Моделирование адаптивных систем управления манипуляционных роботов на параллельных вычислительных структурах

Актуальность работы.

Развитие современного высокотехнологичного производства во многом определяется совершенствованием электромеханических (ЭМС) и механических систем (МС), в особенности манипуляционных роботов (МР). Вследствие роста интенсивности технологических процессов, связанных с применением роботов и созданием гибких производственных систем, значительно ужесточились требования к характеристикам МР (статическая и динамическая точность, быстродействие, повышенная грузоподъемность и т. д.). Возросшие требования к качеству выпускаемой продукции вызывают необходимость повышения с одной стороны быстродействия, с другой стороны статической и динамической точности воспроизведения управляющих воздействий. Улучшение динамических характеристик позволяет не только повысить функциональные возможности МР, но и расширить области их применения.

Следует отметить, что МР с высокой точностью позиционирования (т.е. статической точностью) далеко не всегда обладает достаточной динамической точностью. Динамическая ошибка робота зависит от формы траектории, скорости движения, и ряда других параметров. В настоящее время задача достижения требуемой статической точности позиционирования робота в целом решена, и актуальной является задача повышения динамической точности.

Компьютерное моделирование является одним из главных средств повышения эффективности робототехнических систем. Альтернативные ему методы исследования таких систем обладают рядом существенных недостатков. Так, методы аналитического исследования динамики нелинейных систем разработаны еще слабо. Постановка экспериментов на реальном оборудовании, при всех своих достоинствах, не обладает достаточной степенью общности, поскольку подвержена воздействию множества случайных факторов, в том числе ошибок измерений. Кроме того, этот метод ограничен высокой стоимостью МР, сложностью добавления в реальную СУ робота новых алгоритмов управления, затрудненностью (иногда и невозможностью) проведения натурных испытаний в критических режимах (например, при предельной скорости, максимальном грузе в схвате манипулятора и т. п.). Моделирование в рамках аналоговой техники позволяет получить высокое быстродействие, но при этом требует значительных затрат на изготовление и настройку плат регулятора, решения задачи помехоустойчивости, и не обладает гибкостью, необходимой для моделирования различных адаптивных структур управления.

Существующие универсальные пакеты прикладных программ для исследования систем автоматического управления (например, MatLab, Classic, Siam и др.) предназначены для моделирования линейных систем. Их возможности построения нелинейных объектов ограничены и не позволяют в полной мере исследовать нелинейную систему управления взаимосвязанным многостепенным механическим объектом. В частности, возникают значительные трудности при реализации пространственного движения многостепенного объекта, наглядного представления информации о его динамике, реализации нелинейностей, присутствующих в описывающих объект дифференциальных уравнениях.

Создание систем массового параллелизма является одним из перспективных направлений развития современной высокопроизводительной вычислительной техники. Практически все современные суперкомпьютеры построены по принципу таких систем. Следует также отметить и возможность распараллеливания вычислительных задач между компьютерами, соединенными в локальную (теоретически — и в глобальную) вычислительную сеть. Быстрыми темпами развивается аппаратное обеспечение, системные библиотеки и оболочки для программирования на параллельных компьютерах.

Тем не менее, разработка прикладных компьютерных программ, ориентированных на параллельные вычисления, в настоящее время производится недостаточно активно. Причина заключается в сложности адаптации существующих последовательных алгоритмов и программ к параллельным архитектурам. Для эффективного применения параллельных компьютеров в ряде случаев необходимо радикально изменять структуру программы и производить минимизацию обмена данными между работающими параллельно процессорами.

Таким образом, разработка эффективных в вычислительном отношении параллельных программ для моделирования динамики манипуляционных роботов представляется актуальной задачей. Решение указанной задачи позволит значительно быстрее и более полно проводить моделирование, а также будет способствовать развитию технологии параллельной обработки информации в целом.

НАУЧНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ, выносимые на защиту.

1. Разработана методика моделирования многостепенных механических систем на параллельных вычислительных структурах, прошедшая апробацию применительно к задаче моделирования адаптивной системы управления манипуляционным роботом.

2. Разработан комплекс параллельных программ, функционирующий на базе процессоров с распределенной памятью, который позволяет моделировать в реальном времени системы управления роботами-манипуляторами с различными, в том числе адаптивными и параллельными, алгоритмами управления.

3. Показана возможность повышения отказоустойчивости распараллеленной системы управления манипуляционным роботом за счет использования дополнительных процессоров.

4. Предложена процедура оптимизации для поиска оптимальных коэффициентов настройки параметров адаптивного закона управления.

