Формирование моделей виртуальной реальности и информационно-навигационных полей для обеспечения автономного функционирования РТК специального назначения

Раздел VII. Связь, навигация и наведение

УДК 007:621.865.8 DOI 10.18522/2311-3103-2017-1-248265

В.С. Лапшов, В.П. Носков, И.В. Рубцов, Н.А. Рудианов, А.В. Рябов,

В. С. Хрущев

ФОРМИРОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ ВИРТУАЛЬНОЙ РЕАЛЬНОСТИ И ИНФОРМАЦИОННО-НАВИГАЦИОННЫХ ПОЛЕЙ ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ АВТОНОМНОГО ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ РТК СПЕЦИАЛЬНОГО

НАЗНАЧЕНИЯ*

На основе анализа типов, характеристик, возможностей существующих образцов наземных робототехнических комплексов специального назначения и планов их дальнейшего развития обоснована необходимость повышения их автономности. Показаны принципиальные недостатки и ограничения применения дистанционно-управляемых РТК, обусловленных реальными возможностями человека-оператора и необходимостью постоянного двухстороннего информационного обмена. Предлагается повышение автономности рассматривать в последовательном переходе сначала от существующих в настоящее время простейших систем дистанционного управления к интеллектуальным системам дистанционного управления, обеспечивающим повышенную информативную осведомленность оператора при наблюдение в сложных условиях видимости, распознавании целей и объектов манипулирования и выполняющим часть его функций по контролю и предупреждение неправильных и опасных действий, автоматическому планированию на моделях внешней среды и отработка действий по макрокомандам оператора, а также автоматический возврат в точку старта или в зону уверенного радиообмена. А затем - к интеллектуальным системам автономного управления, обеспечивающим автономное функционирование в экранированных средах. При этом обеспечивается решение задач автовождения, отработки маршрутных заданий, формирования визуально-подобные, геометрические и информационно-навигационные модели внешних сред, выполнение автономно целенаправленные перемещения, манипуляционные действия и применение оружия, с использованием сформированной ранее информационно-навигационной модели. Создание интеллектуальных систем дистанционного и автономного управления в свою очередь позволит перейти к решению задач группового управления уже на практическом уровне, реализовывая различные стратегии и алгоритмы группового управления на основе планирования и отработки траектории своего маршрутного задания и определении текущих координат в объединении рабочих зон всех членов группы, используя единое информационно-навигационное поле. Показано, что для всех предлагаемых этапов повышения автономности ключевыми являются задачи и проблемы создания бортовых средств формирования информационно-навигационных моделей и полей среды функционирования, обеспечивающих определение текущих координат, планирование и отработку траекторий отдельных роботов и их групп. Приведены результаты теоретических и экспериментальных исследований по формированию информационно-навигационных моделей различных сред по данным бортовых СТЗ и примеры их практического использования в интеллектуальных системах дистанционного и автономного управления. Перечислены основные задачи и области применения перспективных робототехнических средств специального назначения. Выделены основные проблемы и задачи НИОКР в области базовых технологий перспективной робототехники специального назначения.

Робототехнический комплекс; интеллектуальная система управления; комплексиро-ванная система технического зрения; информационно-навигационная модель.

* Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ №16-29-04178 офи_м. 248

V.S. Lapshov, V.P. Noskov, I.V. Rubtsov, N.A. Rudianov, A.V. Ryabov,

V.S. Hruschev

FORMATION OF VIRTUAL REALITY MODELS, INFORMATION AND NAVIGATION FIELDS FOR THE AUTONOMOUS FUNCTIONING OF RTK SPECIAL PURPOSE

Based on the analysis of types, characteristics, capabilities of existing samples of terrestrial robotic complexes of special purpose and plans for their further development, the necessity of increasing their autonomy is justified. The principal shortcomings and limitations of the application of remotely-controlled RTKs, conditioned by the real capabilities of the human operator and the need for constant two-way information exchange, are shown. It is proposed to increase the autonomy in a sequential transition from the currently existing simplest remote control systems to intelligent remote control systems that provide increased informative awareness of the operator when observing in difficult visibility conditions, recognizing targets and manipulation objects, and performing some of its monitoring and warning functions And dangerous actions, automatic planning on the models of the external environment and working out the actions on the operator macros, as well as automatic return to the launch point or to the zone of confident radio communication. And then - to intelligent systems of autonomous control, which provides autonomous functioning in shielded environments. At the same time, it is possible to solve the tasks of driving, working out route tasks, forming visually similar, geometric and information-navigational models of external environments, performing autonomously targeted movements, manipulating actions and using weapons, using the previously created information and navigation model. Creation of intelligent systems of remote and autonomous control in turn will allow to pass to the decision of group management tasks already at the practical level, realizing various strategies and algorithms of group management on the basis ofplanning and working out the trajectory of its route task and determining the current coordinates in the association of working areas of all group members, Using a single information and navigation field. It is shown that for all the proposed stages of increasing autonomy, the key tasks and problems are to create onboard means for the formation of information and navigation models and operating environment fields that provide the definition of current coordinates, planning and testing the trajectories of individual robots and their groups. The results of theoretical and experimental studies on the formation of information and navigation models of various media according to onboard STZ data and examples of their practical use in intelligent remote and autonomous control systems are presented. The main tasks and areas of application of advanced robotics for special purposes are listed. The main problems and tasks ofR & D in the field of basic technologies ofperspective robotics for special purposes are singled out.

Robotic complex; intelligent control system; integrated system of technical vision; information and navigation model.

Введение. На основе анализа характеристик, принятых на вооружение за рубежом дистанционно-управляемых РТК, и планов создания перспективных образцов следует, что основной тенденцией их дальнейшего развития является поэтапное наращивание возможностей с постепенным исключением функций управления и контроля со стороны оператора и увеличением степени автономности [1].

