САПР-орієнтована оптимізація середньорозмірного безпілотного наземного транспортного засобу

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.18372/1990-5548.88.20978

Ключові слова:

безпілотні системи, інтеграція апаратного та програмного забезпечення, системна інженерія, наземний транспортний засіб, автоматизоване проектування

Анотація

У статті досліджується багатокритеріальна система автоматизованого проектування, призначена для пошуку оптимальних конфігурацій безпілотних наземних транспортних засобів, що експлуатуються в різноманітних середовищах та кліматичних умовах. Основна складність полягає у збалансуванні суперечливих цілей проектування, таких як вартість, вантажопідйомність, надійність та довговічність. Для вирішення цієї проблеми пропонується нова методологія проектування, що інтегрує систему САПР на базі штучного інтелекту, яка створює замкнутий цикл обміну інформацією на всіх етапах розробки, від концептуального проектування до польових випробувань. Ця методологія була перевірена під час розробки спеціального безпілотного наземного транспортного засобу середнього розміру з інтегрованою системою керування рухом, що складається з комерційних готових компонентів та деталей, розроблених на замовлення. Експериментальні випробування в різних умовах місцевості та клімату, включаючи експлуатацію взимку, продемонстрували високу маневреність, вантажопідйомність та дальність ходу 100 км. Результати доводять, що запропонований підхід дозволяє ефективніше проектувати безпілотні платформи нового покоління, успішно поєднуючи складну механіку, програмне забезпечення та технічні вимоги. Розроблена система має високу діагностичну цінність і допомагає чітко фокусувати подальші наукові та конструкторські пошуки.

Біографія автора

Сергій Олегович Долгоруков , Державний університет «Київський авіаційний інститут»

Кандидат технічних наук. Старший викладач.

Кафедра авіоніки та систем управління

Посилання

K. Iagnemma, S. Dubowsky, Mobile robots in rough terrain: Estimation, motion planning, and control with application to planetary rovers. Springer Tracts in Advanced Robotics, vol. 12. https://doi.org/10.1007/b94718.

J. L. Martínez, J. Morales, A. Mandow, & A. García-Cerezo, “A comparison of steering systems for all-terrain robots,” IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 10(3), 267–277, 2005. https://doi.org/10.1109/TMECH.2005.848295.

H. Gao, Z. Liu, Z. Sun, & G. Liu, “Research on active suspension control of unmanned ground vehicle based on road estimation,” Journal of Dynamic Systems, Measurement, and Control, 135(6), 2013. https://doi.org/10.1115/1.4024320.

J. Y. Wong, “Theory of ground vehicles,” John Wiley & Sons, 2001. https://doi.org/10.1002/0471219455.

G. P. MacSithigh, & D. O'Donoghue, “A study of the terrain performance of small tracked unmanned ground vehicles (UGVs),” Journal of Terramechanics, 47(2), 105–121, 2010. https://doi.org/10.1016/j.jterra.2009.07.001.

M. Raibert, K. Blankespoor, G. Nelson, & R. Playter, “BigDog, the rough-terrain quadruped robot,” In Proceedings of the 17th World Congress the International Federation of Automatic Control, 2008. https://doi.org/10.3182/20080706-5-KR-1001.01830.

M. Kalakrishnan, J. Buchli, P. Pastor, M. Mistry, & S. Schaal, “Learning, planning, and control for quadruped locomotion over challenging terrain,” The International Journal of Robotics Research, 30(2), 236–258, 2011. https://doi.org/10.1177/0278364910388677.

D. Aksaray, & Y. Becerikli, “ARTU: A hybrid wheel-legged unmanned ground vehicle,” IEEE Access, 8, 58327–58341, 2020. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2982823.

S. F. Tie, & C. W. Tan, “A review of energy sources and energy management system in electric vehicles,” Renewable and Sustainable Energy Reviews, 20, 82–102, 2013. https://doi.org/10.1016/j.rser.2012.11.077.

M. B. Camara, H. Gualous, F. Gustin, & A. Berthon, “Design and new control of DC/DC converters to share energy between supercapacitors and batteries in hybrid vehicles,” IEEE Transactions on Vehicular Technology, 57(5), 2721–2735, 2008. https://doi.org/10.1109/TVT.2008.915500.

M. Hashempour,, et al., “A review of energy storage systems for robotic applications,” Energy Reports, 7, 289–304, 2021. https://doi.org/10.1016/j.egyr.2021.01.037.

K. Shojaei,, & S. A. A. Moosavian, “Modeling and control of an articulated unmanned ground vehicle with internal combustion engine,” Robotics and Autonomous Systems, 60(1), 127–136, 2012. https://doi.org/10.1016/j.robot.2011.09.020.

W. Gao, C. Mi, & A. Emadi, “Modeling and simulation of electric and hybrid vehicles,” Proceedings of the IEEE, 95(4), 2007, 729–745. https://doi.org/10.1109/JPROC.2006.890114.

L. J. Seballos, A. Serna, & P. Borja, “Fuel cell power systems for unmanned vehicles: A review,” IEEE Transactions on Energy Conversion, 30(4), 1567–1579, 2015. https://doi.org/10.1109/TEC.2015.2441861.

S. R. Cikanek, & K. E. Bailey, “Regenerative braking system for a military hybrid electric vehicle,” SAE Transactions, 917–927, 2004. https://doi.org/10.4271/2004-01-1430.

D. Scaramuzza, & F. Fraundorfer, “Visual odometry [tutorial],” IEEE Robotics & Automation Magazine, 18(4), 80–92, 2011. https://doi.org/10.1109/MRA.2011.943233.

