КАРТОЧКА
ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ
Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.
ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ
Номер 22-19-20153
НазваниеВысокопроизводительные методы цифрового проектирования, оптимизации и управления роботизированными системами для логистических и транспортно-технологических работ в АПК
РуководительГапоненко Елена Владимировна, Кандидат технических наук
Организация финансирования, регион федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Белгородский государственный технологический университет им. В.Г. Шухова", Белгородская обл
| Период выполнения при поддержке РНФ | 2022 г. - 2024 г. |
Конкурс№66 - Конкурс 2022 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований отдельными научными группами» (региональный конкурс).
Область знания, основной код классификатора 09 - Инженерные науки, 09-107 - Мехатроника и робототехника
Ключевые словасельскохозяйственный робот, оптимальное управление, рабочая область, генетические алгоритмы, цифровой двойник, техническое зрение
Код ГРНТИ55.30.31
ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ
Аннотация
Развитие агропромышленного комплекса РФ неизбежно связано с созданием новых перспективных технологий, средств автоматизации и роботизации при выполнении транспортно-технологических и погрузочно-разгрузочных работ в сельском хозяйстве. Важное значение приобретает использование для этих целей полностью автономных интеллектуальных роботизированных систем, обладающих повышенными характеристиками проходимости и маневренности, устойчивости, безопасности и быстродействия. В рамках реализации проекта будут разработаны новые технические и конструктивные решения автономных сельскохозяйственных роботов, используемых для сбора урожая фруктов на основе параллельного робота с вращательными шарнирами с возможностью перемещения схвата по нескольким направлениям, гибкой трубы для переноса и складирования объектов и телескопического звена со специальным синтезированным захватным устройством для сбора плодов, обеспечивающий повышенную маневренность в труднодоступной зоне и компактность конструкции. Механизм противовеса будет разработан для обеспечения статической устойчивости. Будет разработана и оптимизирована архитектура новой роботизированной системы для сбора фруктов, обеспечивающей требуемую жесткость и устойчивость конструкции. Будут разработаны методы аппроксимации рабочей области РС, основанные на методах интервального анализа, и синтезирован численный алгоритм для автоматизированного решения систем нелинейных неравенств и уравнений, описывающих рабочую область с учётом с учётом особых положений и пересечений звеньев. На основе требуемых положений и ориентации движения телескопического звена будут определены границы требуемого рабочего пространства для робота параллельной структуры, что позволит определить диапазон линейных и угловых перемещений исполнительных приводов, а, следовательно, геометрических и конструктивных параметров РС. Будет разработана реконфигурируемая конструкция выходного звена, исходя из анализа формы, размера, а также допустимых усилий нажатия на различные фрукты, с возможностью установки камеры и дополнительных режущих элементов. Реконфигурируемая конструкция позволит собирать фрукты как в накопительную ёмкость непосредственно на выходном звене, так и в ёмкость на мобильной платформе с использованием гибкой трубы. Будет разработан алгоритм технического зрения для точного захвата плодов в труднодоступной среде кроны дерева. Будет разработана архитектура нейронной сети для работы в режиме реального времени для точной классификации плодов в условиях неблагоприятного освещения. Данные RGB-D камер отличаются своей инвариантностью к освещению или цветовым вариациям и позволяют точно разделить фон, чтобы помочь классифицировать объекты в труднодоступной среде. Будут сформулированы математические задачи оптимального управления, которые предполагается решать в процессе эксплуатации объекта управления. Математические постановки задач будут включать фазовые ограничения, возмущения и неопределенности модели. Будут разработаны критерии качества управления и на их основе методы отбора оптимальных решений. Для сформулированных задач предполагается разработать и проверить на моделях эффективные вычислительные методы, построенные на основе эволюционных алгоритмов. Основное направление исследований будет связано с возможностью решения задач оптимального управления в реальном времени. С использованием CAD/CAM/CAE систем будет создан «цифровой двойник» РС, полностью соответствующий реальному объекту, и выполнено моделирование рабочих процессов РС. Будет разработан прототип роботизированной системы и проведены экспериментальные исследования.
