КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ
Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.
ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ
Номер проекта 22-29-01303
НазваниеСоздание и развитие технологий построения высоконадежных информационно-управляющих систем с элементами искусственного интеллекта для перспективных модульных автономных подводных роботов
Руководитель Зуев Александр Валерьевич, Кандидат технических наук
Организация финансирования, регион федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Дальневосточный федеральный университет" , Приморский край
Конкурс №64 - Конкурс 2021 года «Проведение фундаментальных научных исследований и поисковых научных исследований малыми отдельными научными группами»
Область знания, основной код классификатора 09 - Инженерные науки; 09-107 - Мехатроника и робототехника
Ключевые слова подводный робот, искусственный интеллект, базы знаний, адаптация, отказоустойчивое управление, нейронные сети, распознавание, идентификация, комплексирование данных, автоматическое планирование действий
Код ГРНТИ55.30.31
ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ
Аннотация
Опыт эксплуатации как отечественных (аппараты серии ММТ-3000 и Клавесин ИПМТ ДВО РАН и др.), так и зарубежных (аппараты серии Hugin, Kongsberg Maritime, Iver и др.) автономных подводных роботов (АПР) показывает, что они сейчас обеспечивают эффективное выполнение только относительно простых обзорных миссий, когда осуществляется движение аппаратов галсами в горизонтальной плоскости со сьемкой дна гидроакустическими системами технического зрения. В этом случае основной задачей АПР является простой сбор данных для последующей ручной обработки на борту судна после завершения миссии. Более сложные, реализуемые вблизи подводных сооружений и объектов, операции выполняются с помощью телеуправляемых аппаратов, использование которых возможно только при отсутствии ледяного покрова, а также при наличии дорогостоящих судов обеспечения и многочисленного высококвалифицированного обслуживающего персонала. Важно отметить, что в большинстве случаев существующие АПР является узкоспециализированными роботами, программные и аппаратные подсистемы которых не предполагают быстрой смены модулей полезной нагрузки при выполнения различных операций.
Указанные недостатки АПР обусловлены в первую очередь ограниченным интеллектуальным уровнем используемых не универсальных информационно-управляющих систем, низкой надежностью, невозможностью перепланирования выполняемых миссий, отсутствием технологий обработки и распознавания, получаемой от систем технического зрения информации в реальном масштабе времени и т.п. Кроме того, повышению скорости и точности выполнения предписанных операций препятствует большая сложность АПР как объектов управления. Известно, что подводные роботы описываются очень сложными дифференциальными уравнениями с неизвестными и существенно переменными параметрами, которые обусловлены не только переменными массогабаритными характеристиками АПР при использовании различного бортового оборудования, но и взаимовлияниями между всеми их степенями свободы и переменными воздействиями со стороны окружающей вязкой среды.
Важно отметить, что при создании АПР, способных качественно выполнять длительные миссии и технологические операции, важнейшей задачей является повышение их надежности и безопасности. Эта задача может быть решена только при проведении непрерывного диагностирования и контроля работоспособности всех бортовых систем роботов, а также при обеспечении аккомодации (отказоустойчивости) к появляющимся неисправностям.
Таким образом, фундаментальной научной проблемой, которая будет решаться в проекте, является создание и развитие новых эффективных технологий построения высоконадежных информационно-управляющих систем с элементами искусственного интеллекта для перспективных модульных АПР. Интеллектуальные свойства этих систем будут обеспечены за счет:
1) создания и использования управляющих программ и сигналов, которые полностью или частично будут
формироваться автоматически в соответствии с поставленными миссиями;
2) создания и использования новых методов сбора и онлайн обработки с помощью сверточных нейронных сетей данных, поступающих от систем технического зрения, установленных на борту АПР;
3) создания и использования новых методов построения контрольно-аварийных систем АПР на основе знаний с использованием онтологического подхода, а также методов онлайн перепланирования миссии в зависимости от неисправностей конкретного бортового оборудования роботов;
4) создания и использования новых методов идентификации параметров динамических моделей
модульных АПР, а также методов автоматической подстройки параметров их адаптивных систем управления, сохраняющих высокую точность управления при использовании различных модулей полезной нагрузки.
5) создания и использования новых подходов к реализации программной архитектуры информационно-управляющих системы многофункциональных АПР, которые позволят реализовать ее на типовом вычислительном оборудовании роботов, а также обеспечат удобное наращивание ее функций и при минимальных модификациях и использование различных модулей полезной нагрузки, независимо от содержащихся в них аппаратных и вычислительных средств.
Решение всех поставленных в проекте задач позволит создать базу для разработки интеллектуальных высоконадёжных АПР нового поколения, способных выполнять различные сложные подводные операции и миссии вблизи подводных объектов в заранее неизвестной обстановке. Это особенно важно при выполнении строительно-монтажных работ на большой глубине. Кроме того, полученные новые методы построения контрольно-аварийных систем, идентификации и управления движением сложных динамических объектов могут быть использованы не только для проектирования АПР, но и мобильных роботов различного вида и назначения.
ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ
Публикации
1.
Жирабок А.Н., Зуев А.В., Проценко A.А., Ким Чхун Ир
Методы построения робастных виртуальных датчиков
Измерительная техника, № 6, С. 17-22 (год публикации - 2022)
10.32446/0368-1025it.2022-6-17-22
2.