Все разработанные и принятые на снабжение в настоящее время отечественные наземные РТК (в том числе и ТРК военного назначения) также используются в режиме дистанционного управления. Опыт применения таких роботов показал их невысокую эффективность, в первую очередь - в вариантах оснащения боевыми средствами. Реально управлять боевым роботом в одиночку в условиях противоборства (особенно в условиях ближнего боя) невозможно: один оператор неспособен одновременно отвечать за движение робота, разведку обстановки, поиск и выбор цели, обстрел и оценку результатов стрельбы, принятие тактических решений [1, 2]. Кроме того, дистанци-онно-управляемые РТК имеют ряд принципиальных недостатков и ограничений, обусловленных необходимостью постоянного двухстороннего информационного обмена, а именно: повышенные требования к каналу связи; ограниченный радиус действия;

демаскировка объекта и пункта управления; возможность применения средств радиоэлектронного и огневого противодействия, вследствие интенсивного радиообмена. Особенно остро перечисленные недостатки и ограничения проявляются в изобилующих экранированными зонами индустриально-городских средах и в зданиях, где доля проводимых спецопераций (в том числе и военных) с участием робототехнических средств неуклонно возрастает [1]. Таким образом, дальнейшее развитие отечественной военной робототехники также должно быть связано с повышением ее автономности за счет передачи функций, выполняемых человеком-оператором, бортовым средствам, что позволит снизить интенсивность информационного обмена между пунктом управления и объектом управления и даже полностью его исключить на больших промежутках времени.

Ключевые проблемы повышения автономности РТК. На наш взгляд повышение автономности РТК необходимо рассматривать в последовательном переходе сначала от существующих в настоящее время простейших систем дистанционного управления к интеллектуальным системам дистанционного управления, обеспечивающим повышенную информативную осведомленность оператора и выполняющим часть его функций. А затем - к интеллектуальным системам автономного управления, обеспечивающим автономное (без участия оператора) функционирование в экранированных средах. Создание интеллектуальных систем дистанционного и автономного управления в свою очередь позволит перейти к решению задач группового управления уже на практическом уровне. Рассмотрим более подробно сформулированные выше три основных взаимосвязанных и взаимодополняющих друг друга этапа повышения автономности РТК и выделим ключевые проблемы и задачи, решение которых обеспечить их выполнение.

Интеллектуальные системы дистанционного управления, в отличие от существующих, за счет использования данных видео и навигационных сенсоров и датчиков различной физической природы будут поставлять оператору более обширную и более качественную видеоинформацию о рабочей зоне и брать на себя некоторые функции оператора. Такие возможности систем дистанционного управления не только сделают работу оператора более комфортной и сократят число ошибочных действий в управлении, но и освободят его ресурсы для выполнения других задач, что в итоге позволит улучшить соотношение числа операторов к числу объектов управления.

В части повышения информативности оператора можно выделить следующие задачи:

♦ обеспечение видеонаблюдения в сложных условиях видимости (улучшение качества изображения за счет фильтрации помех, обусловленных дождем, снегом, туманом, пылью, дымом, а также его восстановление и дополнение за счет комплексирования видеоданных многоспектральных СТЗ и сенсоров различной физической природы);

♦ восстановление геометрии рабочей зоны, создание трехмерных и визуально-подобных моделей внешних сред, их проекций и сечений с виде-симуляцией навесного оборудования и оружия;

♦ распознавание целей и объектов манипулирования с выделением их на изображениях рабочих зон и формируемых моделях.

В части передачи некоторых функций оператора интеллектуальной системе дистанционного управления можно выделить следующее:

♦ контроль и предупреждение неправильных и опасных действий оператора путем их предварительного моделирования;

♦ интеллектуальный интерфейс (управление голосом, жестами, мимикой, электроэнцефалограммой, электромиограммой);

♦ автоматическое планирование на моделях внешней среды и отработка движений мобильного робота и его навесного оборудования (в том числе и оружия) по макрокомандам оператора (супервизорное управление) с использованием данных бортовых СТЗ и навигационных средств;

♦ автоматический возврат в точку старта или в зону уверенного радиообмена по данным бортовых навигационных средств в случае отказа канала связи или попадания в экранированную зону.

Как видно из перечисленных функций и задач интеллектуальной системы дистанционного управления, центральными здесь являются задачи и проблемы формирования модели внешней среды и создания комплексированных средств технического зрения и навигации.

Интеллектуальные автономные системы управления мобильных роботов должны выполнять следующие функции и задачи:

♦ автовождение (без участия оператора, используя бортовые видео и навигационные сенсоры и датчики, формировать модель внешней среды, определять текущие координаты, планировать на модели и отрабатывать целенаправленные траектории движения) [3-5];

♦ на основе функции автовождения отрабатывать маршрутные задания (достигать последовательность целевых точек) и формировать визуально-подобные, геометрические и информационно-навигационные модели внешних сред (пересеченная местность, индустриально-городская среда, включающая плотную застройку, туннели, подземные коммуникации, помещения и многоэтажные здания) [3-13], где использование дистанционно-управляемых систем невозможно из-за экранирования или подавления каналов связи;

♦ после предоставления оператору (при возврате в точку старта или в точках уверенного радиообмена) собранной информации о внешней среде и получения нового задания выполнять автономно, используя сформированную ранее информационно-навигационную модель, целенаправленные перемещения, манипуляционные действия и применение оружия.

Как видно из перечисленных функций и задач интеллектуальной автономной системы управления, центральными здесь также является проблема формирования модели внешней среды и навигационная задача. Под информационно-навигационной моделью подразумевается совокупность картографических и навигационных данных, позволяющих обеспечить бортовым средствам планирование и отработку целенаправленных (в тоже время оптимальных и безопасных) траекторий с определением текущих координат. Планирование целенаправленных траекторий может выполняться на графовых моделях, переход к которым от геометрических моделей, формируемых по данным СТЗ, достаточно проработан и проверен практически [3, 7]. А для определения координат могут быть использованы методы экстремальной навигации по опорным изображениям с известными координатами [5, 8, 9], полученными на этапе формирования информационно-навигационной модели, или методы интерпретационной навигации, использующие сематические модели внешней среды, которые также алгоритмизированы и проверены на реальных данных [9].

