Технология создания цифровых двойников для оптимизации конструктивных параметров роботов и их систем управления

   Разработана универсальная программная технология для быстрого создания и тестирования цифровых двойников робототехнических систем с возможностью адаптивного управления. Она позволяет гибко и относительно быстро создавать цифровые двойники мобильных и антропоморфных роботов. Цифровой двойник, состоящий из имитационных моделей кинематической системы, системы управления и среды функционирования, в режиме реального или псевдореального времени способен практически полностью имитировать поведение робота в различных режимах. Описан процесс работы технологии, начиная от создания твердотельной модели и заканчивая выбором метода оптимального управления движением робота. Особое внимание уделено адаптивному управлению через обучение с подкреплением, позволяющему системе адаптироваться в изменяющихся условиях. В зависимости от целей предполагаемого объекта и доступности исходных данных предлагаемая технология дает возможность проектировать и реализовывать систему управления роботом или проверять новые методы управления. Реализован практический пример применения технологии создания цифровых двойников для управления антропоморфным роботом, цель которого – имитация человеческой ходьбы. Результаты подтверждают сокращение времени разработки и повышение надежности решений. Технология интегрирована в единый программный комплекс, что упрощает создание новых двойников и тестирование алгоритмов.

1. Stjepandić, J. Digital Twin: A Conceptual View / J. Stjepandić // An Approach for Production Process Optimization in a Built Environment. Cham: Springer, 2022.

2. Ким, Т. Ю. Разработка цифрового двойника антропоморфного робота «Астронавт» с применением метода обучения с подкреплением в режиме реального времени / Т. Ю. Ким // Молодежь в науке. Минск, 2022. С. 419–422.

3. Прокопович, Г. А. Разработка системы управления учебным роботом-манипулятором параллельной структуры с применением технологии модельно-ориентированного проектирования / Г. А. Прокопо­вич // Информатика. 2019. Т. 16, № 4. С. 99–114.

4. Ким, Т. Ю. Метод оптимизации массы деталей редуктора при изготовлении с помощью 3D-печати на основе генетического алгоритма / Т. Ю. Ким, А. В. Печковская, Е. И. Печковский // Журнал Белорусского государственного университета. Математика. Информатика. 2024. Т. 21, № 3. С. 32–46.

5. Ким, Т. Ю. Имитационное моделирование движения двухколесного робота RoboCake на горизонтальной плоскости / Т. Ю. Ким, Г. А. Прокопович // Молодежь в науке – 2020: тез. докл. XVII Междунар. науч. конф., Минск, 22–25 сент. 2020 г. Минск: Белар. навука, 2020. С. 398–400.

6. Ким, Т. Ю. Оптимизация коэффициентов ПИД-регулятора системы управления движением мобильного робота по цветоконтрастной линии на основе генетического алгоритма / Т. Ю. Ким, Г. А. Прокопович // Информатика. 2021. Т. 18, № 4. С. 53–68.

7. Ким, Т. Ю. Исследование влияния способа формирования функции вознаграждения по методу «двойника» для алгоритма обучения с подкреплением / Т. Ю. Ким, Г. А. Прокопович // Информационно коммуникационные технологии: достижения, проблемы, инновации (ИКТ–2024): электр. сб. ст. III Междунар. науч.-практ. конф., Полоцк, 29 марта 2024 г. Новополоцк: Полоцк. гос. ун-т, 2024. С. 93–97.

8. Kim, T. Automatic Tuning of the Motion Control System of a Mobile Robot Along a Trajectory Based on the Reinforcement Learning Method / T. Kim, R. Prakapovich // Communications in Computer and Information Science. 2022. Vol. 1562. P. 234–244.

9. Ким, Т. Ю. Разработка метода подражательного обучения для нейросетевой системы управления движением мобильного робота на примере задачи поиска выхода из лабиринта / Т. Ю. Ким, Г. А. Прокопович // Информатика. 2024. Т. 21, № 3. С. 32–46.

10. Ким, Т. Ю. Обучение мобильного робота передвижению в неизвестной среде с применением метода обучения с подкреплением // Информационные технологии в промышленности, логистике и социальной сфере (ITI'2023): матер. 12-й Междунар. науч.-техн. конф. Минск: Объед. инст-т проблем информ. НАН Беларуси, 2023. С. 78–81.

11. Research on Autonomous Lift Control Method of Hovercraft Based on DDPG / Y. Wang [et al.] // Искусственный интеллект в Беларуси: матер. III форума IT-Академграда. Минск: НАН Беларуси, 2024. С. 336–347.

12. Engineers' CAx Education – It's Not Only CAD / C. W. Dankwort [et al.] // Computer-Aided Design. 2004. Vol. 36, No 14. P. 1439–1450. https://doi.org/10.1016/j.cad.2004.02.011.