Моделирование совместного движения роботизированного буксировщика и самолёта с помощью сигналов оптронной матрицы

Серьёзная загруженность аэропортов транспортировочной и грузовой авиацией создает проблему для наземной логистики, серьёзно усложняя работу буксировочной аэродромной системы и персонала, что влечёт за собой издержки, связанные с задержкой поставок или простоя оборудования. Выйти из подобной ситуации позволит применение средств автоматического перемещения воздушных судов, способных круглосуточно и быстро буксировать самолёты по аэродрому, следуя оптимальной траектории.   Цель исследования. Создание математической модели и алгоритма управления автономным совместным движением колёсного авиационного тягача и воздушного судна, где управление основано на сигналах оптронной матрицы.

Методы. Достижение поставленной цели потребовало решения задач: описания динамической модели связанных между собой упругим элементом колёсных тел; создание модели обратной связи, основанной на группе оптопар, детектирующих контрастную линию; описание логических условий, позволяющих определить положение объекта относительно контрастной линии. Для описания динамики колёсной платформы использовались уравнения Лагранжевой динамики, а также численные методы математического моделирования. В качестве инструмента для оценки положения системы относительно контрастной линии рассматривается оптронная матрица. 

Результаты. Разработана математическая модель, позволяющая исследовать движение системы и раскрыть взаимодействие элементов системы. Разработан адаптивный алгоритм управления движением системы на основе обратных связей дискретного типа. Рассмотрен пример управления системой при движении по прямой с прохождением поворотов под углом 900. Предложена комбинированная система торможения, при которой формируются распределенные тормозные усилия, как на воздушном судне, так и буксировщике.

Заключение. В результате проведенного математического моделирования было установлено, что система колёсных тел, связанная силой упругости, способна совершать управляемое движение вдоль прямой и при прохождении крутых поворотов, опираясь на показания оптронной матрицы; приведены соответствующие графики.

1. Shi A. et al. Multi-robot Task Allocation for Airfield Pavement Detection Tasks // 6th International Conference on Control, Robotics and Cybernetics (CRC). IEEE, 2021. Р. 62-67.

2. Chernomorskiy A. I., Lelkov K. S., Kuris E. D. On one way to improve the accuracy of navigation system for ground wheeled robot used in aircraft parking // Smart Science. 2020. Vol. 8. №. 4. Р. 219-226.

3. Афонин Д.В., Политов Е.Н., Тимофеев Е.А. Разработка робота-тягача для транспортировки самолетов по аэродрому // Наука молодых - будущее России: сборник научных статей 2-й Международной научной конференции перспективных разработок молодых ученых (13-14 декабря 2017 года): в 5 т. / Юго-Зап. гос. ун-т. Курск, 2017. Т. 5. С. 14-18.

4. de Vries T.J.A., van Heteren C., Huttenhuis L. Modelling and control of a fast moving, highly maneuverable wheelchair // Proceedings of the International Bio mechatronics Workshop 1999.6: 110-115.

5. Szczęśniak G. et al. Analysis of the chassis design for a highly mobile wheeled platform // Journal of Measurement in Mechanical Engineering. 2016. Vol. 4. №. 2. P. 52-57.

6. Kundu A. S. et al. Design and performance evaluation of 4 wheeled omni wheelchair with reduced slip and vibration // Procedia Computer Science. 2017. Vol. 105. P. 289-295.

7. Martynenko Yu.G. Motion Control of Mobile Wheeled Robots // Fundamental and Applied Mathematics. 2005. № 8. P. 29-80.

8. Dhaouadi R., Hatab A. A. Dynamic modeling of mobile robots with differential drive using Lagrange and Newton-Euler methodologies: A unified framework // Advances in Robotics & Automation. 2013. Vol. 2. №. 2. P. 1-7.

9. Liang Z., Yuan J. Modeling and optimisation of high-efficiency differential-drive complementary metal-oxide-semiconductor rectifier for ultra-high-frequency radiofrequency energy harvesters // IET Power Electronics. 2019. Vol. 12. №. 3. P. 588-597.

10. Martins F. N., Sarcinelli-Filho M., Carelli R. A velocity-based dynamic model and its properties for differential drive mobile robots // Journal of intelligent & robotic systems. 2017. Vol.. 85. №. 2. P. 277-292.

11. Seegmiller N., Kelly A. High-fidelity yet fast dynamic models of wheeled mobile robots // IEEE Transactions on Robotics. 2016. Vol.. 32. № 3. P. 614-625.

12. Hendzel Z., Rykała Ł. Modeling the dynamics of a wheeled mobile robot with me-canic wheels using Lagrange equations of the second kind // International Journal of Applied Mechanics and Engineering. 2017. Vol.. 22. №. 1.

13. Iwendi C. et al. Robust navigational control of a two-wheeled self-balancing robot in a sensed environment // IEEE Access. 2019. Vol. 7. P. 82337-82348.

14. Saenz A. et al. Speed control of an omnidirectional wheeled mobile robot using computed voltage control with visual feedback: Experimental results // International Journal of Control, Automation and Systems. 2021. Vol. 19. №. 2. P. 1089-1102.

15. Никишин Б., Шорин В.С., Лисицкий Д.Л. Построение алгоритмов функционирования системы ориентации и навигации транспортных роботов // Труды Российской конференции с международным участием «Технические и программные средства управления, контроля и измерения». М.: ИПУ РАН, 2010. С. 183-184.

16. Бартенев В.В., Яцун С.Ф. Анализ методов управления движением мобильных колесных роботов по заданной траектории // Управляемые вибрационные технологии и машины: сборник научных трудов международной конференции. Курск, 2012. С. 144-152.

17. Bartenev V. V. Dynamics of controlled motion of a mobile robot with two inde-pendent driving wheels: Ph. Southwestern State University. 2010.

18. Rafi R. H. et al. Design & implementation of a line following robot for irrigation based application // 2016 19th International Conference on Computer and Information Technology (ICCIT). IEEE, 2016. С. 480-483.

19. Richter C., Bry A., Roy N. Polynomial trajectory planning for aggressive quadrotor flight in dense indoor environments // Robotics research. Springer, Cham, 2016. P. 649-666.

20. Wang H. et al. Smooth point-to-point trajectory planning for industrial robots with kinematical constraints based on high-order polynomial curve // Mechanism and Machine Theory. 2019. Vol. 139. С. 284-293.

21. Управляемое движение мобильных роботов по произвольно ориентированным в пространстве поверхностям / В. Г. Градецкий, В. Б. Вешников, С. В. Калиниченко, Л. Н. Кравчук. М.: Наука, 2001. С. 26-91, 275-294, 158.

22. Bartenev V.V., Yatsun S.F. Motion control of mobile wheeled robots on the base of the signal of optron matrix // Proceedings of the17th Saint Petersburg International Conference on Integrated Navigation Systems. Saint Petersburg: State Research Center of the Russian Federation – Central Scientific & Research Institute Elektropribor, 2010. P. 279-284.

23. Feng L., Koren Y., Borenstein J. A model-reference adaptive motion controller for a differential-drive mobile robot // Proceedings of the 1994 IEEE International Conference on Robotics and Automation. IEEE, 1994. P. 3091-3096.

24. Dhaouadi R, Sleiman M. Development of a modular mobile robot platform for motion-control education // IEEE Industrial Electronics Magazine. 2011. 5: 35-45.