Интеллектуальные системы группового управления на основе использования информационно-навигационного поля (формируется путем объединения информационно-навигационных моделей внешней среды отдельных мобильных роботов, входящих в группу) позволять реализовать различные стратегии и алгоритмы группового управления (централизованного, децентрализованного, стайного, ройного). И это действительно реально, так как у каждого члена группы появляется возможность планировать и отрабатывать траектории своего маршрутного задания, а также определять текущие координаты, не только в своей рабочей зоне, но и в объединении рабочих зон всех членов группы, используя доступное всем членам

группы информационно-навигационное поле. Очевидно, что доступное всем членам группы информационно-навигационное поле предоставляет возможности для формирования согласованных маршрутных заданий, определения текущих координат, планирования и отработки соответствующих согласованных траекторий движения и действий, а это и является реальной основой для реализации различных стратегий и алгоритмов группового управления.

Из приведенного выше анализа следует, что для предлагаемого поэтапного развития РТК в направлении повышения автономности ключевыми являются задачи и проблемы создания бортовых средств формирования информационно-навигационных моделей и полей среды функционирования, обеспечивающих определение текущих координат, планирование и отработку траекторий отдельных роботов и их групп.

Средства формирования информационно-навигационных полей. К настоящему времени по заказу силовых министерств и ведомств в МГТУ им. Н.Э. Баумана выполнено и выполняется ряд НИОКР по робототехнической тематике, которые посвящены созданию дистанционно- и автономно-управляемых РТК и в которых в той или иной мере решались проблемы и вопросы автономной навигации РТК и формирования моделей внешних сред их функционирования. В частности, в данных работах рассмотрены вопросы формирования различных моделей (геометрических, формальных, семантических, визуально-подобных, разных масштабов и размерности) внешней среды и решения навигационной задачи по данным бортовых СТЗ. При этом глубина проработки охватывает теоретический уровень, создание алгоритмических и программно-аппаратных средств в виде действующих макетов и опытных образцов, а также их проверку в составе различных роботов (колесные и гусеничные, экспериментальные и принятые на вооружение образцы разных весовых категорий), функционирующих в различных средах (помещения, многоэтажные здания, индустриально-городская среда, пересеченная местность).

д

Рис. 1. Бортовые СТЗ

г

е

В качестве бортовых СТЗ были использованы импортные 2D-лазерные сенсоры SICK (рис. 1,а,б) и UTM-30LX (рис. 1,в,д) на опорно-поворотных устройствах, комплексированные с видеокамерами и 3D-лазерный сенсор HDL-32E LiDAR (рис. 1,г).

Для распознавания опорных характеристик грунта использовалась комплек-сированная СТЗ, объединяющая 3D-лазерный сенсор, цветную видеокамеру и тепловизор (рис. 1,е). Рассмотрим основные полученные результаты по формированию различных моделей различных сред и решению навигационных задач по данным бортовых СТЗ и их использованию в системах управления РТК.

Для помещений, зданий и части индустриально-городской инфраструктуры, где нет колебаний по крену-дифференту и перемещений по высоте, могут быть использованы 2D-лазерные сенсоры (рис. 2,а). На рис. 2,б приведено одно 2D-дальнометрическое изображение помещения, а на рис. 2,в - 2D-геометрическая модель фрагмента этажа здания. Данная модель сформирована путем объединения последовательности 2D-дальнометрических изображений, получаемых бортовой СТЗ в процессе движения РТК в реальной среде.

Рис. 2. Принципы формирования 2Б-геометрической модели

Для того чтобы "корректно" дополнить геометрическую модель новым изображением, для соответствующего ему положения сенсора (робота) необходимо определять текущие координаты (в данном случае - 2 линейные и 1 угловую -курс) [5]. После посещения всех участков рабочей зоны будет построена полная геометрическая модель всего этажа в неподвижной системе координат. Также могут быть построены геометрические модели всего здания, заводских и городских территорий. Геометрическая модель состоит из координат точек-препятствий и может быть использована для построения графа возможных путей (рис. 3,а), на котором можно методами динамического программирования выполнить планирование траектории движения (рис. 3,б) [3, 7].

б

Рис. 3. Планирование траекторий движения в здании

Примеры графа возможных путей и планирования траекторий движения в индустриально-городской среде приведены на рис. 4.

т

......

• .1 12 13

а б

Рис. 4. Планирование траекторий в индустриально-городской среде

Так как для каждого отдельного дальнометрического изображения, входящего в геометрическую модель, известны координаты, соответствующего ему положения сенсора (робота), то они могут быть использованы, как опорные [5, 9], для определения текущих координат методами экстремальной навигации при движении в данной рабочей зоне. При этом ошибка определения текущих координат при использовании текущего и опорного дальнометрических изображений, как показали результаты математического моделирования и экспериментальных исследований (рис. 5), не превышает 0.5 см по линейным координатам и 0.2 углового градуса по курсу при ошибке измерения дальности 5 см, соответствующей паспортным данным используемых сенсоров).

Для планирования траекторий и определения текущих координат не обязательно хранить все дальнометрические изображения внешней среды с координатами их получения, что требует больших объемов памяти, а достаточно только - граф возможных путей с опорными изображениями, соответствующими вершинам графа.

6Дх, бДу, см „./

>'бДу

/.'

0.5 см________/ '

А

у

/

4

Рис. 5. Зависимость ошибки вычисления приращения координат от ошибки

измерения дальности

Однако для навигационного обеспечения движения по прямолинейному участку, соответствующему ребру между соседними вершинами графа возможных путей, необходимо использовать бортовые датчик курса и одометр, гарантирующие достижение некоторой области с опорным изображением, соответствующей следующей вершине графа (известные инерциально-одометрические навигационные системы, как показала практика, удовлетворяют этому требованию).

