Preview

Науки о Земле и недропользование

Расширенный поиск

Динамическое модальное управление движением беспилотных транспортных средств в условиях открытых горных работ

https://doi.org/10.21285/2686-9993-2021-44-3-271-284

Полный текст:

Аннотация

Целью данного исследования являлось представление ряда аспектов современной концепции автоматизированного динамического модального управления карьерными беспилотными транспортными средствами в условиях открытых горных работ. В частности, в программно-аппаратный комплекс, входящий в состав глобальной структуры «Умный карьер», заложены условия соответствия формы определенных текущих траекторий (их девиации влево или вправо от номинальной осевой траектории) информационным «траекторным» чирп-сигналам. В ходе исследования были использованы методы вейвлет-преобразований одномерных сигналов, формирующих текущие траектории беспилотных транспортных средств, в формат время-частотных распределений класса Коэна. Схематично рассмотрено формирование текущих траекторий беспилотного транспортного средства при их девиации влево / вправо от номинальной осевой траектории на прямолинейных и искривленных маршрутах. Отмечено, что отслеживание текущих траекторий на карьерных маршрутах осуществляется с учетом характера траекторных сигналов. Сформулировано отличие вводимого в рассмотрение динамического модального управления беспилотного транспортного средства от статического. В подсистемы автономного и внешнего управления введены фрагменты, отображающие 1D-сигналы в вейвлет-среде. При этом в автоматизированной системе управления используются такие элементы аппарата вейвлет-преобразований, как вейвлет-функции Габора, алгоритм вейвлет-поиска соответствия, время-частотные распределения класса Коэна. В результате исследований были сформулированы критерии формирования текущих траекторий системой управления в виде ее реакций на спорадические возмущения, вызванные возникновением на маршруте статических или динамических препятствий. Разработан алгоритм динамического модального управления текущими траекториями. Введено понятие прямых и обратных переходных процессов сигналов девиации траекторий беспилотного транспортного средства. Описана процедура оценки параметров модального регулятора. Разработан алгоритм пересчета матрицы модального регулятора в виде цепочки последовательно реализуемых матричных процедур. В заключение отметим, что на основе проведенных исследований разработана автоматизированная система модального управления процессом девиации текущих траекторий, позволяющая выполнять функции управления динамикой оперативного и безопасного траекторного перемещения беспилотных транспортных средств по карьерным маршрутам в конфликтной среде открытых горных работ.

Об авторах

И. В. Чичерин
Кузбасский государственный технический университет им. Т. Ф. Горбачева
Россия

Чичерин Иван Владимирович, кандидат технических наук, доцент, заведующий кафедрой информационных и автоматизированных производственных систем

Кемерово



Б. А. Федосенков
Кузбасский государственный технический университет им. Т. Ф. Горбачева
Россия

Федосенков Борис Андреевич, доктор технических наук, профессор, профессор кафедры информационных и автоматизированных производственных систем

Кемерово



Список литературы

1. Cheng H. Autonomous intelligent vehicles: theory, algorithms, and implementation. Springer-Verlag London, 2011. 154 p.

2. Autonomous control systems and vehicles: intelligent unmanned systems / eds. K. Nonami, M. Kartidjo, K.- J. Yoon, A. Budiyono. Springer Japan, 2013. 315 p.

3. Naranjo J. E., Clavijo M., Jiménez F., Gómez O., Rivera J. L., Anguita M. Autonomous vehicle for surveillance missions in off-road environment // 2016 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV). 2016. Р. 98–103. https://doi.org/10.1109/IVS.2016.7535371.

4. Shadrin S. S., Varlamov O. O., Ivanov A. M. Experimental autonomous road vehicle with logical artificial intelligence // Journal of Advanced Transportation. 2017. https://doi.org/10.1155/2017/2492765.

5. Дубинкин Д. М. Современное состояние техники и технологий в области автономного управления движением транспортных средств угольных карьеров // Горное оборудование и электромеханика. 2019. № 6. С. 8–15. https://doi.org/10.26730/1816-4528-2019-6-8-15.

