Обеспечение масштабирования и заданного уровня отказоустойчивости систем управления роботов


DOI: 10.34759/trd-2020-111-19

Авторы

Романов А. М.

МИРЭА — Российский технологический университет, проспект Вернадского, 78, Москва, 119454, Россия

e-mail: romanov@mirea.ru

Аннотация

В работе рассматривается вопрос обеспечения масштабирования и заданного уровня отказоустойчивости систем управления роботов. На основе анализа существующих походов в робототехнике предлагается набор методов для обеспечения требуемого уровня отказоустойчивости, а также основанная на них модель масштабирования системы управления, которая позволяет использовать единые принципы построения для роботов различного масштаба и назначения. Создание и масштабирование роботов согласно данной модели позволяет максимально использовать все ранее полученные заделы, ускоряя создание новых продуктов на рынке и их модернизацию в будущем. Также она существенно упрощает конверсию между различными областями робототехники: промышленной, мобильной, аэрокосмической и т. д. По ходу описания концептуальной модели формулируют дальнейшие направления исследований, необходимые для её реализации. Предложенная концепция полностью отвечает идеологии Индустрии 4.0, когда на первым план выходят не возможности крупносерийного, пусть и кастомизированного производства, а специализация каждого изделия при сохранении малого времени выхода продукта на рынок.

Ключевые слова:

робототехника, отказоустойчивость, масштабирование, элементная база, система управления

Библиографический список

  1. Романов А.М. Обзор аппаратно-программного обеспечения систем управления роботов различного масштаба и назначения. Ч. 1. Промышленная робототехника // Российский технологический журнал. 2019. Т. 7. № 5. С. 30 ‑ 46.

  2. Романов А.М. Обзор аппаратно-программного обеспечения современных систем управления робототехнических комплексов различного масштаба и назначения. Ч. 2. Сервисная робототехника // Российский технологический журнал. 2019. Т. 7. № 6. С. 68 - 86.

  3. Wang Y. et al. Industry 4.0: a way from mass customization to mass personalization production // Advances in Manufacturing, 2017, vol. 5, no. 4, pp. 311 - 320. DOI: 10.1007/s40436-017-0204-7

  4. Михайлова Э.А., Камакина О.В., Ефимова П.Е. Прогнозирование себестоимости приспособлений на предприятии авиационной промышленности на основе эконометрических моделей // Труды МАИ. 2014. № 77. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=53191

  5. Функциональная безопасность электрических/электронных/программируемых электронных систем безопасности. ГОСТ Р МЭК 61508. – M.: Стандартинформ, 2010 – 204 c.

  6. International Electrotechnical Commission et al. IEC 62061, Safety of machinery-Functional safety of safety-related electrical, electronic and programmable electronic control systems // IEC Standards Online, 2005.

  7. Hegde V. Reliability in the medical device industry. Handbook of Performability Engineering, Springer, London, 2008, pp. 997 - 1009.

  8. Обухов Ю.В., Попов А.С., Орлов А.С., Котова А.О. Применение имитационного моделирования для оценки безопасности полётов // Труды МАИ. 2015. № 81. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=57729

  9. Гурьянов А.В. и др. Алгоритм классификации учитываемых и неучитываемых отказов при оценке показателей надежности изделий авионики // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2017. Т. 19. № 1-2. С. 341 - 345.

  10. Юрков Н.К., Трусов В.А., Лысенко А.В. Методы обеспечения надежности бортовых радиоэлектронных систем авионики и ракетно-космической техники на этапе проектирования // XIII Международная научно-техническая конференция «Актуальные проблемы электронного приборостроения»: Сборник трудов (3 -6 октября 2016). – Новосибирск: Новосибирский государственный технический университет, 2016, С. 134 - 138.

  11. Qin J. et al. Reliability analysis of avionics in the commercial aerospace industry // Journal of the Reliability Analysis Center, 2005. С. 1 - 6.

  12. McLeish J. et al. SAE J3168: A Joint Aerospace-Automotive Recommended Practice for Reliability Physics Analysis of Electrical, Electronic and Electromechanical Components, SAE Technical Paper № 2019-01-1252, 2019, DOI: https://doi.org/10.4271/2019-01-1252

  13. Cavallaro J., Walker I. A survey of NASA and military standards on fault tolerance and reliability applied to robotics // Conference on Intelligent Robots in Factory, Field, Space and Service, 1994, 1211 p. https://doi.org/10.2514/6.1994-1211

  14. Сизова К.Г., Скоробогатов П.К., Прыгунов М.О. Применение методов анализа надежности и риска при обеспечении, прогнозировании и оценке радиационной стойкости РЭА // Безопасность информационных технологий. 2018. Т. 25. № 1. С. 52 - 64.

  15. Алчинов В.И., Сидоров А.И., Чистова Г.К. Надёжность технических систем военного назначения. – Москва, Вологда: Инфра-Инженерия, 2019. Т. 1. – 324 с.

  16. Khobare S.K. et al. Reliability analysis of microcomputer circuit modules and computer based control systems important to safety of nuclear power plants // Reliability Engineering & System Safety, 1998, vol. 59, no. 2, pp. 253 - 258.

  17. Жарко Е.Ф. Оценка качества программного обеспечения систем, важных для безопасности АЭС // Информационные технологии и вычислительные системы. 2011. № 3. С. 38 - 44.

