Математическая и концептуальная модель квадрокоптера

ИНФОРМАЦИОННЫЕ И МУЛЬТИ-АГЕНТНЫЕ
ТЕХНОЛОГИИ УПРАВЛЕНИЯ
КВАДРОКОПТЕРАМИ ДЛЯ МОНИТОРИНГА
МОРСКОЙ ФАУНЫ
:Данилов А. А., аспирант кафедры прикладной информатики и
информатизации образования ИМИКТ САФУ им. М.В.Ломоносова,
dluciv@math.spbu.ru
Северный (Арктический) Федеральный университет им.
М.В.Ломоносова
А.В. Тимофеев, профессор кафедры информатики СанктПетербургского государственного университета, заведующий лабораторией
информационных технологий в управлении и робототехнике СПИИРАН,
tav@iias.spb.su
Санкт-Петербургский государственный университет,
Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации РАН
Аннотация
Рассматриваются задачи и методы управления полётом
квадрокоптеров с использованием современных
информационных технологий. Обсуждаются возможности и
перспективы групповой (мульти-агентной) навигации
беспилотных летательных аппаратов на примере мониторинга
морской фауны.
Введение
Актуальность данной работы связана с тем, что в случаях военных
конфликтов, природных и техногенных катастроф, разведки и добычи
полезных ископаемых в удалённых районах с суровым климатом возникает
необходимость применения беспилотных летательных аппаратов (БПЛА)
ввиду специфики ситуаций и сред, опасных для пилота обычных
летательных аппаратов. Замена обычных летательных аппаратов на
беспилотные позволит улучшить условия труда людей в опасных зонах,
сохранить здоровье и жизнь людям в военных конфликтах, а также
позволит получить экономический эффект [1–8].
В связи с бурным развитием информационных технологий
применение математических моделей и методов математического
моделирования для слежения и мониторинга с использованием
беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) становится всё более важной
проблемой. Применение БПЛА позволит найти новые пути решения
проблемы мониторинга и слежения за объектами морской фауны.
Для решения данной проблемы в первую очередь следует решить ряд
соответствующих задач:
– разработать аппаратно-программный комплекс для решения задачи
мониторинга объектов морской фауны;
– апробировать комплекс в акватории Белого моря.
Математическая и концептуальная модель квадрокоптера
Процесс разработки аппаратно-программного комплекса разбивается
на следующие этапы:
•
формулировка требований к разрабатываемой системе, которые в
последствии будут задавать множество ограничений и допущений для
концептуальной модели;
•
математическая формализация концептуальной модели;
•
постановка задачи и разработка численных методов её решения;
•
создание программного комплекса для проведения численного
эксперимента;
•
создание аппаратного комплекса
разработанным программным комплексом;
•
и
интеграция
его
с
техническая проверка и апробация.
Разработанный БПЛА будет представлять собой квадрокоптер.
Квадрокоптер – это летательный аппарат с четырьмя роторами,
вращающимися диагонально в противоположных направлениях. В
совокупности с программным комплексом разрабатываемый БПЛА должен
обладать дистанционной системой навигации и управления полётом и
встроенной системой стабилизации [1–3].
Для построения математической модели в первую очередь необходимо
рассмотреть данный объект как на физическую систему. Для этого
вводятся две системы координат (далее СК):
– неподвижная СК, OXYZ оси OX и OY
горизонтальной плоскости, ось OZ направлена вверх;
расположены
в
– подвижная СК, O’X’Y’Z’, в центре СК располагается центр масс
квадрокоптера, дуги квадрокоптера сонаправлены плоскости O’X’Y’.
Подвижная система координат получается из неподвижной системы
путем параллельного переноса на радиус-вектор и поворота на углы крена,
тангажа и рыскания.
Базовая математическая модель, в основе которой лежит закон
Ньютона, имеет вид:

m a= m
g

e z + R( ψ,θ
, )
4 
∑Fi
i =1
где R( ,  ,  ) - матрица поворота подвижной СК относительно