Новизна научных результатов.

1. В разработанной методике параллельного моделирования многостепенных механических систем взаимоувязаны и упорядочены вопросы анализа математической модели исследуемой системы, выбора наиболее эффективной комбинации методов распараллеливания и технологии программной реализации параллельного моделирования.

2. В разработанном автором комплексе программ для моделирования системы управления манипуляционного робота используются специфические возможности параллельного программирования, в частности — организация синхронных и асинхронных каналов обмена данными между процессорами.

3. В работе средствами моделирования обоснована возможность использования резервных процессоров для повышения отказоустойчивости систем управления механическими объектами.

4. В диссертационной работе для определения наилучших численных значений настроечных коэффициентов алгоритмов адаптивного управления предложена процедура параметрической оптимизации на основе сформулированного автором критерия оптимальности. Процедура реализована в виде параллельной программы и заменяет моделирование по технологии «проб и ошибок», традиционно использовавшееся для поиска указанных коэффициентов.

Апробация работы.

Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях и семинарах:

• Второй международный симпозиум «Интеллектуальные системы» (С-Пб, 1−4 июля 1996 г.);

• «Fifth Baltic Olympiad on Automatic Control (BOAC'96). St.-Petersburg, October 2−4, 1996» (доклад на английском языке);

• Научно-техническая конференция профессорско-преподавательского состава СПбГЭТУ (26 января — 7 февраля 1998 г.).

Разработанное транспьютерное программное обеспечение для моделирования траекторного движения робота демонстрировалось на выставке в Госкомвузе РФ, проходившей в Москве в феврале 1995 года.

Автор принимал участие в научно-техническом семинаре «Опыт и перспективы применения СС-систем производства фирмы «Parsytec Computer GmbH», организованном ЗАО «Парситек-Петербург», и проходившем 12 ноября 1997 г. в Технопарке СПбГЭТУ.

Часть научных результатов получена в рамках персонального гранта М98−3.11К-371 категории «кандидатский проект» по направлению «Автоматика, телемеханика. Вычислительная техника». Тема гранта соответствует названию диссертационной работы. В приложении 2.3 представлены копии диплома победителя конкурса персональных грантов (стипендий) 1998 года для студентов, аспирантов, молодых ученых и специалистов Санкт-Петербурга, а также справки к нему. В течение 4 лет принимал участие в госбюджетных НИР, тематика которых соответствует данной диссертационной работе. В 1999;2000 гг. в СПбГЭТУ провел ряд лекций по тематике настоящей диссертационной работы в рамках учебного процесса по курсу «Адаптивные приводы и системы» .

Основные результаты диссертации, а также описание проделанной работы и результаты моделирования (в том числе графики траекторного движения манипулятора) с 10.01.99 г. доступны пользователям сети Интернет. Адреса сайтов, где размещены эти материалы, http://inshakov.chat.ru/page/ и http://inshakov.nm.ru/page/. Эти сайты занесены в основные российские и зарубежные поисковые системы и интернет-каталоги. Это позволяет ученым из других городов и стран, интересующимся данной тематикой и имеющим доступ в Интернет, легко найти указанные материалы, а также высказать свое мнение о них, отправив письмо по электронной почте.

На известном российском сайте, целиком посвященном проблемам параллелизма, http://parallel.ru/, на странице «карта российских исследований в области параллельных вычислений: Санкт-Петербург», размещена информация о результатах настоящей работы по параллельным вычислениям, проделанной автором под научным руководством проф. Ю. А. Борцова.

По тематике диссертации опубликовано 7 печатных работ, в том числе статья в журнале «Электротехника» № 10 за 1996 г.

3.6. Выводы по 3-й главе.

В данной главе рассмотрены различные методы распараллеливания. Сделан вывод о том, что применение процессоров, ориентированных на параллельные вычисления, оправдано с вычислительной и экономической точек зрения в робототехнических системах и подобных им электромеханических комплексах с несколькими степенями подвижности, где возможно естественное распределение процессоров по степеням подвижности с минимальным объемом обменов по каналам связи.

Основным преимуществом моделирования систем управления роботов-манипуляторов на платформе параллельных процессоров является возможность реализации в реальном времени сложных и интенсивных в вычислительном отношении алгоритмов адаптивного управления за счет распараллеливания вычислительного процесса на несколько процессоров и эффективного использования возможностей обмена данными между элементами параллельной структуры.

