Использование автономных мобильных роботов позволяет минимизировать человеческий фактор в экстремальных условиях. Моделирование движения таких роботов осуществляется на основе классического и нечеткого регуляторов. Недостатком данных моделей является то, что в них не учитываются динамические эффекты и влияние внешних факторов. В работе рассмотрена актуальная проблема автоматического управления движением гусеничного робота в задаче достижения заданных координат. Объектом управления является мобильный гусеничный робот, управление которым осуществляется как с пульта управления, так и полностью автономно. Построена математическая модель гусеничного робота, управляемого регулятором на основе нечеткой логики. Выбраны входные и выходные переменные нечеткой модели. Осуществлено проектирование модели в среде графического программирования LabView. Показано, что модель позволяет вручную задавать координаты точек отправления и прибытия, физические характеристики робота, коэффициенты трения, бокового и продольного сопротивления. Все выходные данные модели представлены в виде графиков, которые дают возможность оценить динамику изменения во времени сигналов управления и ошибок по положению и ориентации робота. Построена траектория движения робота. Результаты тестирования показали, что созданная в среде LabView математическая модель работоспособна. Робот достигает заданных координат при воздействии вычисленных сигналов управления. Динамические эффекты, такие как трение по грунту, боковое сопротивление и центробежная сила, возникающие при повороте, не оказывают существенного влияния на управление движением мобильного робота на основе нечеткой логики.
1. Vinogradov A., Terentev A., Petrov V., Petrov O. Development of mathematical model of moving wheeled robot using visual programming platform Labview // 2017 IEEE Conf. of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (EIConRus). – St. Petersburg, 2017. – P. 1056–1059.
2. Разработка метода планирования траектории перемещения мобильного авто-номного робота в трехмерной среде на основе аппарата нечеткой логики / Д.А. Бе-логлазов, Е.Ю. Косенко, В.В. Соловьев и др. // Инженерный вестник Дона. – 2015. – №4-1. URL: http://www.ivdon.ru/uploads/article/pdf/IVD_120_Beloglazov.pdf_847d266d50.pdf (дата обращения: 08.10.2018).
3. Анализ влияния параметров гусеничного движителя лесных машин на уп-лотнение слабых почвогрунтов / В.Н. Лобанов, Г.Н. Кривченкова, А.В. Артемов и др. // Актуальные проблемы лесного комплекса. – 2009. – №22. – C. 194–199.
4. Аникин А.А., Барахтанов Л.В. Влияние конструктивных параметров гусе-ничного движителя на проходимость // Наука и образование: научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана. – 2010. – № 9. – URL: http://technomag.bmstu.ru/doc/160604.html (дата обращения: 08.10.2018).
5. Глебов Н.А., Амин Н.М. Управление безэкипажными гусеничными машинами и роботами / Восьмая всероссийская мультиконференция по проблемам управ-ления. – Ростов н/Д: ЮФУ, 2015. – Т. 2. – С. 200–202.
6. Финаев В.И., Игнатьев В.В. Системы управления на основе объединения классической и нечеткой моделей объекта. – М.: Физматлит, 2013. – 158 с.
7. Ходашинский И.А. Идентификация нечетких систем: методы и алгоритмы // Проблемы управления. – 2009. – №4. – С. 15–23.
8. Akka K., Khaber F. Optimal tracking control of a trajectory planned via fuzzy re-active approach for an autonomous mobile robot // International J. of Advanced Robotic Systems. – 2018. – Vol. 15. – URL: http://journals.sagepub.com/doi/pdf/10.1177/1729881418760624 (дата обращения: 08.10.2018).