Методы роевого управления
Автоматизация, ее предпочтительный уровень и возникающие в связи с этим проблемы — одна из основных сфер эргономических исследований и разработок.
Квадрокоптер имеет бортовой блок управления, который, во-первых использует систему стабилизации, что позволяет противодействовать таким внешним воздействиям как ветер, во-вторых, позволяет обрабатывать простые команды оператора и на основе них вырабатывать управляющие сигналы. Обычно используются следующие простые команды:
Использование светодиодов на перекладинах позволяет оператору отличать переднюю, заднюю, правую и левую сторону квадрокоптера. Удобство управления будет зависеть от того, насколько плавно и предсказуемо для оператора квадрокоптер будет отрабатывать эти команды. Реакции квадрокоптера на команды оператора и является основным фактором, влияющим на эргономичность системы «оператор-квадрокоптер». Оператор управляет квадрокоптером с помощью 8 команд. Следовательно, для управления целесообразно использовать две руки. Вариант исполнения пульта дистанционного управления, представленный на Рис. 1 и 4. 5, используется для большинства квадрокоптеров.
Все 8 команд осуществляются путем регулирования положения ручек управления (поз. 3,4 на Рис. 5) большими пальцами рук. Также на пульте предусмотрено настройка чувствительности управления. Описание органов управления представлена в Таблице 4.
Для приближенной оценки эргономичности управления квадрокоптером с помощью такого пульта, необходимо было оценить способность человека эффективно маневрировать квадрокоптером. Для этого было проведено эргономическое исследование с использованием компьютерного моделирования в среде UM (Рис. Была создана модель пульта в UM на основе макета пульта управления (Рис. Бортовой блок управления был реализован на основе разработанного алгоритма управления по скорости в программном пакете Matlab и подключен к среде моделирования в UM. Таким образом, оператор управлял по скорости, задавая с помощью ручек управления программную скорость движения на вход блока управления.
Эргономическая модель в Universal Mechanism. Задание состояло в следующем: подняться на определенную высоту, пролететь через горизонтальную вентиляционную шахту с шириной в 1. 5 размера квадрокоптера, выполнив повороты на угол 90 градусов. Предполагалось, что оператор наблюдал за полетом сверху (камера была сверху), и вентиляционная шахта открыта с верхней стороны. Эксперимент выполнялся при различной удаленности оператора (камеры) от квадрокоптера, тем самым изменялось восприятие оператора к изменениям положения квадрокоптера. Задание считалось выполненным, если удавалось безаварийно пролететь через вентиляционную шахту. Результаты эргономического исследования представлены в Таблице
Управление по скорости является удобным способом оперативного управления квадрокоптером.
Восприятие изменений положения робота ухудшалось с изменением удаленности оператора.
Новый пользователь должен проходить обучающую программу, прежде чем приступать к управлению реальным квадрокоптером. Имея в качестве объекта исследования систему «человек—машина», эргономика изучает определенные ее свойства, которые обусловлены положением и ролью человека в системе. Эти свойства получили название человеческих факторов в технике. Они представляют собой интегральные показатели связи человека, машины, предмета деятельности и среды, проявляющиеся при деятельности человека с системой и ее функционировании. Человеческие факторы в технике формируются на основе базовых характеристик: социально-психологических, психологических, физиологических и психофизиологических, антропологических, гигиенических в их соотношении с техникой. Эргономика также тесно связана с инженерной психологией — отраслью психологии, изучающей процессы приема и обработки информации, информационной подготовки и принятия решений, их реализации человеком в деятельности с техническими средствами и системами.
Содержание к диссертации
ГЛАВА 1. Обзор методов управления квадрокоптерами и постановка задачи 14
Управление одиночным квадрокоптером 14
Принцип полета 14
Функциональная схема и датчики 15
Обзор существующих решений в области управления одиночным квадрокоптером 17
Управление группой квадрокоптеров 21
Режимы движения 21
Стратегия управления 22
Обзор существующих решений в области группового управления квадрокоптерами 25
Задача картирования сельскохозяйственных площадей 27
ГЛАВА 2. Алгоритм управления одиночным квадрокоптером 35
Общий подход 46 Стр.