  18. Lakner A.A., Anderson R.T. Reliability Engineering for Nuclear and Other High Technology Systems (1985): A practical guide, CRC Press, 2017, 440 p.

  19. Walker I.D., Cavallaro J.R. Failure mode analysis for a hazardous waste clean-up manipulator // Reliability Engineering & System Safety, 1996, vol. 53, no. 3, pp. 277 ‑ 290.

  20. Dhillon B.S. Robot reliability and safety, Springer Science & Business Media, 2012, 254 p.

  21. Gracie E., Hayek A., Börcsök J. Evaluation of FPGA design tools for safety systems with on-chip redundancy referring to the standard IEC 61508 // 2017 2nd International Conference on System Reliability and Safety (ICSRS), IEEE, 2017, pp. 386 - 390. DOI: 10.1109/ICSRS.2017.8272853

  22. Романов А.М. Новая архитектура подчиненных устройств Ethernet POWERLINK на базе программируемых логических интегральных схем // Труды МАИ. 2019. № 106. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=105741

  23. Заведеев А.И. Построение системы управления ориентацией космического аппарата повышенной отказоустойчивости // Труды МАИ. 2012. № 54. URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=29687

  24. Заведеев А.И., Ковалёв А.Ю. Диагностика состояния и принципы повышения отказоустойчивости бортовой системы управления космического аппарата // Труды МАИ. 2012. № 54, URL: http://trudymai.ru/published.php?ID=29688

  25. Гребенюк В.М. О проблемах определения возможностей масштабирования сложных систем // Науковедение. 2013. № 3 (16). URL: https://naukovedenie.ru/index.php?p=issue-3-13-technics

  26. Mahmood A. et al. Clock synchronization over IEEE 802.11—A survey of methodologies and protocols // IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2017, vol. 13, no. 2, pp. 907 - 922. DOI:10.1109/TII.2016.2629669

  27. Wang W., Siau K. Artificial Intelligence, Machine Learning, Automation, Robotics, Future of Work and Future of Humanity: A Review and Research Agenda // Journal of Database Management (JDM), 2019, vol. 30, no. 1, pp. 61 - 79. DOI: 10.4018/JDM.2019010104

  28. Pierson H.A., Gashler M.S. Deep learning in robotics: a review of recent research // Advanced Robotics, 2017, vol. 31, no. 16, pp. 821 - 835. DOI:10.1080/01691864.2017.1365009

  29. Wan J. et al. Cloud robotics: Current status and open issues // IEEE Access, 2016, vol. 4, pp. 2797 - 2807. DOI: 10.1109/ACCESS.2016.2574979

  30. Duggan L. et al. A rapid deployment big data computing platform for cloud robotics // International Journal of Computer Networks and Communications, 2017, pp. 9, no. 6. pp. 77 - 88. DOI: 10.5121/ijcnc.2017.9606

  31. Bianchi R.A.C. et al. Heuristically accelerated reinforcement learning by means of case-based reasoning and transfer learning // Journal of Intelligent & Robotic Systems, 2018, vol. 91, no. 2, pp. 301 - 312.

  32. Shahapure N.H., Jayarekha P. Virtual machine migration based load balancing for resource management and scalability in cloud environment // International Journal of Information Technology, 2018, pp. 1 - 12. DOI: 10.1007/s41870-018-0216-y

  33. Chen W. et al. A study of robotic cooperation in cloud robotics: Architecture and challenges // IEEE Access, 2018, vol. 6, pp. 36662 - 36682. DOI:10.1109/ACCESS.2018.2852295

  34. Bogue R. Cloud robotics: a review of technologies, developments and applications // Journal Industrial Robot, 2017, vol. 44, no. 1, pp. 1 - 5. DOI: 10.1108/IR-10-2016-0265

  35. Gupta R. et al. Tactile internet and its applications in 5G era: A comprehensive review // International Journal of Communication Systems, 2019, vol. 32, no. 14. DOI: 10.1002/dac.3981

  36. Sanchez D. O. M. Corporate Social Responsibility Challenges and Risks of Industry 4.0 technologies: A review //Smart SysTech 2019; European Conference on Smart Objects, Systems and Technologies, VDE, 2019, pp. 1 - 8.

  37. Dorigo M. et al. Blockchain Technology for Robot Swarms: A Shared Knowledge and Reputation Management System for Collective Estimation // Swarm Intelligence: 11th International Conference, ANTS 2018, Rome, Italy, October 29–31, 2018, Proceedings, Springer, 2018, vol. 11172, pp. 425.

  38. Ferrer E.C. The blockchain: a new framework for robotic swarm systems // Proceedings of the Future Technologies Conference, Springer, Cham, 2018, С. 1037 - 1058. DOI:10.1007/978-3-030-02683-7_77

  39. Nguyen T.T., Hatua A., Sung A.H. Blockchain Approach to Solve Collective Decision Making Problems for Swarm Robotics // International Congress on Blockchain and Applications, Springer, Cham, 2019, pp. 118 - 125. DOI: 10.1007/978-3-030-23813-1_15

  40. Maxfield C. The design warrior's guide to FPGAs: devices, tools and flows, Elsevier, 2004, 542 p.


Скачать статью

mai.ru — информационный портал Московского авиационного института

© МАИ, 2000—2024

 Вход