ISSN 1819-3161 · EISSN 2712-8687

· Язык: ru

Статья: СИМУЛЯТОРЫ БЕСПИЛОТНОГО НАЗЕМНОГО ТРАНСПОРТА, ПРИМЕНЯЕМЫЕ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ДВИЖЕНИЯ ПО ПЕРЕСЕЧЕННОЙ МЕСТНОСТИ (2025)

Читать

Читать онлайн

Рассматриваются популярные симуляторы беспилотных транспортных средств с поддержкой пересеченной местности: Gazebo, CARLA, AirSim, NVIDIA Isaac Sim и Webots. Описаны их основные возможности, связанные с моделированием рельефа, физикой движения, поддержкой датчиков и погодных условий. Особое внимание уделено созданию реалистичных сцен пересеченной местности, сложности импорта реальных карт и взаимодействию с другими программными платформами, такими как Robot Operating System (ROS) и системы ИИ. Проанализированы основные минусы каждого симулятора: трудоемкость создания детализированных моделей рельефа и транспортных средств, высокая сложность интеграции реальных карт и зависимость от характеристик компьютерного оборудования. Также отмечается сложность взаимодействия с различным программным обеспечением и требования к знаниям в области 3D-моделирования. Симуляторы Gazebo и Webots выделяются хорошей интеграцией с ROS, но требуют больше усилий для работы с пересеченной местностью. CARLA и AirSim обеспечивают высококачественную визуализацию, но имеют более высокие требования к оборудованию и навыкам пользователя для создания ландшафтов. NVIDIA Isaac Sim выделяется поддержкой симуляций с использованием ИИ, но требует значительных ресурсов. Представлен опыт авторов в части отображения траекторий и ориентации транспортного средства в некоторых симуляторах.

Ключевые фразы: беспилотные автомобили, симуляторы, пересеченная местность, гусеничные платформы

Автор (ы): Макаров Максим Игоревич

Соавтор (ы): Коргин Николай Андреевич, Пыжьянов Андрей Александрович

Журнал: ПРОБЛЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

УДК: 007.5. Самодействующие системы

Для цитирования:

МАКАРОВ М. И., КОРГИН Н. А., ПЫЖЬЯНОВ А. А. СИМУЛЯТОРЫ БЕСПИЛОТНОГО НАЗЕМНОГО ТРАНСПОРТА, ПРИМЕНЯЕМЫЕ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ДВИЖЕНИЯ ПО ПЕРЕСЕЧЕННОЙ МЕСТНОСТИ // ПРОБЛЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ. 2025. № 1

Текстовый фрагмент статьи

Список литературы

1. Karunakaran, D., Berrio, J.S., Worrall, S. Challenges of Testing Highly Automated Vehicles: A Literature Review // Proceedings of 2022 IEEE International Conference on Recent Advances in Systems Science and Engineering (RASSE). - Tainan, 2022. - P. 1-8. -. DOI: 10.1109/RASSE54974.2022.9989562

2. Beringhoff, F., Greenyer, J., Roesener, C. Thirty-One Challenges in Testing Automated Vehicles: Interviews with Experts from Industry and Research // Proceedings of 2022 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV). - Aachen, 2022. - P. 360-366. -. DOI: 10.1109/IV51971.2022.9827097

3. Lou, G., Deng, Y., Zheng, X., et al. Testing of Autonomous Driving Systems: Where Are We and Where Should We Go? // Proceedings of the 30th ACM Joint European Software Engineering Conference and Symposium on the Foundations of Software Engineering. - Singapore, 2022. - P. 31-43.

4. Martinez, M., Sitawarin, C. Beyond Grand Theft Auto V for Training, Testing and Enhancing Deep Learning in Self-driving Cars. - arXiv:1712.01397, 2017. - DOI: https://doi.org/48550/arXiv.1712.01397.

5. Коргин Н.А., Мещеряков Р.В. Концепция проекта по созданию распределенной сети полигонов для отработки сценариев применения гетерогенных групп транспортных средств с электрическим приводом в сложных климатических и ландшафтных условиях // Труды 11-й Всероссийской научной конференции “Системный синтез и прикладная синергетика”: сборник научных трудов (п. Нижний Архыз, ССПС-2022). - Ростов н/Д.: Южный федеральный университет, 2022. - С. 197-202. EDN: VOBVOE

6. Макаров М.И. Алгоритм локального планирования пути для объезда препятствий в путевых координатах // Проблемы управления. - 2024. - № 3. - С. 66-72.

7. Mitrohin, M.A., Alyaev, A.O., Lobanov, R.I., Semenkin, M.V. Investigation of the Influence of Lighting Objects Control Algorithms on the Characteristics of Road Traffic at Intersections // Transport Automation Research. - 2024. - No. 3. - P. 282-295.

