В статье исследуется взаимодействие Tello EDU, малогабаритного образовательного дрона, с Turtlebot3, беспилотным наземным аппаратом, в помещениях со слабым сигналом. Показано, как с использованием локальной сети и операционной системы роботов (ROS) можно достичь эффективной совместной работы этих двух устройств. Анализируется, как локальная сеть может быть использована для трансляции данных и контроля устройств в условиях слабого внешнего сигнала. Исследуется роль ROS как основного инструмента для управления и взаимодействия с устройствами. Кроме того, статья рассматривает конкретные сценарии использования, включая взаимодействие и координацию между Tello EDU и Turtlebot3. Также представлена схема взаимодействия двух беспилотных аппаратов, описано подробное описание их работы, и представлен код на Python с применением различных библиотек на основе роботизированной операционной системы ROS.

Ключевые слова: Tello Edu, операционная система (ROS), БПЛА, локальная сеть, Wi-fi, узлы (nodes), SLAM, слабый сигнал, планирование маршрута, автономный робот, Turtlebot3

2.3.4 - Управление в организационных системах , 2.5.4 - Роботы, мехатроника и робототехнические системы

Движение робототехнических систем может происходить в условиях помеховых возмущений, разных по качеству и мощности. В этом случае актуальной задачей является корректировка исходной спланированной траектории движения робота для уклонения последнего от действия указанных источников с целью максимизации некоторого функционала качества. Последний целесообразно связать с вероятностью успешного прохождения целевой траектории в поле помеховых воздействий. Особенностью такой корректировки является сложность оптимизации соответствующих функционалов вероятности, что приводит к необходимости развития приближенных методов оптимизации, базирующихся, однако, на достаточно точном расчете самих вероятностей успешного прохождения для каждой конкретной траектории. В настоящей статье предлагается такая приближенная методика корректировки, позволяющая эффективно обходить источники помех, заданных своими известными областями действия и характеристическими вероятностными функциями. Эта методика базируется на итерационной процедуре последовательных приближений к такой траектории, которая обладает заданной вероятностью успешного прохождения.

Ключевые слова: робототехнический комплекс, источники-репеллеры, планирование движения, вероятность успешного прохождения, итерационная процедура, целевой функционал

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.5.4 - Роботы, мехатроника и робототехнические системы

В настоящей статье предлагается методика корректировки промежуточной траектории, полученной одним из методов планирования, с учетом ограничений по линейным скорости и ускорению аппарата, а также по углу его тангажа. Данная методика сочетается с процедурой сглаживания, включающей этап минимизации длины кусочно-ломаной траектории и скругление углов при вершинах с построением гладкого временного параметрического её представления по модифицированному методу Дубинса. Эффективность разработанных алгоритмов корректировки первоначально-спланированной траектории подтверждается результатами проведенного численного моделирования

Ключевые слова: робототехнический комплекс, беспилотный летательный аппарат, устойчивость и управляемость аппарата, планирование движения, локальная корректировка спланированной траектории, снижение энергетических затрат

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.5.4 - Роботы, мехатроника и робототехнические системы