Управление движением по программной траектории с помощью нейронной сети

Работа посвящена созданию аппаратно-программного прототипа беспилотного транспортного средства и изучению вариантов его архитектуры в попытке создать универсальное стандартное решение для такого типа устройств. Рассматривается задача управления беспилотником таким образом, чтобы имелась возможность гибкого переключения источников управляющих команд и алгоритмов управления. Для этого подсистемы генерации и исполнения управляющих команд связываются посредством очереди сообщений, что дает возможность комбинировать автономный и дистанционно управляемый режим работы беспилотника. Предлагается метод генерации управляющих команд при следовании объекта по программной траектории, основанный на нейронной сети. Входными данными сети являются координаты программной траектории и текущее состояние объекта, а выходными – управляющие воздействия. В работе описывается аппаратная и программная составляющая устройства автомобильного типа, архитектура системы его управления, структура нейронной сети, возможные подходы к ее обучению. Обсуждается создание обучающей выборки как на моделируемых, так и на реальных данных о движении, что позволяет беспилотному устройству «обучаться» разным стилям вождения. Приводятся результаты экспериментов с различными обучающими выборками, которые демонстрируют практическую применимость предложенного метода управления. Уделено внимание аспектам структуры нейронной сети, включая выбор количества слоев и нейронов. Указано на возможность использования «промежуточных» точек программной траектории для улучшения свойств движения объекта. В целом делается вывод о перспективности применения нейронных сетей в управлении беспилотниками, в тех случаях, когда требуется комбинирование и гибкое переключение алгоритмов управления.

1. Коробеев А.И., Чучаев А.И. Беспилотные транспортные средства: новые вызовы общественной безопасности. Lex Russica (Русский закон). 2019;(2):9–28. DOI: 10.17803/1729-5920.2019.147.2.009-028.

2. Кулягина Е.А., Скоропупова А.В. Цифровая логистика: перспективы и проблемы развития в России. Устойчивое экономическое развитие: проблемы и перспективы. 2022:140–144.

3. Покусаев О.Н., Куприяновский В.П., Катцын Д.В., Намиот Д.Е. Онтологии и безопасность автономных (беспилотных) автомобилей. International Journal of Open Information Technologies. 2019;7(2):81–93.

4. Гусев С.И., Епифанов В.В. Проблемы внедрения беспилотных автомобилей в экономическую среду. Вестник Ульяновского государственного технического университета. 2021;(1):44–49.

5. Кисуленко Б.В. Безопасность автоматизированных/беспилотных автомобилей и её оценка при допуске к эксплуатации. Автомобильная промышленность. 2022;(2):7–13.

6. Бондарев А.Н., Киричек Р.В. Обзор беспилотных летательных аппаратов общего пользования и регулирования воздушного движения БПЛА в разных странах. Информационные технологии и телекоммуникации. 2016;4(4):13–23.

7. Афонин И.Л, Иевлев К.В., Атяшкин Д.В. Система идентификации гражданских беспилотных летательных аппаратов. Современные проблемы радиоэлектроники и телекоммуникаций. 2019;(2):41.

8. Меркулов Г.А., Павлова Н.В. Программно-алгоритмическое обеспечение бортового вычислительного комплекса беспилотного летательного аппарата гражданского назначения. Автоматизация и IT в энергетике. 2017;(8):26–33.

9. Матюха С.В. Анализ перспективы использования беспилотных летательных аппаратов в авиаперевозках. Транспортное дело России. 2021;(3):26–27. DOI: 10.52375/20728689_2021_3_26.

10. Попов А.С., Усмонов Е.М., Сухачев Н.В. Способ навигации беспилотных летательных аппаратов на основе системы технического зрения. Транспорт: наука, техника, управление. Научный информационный сборник. 2022;(2):11–19. DOI: 10.36535/0236-1914-2022-02-2.

11. Кириллова М.А., Рожко А.И. Перспективы развития безэкипажных судов в Российской Федерации. Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Морская техника и технология. 2020;(3):16–22. DOI: 10.24143/2073-1574-2020-3-16-22.

12. Епихин А.И., Игнатенко А.В., Студеникин Д.Е., Хекерт Е.В. Основные тренды внедрения технологий искусственного интеллекта в управлении морскими автономными надводными судами. Эксплуатация морского транспорта. 2021;(1):88–96. DOI: 10.34046/aumsuomt98/14.

13. Ардельянов Н.П. Промежуточные результаты концепции е-навигации. Вестник государственного морского университета имени адмирала Ф.Ф. Ушакова. 2022;(2):8–11.

14. Ривкин Б.С. Е-навигация. Прошло 5 лет. Гироскопия и навигация. 2020;28(1):101–120. DOI: 10.17285/0869-7035.0026.

15. Коренев А.С., Хабаров С.П., Шпекторов А.Г. Формирование траекторий движения безэкипажного судна. Морские интеллектуальные технологии. 2021;(4-1):158–165. DOI: 10.37220/MIT.2021.54.4.047.

16. Дыда А.А., Пушкарев И.И., Чумакова К.Н. Алгоритм обхода статических препятствий для безэкипажного судна. Вестник государственного университета морского и речного флота им. адмирала С.О. Макарова. 2021;13(3):307–315. DOI: 10.21821/2309-5180-2021-13-3-307-315.

17. Thomas A.J., Petridis M., Walters S.D., Gheytassi S.M., Morgan R.E. Two Hidden Layers are Usually Better than One. Engineering Applications of Neural Networks. Communications in Computer and Information Science. 2017;744;279-290. DOI: 10.1007/978-3-319-65172-9_24.

18. Chu Y., Fei J., Hou S. Adaptive Global Sliding-Mode Control for Dynamic Systems Using Double Hidden Layer Recurrent Neural Network Structure. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. 2020;31(4);1297–1309. DOI: 10.1109/TNNLS.2019.2919676.

19. Jia C., Kong D., Du L. Recursive Terminal Sliding-Mode Control Method for Nonlinear System Based on Double Hidden Layer Fuzzy Emotional Recurrent Neural Network. IEEE Access. 2022;10;118012–118023. DOI: 10.1109/ACCESS.2022.3220800.

20. Гриняк В.М., Девятисильный А.С., Люлько В.И., Цыбанов П.А. Возможности позиционирования внутри помещений с помощью Bluetooth устройств. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2018;6(2):132–143. URL: https://moit.vivt.ru/wp-content/uploads/2018/04/GrinyakSoavtori_2_18_1.pdf.

21. Дыда А.А., Нгуен В.Т., Оськин Д.А. Система управления курсом судна с компенсацией действия внешних возмущений на работу рулевой машины. Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Морская техника и технология. 2021;(4):34–42. DOI: 10.24143/2073-1574-2021-4-34-42.