Ожидаемые результаты
1. Будут разработаны новые технические решения и оптимизирована архитектура новой роботизированной системы для сбора фруктов, обеспечивающей требуемую жесткость, маневренность и устойчивость конструкции.
2. Будут разработаны методы определения и аппроксимации рабочей области РС, основанные на методах интервального анализа, и синтезирован численный алгоритм для автоматизированного решения систем нелинейных неравенств и уравнений, описывающих рабочую область с учётом с учётом особых положений и пересечений звеньев.
3. Будет создан программный многокомпонентный комплекс для описания рабочей области РС с модулями для преобразования покрывающих множеств и эффективной визуализации многомерной рабочей области робота и пересечения звеньев, построенный как на традиционных последовательных архитектурах, так и на параллельных вычислительных системах.
4. На основе требуемых положений и ориентации движения телескопического звена будут определены границы требуемого рабочего пространства для робота параллельной структуры, что позволит определить диапазон линейных и угловых перемещений исполнительных приводов, а, следовательно, геометрических и конструктивных параметров РС.
5. Будет разработана реконфигурируемая конструкция выходного звена, исходя из анализа формы, размера, а также допустимых усилий нажатия на различные фрукты, с возможностью установки камеры и дополнительных режущих элементов. Реконфигурируемая конструкция позволит собирать фрукты как в накопительную ёмкость непосредственно на выходном звене, так и в ёмкость на мобильной платформе с использованием гибкой трубы.
6. Будет разработан алгоритм технического зрения для точного захвата плодов в труднодоступной среде кроны дерева. Будет разработана архитектура нейронной сети для работы в режиме реального времени для точной классификации плодов в условиях неблагоприятного освещения. Данные RGB-D камер отличаются своей инвариантностью к освещению или цветовым вариациям и позволяют точно разделить фон, чтобы помочь классифицировать объекты в труднодоступной среде.
7. Будут разработаны алгоритмы локализации и планирования траектории движения в режиме реального времени. Алгоритмы позволят учесть ограничения, связанные с изменением внешних условий и наличием препятствий, для избежания возможных столкновений.
8. Будут разработаны динамическая и имитационная модели роботизированной системы (РС) на основе уравнений Эйлера-Лагранжа с учетом характеристик приводов и датчиков, результаты численного моделирования РС в симуляционной среде будут использованы для построения системы управления.
9. Будет разработан метод многокритериальной оптимизации геометрических и конструктивных параметров РС на основе стохастических методов глобальной оптимизации с применением различных алгоритмов, в том числе генетических, случайного поиска, оптимизации роя частиц (PSO).
10. Будет создан многокомпонентный программный комплекс, позволяющий реализовать разработанные алгоритмы оптимизации параметров РС с применением параллельных вычислений. С использованием разработанного программного комплекса будет проведен масштабный вычислительный эксперимент, выполнен анализ и сравнение эффективности алгоритмов и обобщение результатов оптимизации параметров РС.
11. Будут сформулированы математические задачи оптимального управления, которые предполагается решать в процессе эксплуатации объекта управления. Математические постановки задач будут включать фазовые ограничения, возмущения и неопределенности модели. Будут разработаны критерии качества управления и на их основе методы отбора оптимальных решений.
12. Для сформулированных задач будут разработаны и проверены на моделях эффективные вычислительные методы, построенные на основе эволюционных алгоритмов. Основное направление исследований будет связано с возможностью решения задач оптимального управления в реальном времени. С целью реализации полученных решений в бортовом процессоре объекта управления будут разработаны и исследованы системы управления движением объекта по расчетным оптимальным траекториям.
13. На основе оптимизации геометрических и конструктивных параметров РС будет выполнено детальное проектирование отдельных модулей системы с учетом требуемых ресурсов и РС в целом.