Описанная модель содержит информацию о препятствиях и навигационные данные о рабочей зоне, необходимые и достаточные для планирования и отработки траекторий движения отдельного РТК и является по определению, введенному в первой части статьи, информационно-навигационной моделью. Если данная модель доступна группе РТК, то она является по определению информационно -навигационным полем, так как содержит все геометрические и навигационные данные, необходимые и достаточные для планирования и отработки траекторий (в том числе и согласованных) для каждого члена группы. Объединение информационно-навигационных моделей отдельных РТК в информационно-навигационное поле становится возможным при взаимном обмене накопленными данными, если известны абсолютные или относительные координаты участвующих в обмене РТК. Относительные координаты двух, участвующих в обмене РТК, могут быть определены, например, методами экстремальной навигации по пересечению их информационно-навигационных моделей, соответствующему пересечению их рабочих зон. Очевидно, что после обмена информацией между всеми членами группы будет создано полное информационно-навигационное поле.

Для формирования 3D-геометрических моделей пересеченной местности и сред, где при движении РТК возможны колебания по крену-дифференту и перемещения по высоте, необходимо использовать 3D-лазерные сенсоры [3, 4]. Для пересеченной местности, фотопанорама которой приведена ни рис. 6,а, соответствующее 3D-дальнометрическое изображение приведено на рис. 6,б.

-15 -10 -5 0 5 10 15

б

в

Рис. 6. Модели и траектория для пересеченной местности

Данное изображение является фрагментом 3D-геометрической модели пересеченной местности. Соответствующий ему фрагмент формальной модели, построенной по критерию геометрической (профильной) проходимости [10] с учетом кинематических возможностей движителя РТК и геометрии опорной поверхности, приведен на рис. 6,в). Формальна модель, в данном случае, представляет собой план с разрешенными и запрещенными для движения участками. На этом же рисунке приведен фрагмент графа возможных путей и фрагмент безопасной траектории движения.

Последовательность 3D-дальнометрических изображений также может быть объединена в 3D-геометрическую модель, что позволяет сформировать информационно-навигационную модель (поле) для пересеченной местности, при этом в данных средах упрощается задача определения текущих координат за счет возможности использования средств спутниковой навигации. Пример информационно-навигационного поля в виде графа возможных путей реальной рабочей зоны размерами 3х1.5 км2 со зданиями, лесными и водными преградами, сетью дорог, переправ и спланированной траекторией движения приведен на рис. 7. Здесь граф возможных путей содержит сотни вершин и сотни тысяч ребер.

Рис. 7. Пример информационно-навигационного поля

При планировании движения на пересеченной местности необходимо учитывать не только геометрические, но и опорные характеристики подстилающей поверхности и проводить классификацию (распознавание) ее участков не только по критерию профильной, но и по критерию опорной проходимости. Использование для этого данных комплексированной СТЗ, представляющих собой геометрию опорной поверхности с распределением на ней цветовых и температурных полей [11], позволяет организовать в пятимерном пространстве признаков (3 цвета, температура и дисперсия высоты классифицируемых участков) достоверное распознавание основных типов грунтов (рис. 8).

а) видео-панорама внешней среды

б) итоговая классификация (в горизонтальной проекции) Рис. 8. Распознавание типов грунтов по данным комплексированной СТЗ

Модель внешней среды "раскрашенная" в данном случае семантическими признаками распознанных типов грунтов можно назвать семантической моделью. Введение семантики в модель внешней среды позволяет создавать автономные РТК с качественно новыми характеристиками и существенно расширить их возможности. Продемонстрируем это на информационно-навигационных моделях индустриально-городских сред, для которых, как уже отмечено во введении, особенно актуальны и все более востребованы РТК повышенной автономности в следствии экранирования пультов управления и средств спутниковой навигации. Для индустриально-городских сред характерно наличие большого числа линейных объектов (углов, ребер, граней, плоскостей), соответствующих стенам, тротуарам, ступенькам, лестницам и другим элементам инфраструктуры. Каждому такому объекту (например, стене) может принадлежать десятки и сотни тысяч дальномет-рических точек (трехмерных векторов), для хранения которых требуется много памяти. Очевидно, подмножества точек дальнометрического изображения (модели), принадлежащие линейным объектам могут быть заменены соответствующими линейными уравнениями. На рис. 9,а,б и в соответственно приведены фотопанорама этажа здания, выделенные подмножества точек, принадлежащие отдельным плоскостям, и сами плоскости (П) с реперными отрезками (Л) и точками (Т).

Рис. 9. Пример формирования семантической 3В-модели

Совокупность выделенных линейных объектов уже представляет собой реконструкцию (3D-модель) внешней среды (см. рис. 9,в). Если известны (например, из предыстории) семантические признаки выделенных объектов (П1 - потолок; П2 - пол; По, П3, П4 - вертикальные стены), то плоскость пола П2, представленная линейным уравнением в нормальном виде (-0.018x+0.053y-0.998z-1.45=0) позволяет сразу определить координату Z сенсора по свободному члену и углы крена и дифферента по направляющим косинусам. В общем случае, используя не мене 3-х взаимно не коллинеарных (не параллельных) линейных объектов с известными семантическими признаками, можно вычислить все линейные и угловые координаты сенсора (объекта управления). Приведенный пример обработки дальномет-рического изображения реальной внешней среды наглядно демонстрирует переход от исходного облака точек 3D-модели, требующего для хранения больших объемов памяти, к компактному семантическому описанию, содержащему в явном виде информацию о координатах объекта управления.