6. Чичерин И. В., Федосенков Б. А., Сыркин И. С., Садовец В. Ю., Дубинкин Д. М. Концепция управления беспилотными транспортными средствами в условиях открытых горных работ // Известия вузов. Горный журнал. 2020. № 8. С. 109–120. https://doi.org/10.21440/0536-1028-2020-8-109-120.

7. Костюк С. Г., Чичерин И. В., Федосенков Б. А., Дубинкин Д. М. Мониторинг динамического состояния автономных тяжелых платформ на карьерных маршрутах горнорудных предприятий // Устойчивое развитие горных территорий. 2020. Т. 12. № 4. С. 600–608. https://doi.org/10.21177/1998-4502-2020-12-4-600-608.

8. Mallat S., Zhang Z. Matching pursuit with time-frequency dictionaries // IEEE Transactions on Signal Processing. 1993. Vol. 41. Iss. 12. P. 3397–3415. https://doi.org/10.1109/78.258082.

9. Mallat S. A wavelet tour of signal processing. San Diego: Academic Press, 2001. 637 p.

10. Стрейц В. Метод пространства состояний в теории дискретных линейных систем управления / пер. с англ. под ред. Я. З. Цыпкина. М.: Наука, 1985. 296 с.

11. Дорф Р., Бишоп Р. Современные системы управления / пер. с англ. Б. И. Копылова. М.: Лаборатория базовых знаний, 2002. 832 с.

12. Goodwin G. C., Graebe S. F., Salgado M. E. Control system design. New York: Prentice Hall, Pearson Education, Inc., 2001. 944 p.

13. Goswami J. C., Chan A. K. Fundamentals of wavelets: theory, algorithms and applications. Hoboken: John Wiley & Sons, Inc., 2011. 382 p.

14. Добеши И. Десять лекций по вейвлетам. Ижевск: Регулярная и хаотическая динамика, 2001. 464 с.

15. Debnath L. Wavelet transforms and their applications. Boston: Birkhauser, 2002. 565 p.

16. Chicherin I. V., Fedosenkov B. A., Syrkin I. S., Sadovets V. Iu., Dubinkin D. M. Using a wavelet medium for computer-aided controlling the movement of unmanned vehicles along quarry routes // Известия вузов. Горный журнал. 2021. № 2. С. 103–112. https://doi.org/10.21440/0536-1028-2021-2-103-112.

17. Auger F., Chassande-Mottin E. Quadratic time-frequency analysis I: Cohen’s class // Time-frequency analysis: concepts and methods / eds. F. Hlawatsch, F. Auger. London: ISTE, 2008. P. 131–163.

18. Measures, performance assessment, and enhancement TFDs // Time-frequency signal analysis and processing: a comprehensive reference / ed. B. Boashash. New York: Academic Press, 2016. P. 387–452.

19. Fedosenkov D. B., Simikova A. A., Kulakov S. M., Fedosenkov B. A. Cohen’s class time-frequency distributions for measurement signals as a means of monitoring technological processes // Steel in Translation. 2019. Vol. 49. Iss. 4. P. 252–256. https://doi.org/10.3103/S0967091219040065.

20. Debnath L. Recent development in the WignerVille distribution and time-frequency signal analysis // PINSA. 2002. Vol. 68A. Iss. 1. P. 35–56.

21. Ackermann J. Der Entwurf linearer Regelungssysteme im Zustandsraum // Regelungstechnik und Prozessdatenverarbeitung. 1972. H. 7. S. 297–300.


Для цитирования:


Чичерин И.В., Федосенков Б.А. Динамическое модальное управление движением беспилотных транспортных средств в условиях открытых горных работ. Науки о Земле и недропользование. 2021;44(3):271-284. https://doi.org/10.21285/2686-9993-2021-44-3-271-284

For citation:


Chicherin I.V., Fedosenkov B.A. Dynamic modal control of unmanned vehicle movement in open pit mining. Earth sciences and subsoil use. 2021;44(3):271-284. (In Russ.) https://doi.org/10.21285/2686-9993-2021-44-3-271-284

Просмотров: 40


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2686-9993 (Print)
ISSN 2686-7931 (Online)