14. С использованием CAD/CAM/CAE систем будет создан «цифровой двойник» РП, полностью соответствующий реальному объекту, и выполнено моделирование рабочих процессов РП. Будет осуществлена проверка «цифрового двойника» с учетом возможных условий эксплуатации.
15. Будет создан программно-аппаратный комплекс, обеспечивающий высокопроизводительный обмен данными между процессором, вычислительными алгоритмами, контроллерами, внешней периферией и доступ алгоритмов к ресурсам процессора.
16. Будет разработан прототип роботизированной системы на основе параллельного робота с вращательными шарнирами с возможностью перемещения схвата по нескольким направлениям, гибкой трубы для переноса и складирования объектов и телескопического звена со специальным синтезированным захватным устройством для сбора плодов, обеспечивающий повышенную маневренность в труднодоступной зоне и компактность конструкции.. На основе функциональных и компоновочных схем будет выполнена комплектация образца двигателями, блоками управления и другими периферийными устройствами.
17. Будет выполнена оптимизация параметров контроллера и тестирование его эффективности, включая повторяемость, разрешающую способность, производительность, точность, управление. Будет выполнена отладка и корректирование управляющих программ и алгоритмов.
18. Будут проведены экспериментальные исследования РС для выполнения транспортно-технологических операций. Будет проведена доработка и корректировка прототипа РС и управляющих программ. Будет разработан графический пользовательский интерфейс для управления РС и его настройки его параметров в зависимости от вида собираемого фрукта и особенностей плантации плодовых деревьев.
19. Будет проведен анализ и обобщение результатов теоретических и экспериментальных исследований, будут разработаны рекомендации роботизированной системы для сбора различных видов фруктов.
В рамках реализации проекта будут получены новые модели, эффективные методы синтеза оптимального интеллектуального управления роботизированной системой на основе технического зрения и генетических алгоритмов. Полученные научные результаты внесут существенный вклад в развитие таких областей наук как механика машин и роботов, робототехника, теория автоматического управления, информационные и телекоммуникационные системы. Ожидаемые результаты соответствуют мировому уровню исследований в данных областях: результаты исследований будут опубликованы в высокорейтинговых научных изданиях и всесторонне представлены на наиболее значимых международных конференциях по тематике проекта, для получения результатов будут использованы современная материально-техническая база специализированных научных лабораторий БГТУ им. В.Г. Шухова, включая высокотехнологичное оборудование, приборы и испытательные стенды, уникальные установки, а также оборудование ЦКП ведущих научных организаций, современные информационные ресурсы, высокопроизводительные вычислительные ресурсы и программное обеспечение. Теоретические и экспериментальные исследования будут проведены на высоком научном уровне, в соответствии с передовыми достижениями в данных областях науки и техники. К участию в проекте будут привлечены ведущие, как российские, так и зарубежные ученые, имеющие высокий научный потенциал и квалификацию.
Белгородская область является одним из ведущих аграрных регионов страны. Большое внимание уделяется растениеводству – ключевой отрасли сельского хозяйства области. Постоянно пополняется сеть фермерских хозяйств, питомников, и других компаний мелкого бизнеса. Важной проблемой в развитии этой отрасти и повышении эффективности выполняемых работ является применение средств автоматизации и роботизации, а также полностью автоматизированных интеллектуальных роботизированных систем для сбора урожаю плодово-овощных культур. Полученные в ходе выполнения проекта результаты обеспечат повышение производительности труда и качества работ за счет применения новых средств автоматизации и роботизации при выполнении транспортно-технологических, погрузочно-разгрузочных, складских работ при уборке урожая. Разработанный прототип автономного сельскохозяйственного робота с повышенными характеристиками маневренности, компактности и проходимости найдет широкое применение в фермерских хозяйствах, питомниках региона, занимающихся возделыванием плодово-овощных культур.
ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ
Аннотация результатов, полученных в 2022 году
1. На основании имитационного моделирования с использованием программной среды MSC Adams установлены связи и получены соотношениях между конструктивными параметрами платформ устройства и характером изменения угловых перемещений исполнительного органа, что позволило установить влияние параметров установки шарнирных опор в неподвижной и подвижной платформах на предельно допустимые значения перемещений, а также параметров рабочей зоны.
2. На основании оптимизации, проведенной с использованием динамической модели и ротатабельного планирования эксперимента 2-го порядка получены оптимальные значения размерных положений шарнирных опор на верхней подвижной и нижней неподвижной платформах, обеспечивающие максимальную рабочую зону при минимизации силовых значений в реакциях шарнирных опор.
3. С помощью динамического моделирования установлен характер влияния значений ускорений на начальных этапах отработки траекторий и при смене вектора направления перемещений исполнительным органом на значения реакций в шарнирных опорах, что позволяет установить способы управления динамическими характеристиками с целью минимизации силовых нагрузок в конструкции и повышения производительности.
4. Разработаны методы определения и аппроксимации рабочей области РС, основанные на методах интервального анализа, и синтезирован численный алгоритм для автоматизированного решения систем нелинейных неравенств и уравнений, описывающих рабочую область с учётом особых положений и пересечений звеньев.
5. Разработан многокомпонентный программный комплекс для описания рабочей области РС с модулями для преобразования покрывающих множеств и эффективной визуализации многомерной рабочей области робота и пересечения звеньев, построенный как на традиционных последовательных архитектурах, так и на параллельных вычислительных системах.
6. На основе требуемых положений и ориентации движения телескопического звена определены границы требуемого рабочего пространства для робота параллельной структуры, что позволило определить диапазон линейных и угловых перемещений исполнительных приводов, а, следовательно, геометрических и конструктивных параметров РС.
7. Разработана реконфигурируемая конструкция выходного звена, исходя из анализа формы, максимального и минимального размера, а также допустимых усилий нажатия на фрукт, с возможностью установки камеры и дополнительных режущих элементов для более эффективного откручивания плода. Реконфигурируемая конструкция позволила собирать фрукты как в накопительную ёмкость непосредственно на выходном звене, так и в ёмкость на мобильной платформе с использованием гибкой трубы. Построена цифровая модель захватного устройства при помощи CAD системы NX, проведен анализ собираемости. В результате разработан макет захватного устройства из PLA и ABS пластика.
8. Разработан алгоритм технического зрения для точного захвата плодов в труднодоступной среде кроны дерева на основе нейронной сети YOLOv4. Разработана архитектура нейронной сети для работы в режиме реального времени для точной классификации плодов в условиях неблагоприятного освещения. Данные получаемые с RGB-D камер отличаются своей инвариантностью к освещению или цветовым вариациям и позволяют точно разделить фон, что помогает классифицировать объекты в труднодоступной среде.
9. Разработан алгоритм локализации и планирования траектории движения в режиме реального времени двумя методами: с использованием RGB-D камеры и с использованием LiDAR. Проведено сравнение этих методов, в результате которого сделан вывод, что что построение карты местности с использованием LiDAR является более эффективным в сравнении с использованием RGB-D камеры, так как значительно ниже искажения геометрии объектов, выше дальность распознавания препятствий. Алгоритм Cartographer позволил учесть ограничения, связанные с изменением внешних условий и наличием препятствий, для избежания возможных столкновений подвижной платформы. Расхождение реальной траектории от траектории, построенной в виртуальной среде составило 5%, что связано с углом поворота, при прохождении которого происходит проскальзывание.