Бортовые СТЗ наземных РТК имеют ограниченную дальность обзора (обычно не более 30 м). Поэтому для формирования моделей внешней среды целесообразно использовать имеющие существенно большую зону обзора выносные СТЗ на базе привязных [12] или свободнолетающих БПЛА вертолетного типа [8]. На рис. 10,а приведена фотопанорама внешней среды, а на рис. 10,б - соответствующая ей 3D-геометрическая модель, сформированная вращением вокруг вертикальной оси квадрокоптера с 2D-лазерным сенсором [8]. Для использования наземными РТК видео данных и моделей, сформированных бортовыми средствами БПЛА, необходимо знать абсолютные или относительные координаты РТК и БПЛА.

Рассмотренные модели могут быть использованы не только для автономного целенаправленного перемещения РТК и их групп в различных средах, но и для автономного управления навесным оборудованием и оружием, а также для интеллектуализации систем дистанционного управления. Перспективным здесь является использование 3D-лазерных сенсоров, комплексированных с видеокамерами и тепловизорами.

б

Рис. 10. Формирование 3Б-геометрической модели квадрокоптером с 2Б-лазерным сенсором

Комплексирование 3D-лазерного сенсора с видеокамерой позволяет, используя аппарат дескрипторов для видеоизображений, более эффективно решать навигационную задачу перемещения сенсора и сформировать 3D-геометрическую модель рабочей зоны, а также раскрасить ее, используя соответствующую цветную текстуру [6, 13]. 3D-модели с видео-текстурой позволяют построить различные проекции и сечения рабочей зоны и визуально-подобные изображения рабочей зоны для любой точки виртуального наблюдателя. Такие возможности существенно повышают информационную осведомленность оператора и создают ему условия для эффективного управления движением РТК и его навесным оборудованием (в том числе и оружием). На рис. 11 для трех типов рабочих зон приведены примеры таких визуально-подобных изображений для различных точек виртуального наблюдателя.

Рис. 11. Примеры визуально-подобных изображений рабочих зон

Наличие в 3D-моделях геометрических, семантических и навигационных данных позволяет организовать автономное целенаправленное движение и обеспечить автономное управление навесным оборудованием и оружием. Действительно, РТК, используя информационно-навигационную модель, может автономно (самостоятельно) прийти в заданную оператором точку рабочей зоны и в соответствии с полученным от оператора заданием автономно использовать навесное оборудование или оружие с точностью информационно-навигационной модели (см. рис. 5). На рис. 12,а,б соответственно приведены фотопанорама рабочей зоны и ее цветная 3D-геометрическая модель с выделенными на ней очагом возгорания и водяной струей, являющимися семантическими объектами модели. Данная информационно-навигационная модель автоматически построена по видео-тепло-дальнометрическим данным [11] бортовой комплексированной СТЗ и содержит всю необходимую информацию для автоматического тушения очага возгорания: текущие линейные и угловые координаты РТК, координаты очага возгорания, геометрию рабочей зоны и траекторию водяной струи.

а б

Рис. 12. Пример использования информационно-навигационной модели для автономного применения навесного оборудования

Заключение. Повышение автономности РТК должно привести к существенному повышению уровня помехоустойчивости и дальности их применения, снижению числа неправильных действий и временных задержек, связанных с принятием решений членами расчетов, снижению количества операторов с увеличением числа объектов управления, что приведет к расширению возможных областей применения РТК [14].

Массовое применения роботизированных образцов военной техники, в том числе автономных, должно в обозримом будущем обеспечить решение широкого спектра задач боевого, технического и тылового обеспечения, среди которых: обеспечение оборонительных действий тактических формирований, огневая поддержка наступающих частей и подразделений, подавление огневого противодействия в тылу противника, артиллерийская разведка и обслуживание стрельбы наземной артиллерии, радиационная, химическая и биологическая разведки, доставка боеприпасов, ГСМ и иных грузов подразделениям, находящимся в зоне огневого воздействия противника, организация связи и радиоэлектронного противодействия, доставка специальных технических средств, организация информационных полей путем установки необслуживаемых датчиков, имитация боевой техники, устройство минно-взрывных заграждений под огнём противника, доставка и установка мин, разминирование, доставка и применение нелетального оружия.

Информационно-навигационные модели и поля могут быть использованы не только для эффективного управления РТК и их групп, но и для оперативного планирования и управления действиями традиционных ВВТ и подразделений (в том числе и оснащенных роботизированными средствами).

Качественное повышение уровня ситуационной осведомленности командиров разного уровня, которое может быть достигнуто при использовании групп автономных РТК, обеспечивающих рассредоточенную по театру боевых действий многоспектральную аудио-видео разведку и наблюдение, вскрытие замыслов противника, оценку потенциальных угроз, определение целей для поражения и места их расположения (координат), должно привести к принципиальному сокращению времени получения актуальной информации о противнике, что в условиях современной войны является определяющим для обеспечения эффективности боевых действий в тактическом звене.

Для развития РТК в направлении повышения автономности, в том числе и путем решения проблемы создания современных бортовых средств формирования информационно-навигационных моделей среды функционирования РТК, необходима соответствующая технологическая, военно-научная и правовая поддержка.

В технологической сфере необходимо выполнить комплекс НИОКР в следующих направлениях:

♦ совершенствование навесного оборудования, в том числе разработка и создание манипуляторов с увеличенным числом степеней свободы и многопальцевыми захватными устройствами;

♦ создание систем технического зрения и навигации, в том числе многоспектральных систем повышенной разрешающей способности, включающие цветные видеокамеры светового, инфракрасного, ультрафиолетового и теплового диапазонов, быстродействующих 2D- и 3D-лидаров, обладающих высокой точностью и повышенной разрешающей способностью, высокоточных комплексированных навигационных систем, включающих одометрические, инерциальные, спутниковые, экстремальные и средства интерпретационной навигации;

♦ создание интеллектуальных системы управления, обеспечивающих автономное применение целевой нагрузки, включая обнаружение, распознавание типа цели, «узнавание» конкретной цели, наведения оружия или иных средств;

♦ создание современной элементной базы и высокопроизводительных бортовых вычислителей с производительностью, обеспечивающей решение задач извлечения из потока исходных данных информации в виде геометрических и семантических моделей среды функционирования, задач экстремальной навигации, синтеза управляющих команд и воздействий, построение и модификация баз данных и знаний в реальном масштабе времени. В военно-научной сфере необходимо разработать тактики применения автономных РТК, в том числе в составе разнородных групп, решить проблемы взаимодействия с соседями, вплоть до разработки типовых сценариев боевых действий роботизированных подразделений, а также вопросы подготовки операторов и командиров, использующих боевые и обеспечивающие роботы.

