Структура информационно-измерительного комплекса определения взаимного положения ведущего и ведомого транспортного средства и его калибровка

Елена Александровна Захарова

doi:10.22213/2410-9304-2022-1-13-21

Авторы

Е. А. Захарова РГРТУ имени В. Ф. Уткина

DOI:

https://doi.org/10.22213/2410-9304-2022-1-13-21

Ключевые слова:

информационно-измерительный комплекс, ведомое транспортное средство, мобильный робот, автономный караван, калибровка, лазерный сканер

Аннотация

Информационно-измерительный комплекс определения взаимного положения ведущего и ведомого транспортного средства необходим для функционирования роботизированного транспортного средства в составе автономного каравана. Комплекс основан на пространственной решетке ультразвуковых приемников, принимающих периодически излучаемые сигналы активным ультразвуковым маяком со встроенным приемником глобальной навигационной спутниковой системы позиционирования. Структура информационно-измерительного комплекса разработана таким образом, чтобы обеспечить свободное подключение дополнительных модулей приема ультразвуковой волны, входящих в состав пространственной решетки, размещаемой на ведомом транспортном средстве, без существенных изменений работы комплекса в целом. Количество необходимых модулей зависит от конструктивных особенностей роботизированного средства, а также от необходимого угла обзора комплекса. Активный маяк, представляющий собой портативное устройство, закрепляется на ведущем, в качестве которого может выступать другое роботизированное средство, также являющееся участником автономного каравана, или человек-оператор. Для вычисления оценки положения и траектории движения ведущего фильтром Калмана со сглаживанием по алгоритму Рауха - Тюнга - Штрибеля необходимы координаты каждого ультразвукового приемника в локальной системе координат ведомого роботизированного средства. Для автоматизации процесса измерений координат разработана процедура калибровки пространственной решетки ультразвуковых приемников. Отличительной чертой процедуры калибровки является получение координат модулей приема ультразвуковой волны в локальной системе координат ведомого транспортного средства в автоматическом режиме с использованием образцового дальномера, установленного на ведомое транспортное средство. В ходе экспериментальных исследований было выявлено, что калибровка информационно-измерительного комплекса позволила снизить систематическую составляющую погрешности оценки положения ведущего до трех раз.

Биография автора

Е. А. Захарова, РГРТУ имени В. Ф. Уткина

старший преподаватель

Библиографические ссылки

Зенкевич С. Л., Хуа Ч., Цзяньвень Х. Экспериментальное исследование движения группы мобильных роботов в строю типа «конвой» // Мехатроника, автоматизация, управление. 2018. Т. 19, № 5. С. 331-335. DOI: 10.17587/mau.19.331-335.

Веселов Г. Е., Лебедев Б. К., Лебедев О. Б. Управление движением группы мобильных роботов в колонне // Информатизация и связь. 2021. № 3. С. 7-11. DOI: 10.34219/2078-8320-2021-12-3-7-11.

Yang T. et al. A Leader-following Method Based on Binocular Stereo Vision For Quadruped Robots // 2019 IEEE 9th Annual International Conference on CYBER Technology in Automation, Control, and Intelligent Systems (CYBER). IEEE. 2019. С. 677-682. DOI: 10.1109/CYBER46603.2019.9066605.

Wang Y. et al. Vision-Based Flexible Leader-Follower Formation Tracking of Multiple Nonholonomic Mobile Robots in Unknown Obstacle Environments // IEEE Transactions on Control Systems Technology. 2019. Т. 28, №. 3. С. 1025-1033, DOI: 10.1109/ TCST.2019.2892031.

Pingali T. R., Lemaire E. D., Baddour N. Ultrasonic Tethering to Enable Side-by-Side Following for Powered Wheelchairs // Sensors. 2019. Т. 19, № 1. С. 109. DOI: 10.3390/s19010109.

