Мурзин Д.А., Грин Л.М.

Уральский Федеральный университет имени Первого президента России Б.Н.Ельцина, Россия

Технические и рыночные решения для автоматических мобильных систем

Аннотация

В статье рассматривается проблема, связанная с управлением автоматическими мобильными системами в недетерминированной среде. Предлагается решение представленной проблемы. Рассматриваются возможные сферы применения разрабатываемого алгоритма, а также указываются условия, при которых его преимущества становятся наиболее значимыми.

Новой тенденцией в сфере управления транспортными системами является разработка автоматических систем управления для мобильных объектов в недетерминированной среде. Самым ярким примером проявления этой тенденции являются беспилотные автомобили Google, которые уже проехали полмиллиона километров. Для того чтобы они могли выйти из стен лаборатории и ездить по дорогам общественного пользования, пришлось поменять законодательство штата Невада в США. Этот пример наглядно показывает, что тенденция существует, но применение автоматических систем управления для мобильных систем не ограничивается беспилотными легковыми автомобилями, оно гораздо шире, некоторые из сфер применения будут показаны позднее в этой статье.

Создание системы управления для транспортной системы при условии недетерминированной среды дает возможность:

1) движения по нефиксированному маршруту, т.е. мобильный объект сам определяет траекторию движения до целевой точки;

2) адаптации к внешним условиям, т.е. система самостоятельно принимает решение во время движения о способе преодоления препятствий и в идеале накапливает информацию о преградах на пути (месте расположения, стратегии преодоления и т.п.).

3) полностью исключить из работы человека, что особо важно при работе во вредных и опасных для здоровья человека условиях.

Сейчас существует несколько подходов для решения данной проблемы: GPS-навигация, жесткая логика, нейронные сети, техническое зрение, построение карты местности, - но ни один из них не является оптимальным, потому что управление системами в недетерминированной среде является сложной и комплексной задачей, которая требует больших затрат времени и финансов.

Например, миллиардные инвестиции и привлечение в свой проект специалистов, которые работают уже более десятка лет над созданием беспилотного автомобиля, пока не позволили создать компании Google систему, которая могла бы работать под дождем или при выпадении снега. Причина в том, что в основу положено техническое зрение, которое дает информацию для сравнения с ранее отснятыми фотографиями местности. Возможным решением может являться разработка универсального алгоритма, который соединит преимущества нескольких методов управления.

Мы провели экспертную оценку разрабатываемого алгоритма в сравнении с существующими основными подходами для управления мобильными объектами в недетерминированной среде (см. табл. 1). Оценка велась по пятибалльной шкале для следующих критериев:

1) минимальная требовательность к вычислительным ресурсам;

2) самоадаптация системы управления;

3) отсутствие обмена данными во время работы с внешними устройствами;

4) оптимальность маршрута движения.

Таблица 1. Сравнительная характеристика методов управления движением мобильных систем.

Метод	1	2	3	4	Итого
GPS-навигация	4	1	0	3	8
Жесткая логика	5	0	5	0	10
Нейронные сети	1	5	3	1	10
Техническое зрение	3	2	1	2	8
Построение карты	0	4	4	5	13
Универсальный алгоритм	2	3	2	4	11

Из результатов сравнения можно сделать вывод, что самым лучшим методом для задач управления движением мобильных роботов в недетерминированной среде является построение карты, но при этом он требует максимального количества вычислительных ресурсов. Поэтому на существующем уровне развития микропроцессорной техники для реального применения вне стен лаборатории лучше всего подходит разрабатываемый универсальный алгоритм.

Рассмотрим возможное сферы применения автоматических мобильных систем, управляемых по универсальному алгоритму, а также важность параметров для них. (см. табл. 2).

Таблица 2. Сфера применения и важность параметров

Критерии

Параметр	Сфера применения
	Спасательная техника МЧС	Event индустрия	Геологоразведывательная техника	Складские системы
Самоадаптация	Высокая	Высокая	Высокая	Высокая
Автономность	Высокая	Средняя	Высокая	Средняя
Оптимальность маршрута	Средняя	Высокая	Средняя	Высокая

Разработка алгоритма позволит получить широкий класс устройств для различных сфер применения, которые действительно способны к работе в недетерминированной среде без участия человека.

Преимущества универсального алгоритма станут наиболее значимыми при применении в условиях, когда:

1) связь с мобильной системой не может быть установлена, или пропускная способность канала связи не позволяет достичь оптимального быстродействия системы;

2) произошло значительное быстрое изменения условий среды, в которой проводятся работы, или среда постоянно меняется.