Введение 4
1. Обзор литературы 6
1.1. Групповое взаимодействия морских беспилотников ... 6
1.2. Механика надводного судна 9
2. Постановка задачи 12
3. Теоретическая часть 13
3.1. Математическая модель 13
3.2. Управление надводным беспилотным роботом 18
3.3. Задача перехвата для неподвижной цели 19
3.4. Задача перехвата для движущейся цели 23
4. Экспериментальная часть 26
4.1. Управление судном 26
4.2. Моделирование задачи перехвата неподвижной цели ... 27
4.3. Моделирование задачи перехвата движущийся цели . . . 32
Заключение 36
Список литературы 37
В последнее время стремительно возрастает интерес к использованию беспилотников, которые всё чаще находят применение в доставке, разведке, поисковых и военных операциях. Беспилотники активно применяются на море. При разработке таких беспилотников необходимо максимально возможно учесть динамику движения тела, рассмотреть всевозможные силы и моменты, действующие на робота. Для морских роботов необходимо учесть гидродинамические эффекты взаимодействия жидкости с твердым телом: присоединенную массу, сопротивление воды и т.д. В случае морских беспилотников задача осложняется тем, что морские суда являются неполноприводными механическими системами, то есть число управляющих воздействий меньше числа степеней свободы. Для таких систем нужно исследовать внутреннюю динамику и её устойчивость, что порой значительно осложняет задачу и мешает маневрированию [1].
В то же время существует потребность в создании автономных роботов, т.е. выполняющих поставленную задачу без участия человека. Для таких беспилотников не только необходимо максимально полно учесть динамику, но и разработать алгоритмы выполнения поставленной задачи: следования пути, перехвата цели и так далее. Необходимо не только придумать алгоритм для маневрирования аппарата, но и подобрать подходящий закон управления для возникновения необходимых динамических усилий, требуемых для осуществления маневра [2].
Беспилотные аппараты зачастую достаточно дёшевы в производстве, а благодаря развитию миниатюрных компьютеров, встраиваемых в беспилотники и позволяющих реализовывать сложные децентрализованные мультиагентные алгоритмы управления, появляется возможность использовать беспилотники в качестве агентов в задаче управления группой беспилотников. Возникает задача разработки группового управления множеством роботов, что позволяет расширить класс решаемых задач и повысить эффективность выполнения. Так называемые мультиагентные технологии становятся все популярнее, с каждым годом растёт число статей, посвящённых данной теме. Мультиагентные системы показывают хорошую эффективность, зачастую они менее подвержены помехам, прерываниям связи, задержкам в передаче сообщений и так далее. Такие алгоритмы имеют свои безусловные преимущества, что даёт значительную гибкость в использовании групп роботов [3]. В то время, значительная часть имеющихся результатов носят пока теоретический характер [4]. Однако новые возможности открывают также новые сложности, которые необходимо преодолевать — необходимо создавать алгоритмы с учетом информационных ограничений, что представляет значительный интерес в современных проблемах кибернетики [5].
Россия омывается 13 морями и имеет необходимость в охране, исследовании и выполнении спасательных операциях в своих территориальных владениях, с такими задачи могут справляться морские беспилотники. В таких условиях разработка алгоритма автономного управления группой морских роботов в задаче перехвата приобретает актуальность. При этом на данный момент существует мало статей, применяющих мультиагентные алгоритмы с подробной механикой движения морских судов.
В рамках выпускной работы магистра была изучена задача перехвата группой надводных беспилотников. В литературе представлены алгоритмы перехвата для агентов без ограничений на движение, или, при реализации алгоритмов для морских беспилотников, использовалась линейная динамика, адекватно отражающая динамику судна лишь на малых скоростях. В ходе проделанной работе получены следующие результаты:
1. Описан реализация комплекс программ.
2. Изучена механика движения надводного судна и выбрана нелинейная динамическая модель, а также выбран закон управления судном для данной модели. В рассматриваемых алгоритмах далее использована выбранная модель.
3. Реализован алгоритм перехвата и окружения статической цели группой роботов.
4. Создан и реализован алгоритм сближения группы роботов с целью.
5. Представлен закон управления для решения задачи перехвата и окружения движущейся цели.
Результаты моделирования подтвердили применимость представленных алгоритмов. В качестве развития темы видится исследование задачи при условии движущейся цели с неизвестной скоростью, исследование устойчивости алгоритма при наличии помех, а также создание экспериментальных образцов для испытаний алгоритмов в реальных условиях.
[1] Ким Д.П. Теория автоматического управления. Том 2. Многомерные, нелинейные, оптимальные и адаптивные системы. — Москва : ФИЗМАТЛИТ, 2004. —ISBN: 5-9221-0534-5.