Stancovici A. et al. Relative positioning system using inter-robot ultrasonic localization turret // 2014 IEEE International Instrumentation and Measurement Technology Conference (I2MTC) Proceedings. IEEE. 2014. С. 1427-1430, DOI: 10.1109/ I2MTC.2014.6860981.

Min B. C., Matson E. T. Robotic follower system using bearing-only tracking with directional antennas // Robot Intelligence Technology and Applications 2. Springer, Cham, 2014. С. 37-58.

Dichgans J., Kallwies J., Wuensche H. J. Robust Vehicle Tracking with Monocular Vision using Convolutional Neuronal Networks // 2020 IEEE International Conference on Multisensor Fusion and Integration for Intelligent Systems (MFI). IEEE, 2020. С. 297-302, DOI: 10.1109/MFI49285.2020.9235213.

Kim J., Jeong H., Lee D. Single 2D lidar based follow-me of mobile robot on hilly terrains // Journal of Mechanical Science and Technology. 2020. Т. 34, № 9. С. 3845-3854. DOI:10.1007/s12206-020-0835-7.

Algabri R., Choi M. T. Deep-Learning-Based Indoor Human Following of Mobile Robot Using Color Feature // Sensors. 2020. Т. 20, № 9. С. 2699. DOI:10.3390/s20092699.

Fries C., Wuensche H. J. Monocular template-based vehicle tracking for autonomous convoy driving // 2014. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. IEEE. 2014. С. 2727-2732. DOI: 10.1109/IROS.2014.6942935.

Локальное позиционирование подводных аппаратов гидроакустической системой с ЛЧМ зондирующими сигналами / В. И. Каевицер и др. // Журнал радиоэлектроники. 2018. № 11. С. 17. DOI: 10.30898/ 1684-1719.2018.11.14.

Частотный метод измерения угловых координат подводного аппарата гидроакустической системой локального позиционирования / В. И. Каевицер и др. // Журнал радиоэлектроники. - 2021. - № 3. DOI: 10.30898/1684-1719.2021.3.1.

Арсентьев В. Г., Криволапов Г. И. Позиционирование объектов в гидроакустической навигационной системе с ультракороткой базой // Вестник СибГУТИ. - 2018. - № 4. - С. 66-75.

Широков В. А. Экспериментальный комплекс для исследования возможностей использования гидроакустических датчиков в системах подводного видения / В. А. Широков, В. Н. Милич // Вестник ИжГТУ имени М. Т. Калашникова. 2021. Т. 24, № 4. С. 54-64. DOI 10.22213/2413-1172-2021-4-54-64.

Goll S., Zakharova E. An active beacon-based leader vehicle tracking system // ACTA IMEKO. 2019. Т. 8, № 4. С. 33-40. DOI:10.21014/ acta_imeko.v8i4.685.

Wendeberg J. et al. Calibration-free TDOA self-localisation // Journal of Location Based Services. 2013. Т. 7. № 2. С. 121-144. DOI:10.1080/17489725. 2013.796410.

Sidorenko J. et al. Self-Calibration for the Time Difference of Arrival Positioning // Sensors. 2020. Т. 20, № 7. С. 2079. DOI:10.3390/s20072079.

Batstone K., Oskarsson M., Åström K. Robust time-of-arrival self calibration with missing data and outliers // 2016 24th European Signal Processing Conference (EUSIPCO). IEEE, 2016. С. 2370-2374. DOI: 10.1109/EUSIPCO.2016.7760673.

Hol J. D., Schön T. B., Gustafsson F. Ultra-wideband calibration for indoor positioning //2010 IEEE International Conference on Ultra-Wideband. IEEE, 2010. Т. 2. С. 1-4. DOI: 10.1109/ICUWB.2010.5616867.

Goll S., Zakharova E. Calibration Procedure for the Beacon-based Tracking System to be used for Mobile Robot Convoying //2019 8th Mediterranean Conference on Embedded Computing (MECO). IEEE, 2019. С. 1-5. DOI: 10.1109/MECO.2019.8760118.