ГЛАВА 3. Децетрализованное управление квадрокоптером в мультиагентной системе 54
Методы управления мультиагентными системами
ГЛАВА 4. Модель системы управления, среда моделирования и экспериментальные исследования 72
Моделирование движения одиночного квадрокоптера
Разработка модели системы управления и среды моделирования 83 Стр.
- Обзор существующих решений в области управления одиночным квадрокоптером
- Система координат и вектор состояния
- Методы роевого управления
- Подключение модели системы управления и среды моделирования
Введение к работе
Работа посвящена актуальной задаче децентрализованного управления мультиагентной системой (МАС), состоящей из автономных агентов – квадрокоптеров, с целью коллективного движения в двух режимах: строевом, подразумевающим сохранение заданной геометрической топологии группы с двухуровневой иерархией, и роевом, предполагающим хаотичное стайное движение.
Растущая популярность мультикоптеров в классе мини-БПЛА объясняется достоинствами этих винтокрылых аппаратов. Обладая всеми преимуществами летательных аппаратов вертолетного типа, мультикоптеры, в отличии от вертолетов, имеют простой и экономичный механизм с фиксированными осями пропеллеров, не требующий сложного технического обслуживания.
Прогрессирующая популярность наглядно подтверждает глобальный рост рынка БПЛА. Во многом это обусловлено стремительным ростом 22% в год сегмента мультикоптеров за счет расширения областей применения, в первую очередь в гражданском секторе. Сегодня, мультикоптеры активно
используются в кинопроизводстве и аэрофотосъемке, в инспекции инфраструктурных объектов, в сельском хозяйстве. В качестве примера коммерческого применения можно отметить процесс доставки
мультикоптерами малогабаритных грузов до клиентов компанией Amazon.
Идея создания МАС на базе мультикоптеров начала развиваться совсем недавно и имеет перспективы для широкого применения. В сравнении с одиночным квадрокоптером, МАС, состоящая из группы квадрокоптеров, имеет расширенное знание окружающей среды за счет коммуникации внутри группы, повышенную надежность за счет взаимозаменяемости агентов, и способность коллективно быстрее выполнять более сложные задачи.
Указанные преимущества явно выражаются в задачах мониторинга и аэросъемки (например, в обследовании сельскохозяйственных площадей).
В мировой литературе большое количество трудов, посвященных управлению одиночным квадрокоптером. Одним из таких работ является статья по управлению параметрами полета квадрокоптера при заданной траектории научных сотрудников из ИАиЭ СО РАН в Новосибирске.
Тем не менее, можно отметить лишь несколько работ, направленных на создание и апробацию способов группового управления летающими агентами в трехмерном пространстве. Например, в НИИ МВС ЮФУ решили задачу формирования целевого строя произвольной геометрической топологии группы квадрокоптеров. Исследователи из ВМК МГУ привнесли значительный вклад в развитие общих принципов децентрализованного управления. Другими ключевыми российскими организациями, вносящими вклад в развитие методов управления мультиагентными системами, являются: МГТУ им. Баумана, ЦНИИ РТК, ИПМ им. Келдыша РАН, МГТУ «Станкин», МИРЭА. В Университете Пенсильвании США была реализована и апробирована система централизованного управления группой из 20 квадрокоптеров. Научные
сотрудники из Будапештского Университета разработали алгоритм
децентрализованного управления группой квадрокоптеров на базе правил К. Рейнольдса и существующих систем управления скоростью движения квадрокоптера, и создали МАС из десяти автономных квадрокоптеров, способных выполнять реальные коллективные задачи. В Стенфордском Университете создан и апробирован алгоритм управления квадрокоптером в МАС, построенный на базе решения задачи о переговорах Дж. Нэша.
Анализ литературы выявил крайне ограниченный список работ, посвященных децентрализованному управлению группой квадрокоптеров, а также отсутствие методов, позволяющих в ходе движения менять лидера и режим полета между строевым и роевым движением группы.
Резюмируя, децентрализованное управление квадрокоптерами в МАС является новым этапом развития систем управления мультикоптерами, и в силу новизны задачи, востребованности в практическом применении и
ограниченности научных работ на эту тему, является актуальной проблемой.