В зависимости от сложности поставленной задачи моделирования СУ робота можно использовать параллельные сети различной производительности. Так, для моделирования и управления двухтрехи четырехзвенным манипулятором подходят транспьютерные сети (в частности, система МиШС1из1ег МС-3). Для манипулятора с большим числом степеней подвижности и сложными алгоритмами управления — система уровня Рол/егХр1огег. Для робототехнических комплексов в целом, а также для решения задач многопараметрической оптимизации коэффициентов адаптивного управления — вычислительная система Ра^ес СС.

На параллельной системе типа МиШС1из1ег МС-3, имеющей 16 транспьютеров, могут одновременно выполняться до 5 комплексов параллельных моделирующих программ. Каждый из запущенных КПП будет работать на трех транспьютерах своего виртуального раздела, независимо от других КПП.

В третьей главе были подробно проанализированы вопросы эффективного распараллеливания программной модели и системы управления трехзвенного манипулятора. Рассмотрено системное программное обеспечение, помогающее реализовать указанные задачи в виде программного кода, в частности среда РАШХ. Описан разработанный автором комплекс параллельных программ, моделирующий в реальном времени адаптивную систему управления робота-манипулятора. Основные возможности КПП:

• моделирование пространственного движения робота-манипулятора с отображением результатов в графической форме;

• выбор различных, в том числе адаптивных, алгоритмов СУ и их исследование;

• настройка коэффициентов алгоритмов управления;

• варьирование пользователем начальных условий и параметров манипулятора;

• возможность использования различной конфигурации параллельных вычислительных средств в зависимости от сложности задачи и требуемого быстродействия (например, путем замены в МиШс1из1ег МС-3 транспьютерных плат на Рол/ег-транспьютерные).

ГЛАВА 4. МОДЕЛИРОВАНИЕ ДИНАМИКИ ТРАЕКТОРНОГО ДВИЖЕНИЯ МАНИПУЛЯТОРА НА КОМПЛЕКСЕ ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ ПРОГРАММ (КПП).

4.1. Методика моделирования многостепенных механических систем на параллельных вычислительных структурах.

На основе анализа подходов, методов и практических инструментов параллельных компьютерных технологий и численного моделирования, а также опыта в создании конкретного КПП автором настоящей работы разработана методика моделирования адаптивных и параллельных СУ многостепенных объектов на параллельных вычислительных структурах.

Разработанную методику можно использовать как для моделирования для СУ манипуляционных роботов, так и для моделирования СУ других механических и электромеханических объектов (подъемные краны, экскаваторы, робототехнические комплексы, имитаторы маловысотных полетов и т. д.) Добавив в конце предлагаемой методики дополнительный этап, посвященный вопросу реализации моделируемой СУ, можно будет использовать методику для решения задач управления в реальном времени.

Графическое изображение методики приведено на рис. 4.1−4.2. Ниже представлено текстовое описание ее этапов, содержащее поясняющие комментарии и ссылки на соответствующие разделы диссертации.

Содержание методики:

1. Анализ исходных данных.

1.1. Определение класса СУ и объекта управления (разделы 1.1−1.2 диссертации).

1.2. Построение математической модели объекта.

Например, на основании уравнений Ньютона-Эйлера или Лагранжа, раздел 1.3.

1.3. Определение цели управления и специфики объекта управления. Выбор множества алгоритмов управления, которые будут заложены в программу моделирования (разделы 2.1−2.2).

1.4. Построение математической модели СУ (раздел 2.3).

1.5. Постановка задачи создания комплекса параллельных программ для моделирования рассматриваемой СУ (раздел 1.7).

2. Выбор метода распараллеливания.

2.1. Сравнительный анализ эффективности различных видов параллелизма применительно к поставленной задаче (раздел 3.1).

Главным критерием качества распараллеливания вычислений является сокращение общего времени решения задачи. Для рассматриваемого класса задач это достигается, по мнению автора, минимизацией числа обменов общими переменными при расчете СУ и динамики объекта управления, а также обеспечением равномерной вычислительной нагрузки на параллельно работающие однотипные процессоры. В связи с этим для решения задач управления и моделирования объектами рассматриваемого класса следует особое внимание уделить геометрическому и алгоритмическому параллелизму, в то же время квазипараллелизм — распараллеливание по времени, является неэффективным.

2.2. Определение предполагаемого числа параллельных процессов исходя из выбранного вида параллелизма (разделы 3.1, 3.3−3.4) и наличия последовательной части решения задачи (для программирования принципиально не распараллеливаемых частей алгоритма — диалог с пользователем и т. п.).

2.3. Выбор наиболее подходящих из доступных разработчику архитектур для моделирования с использованием данного типа параллелизма (раздел 1.4).