Публикации
1. Волошкин А.А., Малышев Д.И., Гапоненко Е.В., Рыбак Л.А., Карбоне Дж. The design of a gripper device with screw and gear transmission in a robotic fruit harvesting system Procedia Computer Science, - (год публикации - 2023)
2. Малышев Д.И., Рыбак Л.А., Гапоненко Е.В., Волошкин А.А. Algorithm for determining the singularity-free and interference-free workspace of a robotic platform for fruit harvesting Procedia Computer Science, - (год публикации - 2023)
Аннотация результатов, полученных в 2023 году
1. Разработана динамическая и имитационная параметризованная модель роботизированной системы (РС) с использованием программного комплекса MSC Adams на основе уравнений Эйлера-Лагранжа с учетом характеристик приводов и датчиков, выполнено решение задачи поиска оптимальных значений динамических характеристик исполнительных устройств при минимизации силовых реакций в шарнирах и обеспечения заданной производительности.
2. Разработан универсальный алгоритм многокритериальной оптимизации АМО, состоящий в нормализации критериев и итеративной процедуре оптимизации с использованием однокритериальных эволюционных алгоритмов с использованием свёртки критериев с переменными коэффициентами важности. Сформулировано два критерия оптимизации, один из которых представляет функцию, которая определяет компактность конструкции, а второй - функцию, имеющую прямую зависимость с объёмом рабочего пространства и характеризующую диапазоны недостижимых ориентаций платформы с учётом пересечений звеньев. Выполнен анализ параллельных модификаций различных эволюционных алгоритмов, используемых в процедуре однокритериальной оптимизации: Генетического алгоритма (GA), Алгоритма серых волков (GWO), Алгоритма роя частиц (PSO).
3. Создан многокомпонентный программный комплекс на языке программирования C++ для реализации алгоритма АМО, включающий в себя модификации алгоритмов с параллельным вычислением функций приспособленности: генетический алгоритм, алгоритм серых волков, алгоритм роя частиц. Проведены широкомасштабные вычислительные эксперименты с использованием параллельных вычислений для решения задачи оптимизации геометрических и конструктивных параметров проектируемой РС, а также приведено сравнение эффективности работы используемых алгоритмов.
4. В рамках проведенного исследования для роботизированной платформы для сбора плодов сформулирована постановка задачи оптимального управления с закрепленными концами траекторий и нефиксированным конечным моментом времени. Сформулированы и формализованы критерии качества управления, необходимые для формирования оптимальной траектории. На основе модифицированной метрики Чебышёва предложен критерий максимального быстродействия, позволяющий обеспечить наибольшую возможную производительность робота. На основе модифицированной манхэттенской метрики предложен критерий минимального энергопотребления, обеспечивающий реализацию наиболее экономичного режима работы и позволяющий максимизировать количество плодов, собранных от одной зарядки аккумулятора. Предложен также комбинированный критерий оптимизации, позволяющий совместить в необходимых пропорциях разные критерии оптимизации, и процедура динамической корректировки весовых коэффициентов различных метрик.
5. Получены статические фазовые ограничения, обеспечивающие достаточную удаленность рабочей точки от границ рабочего пространства, определяемых диапазоном длин приводных штанг и недопустимостью их взаимопересечения, а также зонами сингулярности параллельного робота. Получены динамические фазовые ограничения, позволяющие минимизировать риск столкновения телескопического звена со стволом и ветвями обрабатываемого дерева.
6. На основе предложенных критериев качества управления разработаны методы отбора оптимальных решений на основе эволюционных алгоритмов. Применение методов искусственного интеллекта позволило синтезировать эффективные алгоритмы оптимизации траектории позиционирования, которые могут быть непосредственно использованы на этапе планирования траектории, а предложенные принципы их синтеза – для создания систем управления другими роботами параллельной структуры.
7. Синтезированы алгоритмы управления движением РП с использованием эволюционных алгоритмов, в том числе генетического алгоритма (GA), алгоритма серых волков (GWO), алгоритма роя частиц (PSO). В связи с наличием зависимости времени отработки траектории от изменения линейных входных координат, оптимизация выполнена в пространстве входных координат РП, для чего выполнен перенос ограничений из пространства выходных в пространство входных координат. Учтены как статические и динамические фазовые, так и смешанные ограничения, а также структурная сложность.