8. Lim, K.G., Lee, C.H., Chin, R.K., et al. SUMO Enhancement for Vehicular Ad Hoc Network (VANET) Simulation // Proceedings of 2017 IEEE 2nd International Conference on Automatic Control and Intelligent Systems (I2CACIS). - Kota Kinabalu, 2017. - P. 86-91.

9. Barceló, J., Barceló, P., Casas, J., Ferrer, J.L. AIMSUN: New ITS Capabilities // Proc. Eur. ITS Conf. - Bilbao, Spain, 2001. - P. 1-10.

10. Ghafarian, M., Watson, N., Mohajer, N., et al. A Review of Dynamic Vehicular Motion Simulators: Systems and Algorithms // IEEE Access. - 2023. - Vol. 11. - P. 36 331-36 348. EDN: JDLJYP

11. Ziegler, S., Höpler, R. Extending the IPG CarMaker by FMI Compliant Units // Proceedings of 8th International Modelica Conference. - Dresden, 2011. - P. 779-784.

12. TruckSim Overview. - URL: https://www.carsim.com/products/trucksim/index.php (дата обращения: 30.09.2024). [Accessed September 30, 2024.].

13. Silva, I., Silva, H., Botelho, F., Pendao, C. Realistic 3D Simulators for Automotive: A Review of Main Applications and Features // Sensors. - 2024. - Vol. 24, no. 18. - Art. no. 5880. EDN: DSNWVH

14. Li, Y., Yuan, W., Zhang, S., et al. Choose Your Simulator Wisely: A Review on Open-Source Simulators for Autonomous Driving // IEEE Transactions on Intelligent Vehicles. - 2024. - Vol. 9, iss. 5. - P. 4861-4876.

15. Cantas, M.R., Guvenc, L. Customized Co-simulation Environment for Autonomous Driving Algorithm Development and Evaluation // arXiv:2306.00223, 2023. - DOI: https://doi.org/48550/arXiv.2306.00223.

16. Holen, M., Knausgard, K., Goodwin, M. An Evaluation of Autonomous Car Simulators and Their Applicability for Supervised and Reinforcement Learning // Proceedings of International Conference on Intelligent Technologies and Applications. - Grimstad, 2021. - P. 367-379.

17. May, J., Poudel, S., Amdan, S., et al. Using the CARLA Simulator to Train a Deep Q Self-Driving Car to Control a Real-World Counterpart on a College Campus // Proceedings of 2023 IEEE International Conference on Big Data. - Sorrento, 2023. - P. 2206-2210.

18. Tanmay, V.S., Chinmay, V.S., Ming, X. AutoDRIVE Simulator: A Simulator for Scaled Autonomous Vehicle Research and Education // Proceedings of the 2021 2nd International Conference on Control, Robotics and Intelligent System (CCRIS ’21). - Qingdao, 2021. - P. 1-5.
19. Hanevold, M. Path Following Model Predictive Control of a Differential Drive UGV in Off-Road Terrain: Master of Informatics thesis. - Oslo: University of Oslo, 2022. - 88 p.

20. Zheng, H., Smereka, J.M., Mikulski, D., et al. Bayesian Optimization Based Trust Model for Human Multi-robot Collaborative Motion Tasks in Offroad Environments // International Journal of Social Robotics. - 2023. - Vol. 15, no. 7. - P. 1181-1201. EDN: CTQNQF

21. Koenig, N., Howard, A. Design and Use Paradigms for Gazebo, an Open-Source Multi-robot Simulator // Proceedings of 2004 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). - Sendai, 2004. - Vol. 3. - P. 2149-2154.

22. Dosovitskiy, A., Ros, G., Codevilla, F., et al. CARLA: An Open Urban Driving Simulator // Proceedings of Conference on Robot Learning. - Mountain View, 2017. - P. 1-16.

23. Han, I., Park, D.H., Kim, K.J. A New Open-Source Off-road Environment for Benchmark Generalization of Autonomous Driving // IEEE Access. - 2021. - Vol. 9. - P. 136 071-136 082.

24. Let’s go off-road! - URL: https://carla.org/2023/04/21/avl-off-road-simulation (дата обращения: 30.09.2024). [Accessed September 30, 2024.].

25. Shah, S., Dey, D., Lovett, C., Kapoor, A. Airsim: High-Fidelity Visual and Physical Simulation for Autonomous Vehicles // Proceedings of the 11th International Conference on Field and Service Robotics. - Cham: Springer International Publishing, 2018. - P. 621-635.

