы сканирования окружающего пространства и обоснованы условия, выполнение которых обеспечивает решение навигационной задачи предложенным алгоритмом в реальном времени (в темпе движения) при обработке 3D-изображений, формируемых современными 3D-лазерными сенсорами. В частности, описана зависимость между частотой формирования 3D-изображений и угловыми и линейными скоростями движения, обеспечивающая попадание в многомерный интервал унимодальности функционала разности 3D-изображений, что гарантирует прямой поиск его глобального минимума в реальном времени. Опробованы различные методы прямого поиска глобального минимума функционала и выбраны наиболее быстродействующие для рассматриваемого случая. Выполнена оценка точности решения задачи навигации и предложен способ снижения накапливаемой ошибки, основанный на использовании для коррекции вычисленного значения текущих координат более "старого" 3D-изображения, имеющего пересечение зоны обзора с зоной обзора текущего изображения. Предложенный способ, являющийся модификацией метода опорных изображений, позволяет снизить суммарную ошибку, растущую пропорционально числу циклов решения задачи экстремальной навигации, до значений, обеспечивающих автономное функционирование транспортных роботов и БПЛА в заранее не подготовленных и неизвестных средах. Эффективность предложенных алгоритмических и разработанных программно-аппаратных средств экстремальной навигации подтверждена натурными экспериментами, проведенными в реальных условиях различных сред.

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.

Рассмотрены вопросы применения группы робототехнических комплексов военного назначения. Современное состояние систем управления одиночных робототехнических комплексов не позволяет решать все задачи, ставящиеся перед роботом. Проведен анализ способов управления группой роботов в боевых условиях. Обоснована необходимость использования многоуровневой системы управления интеллектуальным боевым роботом. Предложена многоуровневая система управления интеллектуальным роботом. Такая система предполагает возможность управления роботом в одном из четырех режимов: дистанционном, супервизорном, автономном и групповом. Более того, каждый робот в зависимости от внешних условий и своего состояния может находиться в любом режиме управления. Применение данной методики управления показано на примере движения группы роботов с интервалом по фронту. Рассмотрена задача движения ведомых роботов за лидером. При формировании алгоритма управления роботом использовался метод конечных автоматов. Алгоритм управляет движением РТК в различных режимах работы: режиме группового управления и в режиме автономного движения. В режиме группового управления реализована задача "движение за лидером". Для состояния "движение строем" был реализован алгоритм формирования траектории движения ведомых роботов с помощью аппроксимации кривой Безье. Он позволяет построить траекторию для ведомого робота. На основе полученной траектории вычислялись угловая и линейная скорости. В режиме автономного управления решаются две задачи: движение в заданную точку и объезд препятствий. В качестве алгоритма для объезда препятствия был использован алгоритм Vector Field Histogram, который определяет направление движения без препятствий. В основе состояния "Движение в заданную точку" базовым алгоритмом выступил Pure Pursuit как простой и надежный при решении подобных задач. Была разработана компьютерная модель движения группы роботов. Модель реализована в программе MATLAB с использованием библиотек Simulink и Mobile Robotics Simulation Toolbox. Промоделированы несколько разных вариантов движения группы РТК, отличающихся друг от друга начальным расположением роботов и положением препятствий. Проведенное компьютерное моделирование показало работоспособность и эффективность предложенного метода управления РТК.