2.4. Оценка максимально возможного ускорения вычислений которое можно получить за счет выбранного способа распараллеливания. Наиболее целесообразно для этой цели использовать закон Амдала (выражение 3.3 раздела 3.1).

2.5.Анализ полученной оценки ускорения вычислений с точки зрения моделирования, а если необходимо — то и управления в реальном времени (разделы 3.1, 3.6). В случае неудовлетворительного результата — возврат к пункту 2.1 методики.

3. Построение комплекса параллельных программ (КПП).

3.1. Разбиение алгоритма на множество параллельных процессов (ветвей) в соответствии с выбранным видом параллелизма. Нумерация процессов (ветвей) алгоритма. Следует отметить, что ветви алгоритма могут пересекаться и в пересекающихся частях синхронизироваться друг с другом, чтобы одновременно приступать к выполнению следующих за точкой синхронизации команд. Подробнее об этом написано в разделах 3.1−3.2 диссертации.

3.2. Проецирование разработанной совокупности параллельных процессов на конкретную параллельную архитектуру. Учет особенностей аппаратной платформы (раздел 1.4−1.6) и системного программного обеспечения (раздел 3.2, приложение 1.3).

3.3. Программная реализация межпроцессорного обмена данными:

• Создание необходимого числа синхронных и асинхронных каналов.

• Введение, если это необходимо, точек синхронизации всех процессоров (так называемых «барьеров»).

• При работе в ОБ РА1Ч1Х возможна также синхронная «случайная» передача, не требующая предварительного создания каналов.

Поскольку процессы взаимодействуют друг с другом, выполняя разные ветви единого алгоритма, программист должен в исходном тексте программ явно указывать для одной ветви алгоритма — передачу данных, а для другой — прием. Согласованность в проведении сеансов связи обязательна как для приема с ожиданием (синхронный канал), так и без него (асинхронный канал). Дополнительные сведения об организации каналов приведены в разделе 3.2 диссертации.

3.4. Если нет необходимости в наличии последовательной программы (для организации диалога с пользователем, начального запуска параллельной программы, графической визуализации результатов расчета параллельной программы и т. п.) в КПП (случай так называемого «смешанного» параллельно-последовательного приложения), то переходим к пункту 3.6 методики.

3.5. Ввод, компиляция, компоновка и отладка последовательной программы.

В разработанном автором КПП такая программа присутствует (приложение 1.2).

3.6. Ввод, компиляция, компоновка и отладка параллельных (-ой) программ (ы). Примером программы, выполняемой на трех процессорах, является параллельная программа 'Чг13.с" (приложение 1.1).

3.7. Тестирование обменов данными между процессами с целью выявления случаев «зависания» процессов в ожидании данных.

3.8. Тестирование времени расчета каждым процессом своей части задачи. В случае больших расхождений между показателями производительности разных процессоров необходима дополнительная балансировка вычислительной нагрузки процессов с целью уменьшения общего времени простоя в ожидании данных.

3.9. Тестирование комплекса программ в целом на контрольных задачах, результат решения которых известен, либо может быть проверен на практике. Для задачи численного моделирования робота на параллельных вычислительных структурах возможно сравнение результатов расчета траекторного движения с движением реального манипулятора, или сопоставление их с расчетами на других программных комплексах.

3.10. Тестовые замеры времени расчета задачи в целом и ее отдельных составляющих с целью определения фактической эффективности распараллеливания. Для рассматриваемого в настоящей работе КПП, моделирующего СУ робота, такие оценки приведены в разделе 4.2.

3.11. Если по результатам проведенного тестирования необходима кардинальная переработка КПП, то возвращаемся к пункту 2.1 методики.

3.12. Если нужна менее существенная доработка КПП — то к 3.7, если результаты тестирования устраивают — переходим к этапу 4.

4. Исследования на разработанном комплексе параллельных программ.

4.1. Сравнение эффективности различных алгоритмов управления в разных режимах функционирования системы (раздел 4.2 диссертации).

4.2. Выбор оптимальных алгоритмов управления и их коэффициентов. Осуществляется либо посредством моделирования по методу «проб и ошибок», либо с использованием предложенной автором методики (раздел 2.4, приложение 1.6).

4.3. Оценка времени, затрачиваемого на расчет алгоритмов управления с целью определения возможности их реализации в реальном времени (раздел 4.2).

4.4. Выработка рекомендаций по совершенствованию системы управления механической системы (разделы 4.2−4.3 и заключение диссертации).