26. Jansen, W., Verreycken, E., Schenck, A., et al. COSYS-AIRSIM: A Real-Time Simulation Framework Expanded for Complex Industrial Applications // Proceedings of 2023 Annual Modeling and Simulation Conference (ANNSIM). - Hamilton, 2023. - P. 37-48.

27. Richard, A., Kamohara, J., Uno, K., et al. Omnilrs: A Photorealistic Simulator for Lunar Robotics // Proceedings of 2024 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA). - Yokohama, 2024. - P. 16 901-16 907.

28. Jacinto, M., Pinto, J., Patrikar, J., et al. Pegasus Simulator: An Isaac Sim Framework for Multiple Aerial Vehicles Simulation // Proceedings of 2024 International Conference on Unmanned Aircraft Systems (ICUAS). - Chania, 2024. - P. 917-922.

29. Ellis, K., Zhang, H., Stoyanov, D., Kanoulas, D. Navigation among Movable Obstacles with Object Localization Using Photorealistic Simulation // Proceedings of 2022 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS). - Huntington Place, 2022. - P. 1711-1716.
30. Zea, D., Toapanta, A., Perez, V.H. Intelligent and Autonomous Guidance through a Geometric Model for Conventional Vehicles // In: Innovation and Research: A Driving Force for Socio-Econo-Technological Development. - Cham: Springer International Publishing, 2020. - P. 78-93.

31. Couceiro, M. S., Vargas, P. A., Rocha, R. P. Bridging the Reality Gap between the Webots Simulator and E-puck Robots // Robotics and Autonomous Systems. - 2014. - Vol. 62, no. 10. - P. 1549-1567.

32. Zhang, C., Maga, A. M. An Open-Source Photogrammetry Workflow for Reconstructing 3D models // Integrative Organismal Biology. - 2023. - Vol. 5, no. 1. - Art no. obad024.

33. OpenDroneMap + blender = Fun. - URL: https://smathermather.com/2019/12/30/opendronemap-blender-fun-part-2/ (дата обращения: 30.09.2024). [Accessed September 30, 2024].

34. Амосов О.С., Амосова С.Г., Кулагин К.А. Моделирование виртуального полигона для отработки совместной навигации группы разнородных беспилотных аппаратов // Материалы 34-й конференции памяти выдающегося конструктора гироскопических приборов Н.Н. Острякова (Санкт-Петербург, 2024). - Санкт-Петербург, 2024. - С. 117-120. EDN: DPFRTC

35. Dobrokvashina, A., Lavrenov, R., Bai, Y., et al. Servosila Engineer Crawler Robot Modelling in Webots Simulator //International Journal of Mechanical Engineering and Robotics Research. - 2022. - Vol. 11, no. 6. - P. 417-421. EDN: BCKZIT

36. Trefilov, P., Kulagin, K., Mamchenko, M. Developing a Flight Mission Simulator in the Context of UAVs Group Control // Proceedings of 2020 13th International Conference “Management of Large-Scale System Sevelopment” (MLSD). - Moscow, 2020. - P. 1-4. -. DOI: 10.1109/MLSD49919.2020.9247692 EDN: GAHHIQ

37. Базенков Н.И., Пыжьянов А.А. Система сбора данных для реконструкции движений мотоциклиста // XIV Всероссийское совещание по проблемам управления (ВСПУ-2024): сб. науч. тр. - М.: ИПУ РАН, 2024. - C. 1776-1280. EDN: AMHIYU

Выпуск

№ 1 (2025)

Кол-во страниц: 59 страниц

Другие статьи выпуска

XXXII МЕЖДУНАРОДНАЯ КОНФЕРЕНЦИЯ «ПРОБЛЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТЬЮ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ» (2025)

Авторы: Шелков Алексей Борисович

The conference took place in November 2024. Scientific results presented by the conference participants are briefly described below. The conference included the following sections: general theoretical and methodological issues of security support; problems of economic and sociopolitical security support; problems of information security support; cybersecurity and security aspects in social networks; ecological and technogenic security; modeling and decision-making for complex systems security control; automatic systems and means of complex systems security support. Special attention was paid to the theoretical and applied problems of improving the effectiveness of Russia’s national economic, information, and technogenic security management processes. In total, 104 authors from 33 organizations presented 73 papers at the conference.