[2] Collective Dynamics and Control for Multiple Unmanned Surface Vessels / Liu Bin, Chen Zhiyong, Zhang Hai-Tao, Wang Xudong, Geng Tao, Su Housheng, and Zhao Jin // IEEE Transactions on Control Systems Technology. — 2019. — 12. — Vol. PP. — P. 1-8.
[3] Approximate Consensus in Stochastic Networks With Application to Load Balancing / Amelina N., Fradkov A., Jiang Yu., and Verga- dos D // Information Theory, IEEE Transactions on. — 2015. — 12. — Vol. 61. —P. 1739-1752.
[4] Новиков Д.А. Кибернетика: Навигатор. История кибернетики, современное состояние, перспективы развития. — Москва : ЛЕНАНД, 2015. —ISBN: 978-5-9710-2549-8.
[5] Андриевский Б.Р., Матвеев А.С., А.Л. Фрадков. Управление и оценивание при информационных ограничениях: к единой теории управления, вычислений и связи. // Автоматика и телемеханика. — 2010. — 12. — Vol. 4. — P. 34-99. — Access mode: http://mi. mathnet.ru/at802.
[6] Multi-agent Stochastic Systems with Switched Topology and Noise / Amelin K., Amelina N., Granichin O., and Granichina O. // 2012 13th ACIS International Conference on Software Engineering, Artificial Intelligence, Networking and Parallel/Distributed Computing. — 2012. — P. 438-443.
[7] Guo J., Yan Gangfeng, Lin Zhiyun. Local control strategy for movingtarget-enclosing under dynamically changing network topology // Systems & Control Letters. — 2010. — 12. — Vol. 59. — P. 654-661.
[8] Chen Yang-Yang, Tian Yu-Ping. Formation tracking and attitude synchronization control of underactuated ships along closed orbits // Int. J. Robust Nonlinear Control. — 2014. — 12. — Vol. 25. — P. 30233044.
[9] A Survey of An Intelligent Multi-Agent Formation Control / Chen Qi- jie, Wang Yao, Jin Yuqiang, Wang Taoyu, Nie Xinhua, and Yan Ting- long // Applied Sciences. — 2023. — 05. — Vol. 13. — P. 5934.
[10] Path following control of underactuated ships based on nonswitch analytic model predictive control / Wang Xiaofei, Zou Zaojian, Li Tieshan, and Luo Weilin // Journal of Control Theory and Applications. — 2010. —11.—Vol. 8. —P. 429-434.
[11] Review on model predictive control: an engineering perspective / Schwenzer Max, Ay Muzaffer, Bergs Thomas, and Abel Dirk // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. — 2021. —11.—Vol. 117. —P. 1327-1349.
[12] Fossen Thor I. Handbook of Marine Craft Hydrodynamics and Motion Control, 2nd Edition. — NJ, USA : John Willey & Sons Ltd, 2021.— ISBN: 978-5-9710-2549-8.
[13] Gorman Chrystine M. Modeling, comparison and analysis of multi body parafoil models with varying degrees of freedom : Ph. D. thesis ; University of Alabama in Huntsville. — 2011.
[14] Robust Control for the Dynamics of an Unmanned Surface Vehicle Under the Perturbations (Marine Waves and Currents) / Velueta Guzman Manuel J., Rullan Lara Jose L., Ruz Hernandez Jose A., and Alazki Hussain // 2018 15th International Conference on Electrical Engineering, Computing Science and Automatic Control (CCE). — 2018. — P. 1-6.
[15] Setiawan F A et al. Dynamic modelling and controlling Unmanned Surface Vehicle//IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci. — 2021. — Vol. 649.
[16] Fossen Thor, Pettersen K.Y. On uniform semiglobal exponential stability (USGES) of proportional line-of-sight guidance laws // Automat- ica. — 2014. —10. — Vol. 50.
[17] Lekkas Anastasios, Fossen Thor. Minimization of cross-track and along-track errors for path tracking of marine underactuated vehicles.—2014.—06.—P. 3004-3010.
[18] Lapierre Lionel, Jouvencel Bruno. Robust Nonlinear Path-Following Control of an AUV // Oceanic Engineering, IEEE Journal of. — 2008. — 05. — Vol. 33. — P. 89 - 102.
[19] Silvestre Carlos, Pascoal Antonio. Control of the INFANTE AUV using gain scheduled static output feedback // Control Engineering Practice. — 2004. — 12. — Vol. 12. —P. 1501-1509.
[20] von Ellenrieder Karl D., Henninger Helen C., Licht Stephen. Dynamic modelling and control of a portable USV for bathymetric survey // Global Oceans 2020: Singapore - U.S. Gulf Coast. — 2020. — P. 1-7.