4.2. Исследование на КПП динамики траекторного движения манипулятора при различных алгоритмах управления.

Сравнительный анализ эффективности различных алгоритмов управления роботом и быстродействия разных способов распараллеливания.

На КПП выполнена серия исследований с целью анализа сравнительной эффективности стандартного линейного алгоритма управления и параллельного адаптивного алгоритма управления с мажорирующими функциями.

Как показали выполненные с помощью КПП исследования, адаптивное управление обеспечивает повышение в 5−10 раз точности воспроизведения манипулятором сложных пространственных траекторий на повышенных скоростях (по сравнению со штатными линейными алгоритмами управления).

На рис. 4.3 — 4.11 приведены результаты моделирования на КПП плоского движения схвата манипулятора со скоростью 0,5 м/с и 1,0 м/с при отработке плоского движения схвата манипулятора в координатных осях хОу по заданной траектории вида треугольник (тип 1), прямоугольник (тип 2) и эллипс (тип 3) с линейным алгоритмом управления (ЛАУ) и с адаптивным алгоритмом управления (ААУ) указанного выше типа.

Из графиков видно, что с увеличением скорости растет значение динамической ошибки.

Сравнение эффективности линейного и адаптивного алгоритмов управления свидетельствует о том, что применение адаптивного управления в 510 раз повышает динамическую точность отработки типовых траекторий на высоких скоростях.

При моделировании путем опроса таймера фиксировалось время расчета одной точки траектории манипулятора (т.е. время, затраченное на вычисление параметров динамики манипулятора и управляющего воздействия в текущий момент времени), а также время расчета непосредственно адаптивного алгоритма управления. Результаты измерений сведены в табл. 4.1−4.2.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

В диссертационной работе получены следующие новые научные результаты.

1. Разработана методика моделирования многостепенных механических систем на параллельных вычислительных структурах, прошедшая апробацию применительно к задаче моделирования адаптивной системы управления манипуляционным роботом.

2. Разработан комплекс параллельных программ, функционирующий на базе параллельных процессоров с распределенной памятью, который позволяет моделировать в реальном времени системы управления роботами-манипуляторами с различными, в том числе адаптивными и параллельными, алгоритмами управления.

3. Показана возможность повышения отказоустойчивости распараллеленной системы управления манипуляционным роботом за счет использования дополнительных процессоров.

4. Предложена процедура оптимизации для поиска оптимальных коэффициентов настройки параметров адаптивного закона управления.

Практическая ценность проведенного исследования.

1. Разработанный программный комплекс на базе параллельных процессоров фирмы Рагэ^ес может быть использован для моделирования широкого класса систем управления манипуляционных роботов, а также для совершенствования существующих и разработки новых (в том числе адаптивных и параллельных) робототехнических систем.

2. Предложенная автором методика параллельного моделирования является методологической основой для разработки новых параллельных программ моделирования систем управления многостепенными механическими объектами и оценки их потенциальной эффективности, что ускоряет процесс разработки указанных программ и расширяет возможности моделирования как инструмента анализа и синтеза систем управления.

3. Моделирование систем управления манипуляционных роботов на параллельных вычислительных структурах является основой для проектирования перспективных систем управления роботов, реализующих сложные и интенсивные в вычислительном отношении эффективные алгоритмы управления. Как показало проведенное моделирование, применение адаптивного управления в 5−10 раз повышает динамическую точность воспроизведения манипулятором класса Р11МА-560 сложных траекторий на высоких скоростях (по сравнению со штатным линейным алгоритмом управления).

4. Использование дополнительных (резервных) параллельных процессоров повышает отказоустойчивость системы управления, что практически важно для разработки высоконадежных робототехнических систем.

5. Применение предложенной процедуры оптимизации для расчета коэффициентов настройки адаптивных алгоритмов управления может позволить определить оптимальные в отношении динамической точности траекторного движения манипулятора значения указанных коэффициентов.

6. Достигнуто существенное (в 1,5−2 раза по сравнению с последовательной программой) ускорение получения результатов численного исследования систем управления манипуляционных роботов за счет распараллеливания вычислений между тремя процессорами.

7. Результаты диссертационной работы используются в учебном процессе по лекционному курсу «Адаптивные приводы и системы» .

Результаты, полученные в настоящей диссертационной работе, были использованы в Центре транспьютерных технологий при работе на оборудовании фирмы Раге^ес-Петербург, а также в учебном процессе СПбГЭТУ «ЛЭТИ» по лекционному курсу «Адаптивные приводы и системы», о чем свидетельствуют соответствующие акты (прил. 2.1−2.2).