неподвижной,  ,  ,  - углы крена, тангажа и рыскания, Fi - сила тяги
каждого из 4-х двигателей.
Архитектура программно-аппаратного комплекса
Базовая математическая модель строится путем разложения
векторных составляющих на координатную плоскость OXYZ на основе
дифференциальной зависимости. Схема аппаратной части изображена на
рисунке 1.
Рисунок 1. Схема аппаратной части.
Данная схема демонстрирует взаимосвязь трех центральных
процессоров, каждый из которых выполняет свой набор функций.
Первые
два
центральных
процессора
(ЦП)
находятся
непосредственно на борту летательного аппарата.
Центральный процессор ЦП1 предназначен для стабилизации,
базового управления полетом, предоставления интерфейса доступа к
датчикам для второго ЦП.
Второй центральный процессор ЦП2 производит фото-видео
съемку, обеспечивает канал связи с мобильным сервером, выполняет более
сложные команды по управлению полетом (например, реализует систему
приоритетов команд).
В схеме аппаратной части присутствует мобильный сервер с
многоядерной архитектурой. Его задачи отличаются повышенной
трудоёмкостью, а именно: обработка и распознавание объектов на
фотоснимках, расчет траектории полета, навигация и телеметрия.
Данное разделение предлагается для получения оптимального
разделения нагрузки на все процессоры и оптимизации времени
реагирования на команды.
Данную схему планируется применить при построении программноаппаратного комплекса для мониторинга и слежения за объектами морской
фауны.
Заключение
В последнее время большое значение уделяется групповому
(коллективному) использованию БПЛА и, в частности, квадрокоптеров [1–
3]. Это позволяет существенно расширить их функциональные
возможности и надёжность. Однако навигация и управление полётом
группы БПЛА представляет собой очень сложную задачу. Для её
эффективного решения необходимы интеллектуальные, нейросетевые и
мульти-агентные технологии навигации, управления полётом и
функциональной диагностики. Эти новые подходы и технологии
рассмотрены, например, в роботах [3–8].
Литература
1. Тимофеев А.В. Адаптивные
Машиностроение, 1988.
робототехнические
комплексы.
Л.:
2. Тимофеев
А.В.,
Юсупов
Р.М.
Интеллектуализация
систем
автоматического управления. – Известия АН. Техническая кибернетика,
1994, № 5.
3. Тимофеев А.В., Юсупов Р.М. Принципы построения интегрированных
систем мульти-агентной навигации и интеллектуального управления
мехатронными роботами. – International Journal “Information Technologies
and Knowledge”, Vol. 5, Number 3, 2011, pp. 237–244.
4. Тимофеев А.В. Мульти-агентные системы и нейросетевые технологии в
робототехнике и информатике. – Известия Кабардино-Балкарского
научного центра РАН, № 1 (39), 2011, с. 249–252.
5. Тимофеев
А.В.
Методы
высококачественного
управления,
интеллектуализации и функциональной диагностики автоматических
систем. Часть I, Часть II. – Мехатроника, автоматизация, управление, 2003,
№ 5, 2004, № 2.
6. Cai Z., He H., Timofeev A. Navigation and Control of Mobile Robots in
Unknown Environment: A Survey // Proceedings of 10-th International
Conference on Integrated Navigation Systems (June 27–29, St-Petersburg).
2003. Vol. 1. P. 158–166.
7. Зотов Ю.К., Тимофеев А.В., Шишкин Д.С. Информационные технологии
навигации и управления полетом малоразмерных летательных роботов
корабельного
базирования.
–
Информационно-измерительные
и
управляющие системы, № 8, т. 6, 2008.
8. Тимофеев А.В. Методы нейросетевого и мульти-агентного управления в
робототехнике и мехатронике. // Нелинейная теория управления и её
приложения. Динамика, управление, оптимизация. – М.: Физматлит. 2003,
с. 101-126.].