Сергиенко О., Жирабок А.Н., Ибрагим И., Зуев А., Филаретов В., Азар А., Хамид И.
Interval Observers for Discrete-Time Linear Systems with Uncertainties
Symmetry, Vol. 14, Iss. 10, Art. no. 2131 (год публикации - 2022)
10.3390/sym14102131
3.
Жирабок А.Н., Зуев А.В., Ким Чхун Ир
Метод построения интервальных наблюдателей для линейных стационарных систем
Известия Российской академии наук. Теория и системы управления, № 5, С. 3-13. (год публикации - 2022)
10.31857/S0002338822040151
4.
Жирабок А.Н., Зуев А.В., Филаретов В.Ф., Шумский А.Е., Ким Чхун Ир
Каноническая форма Жордана в задачах диагностирования и оценивания
Автоматика и телемеханика, № 9, С. 36-54. (год публикации - 2022)
10.31857/S0005231022090021
5.
Жирабок А.Н., Зуев А.В., Филаретов В.Ф., Юан Ч., Проценко А.А., Ир К.Ч.
Robust Virtual Sensors Design for Linear Systems
Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics), Vol. 13395 LNAI, pp. 55-66. (год публикации - 2022)
10.1007/978-3-031-13832-4_5
6.
Тимошенко А.А., Зуев А.В., Мурсалимов Э.Ш., Грибова В.В., Инзарцев А.В.
Описание и диагностирование неисправностей в автономных необитаемых подводных аппаратах на основе онтологий
Онтология проектирования, Т. 12, № 3(45), С. 310-324. (год публикации - 2022)
10.18287/2223-9537-2022-12-3-310-324
7.
Жирабок А.Н., Зуев А.В., Шумский А.Е.
Robust Virtual Sensors Design
Proceedings - 2022 International Russian Automation Conference, RusAutoCon 2022, pp. 429-435. (год публикации - 2022)
10.1109/RusAutoCon54946.2022.9896358
8. Тимошенко А.А., Зуев А.В., Мурсалимов Э.Ш., Грибова В.В., Инзарцев А.В. Description and fault diagnosis in autonomous underwater vehicles based on ontologies Proceedings of the 2022 International Conference on Ocean Studies, pp.39-44. (год публикации - 2022)
9. Жирабок А.Н., Ким Чхун Ир, Зуев А.В. Построение интервальных наблюдателей для дискретных линейных систем с неопределенностями Материалы конференции «Математическая теория управления и ее приложения» (МТУИП-2022), с. 178-181. (год публикации - 2022)
10. Филаретов В.Ф., Зуев А.В., Жирабок А. Н., Проценко А.А. Самонастраивающееся корректирующее устройство для электроприводов подводных манипуляторов Материалы конференции «Управление в морских системах» (УМС-2022), с. 119-122. (год публикации - 2022)
11. Зуев А.В., Проценко А.А., Тимошенко А.А., Копылов Д.В. Метод построения самонастраивающихся корректирующих устройств для электроприводов подводных манипуляторов, использующих бесколлекторные двигатели постоянного тока «ЭКСТРЕМАЛЬНАЯ РОБОТОТЕХНИКА», международная научно-техническая конференция. Сборник тезисов 33-й Международной научно-технической конференции, с. 167-169. (год публикации - 2022)
12. Тимошенко А.А., Зуев А.В., Мурсалимов Э.Ш., Грибова В.В., Инзарцев А.В. Подход к описанию и диагностированию неисправностей в автономных подводных роботах на основе онтологий Материалы конференции «Управление в морских системах» (УМС-2022), с. 28-31. (год публикации - 2022)
13. Жирабок А.Н., Зуев А.В., Ким Чхун Ир Интервальное оценивание переменных электропривода робота «ЭКСТРЕМАЛЬНАЯ РОБОТОТЕХНИКА», международная научно-техническая конференция. Сборник тезисов 33-й Международной научно-технической конференции, с. 50-52. (год публикации - 2022)
Публикации
1.
Жирабок А.Н., Зуев А.В., Шумский А.Е.
Виртуальные датчики для дискретных нелинейных систем
Измерительная техника, № 4, С. 18–22 (год публикации - 2023)
10.32446/0368-1025it.2023-4-18-22
2.
Жирабок А.Н., Зуев А.В., Шумский А.Е.
A sliding mode technique for reconstruction of unknown control input in linear systems
Cybernetics and Physics, Vol. 12, No 1, P. 82-88. (год публикации - 2023)
10.35470/2226-4116-2023-12-1-82-88
3.
Жирабок А.Н., Зуев А.В., Шумский А.Е.
Методы построения функциональных наблюдателей для нелинейных динамических систем
Автометрия, Т. 59, № 4, С. 61-70. (год публикации - 2023)
10.15372/AUT20230407
4.
Зуев А.В., Копылов Д.К., Тимошенко А.А.
Development of Self-Tuning Control Systems for Electric Drives of Underwater Manipulators Based on Brushless DC Motors
Proceedinngs of the International Russian Automation Conference (RusAutoCon), P. 598-603 (год публикации - 2023)
10.1109/RusAutoCon58002.2023.10272802