8. Разработан программный модуль на языке программирования C++ для реализации разработанных управляющих алгоритмов. Программный модуль разработан на языке С++ c использованием параллельных вычислений. Выполнены сравнительные эксперименты различных эволюционных алгоритмов, которые показали наилучшую сходимость при использовании PSO алгоритма. Выполненные эксперименты подтвердили эффективность предложенных критериальных функций управляющих алгоритмов, основанных на метрике Чебышева, которые позволили уменьшить время перемещения РП. В зависимости от траектории уменьшение времени позиционирование достигло более 14 процентов.
9. Для организации второго этапа управления роботом (реализации сформированной оптимальной траектории) разработана структурно-функциональная схема системы управления. Перенос расчета заданий по длинам приводных звеньев на этап формирования траектории позволил существенно упростить функциональную схему системы и алгоритм оперативного управления, повысить его быстродействие и упростить адаптацию к другим типам параллельных роботов.
10. Разработан алгоритм управления в условиях неопределенности, выполняющий проверку правильности позиционирования выходного звена робота и мониторинг состояния обрабатываемого дерева и осуществляющий в случае необходимости коррекцию траектории или ее повторное построение. В ходе моделирования описанной системы в среде Matlab подтверждена ее способность следовать рассчитанной оптимальной траектории, что обеспечивает выполнение статических и динамических фазовых ограничений и достижение конечных точек позиционирования с заданной точностью.
11. Усовершенствован ранее разработанный программный инструментарий для решения задачи построения системы управления роботом. В частности, в среде Matlab реализованы алгоритмы формирования, коррекции, перерасчета и реализации оптимальной траектории движения. Сравнительная проверка эффективности методов решения оптимизационной задачи показала преимущество применения эволюционных алгоритмов.
12. На основе оптимизации геометрических и конструктивных параметров РС будет выполнено детальное проектирование узлов мобильной колёсной платформы и установленного на ней робота параллельной структуры при помощи CAD/CAM систем автоматизированного проектирования с учетом требуемых ресурсов для изготовления и РС в целом. Будет выполнено моделирование рабочих процессов РС с учётом силовых характеристик в точках шарнирных опор, возникающих при отработке установленных траекторий. Это обеспечит условия качественного проектирования при разработке специализированных шарнирных узлов и проведении прочностных расчетов на основе метода конечных элементов, анализа собираемости и пересечения звеньев. Будут получены соотношения параметров базовых конструктивных элементов РС, которые позволят моделировать и разрабатывать конструкции РС различных типоразмеров для сбора различных фруктов с учётом высоты деревьев, включая их быстрое прототипирование и создание моделей будущих промышленных образцов.
Публикации
1. Волошкин А.А., Гапоненко Е.В., Рыбак Л.А., Перевузник В.С. Comparison of Methods of Finite Element Analysis in the Design of Mobile Robot Modules New Advances in Mechanisms, Transmissions and Applications, 124, 254-263 (год публикации - 2023) https://doi.org/10.1007/978-3-031-29815-8_25
2. Кумар С., Мохан С., Скитова В. Designing and Implementing a Versatile Agricultural Robot: A Vehicle Manipulator System for Efficient Multitasking in Farming Operations Machines, 11, 8, 776 (год публикации - 2023) https://doi.org/10.3390/machines11080776
3. Малышев Д.И., Рыбак Л.А., Волошкин А.А. Algorithm for Multi-criteria Optimization of Robot Parameters for Fruit Harvesting Based on Evolutionary Methods, Taking into Account the Importance of Criteria Springer Cham, 1913, 241-255 (год публикации - 2023) https://doi.org/10.1007/978-3-031-48751-4_18
4. Хуртасенко А.В., Чуев К.В., Черкасов В.В., Анциферов С.И. Dynamic model of a drive platform for a robotic fruit harvesting system AIP, - (год публикации - 2023)