Необходимо проведение исследований организационно-правовых вопросов применения оружия в случаях отсутствия непосредственного управления оператором.

Широкий спектр проблем разработки и применения автономных РТК вызывает необходимость системного подхода к их решению, включая существенную корректировку программных документов по развитию роботизированного ВВТ.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Лапшов В.С., Носков В.П и др. Бой в городе. Боевые и обеспечивающие роботы в условиях урбанизированной территории. // Известия ЮФУ. Технические науки. - 2011.

- № 3 (116). - С. 142-146.

2. Шеремет И. Б., Рудианов Н.А. и др. Обоснование семейства боевых и обеспечивающих роботов для боя в городе // Известия ЮФУ. Технические науки. - 2012. - № 3 (128).

- С. 37-41.

3. Каляев А.В., Носков В.П., Чернухин Ю.В., Каляев И.А. Однородные управляющие структуры адаптивных роботов. - М.: Наука, 1990. - 147 с.

4. Носков В.П., Рубцов И.В. Опыт решения задачи автономного управления движением мобильных роботов // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2005. - № 12. - С. 21-24.

5. Носков В.П., Носков А.В. Навигация мобильных роботов по дальнометрическим изображениям // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2005. - № 12. - С 16-21.

6. Носков А.В., Рубцов И.В., Романов А.Ю. Формирование объединенной модели внешней среды на основе информации видеокамеры и дальномера // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2007. - № 8. - С 2-5.

7. Евсеев А.А., Носков В.П., Платонов А.К. Формирование электронной карты при автономном движении в индустриальной среде // Мехатроника, автоматизация, управление.

- 2008. - № 2. - C. 41-45.

8. Загоруйко С.Н., Казьмин В.Н., Носков В.П. Навигация БПЛА и 3D-реконструкция внешней среды по данным бортовой СТЗ // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2014.

- № 8. - С 62-68.

9. Казьмин В.Н., Носков В.П. Выделение геометрических и семантических объектов в дальнометрических изображениях для навигации роботов и реконструкции внешней среды // Известия ЮФУ. Технические науки. - 2015. - № 10 (171). - С. 71-83.

10. Буйволов Г.А., Носков В.П., Руренко А.А., Распопин А.Н. Аппаратно-алгоритмические средства формирования модели проблемной среды в условиях пересеченной местности // Сб. научн. трудов. Управление движением и техническое зрение автономных транспортных роботов. - М.: ИФТП, 1989. - С. 61-69.

11. Вазаев А.В., Носков В.П., Рубцов И.В., Цариченко С.Г. Распознавание объектов и типов опорной поверхности по данным комплексированной СТЗ // Известия ЮФУ. Технические науки. - 2016. - № 2 (175). - С. 127-1139.

12. Аникин В.А., Ким Н.В. Носков В.П., Рубцов И.В. Мобильный робототехнический комплекс с системой технического зрения на базе БПЛА // Вопросы оборонной техники. Сер. 9. Специальные системы управления, следящие приводы и их элементы. - М.: ФГУП «НТЦ «Информтехника», 2010. - Вып. 1 (242) - 2 (243). - С. 40-46.

13. Загоруйко С.Н., НосковВ.П. Регистрация дальнометрических и телевизионных данных при построении трехмерной модели внешней среды // Инженерный журнал: Наука и инновации. Электронное научно-техническое издание. - 2013. - № 8 (20).

14. Шеремет И. Б., Рудианов Н.А. и др. О необходимости разработки концепции построения и применения автономных робототехнических комплексов военного назначения // Труды Международной научно-технической конференции «Экстремальная робототехника». - СПб: ЦНИИ РТК 2016. - С. 35-39.

15. Шеремет И.Б., Рудианов Н.А., Хрущев В.С., Рябов А.В. Комплексный подход к обоснованию номенклатуры и облика разведывательных роботов для боя на урбанизированной территории // Сборник докладов Всероссийской научно-технической конференции «Экстремальная робототехника». - СПб.: Изд-во «Политехника-сервис», 2012. - С. 438-440.

16. Рудианов Н.А., Хрущев В.С., Рябов А.В., Лапшов В.С., Носков В.П., Рубцов И.В. Повышение ситуационной осведомленности подразделений, оснащенных боевыми и обеспечивающими роботами // Материалы 4-й Всероссийской мультиконференции по проблемам управления. Т. 2. - Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2011. - С. 222-225.

17. Рудианов Н.А., Хрущев В.С., Рябов А.В., Носков В.П. Использование полуавтономных боевых и обеспечивающих роботов для повышения ситуационной осведомленности // Научные труды 3 Центрального научно-исследовательского института Министерства обороны Российской Федерации. Кн. 24. - М.: Изд-во 3 ЦНИИ МО РФ, 2013. - С. 193-196.

18. Рудианов Н.А., Хрущев В.С. Обоснование облика роботизированных комплексов СВ на ранней стадии проектирования // Научно-методические материалы исследований, труды семинаров и научно-технических конференций. Кн. 14. - М.: Изд-во 3 ЦНИИ, 2009. - С. 67-77.

