Разработка системы автоматического управления движением БПЛА с учетом шахтных условий

Ведение подземных горных работ сопряжено со значительными рисками техногенных аварий, которые могут носить катастрофический характер. Снижение последствий таких явлений напрямую зависит от достоверности и оперативности информации о состоянии параметров многих технологических процессов, горных выработок и объектов, в них расположенных. При выходе из строя штатных систем производственной телеметрии в условиях подземных горных работ создание новых информационных каналов и мест измерения информации становится практически невозможным при аварийном развитии ситуации, что предопределяет необходимость использования принципиально новых систем сбора и передачи информации, основанных на роботизированных автономных комплексах. Задача получения достоверной информации об обстановке в аварийной горной выработке с помощью беспилотных летательных аппаратов с целью принятия рациональных решений при ведении спасательной операции является актуальной. Целью статьи является разработка системы автоматического управления движением беспилотного летательного аппарата (БПЛА) в условиях ограниченного пространства горной выработки, при значительных возмущениях шахтного воздушного потока. Обоснована математическая модель движения БПЛА в шахтных условиях, основанная на углах Эйлера или кватернионах. Основным методом, позволяющим определять текущее положение летательного аппарата, принимается метод позиционирования с использованием радиомаяков путем триангуляции. Задачу синтеза системы автоматического управления движением беспилотного летательного аппарата предлагается решать с использованием иерархической многоконтурной системы управления. Алгоритм планирования маршрута сформирован на основе алгоритма Дейкстры. Для этой цели выполняется дискретизация пространства будущего движения, строится помеченный связный граф, на котором весами дуг являются расстояния между точками маршрута. Реализован модельный эксперимент. Среднее отклонение от запланированной траектории при полете на скорости 10 м/с при массе полезной нагрузки до 0,6 кг не превышает 1 м, а максимальное отклонение – недопустимо большое. При полете на скорости 6 м/с при массе полезной нагрузки до 0,6 кг среднее отклонение не превышает 0,3 м, а максимальное отклонение – 1,2 м. Результаты моделирования движения по маршруту навстречу возмущающему шахтному воздушному потоку показали, что система управления позволяет БПЛА с полезной нагрузкой 0,6 кг выдерживать встречный поток до 8 м/с. Получено, что при массе полезной нагрузки 0,6 кг тормозной путь не превышает 6 м, если летательный аппарат имел скорость 6 м/с, и тормозной путь не более 12 м при скорости движения 10 м/с. Проведенные модельные исследования подтверждают работоспособность разработанной системы автоматического управления движением.

1. Cunha F., Youcef-Toumi K. Ultra-wideband radar for robust inspection drone in underground coal mines. In: Proceedings – IEEE International Conference on Robotics and Automation. 2018. Pp. 86-92. https://doi.org/10.1109/ICRA.2018.8461191

2. Dunnington L., Nakagawa M. Fast and safe gas detection from underground coal fire by drone fly over. Environmental Pollution. 2017;229:139–145. https://doi.org/10.1016/j.envpol.2017.05.063

3. Annavarapu S., Kumar G. P. Development of drones to collect geotechnical data in large underground mines. In: Application of Computers and Operations Research in the Mineral Industry – Proceedings of the 37th International Symposium, APCOM 2015. 2015. Pp. 382–388.

4. Green J. Mine rescue robots requirements: Outcomes from an industry workshop. In: Proceedings – 2013 6th Robotics and Mechatronics Conference, RobMech 2013. 2013. Pp. 111–116. https://doi.org/10.1109/RoboMech.2013.6685501

5. Jones E., Sofonia J., Canales C., Hrabar S., Kendoul F. Applications for the Hovermap autonomous drone system in underground mining operations. Journal of the Southern African Institute of Mining and Metallurgy. 2020;120(1):49–56. https://doi.org/10.17159/2411-9717/862/2020

6. Hennage D. H., Nopola J. R., Haugen B. D. Fully autonomous drone for underground use. In: 53rd U.S. Rock Mechanics/Geomechanics Symposium. Brooklyn, USA. 23 June 2019 – 26 June 2019.

7. Belokon S. A., Zolotukhin Yu. N., Maltsev A. S., Nesterov A. A. et. al. Control of flight parameters of a quadrotor vehicle moving over a given trajectory. Avtometriya. 2012;48(5):32–41. (In Russ.). URL: https://sibran.ru/upload/iblock/587/587e1177954ed7b12e807ee43151e21a.pdf

8. Zenkevich S. L., Yushchenko A. S. Manipulation robot control fundamentals. Мoscow: MSTU Publ.; 2004. 480 p. (In Russ.).

9. Beard R. W., McLain T. W. Small unmanned aerial vehicles: theory and practice. Мoscow: TECHNOSPHERE Publ.; 2015. Pp. 312–255. (In Russ.).

10. Pevzner L. D., Kim M. L. Robotics in mining engineering. Mining Informational and Analytical Bulletin. 2014;(S1):240–251. (In Russ.). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/robototehnika-v-gornom-dele/viewer

11. Pevzner L. D., Kim M. L., Poluektov D. S. Modeling the Motion of an Unmanned Aerial Vehicle in Underground Mine Workings. In: Proceedings of the International Conference “Modern Technologies in Information Control, Automation and Processing Tasks-2018”. Alushta; 2018. Pp. 255–257. (In Russ.).

12. Connor J., Seyedmahmoudian M., Horan B. Using particle swarm optimization for PID optimization for altitude control on a quadrotor. In: Universities Power Engineering Conference (AUPEC) 2017 Australasian. 2017. Pp. 1–6.

13. Lee T., Leok M., McClamroch N. Geometric tracking control of a quadrotor UAV on SE(3). In: 49th IEEE Conference on Decision and Control (CDC). 2010. Pp. 5420–5425. https://doi.org/10.1109/CDC.2010.5717652

14. Cutler M., How J. P. Actuator Constrained Trajectory Generation and Control for Variable-Pitch Quadrotors. In: AIAA Guidance, Navigation, and Control Conference (GNC). Minneapolis, Minnesota. 2012. 13 p. URL: http://acl.mit.edu/papers/2012-uber-compressed.pdf

15. Mirzaeinia A., Shahmoradi J., Roghanchi P., Hassanalian M. Autonomous routing and power management of drones in GPS-denied environments through dijkstra algorithm. In: AIAA Propulsion and Energy Forum and Exposition. 2019. 10 p. https://doi.org/10.2514/6.2019-4462

16. Kartashov B. A., Kozlov O. S., Shabaev E. A., Schekaturov A. M. SimInTech environment for dynamic simulation of technical systems. Мoscow: DMK-Press Publishing House; 2017. 424 p. (In Russ.)

17. Zenkevich S. L., Galustyan N. K. Angle stabilization and flight modeling of a quadrocopter. Мechatronics, Automation, Control. 2014;(3):27–32. (In Russ.).