D. Scharstein, & R. Szeliski, “A taxonomy and evaluation of dense two-frame stereo correspondence algorithms,” International journal of computer vision, 47(1-3), 7–42, 2002. https://doi.org/10.1023/A:1014573219977.

S. Thrun, W. Burgard, & D. Fox, Probabilistic robotics. MIT press. 2005.

W. Hess, D. Kohler, H. Rapp, & D. Andor, “Real-time loop closure in 2D LIDAR SLAM,” In 2016 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2016, pp. 1271–1278. https://doi.org/10.1109/ICRA.2016.7487258.

C. Ye, & J. Borenstein, “A new terrain-mapping method for mobile robot, outdoor navigation,” In Proceedings 2002 IEEE International Conference on Robotics and Automation, vol. 2, 2002, pp. 1528–1533. https://doi.org/10.1109/ROBOT.2002.1014766.

K. Ito, “Radar for autonomous vehicles: A review of recent technology and trends,” IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine, 9(3), 85–98, 2017. https://doi.org/10.1109/MITS.2017.2718818.

F. Gu, & X. Hu, “Navigation in GPS-denied environments: A survey,” IEEE Access, 8, 55214–55227, 2020. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2982181.

O. A. Sushchenko and V. O. Golitsyn, “Data processing system for altitude navigation sensor,” in Proc. 2016 IEEE 4th International Conference on Methods and Systems of Navigation and Motion Control (MSNMC), Kyiv, Ukraine, 2016, pp. 84–87. https://doi.org/10.1109/MSNMC.2016.7783112.

O. Sushchenko and A. Goncharenko, “Design of robust systems for stabilization of unmanned aerial vehicle equipment,” International Journal of Aerospace Engineering, pp. 1–10, 2016. https://doi.org/10.1155/2016/6054081.

O. A. Sushchenko and O. V. Shyrokyi, “H2/H∞ optimization of system for stabilization and control by line-of-sight orientation of devices operated at UAV,” in Proc. IEEE 3rd International Conference Actual Problems of Unmanned Aerial Vehicles Developments (APUAVD), Kyiv, Ukraine, 2015, pp. 235–238. https://doi.org/10.1109/APUAVD.2015.7346608.

J. Y. Chen, & M. J. Barnes, “Human-agent teaming for multirobot control: a review of human factors issues,” IEEE Transactions on Human-Machine Systems, 42(1), 13–29, 2012. https://doi.org/10.1109/TSMCA.2011.2170208.

V. M. Sineglazov, K. D. Riazanovskiy, and O. I. Chumachencko, “Multicriteria conditional optimization based on genetic algorithms.System Research and Information Technologies,” no. 3, pp. 89–104, 2020, https://doi.org/10.20535/SRIT.2308-8893.2020.3.08.

V. Sineglazov, E. Chumachenko, and V. Gorbatyuk, “An algorithm for solving the problem of forecasting,” Aviation, 17(1), pp. 9–13, 2013. https://doi.org/10.3846/16487788.2013.788871.

M. Zgurovsky, V. Sineglazov, and E. Chumachenko, “Classification and Analysis Topologies Known Artificial Neurons and Neural Networks, Studies in Computational Intelligence, 904, pp. 1–58, 2021. https://doi.org/10.1007/978-3-030-54823-9_1.

M. Zgurovsky, V. Sineglazov, and E. Chumachenko, “Classification and Analysis of Multicriteria Optimization Methods,” Studies in Computational Intelligence, 904, pp. 59–174, 2021. https://doi.org/10.1007/978-3-030-54823-9_2.

Z. Yan, & H. H. Chen, “A survey on communication technologies for unmanned systems,” Journal of Communications, 8(4), 218–228, 2013. https://doi.org/10.12720/jcm.8.4.218-228.

V. M. Sineglazov and S. O. Dolgorukov, “Reinforced Learning for Navigation Equipment Test Table CAD Systems Integration,” 2021 IEEE 6th International Conference on Actual Problems of Unmanned Aerial Vehicles Development (APUAVD), Kyiv, Ukraine, 2021, pp. 90–94, https://doi.org/10.1109/APUAVD53804.2021.9615408

##submission.downloads##

Опубліковано

2026-04-19

Як цитувати

Долгоруков , С. О. (2026). САПР-орієнтована оптимізація середньорозмірного безпілотного наземного транспортного засобу. Електроніка та системи управління, 2(88), 136–144. https://doi.org/10.18372/1990-5548.88.20978

Номер

Том 2 № 88 (2026)

Розділ

АВТОМАТИЗАЦІЯ ТА КОМП’ЮТЕРНО-ІНТЕГРОВАНІ ТЕХНОЛОГІЇ ТА РОБОТОТЕХНІКА

Ліцензія

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Науковий журнал "Електроніка та системи управління" дотримується принципів відкритого доступу (Open Access) та забезпечує вільний, негайний і постійний доступ до всіх опублікованих матеріалів без фінансових, технічних або юридичних обмежень для читачів.

Усі статті публікуються у відкритому доступі відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).

Авторські права

Автори, які публікують свої роботи в журналі ""Електроніка та системи управління":

  • зберігають за собою авторські права на свої публікації;

  • надають журналу право на перше опублікування статті;

  • погоджуються на поширення матеріалів за ліцензією CC BY 4.0;

  • мають право повторно використовувати, архівувати та поширювати свої роботи (у тому числі в інституційних та тематичних репозитаріях) за умови посилання на первинну публікацію в журналі.