19. Шеремет И.Б., Рудианов Н.А., Рябов А.В., Хрущев В.С. Проблемы развития роботизированного вооружения СВ // Известия ЮФУ. Технические науки. - 2013. - № 3 (140). - С. 45-49.

20. Шеремет И.Б., Рудианов Н.А., Хрущев В.С., Рябов А.В., Комченков В.И. Обоснование семейства боевых и обеспечивающих роботов для боя в городе // Известия ЮФУ. Технические науки. - 2012. - № 3 (128). - С. 37-41.

RERENCES

1. Lapshov V.S., Noskov V.P i dr. Boy v gorode. Boevye i obespechivayushchie roboty v usloviyakh urbanizirovannoy territorii [Battle in the town. Battle and supporting robots are in urbanized conditions], Izvestiya YuFU. Tekhnicheskie nauki [Izvestiya SFedU. Engineering Sciences], 2011, No. 3 (116), pp. 142-146.

2. Sheremet I. B., Rudianov N.A. i dr. Obosnovanie semeystva boevykh i obespechivayushchikh robotov dlya boya v gorode [Justification of combat and support a family of robots to fight in the city], Izvestiya YuFU. Tekhnicheskie nauki [Izvestiya SFedU. Engineering Sciences], 2012, No. 3 (128), pp. 37-41.

3. Kalyaev A.V., Noskov V.P., Chernukhin Yu.V., Kalyaev I.A. Odnorodnye upravlyayushchie struktury adaptivnykh robotov [Homogeneous control structures for adaptive robots]. Moscow: Nauka, 1990, 147 p.

4. Noskov V.P., Rubtsov I.V. Opyt resheniya zadachi avtonomnogo upravleniya dvizheniem mobil'nykh robotov [The experience of solving the problem of Autonomous motion control of mobile robots], Mekhatronika, avtomatizatsiya, upravlenie [Mechatronics, Automation, Control], 2005, No. 12, pp. 21-24.

5. Noskov V.P., Noskov A.V. Navigatsiya mobil'nykh robotov po dal'nometricheskim izobrazheniyam [Navigation of mobile robots in telematicheskikh images], Mekhatronika, avtomatizatsiya, upravlenie [Mechatronics, Automation, Control], 2005, No. 12, pp. 16-21.

6. Noskov A.V., Rubtsov I.V., Romanov A.Yu. Formirovanie ob"edinennoy modeli vneshney sredy na osnove informatsii videokamery i dal'nomera [The formation of the joint model of the external environment on the basis of information of the camera and the range finder Mekhatronika, avtomatizatsiya, upravlenie [Mechatronics, Automation, Control], 2007, No. 8, pp. 2-5.

7. Evseev A.A., Noskov V.P., Platonov A.K. Formirovanie elektronnoy karty pri avtonomnom dvizhenii v industrial'noy srede [Creating an e-card with stand-alone movement in the industrial environment], Mekhatronika, avtomatizatsiya, upravlenie [Mechatronics, Automation, Control], 2008, No. 2, pp. 41-45.

8. Zagoruyko S.N., Kaz'min V.N., Noskov V.P. Navigatsiya BPLA i 3D-rekonstruktsiya vneshney sredy po dannym bortovoy STZ [UAV navigation and 3D reconstruction of environments according to the onboard STZ], Mekhatronika, avtomatizatsiya, upravlenie [Mechatronics, Automation, Control], 2014, No. 8, pp. 62-68.

9. Kaz'min V.N., Noskov V.P. Vydelenie geometricheskikh i semanticheskikh ob"ektov v dal'nometricheskikh izobrazheniyakh dlya navigatsii robotov i rekonstruktsii vneshney sredy [Detecting geometric and semantic objects in range image for robot navigation and environment reconstruction], Izvestiya YuFU. Tekhnicheskie nauki [Izvestiya SFedU. Engineering Sciences], 2015, No. 10 (171), pp. 71-83.

10. Buyvolov G.A., Noskov V.P., Rurenko A.A., Raspopin A.N. Apparatno-algoritmicheskie sredstva formirovaniya modeli problemnoy sredy v usloviyakh peresechennoy mestnosti [Hardware and algorithmic means of forming a model of the problem environment in terms of terrain], Sb. nauchn. Trudov. Upravlenie dvizheniem i tekhnicheskoe zrenie avtonomnykh transportnykh robotov [Collection of scientific works. Motion control and machine vision Autonomous robot vehicles]. Moscow: IFTP, 1989, pp. 61-69.

11. Vazaev A.V., Noskov V.P., Rubtsov I.V., Tsarichenko S.G. Raspoznavanie ob"ektov i tipov opornoy poverkhnosti po dannym kompleksirovannoy STZ [Object detection and ground type classification with combined computer vision system], Izvestiya YuFU. Tekhnicheskie nauki [Izvestiya SFedU. Engineering Sciences], 2016, No. 2 (175), pp. 127-139.

12. Anikin V.A., Kim N.V. Noskov V.P., Rubtsov I.V. Mobil'nyy robototekhnicheskiy kom-pleks s sistemoy tekhnicheskogo zreniya na baze BPLA [The mobile robotic system with vision system on the basis of the UAV], Voprosy oboronnoy tekhniki. Ser. 9. Spetsial'nye sistemy upravleniya, sledyashchie privody i ikh element [Defense engineering problems. Ser. 9. Special control systems, servo drives and their elements]. Moscow: FGUP «NTTs «Informtekhnika», 2010, Issue 1 (242)-2 (243), pp. 40-46.

13. Zagoruyko S.N., Noskov V.P. Registratsiya darnometricheskikh i televizionnykh dannykh pri postroenii trekhmernoy modeli vneshney sredy [Check telematicheskikh and television the data to build three-dimensional models of the external environment], Inzhenernyy zhurnal: Nauka i innovatsii. Elektronnoe nauchno-tekhnicheskoe izdanie [Engineering journal: Science and innovation. Electronic scientific and technical edition], 2013, No. 8 (20).

