8. Алгоритмы адаптивного управления движением

После того как программное движение (ПД) робота построено, возникает следующая задача: найти закон управления исполнительными приводами, реализующий ПД. Решение этой задачи существенно осложняется неопределенностью условий функционирования робота. Природа этой неопределенности многообразна: изменение характеристик исполнительных двигателей и механизмов (например, в результате старения и износа), технологические допуски, возможные неисправности, а также изменение условий, внешних по отношению к роботу, но оказывающих на него полностью или частично неконтролируемые воздействия. Если степень неопределенности велика, то для построения законов управления ПД робота классические методы теории автоматического управления могут оказаться недостаточными. В подобных условиях даже широко используемые следящие приводы, параметры которых выбираются из априорных соображений о "средних" условиях функционирования, зачастую не обеспечивают реализацию ПД с требуемой точностью. Поэтому возникает необходимость в адаптивном управлении, восполняющем недостающую информацию в процессе функционирования робота.

Синтез адаптивного управления ПД осуществляется в два этапа. Вначале в предположении, что уравнения движения робота полностью известны, строится закон управления, обеспечивающий близость (с любой наперед заданной точностью) реального и программного движений. Эта "неадаптивная" задача легко решается методами классической теории управления. Однако воспользоваться таким "идеальным" законом управления практически нельзя, так как он зависит от ряда варьируемых параметров уравнения движения, значения которых неизвестны^*. Поэтому на втором этапе на основе "идеального" закона строится адаптивное управление, обеспечивающее близость реального и ПД при любых возможных изменениях варьируемых параметров.

^* (Варьируемыми параметрами могут быть, например, масса и моменты инерции объекта манипулирования, распределение нагрузки на шасси робота, коэффициенты сцепления с грунтом и т. п.)

Идея адаптивного управления проста. Она заключается в замене неизвестных параметров "идеального" закона управления их оценками, которые должны целенаправленно "настраиваться" в процессе функционирования робота. Алгоритмы, по которым осуществляется "настройка" параметров управления, принято называть алгоритмами адаптации. Многие известные в настоящее время алгоритмы адаптации с математической точки зрения представляют собой разностные или дифференциальные уравнения, определяющие закон целенаправленного изменения параметров управления на основе сенсорной информации.

Ярким примером эффективных алгоритмов адаптации, допускающих простую реализацию, могут служить конечно-сходящиеся алгоритмы решения целевых неравенств [5, 11, 15]. Смысл целевых неравенств заключается в том, что если они выполнены, то закон управления, в котором вместо неизвестных параметров используется их оценка, обеспечивает требуемую близость реального и ПД. В этом случае коррекция ("настройка") параметров не производится. Если же целевые неравенства в некоторый момент времени нарушаются, то осуществляется адаптивная коррекция параметров по некоторому алгоритму. Этот алгоритм может быть выбран так, что число коррекций будет конечным (и даже минимально возможным) [5, 11, 15].

Описанный конечно-сходящийся процесс адаптации хорошо согласуется с содержательным представлением об адаптации. В самом деле, с интуитивной точки зрения адаптация должна проявляться в том, что в неизменяющихся ("стационарных") условиях функционирования робота алгоритм адаптации "работает" не все время, а с течением времени "отключается", осуществляя переход на автоматическое управление без "настройки" параметров. Лишь значительное изменение условий функционирования робота вызывает необходимость "включения" алгоритма адаптации для коррекции параметров управления.

В заключение отметим, что описанные идеи и алгоритмы адаптивного управления ПД успешно применялись для управления динамическими моделями и макетами манипуляционных и транспортных роботов в условиях большой априорной неопределенности [5, 11, 15]. Особенности адаптивного управления такими роботами и эксперименты с ними были подробно изложены в конце предыдущей главы.