Анализируются риски, связанные с изолированным проектированием сложных программных систем внутри отдельных отраслей промышленности, при которых нередко не только делается одно и то же, но также страдает качество разработки из-за неполной компетенции исполнителей. Рассматривается подход разделения компетенции и ответственности при разработке сложного программного обеспечения за счет введения дополнительного предметно-ориентированного слоя взаимодействия разработчика программного обеспечения со специалистами предметной области. Предлагается использование адаптивной системы моделирования в качестве средства такого разделения. Показывается, что использование адаптивной системы моделирования в качестве общей платформы разработки отраслевых САПР не только повысит качество проектирования производств в различных отраслях, но также упростит проектирование производств в смежных областях. Наконец, показывается, что использование общей платформы позволит избежать издержек, связанных с тенденцией упрощения и атомизации программного обеспечения, разрабатываемого в нашей стране, в условиях санкций и деградации глобальных связей.

Работа посвящена разработке алгоритмов управления сетью агентов цепочной структуры, каждый агент которой является линейным объектом с запаздыванием по состоянию, подверженным действию внешних неконтролируемых возмущений в условиях априорной неопределенности. В каждом агенте сети осуществляется слежение за выходом предшествующего агента, а сигнал с ведущей подсистемы поступает только в первый агент сети, связь односторонняя. Учет временной задержки в моделях каждого агента сети такой структуры делает их близкими к реальным. В системах управления агентами осуществляется компенсация возмущений путем реализации принципа инвариантности, а именно, в каждом агенте сети компенсация действия внешних возмущений, действующих на агент сети извне, а также внутренних возмущений, вызванных различными режимами функционирования объекта, осуществляется путем формирования специального сигнала возмущений, и затем выполняется его последующая компенсация с помощью вспомогательного контура и двух наблюдателей Халила. Приведен числовой пример сети цепочной структуры, состоящей из четырех линейных объектов управления в условиях интервальной неопределенности параметров их математических моделей, запаздывания по состоянию и действия внешних неконтролируемых возмущений. Численное моделирование проведено в MATLAB Simulink. Представлены графики переходных процессов по ошибкам слежения агентов цепочной структуры, подтверждающие теоретические выводы и иллюстрирующие хорошую работоспособность алгоритмов управления сети агентов цепочной структуры.

Рассмотрены преимущества использования известных в радиотехнике цифровых гребенчатых фильтров (ГФ) как альтернативы непрерывным корректирующим фильтрам при реализации их в программном обеспечении управляющих контроллеров в системах автоматического управления. Удобство их реализации в контроллерах связано с организацией фиксированного числа пропусков отсчетов в обрабатываемом сигнале. В работе выделены и подробно исследованы свойства двух базовых гребенчатых фильтров первого порядка: фильтра высоких частот и пропорционального (формирующего) фильтра. Характеристики этих фильтров позволяют взять их за основу при реализации более сложных характеристик корректирующих устройств в сочетании с алгоритмами численного интегрирования. Анализ свойств ГФ пр оводится в частотной области.

Показано, что начальные участки частотных характеристик ГФ при определенных параметрах фильтров хорошо совпадают с непрерывными аналогами таких устройств. Именно эти участки частотных характеристик, ограниченные частотой среза разомкнутой системы, определяют совпадение статических и динамических свойств синтезируемой системы. Показывается, что ГФ снижают до 30 % уровень среднеквадратического отклонения (СКО) равномерно распределенного белого шума на выходе фильтров. Снижение уровня СКО происходит благодаря наличию периодически повторяющихся провалов на амплитудно-частотной характеристике фильтров, образующих так называемую гребенку. Благодаря тому, что рассматриваемые фильтры "вырезают" в спектре выходного сигнала гармоники, кратные обратной величине общей длительности пропускаемых интервалов отсчета, то специальным выбором этой длительности можно не только уменьшить уровень СКО случайного сигнала на выходе ГФ, но одновременно существенно снизить уровень регулярной помехи при ее наличии. Такие фильтры могут быть одновременно использованы в составе демодуляторов сигналов, модулированных по амплитуде.