14. Sheremet I. B., Rudianov N.A. i dr. O neobkhodimosti razrabotki kontseptsii postroeniya i primeneniya avtonomnykh robototekhnicheskikh kompleksov voennogo naznacheniya [On the need to develop the concept of construction and application of Autonomous robotic systems for military purposes], Trudy Mezhdunarodnoy nauchno-tekhnicheskoy konferentsii «Ekstremal'naya robototekhnika» [Proceedings of International scientific-technical conference "Extreme robotics"]. St. Petersburg: TsNII RTK 2016, pp. 35-39.

15. Sheremet I.B., Rudianov N.A., Khrushchev V.S., Ryabov A.V. Kompleksnyy podkhod k obosnovaniyu nomenklatury i oblika razvedyvatel'nykh robotov dlya boya na urbanizirovannoy territorii [An integrated approach to the substantiation of the nomenclature and appearance of reconnaissance robots for combat in urban areas], Sbornik dokladov Vserossiyskoy nauchno-tekhnicheskoy konferentsii «Ekstremal'naya robototekhnika» [the Collection of reports of all-Russian scientific-technical conference "Extreme robotics"]. St. Petersburg: Izd-vo «Politekhnika-servis», 2012, pp. 438-440.

16. Rudianov N.A., Khrushchev V.S., Ryabov A.V., Lapshov V.S., Noskov V.P., Rubtsov I.V. Povyshenie situatsionnoy osvedomlennosti podrazdeleniy, osnashchennykh boevymi i obespechivayushchimi robotami [Enhancing situational awareness units include fighting and supporting robots], Materialy 4-y Vserossiyskoy mul'tikonferentsii po problemam upravleniya [Proceedings of 4th all-Russian multiconference on control problems]. Vol. 2. Taganrog: Izd-vo TTI YuFU, 2011, pp. 222-225.

17. Rudianov N.A., Khrushchev V.S., Ryabov A.V., Noskov V.P. Ispol'zovanie poluavtonomnykh boevykh i obespechivayushchikh robotov dlya povysheniya situatsionnoy osvedomlennosti [The use of semi-Autonomous combat robots, and provides for enhanced situational awareness], Nauchnye trudy 3 Tsentral'nogo nauchno-issledovatel'skogo instituta Ministerstva oborony Rossiyskoy Federatsii [Proceedings of 3 Central scientific research Institute of the Ministry of defence of the Russian Federation]. Book 24. Moscow: Izd-vo 3 TsNII MO RF, 2013, pp. 193-196.

18. Rudianov N.A., Khrushchev V.S. Obosnovanie oblika robotizirovannykh kompleksov SV na ranney stadii proektirovaniya [The substantiation of structure of robotic systems SV at an early design stage], Nauchno-metodicheskie materialy issledovaniy, trudy seminarov i nauchno-tekhnicheskikh konferentsiy [Scientific-methodical materials research, proceedings of seminars and scientific conferences]. Book 14. Moscow: Izd-vo 3 TsNII, 2009, pp. 67-77.

19. Sheremet I.B., Rudianov N.A., Ryabov A.V., Khrushchev V.S. Problemy razvitiya robotizirovannogo vooruzheniya SV [Justification of combat and support a family of robots to fight in], Izvestiya YuFU. Tekhnicheskie nauki [Izvestiya SFedU. Engineering Sciences], 2013, No. 3 (140), pp. 45-49.

20. Sheremet I.B., Rudianov N.A., Khrushchev V.S., Ryabov A.V., Komchenkov V.I. Obosnovanie semeystva boevykh i obespechivayushchikh robotov dlya boya v gorode [Justification of combat and support a family of robots to fight in the city], Izvestiya YuFU. Tekhnicheskie nauki [Izvestiya SFedU. Engineering Sciences], 2012, No. 3 (128), pp. 37-41.

Статью рекомендовал к опубликованию д.т.н., профессор И.О. Артамонов.

Носков Владимир Петрович - Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана; e-mail: noskov_mstu@mail.ru; 105005, г. Москва ул. 2-я Бауманская, 5; тел.: +79166766057; кафедра специальной робототехники и мехатроники; к.т.н.; доцент; НИИ Специального машиностроения, зав. сектором.

Рубцов Иван Васильевич - тел.: 84992636019; кафедра специальной робототехники и мехатроники; к.т.н.; доцент; НИИ Специального машиностроения, начальник отдела.

Лапшов Владимир Сергеевич - тел.: +79166766057; НИИ Специального машиностроения, зав. сектором.

Рудианов Николай Александрович - 3 ЦНИИ МО РФ; e-mail: rudianov_1980@mail.ru; 107564, г. Москва, Погонный пр., 10; д.т.н.; доцент; начальник отдела.

Рябов Анатолий Викторович - с.н.с.

Хрущев Василий Сергеевич - к.т.н.; доцент; в.н.с.

Noskov Vladimir Petrovich - Bauman Moscow State Technical University; e-mail:noskov_mstu@mail.ru; 5, 2nd Baumanskaya street, Moscow, 105005, Russia; phone: +79166766057; the department special robotics and mechatronics; cand. of eng. sc.; associate professor; NIISM sector head.

Rubtsov Ivan Vasil'evich - phone: +74992636019; the department of special robotic and mechtronics; cand. of eng. sc.; associate professor; NIISM sector head.

Lapshov Vladimir Sergeevich - phone: +79166766057; NIISM sector head.

Rudianov Nikolay Aleksandrovish - 3 CSRI MD PF; e-mail: rudianov_1980@mail.ru; 10, Pogonnyi, Moscow, 107564, Russia; dr. of eng. sc.; associate professor; chief of department.

Ryabov Anatoliy Victorovish - senior scientist.

Khrushev Vasiliy Sergeevish - cand. of eng. sc.; associate professor; leading scientist.