Цели и задачи
Целью диссертационной работы является разработка способов
децентрализованного управления группой автономных квадрокоптеров для роевого и строевого движения.
Для достижения этой цели были решены следующие задачи:
- Вывод уравнения движения квадрокоптера.
- Разработка алгоритмов управления движением одиночного квадрокоптера по скорости и по траектории.
- Исследование алгоритмов управления мультиагентными системами и выработка критериев согласованного и безопасного движения группы квадрокоптеров.
- Решение кинематической и динамической задачи группового управления МАС в плоскости.
- Разработка способа децентрализованного управления квадрокоптерами в мультиагентой системе в трехмерном пространстве.
- Создание модели системы управления и среды моделирования.
- Проведение компьютерного моделирования коллективного движения десяти квадрокоптеров с независимыми системами управления для проверки работоспособности разработанных алгоритмов и способов управления. В частности, апробация способа управления в задаче картирования сельскохозяйственных площадей группой квадрокоптеров. Анализ результатов исследований на соответствие критериям согласованного и безопасного коллективного движения.
Поставленные задачи были решены на базе классических методов теории автоматического управления, алгебры С. Ли и методов управления мультиагентными системами. Верификация математической модели движения квадрокоптера, проверка работоспособности алгоритма управления по
скорости, алгоритма управления по траектории и способа децентрализованного управления в МАС реализованы средствами компьютерного моделирования. Оценка производилось на основе результатов экспериментов, а также с помощью симуляции среды моделирования.
Заключается в следующем:
- Разработан способ децентрализованного управления квадрокоптером в мультиагентной системе на базе модифицированных правил Рейнольдса, позволяющий в ходе коллективного движения менять лидера и режим полета между строевым движением и роевым движением.
- Предложена система критериев, определяющих качество коллективного движения группы квадрокоптеров.
- Разработан метод управления одиночным квадрокоптером, сочетающий управление по скорости и управление по траектории.
Практическая ценность.
В настоящее время интерес к мультикоптерным МАС проявляют организации, работающие в отрасли сельского хозяйства и энергетики, спасательные службы и силовые органы для выполнения задач мониторинга, аэрофотосъемок, грузоперевозок, патрулирования, а также поисково-спасательных работ. Выполнение подобных задач на расстояниях десятки тысяч гектар с/х посевов, лесных массивов, энергетической или городской инфраструктуры требует согласованной работы группы автономных летающих агентов. При спасательных работах и задач патрулирования границ нужна высокая надежность, что может быть обеспечено взаимозаменяемостью агентов. Данная работа имеет научную значимость в теории управления МАС благодаря разработанным новым подходам к децентрализованному управлению и прикладную значимость, поскольку может лечь в основу систем управления автономными квадрокоптерами для решения перечисленных задач. В качестве примера практического применения способа группового управления, была решена задача картирования с/х площадей группой квадрокоптеров.
Основные положения. На защиту выносятся:
- Алгоритмы управления одиночным квадрокоптером по скорости и по траектории.
- Методы кинематического и динамического управления МАС для строевого и роевого движения в двумерном пространстве.
- Способ децентрализованного управления квадрокоптером в мультиагентной системе на базе модифицированных правил К. Рейнольдса для полета в строевом и роевом режиме в трехмерном пространстве.
- Модель системы управления квадрокоптером и масштабируемая среда моделирования.
- Результаты моделирования, подтверждающие работоспособность разработанных алгоритмов и методов.
Апробация работы. Основные результаты работы докладывались на следующих конференциях и научных семинарах:
- Всероссийской научно-технической конференции «Экстремальная робототехника» (Санкт-Петербург, 2012);
- Научная конференция для студентов, молодых ученых и аспирантов МГТУ им. Н. Э. Баумана, посвященная 100-летию Е. П. Попова (Москва, 2014);
- Научные семинары кафедры «Роботы и робототехнические системы» МГТУ им. Н.Э. Баумана в 2012–2016 гг.
Публикации. Результаты диссертационной работы нашли отражение в 4 научных статьях, в том числе 3 публикациях в изданиях из перечня ВАК РФ.
Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованных источников и приложений. Объем работы составляет 124 печатных страниц (включая 16 страниц приложений), 66 рисунков, 5 таблиц. Библиография содержит 71 наименований, из них 46 иностранных источника.
Подключение модели системы управления и среды моделирования
Для апробации алгоритма децентрализованного управления квадрокоптером в МАС также использовалась связка программных пакетов Matlab и UM. Квадрокоптеры в UM были заданы как система из идентичных тел с одинаковыми масс-инерционными характеристикам.
Каждый агент имел свою независимую систему управления в Matlab. Модель системы управления была построена в Matlab на основе формул (2. 10-2. 12, 3. 5) и схемы управления на Рис. Матрицы усиления были подобраны экспериментально и равны: Кp = diag(2,2,2), Kd = diag(2,2,2), КR = diag(20,20,20), KQ = diag(5,5,5); KV = diag(2,2,2), KC = diag(2,2,4), KP = diag(2,2,1), KP = diag(2,2,1); Минимальное безопасное расстояние между двумя агентами установлено равным одному метру: lmn = 1. Подробная иллюстрация среды моделирования UM и модели системы управления Matlab приведена в Приложении П3. Подключение модели системы управления и среды моделирования
Аналогично моделированию движения одиночного квадрокоптера, для моделирования движения группы автономных квадрокоптеров была установлена двухсторонняя связь между средой моделирования UM и 10 идентичными моделями Matlab (Приложение П3), реализующие Схема подключения «Matlab» и «Universal Mechanism» децентрализованное управление квадрокоптером. При этом из UM в Matlab передавались такие параметры, как координаты, скорость и угловые параметры агента, а также координаты и угол рыскания соседних агентов в ПСК искомого агента (Рис. 13). Постановка экспериментов и результаты моделирования
Для захвата большей ширины кадра, группа квадрокоптеров была выстроена в линию с расстоянием 50м между агентами. Для данного примера сделано допущение, что дальность связи агентов может достигать 500 метров. Таким образом, все квадрокоптеры получали координаты лидера и регулировали свою позицию относительно ведущего него.
Для каждого агента в собственной системе координат было задано взаимное расположение относительно других агентов. Расположение агентов в системе координат лидера имел вид:
Обзор существующих решений в области управления одиночным квадрокоптером
Принимая во внимание степень разработанности задачи управления одиночным квадрокоптером, одним из этапов диссертационной работы было учесть лучшие практики и разработать комбинированный алгоритм управления движением квадрокоптера по скорости и по траектории.
Система координат и вектор состояния
Рассмотрим вектор состояния х = (х у z ф / г р q г)т и нелинейную систему уравнений x = f(x,u) (2. Линеаризуем её в окрестности выбранной программной траектории — режима зависания квадрокоптера в пространстве: х,(0 = (0 0 0 0 0 v/, 0 0 0), ud(t) = (uh 0 0 0)т, где хd(t) — программный (желаемый) вектор состояния, ud(t) — программный вектор управления, jd — программный угол рыскания, uh = mg равнодействующая подъемная сила пропеллеров, равная силе тяжести. Линеаризованную в окрестности программного движения систему уравнений будем искать в виде: AX = FAX+GAU, (2. 8) где дх = х — х, и ди = и — и, — приращение вектора состояния и управляющего воздействия, F и G — матрицы, состоящие из значений частных производных нелинейной системы f по параметрам вектора состояния х и управляющего воздействия и в окрестности точки, соответствующему режиму, выбранному при линеаризации за исходную. Найдем частные производные нелинейной функции f:
Отметим, что линейная система уравнения (2. 9) описывает движение лишь в предположении малых отклонений от заданного программного движения.
Основное упрощение касается первого уровня управления, где в этом случае производится расчет лишь ошибки по скорости. Алгоритм управления квадрокоптером по скорости также продемонстрировал свою работоспособность в компьютерном моделировании. Управление при этом осуществлялась виртуальным пультом, с помощью которого с легкостью можно было переключаться между режимами управления по траектории и по скорости. Кроме этого, с помощью компьютерной модели были оценены эргономические свойства системы «оператор-квадрокоптер» при выполнении простейших маневров. Подробная информация о компьютерной апробации приведена в четвертой главе.