Обсуждается разработка алгоритма построения траектории робототехнической платформы, движущейся в среде с препятствиями. Алгоритм основан на применении специальной локальной процедуры оптимизации на каждом шаге планирования и позволяет получать более адекватные в физическом смысле программные траектории без увеличения вычислительной сложности алгоритмов по сравнению с имеющимися методами. Алгоритм базируется на применении модернизированного метода потенциальных полей и последующем сглаживании получившейся траектории. Модернизация метода потенциальных полей заключается в обосновании параметров отталкивающего и притягивающего многообразий и новом способе детектирования и избегания локальных минимумов. При обнаружении локального минимума с помощью специального геометрического критерия алгоритм добавляет на карту дополнительное препятствие, что позволяет избежать его при дальнейшем планировании траектории. Для обхода препятствий, которые могут быть аппроксимированы многоугольниками, предложен метод эффективной точки до препятствия, являющейся эквивалентом последнего по отношению к текущему расположению движущейся робототехнической платформы при применении данного метода планирования.

Предложена двухэтапная методика сглаживания кусочно-линейной траектории. Предполагается, что имеется исходная неоптимальная кривая, найденная любым методом планирования. Данная кривая оптимизируется с использованием функционала, включающего длину траектории и отклонение оптимизированной кривой от исходной кривой. На втором этапе осуществляется сопряжение линейных отрезков планируемой прямой кривыми второго порядка. В результате планируемая траектория движения представляет собой квадратично-линейную кривую с гладкой функцией траекторной скорости. При этом предложенный способ сопряжения прямолинейных участков траектории не требует резких изменений скорости при прохождении поворотов.

Рассматриваются и обсуждаются результаты моделирования, подтверждающие эффективность предлагаемой методики планирования траекторий движения роботов.

Целью работы является изложение опыта разработки с использованием технологий искусственного интеллекта (ИИ) алгоритмов, реализуемых в системе управления АНПА. Изложен взгляд автора на содержаниие понятия ИИ применительно к созданию сложных технических систем. Выделены две наиболее перспективные, по мнению автора, технологии ИИ: 1) разработка базового алгоритма и его совершенствование на основе результатов всестороннего моделирования в различных условиях эксплуатации; 2) создание проблемно-ориентированной искусственной нейронной сети и ее глубокое обучение с использованием большого количества экспериментально полученного обучающего материала. Констатируется, что обе технологии достаточно трудоемки и требуют продолжительного времени для реализации. Но если в технологии моделирования ключевую роль играет полнота и адекватность моделирования условий, в которых предполагается функционирование создаваемой системы, то в технологии машинного обучения на передний план выходит наличие достаточного количества обучающего материала (в случае разработки систем технического зрения — изображений распознаваемых объектов, число которых может исчисляться многими тысячами). В работе приведена структура мультиагентной системы управления АНПА, сделан акцент на сложности решаемых ею задач и необходимости применения при ее создании технологий ИИ. Показано, что из всех задач, решаемых системой управления АНПА, методы ИИ наиболее востребованы для решения двух категорий задач: 1) распознавания сложившейся на данный момент ситуации и принятия в этой ситуации адекватного решения в интересах выполнения маршрутного задания; 2) поиск назначенного донного объекта среди множества других донных объектов естественного и искусственного происхождения. Применение технологий ИИ продемонстрировано на примере разработки с использованием специально созданного стенда моделирования алгоритма управления АНПА при обходе протяженного препятствия. Предложено задачу обнаружения и распознавания назначенного донного объекта решать с применением технологии глубокого обучения проблемно-ориентированной искусственной нейронной сети с той особенностью, что обучающий материал формируется программным путем в виде цифровых изображений искомого донного объекта на выходе гидроакустических, оптических и электромагнитных средств мониторинга дна в различных условиях их наблюдения.

Статья посвящена анализу механизма волнообразного движения подводных роботов. Приводится краткий обзор исследований, связанных с разработкой математической модели движения подводного робота с использованием волнообразного движителя в рабочем пространстве. Эта математическая модель имитирует движение некоторых видов рыб, например, скатов-батоидов (batoids). Целью исследования было обоснование возможности создания движительного механизма робота, в котором волнообразное движение плавника обеспечивается колебательными движениями отдельных элементов, реализуемых серводвигателями. При соответствующем управлении эти движения обеспечивают распространение волны в гибком плавнике робота. Преимуществом такого подхода является значительное повышение маневренности аппарата по сравнению с существующими моделями. Кроме того, движение становится практически бесшумным. Приводятся результаты предварительных экспериментов, выполненных на макете робота в целях проверки основных режимов движения. Эксперименты подтвердили возможность реализации предложенного способа управления. Определены параметры модели, обеспечивающие устойчивое движение подводного робота.