Сохранить в закладках

ПОСТРОЕНИЕ ПРОФИЛЕЙ НАУЧНЫХ ПУБЛИКАЦИЙ НА ОСНОВЕ ТЕКСТОВ И СВЯЗЕЙ СОАВТОРСТВА (НА ПРИМЕРЕ ТЕОРИИ УПРАВЛЕНИЯ И ЕЕ ПРИЛОЖЕНИЙ) (2025)

Авторы: Губанов Дмитрий Алексеевич, Мельничук Владислав Сергеевич

Расчет профилей научных публикаций играет ключевую роль в систематизации научных знаний и поддержке принятия научных решений. Предложен метод формирования профилей публикаций в области теории управления, основанный на интеграции анализа текстов и анализа сетей соавторства. Сначала описан базовый алгоритм, который позволяет анализировать тексты публикаций при помощи тематического классификатора, затем приведена его усовершенствованная версия, учитывающая сетевые связи с помощью эвристического подхода. Исследование методов с применением экспертных оценок и количественных метрик показало, что комбинирование текстовых и сетевых данных значительно повышает точность профилей публикаций. Проверка гипотез о взаимосвязи тематического сходства и сетевой близости публикаций показывает обоснованность предложенного подхода, а также позволяет определить направления дальнейших исследований.

Сохранить в закладках

О КОАЛИЦИОННОЙ РАЦИОНАЛЬНОСТИ В ИГРЕ ТРЕХ ЛИЦ (2025)

Авторы: Жуковский Владислав Иосифович, Жуковская Лидия Владиславна, Смирнова Лидия Викторовна, Высокос Мария Ивановна

В математической теории игр для определения решения любой игры требуется установить, какое поведение игроков следует считать оптимальным. В бескоалиционных играх понятие оптимальности связано, например, с концепциями равновесия по Нэшу и равновесия по Бержу. Для оптимальности в теории кооперативных игр характерны условия индивидуальной и коллективной рациональности. В работе рассматривается кооперативная игра трех лиц в нормальной форме. Для этой игры вводится понятие коалиционной рациональности, которое сочетает в себе, кроме условий индивидуальной и коллективной рациональности, определенное объединение концепций равновесия по Нэшу и равновесия по Бержу. Для предложенного коалиционного равновесия игры устанавливаются достаточные условия существования. Кроме того, доказано существование такого решения в смешанных стратегиях при непрерывных функциях выигрыша и компактности множества стратегий.

Сохранить в закладках

ПОСТРОЕНИЕ ДИНАМИЧЕСКОГО РЕГУЛЯТОРА ДЛЯ СТАЦИОНАРНЫХ СИСТЕМ С МУЛЬТИПЛИКАТИВНЫМИ ШУМАМИ: АНИЗОТРОПИЙНЫЙ ПОДХОД (2025)

Авторы: Юрченков Александр Викторович

Рассмотрена линейная дискретная стационарная система с мультипликативными шумами и управлением, находящаяся под влиянием внешнего возмущения из специального класса. Описание динамики выбранного объекта управления производится в пространстве состояний. Класс внешних возмущений содержит множество стационарных гауссовских последовательностей с ограниченным уровнем средней анизотропии. В качестве критерия качества управления выбрана анизотропийная норма замкнутой управлением системы. Требуется предложить схему управления на основе динамического звена, при замыкании которым анизотропийная норма была бы ограничена минимально возможным числом. На первом этапе решения задачи выписывается динамика управления и производится расширение рассматриваемого объекта. На основе критерия ограниченности анизотропийной нормы в терминах матричных неравенств выписываются достаточные условия существования решения выпуклой задачи оптимизации, в которой минимизируется верхняя граница анизотропийной нормы. В полученных неравенствах производится специальная замена переменных, чтобы избавиться от нелинейной зависимости по неизвестным матрицам регулятора. После линеаризующей обратимой замены переменных производится численное решение задачи оптимизации стандартными методами. На последнем этапе производится вычисление матриц регулятора в пространстве состояний, гарантирующего ограниченность анизотропийной нормы замкнутой этим регулятором системы.

Сохранить в закладках

ПОЛИНОМИАЛЬНАЯ РЕГРЕССИЯ ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК КОМПЛЕКСНОГО КАЧЕСТВА (2025)

Авторы: Зотьев Дмитрий Борисович, Махин Александр Александрович

Рассматривается проблема построения многокритериальных рейтингов, т. е. ранжирования объектов с учетом нескольких полезных качеств. Эта задача, которая относится к многокритериальной оптимизации, возникает также в ситуациях выбора управленческих решений при наличии альтернативных вариантов. Целью исследования была разработка метода решения этой проблемы, основанного на вычислении комплексных, т. е. обобщенных средних показателей качества, которые представляют собой многочлены из класса нормализованных средних функций. Последние относятся к строго монотонным сдвиг-инвариантным агрегирующим операторам. Такие многочлены кратко называются СМ. Например, взвешенные среднеарифметические показатели комплексного качества являются СМ степени 1. Предположительно, СМ обладают всеми свойствами таких показателей, которые существенны для построения многокритериальных рейтингов. В рамках представленного метода, который назван интерактивной аппроксимацией экспертных оценок, для вычисления комплексных показателей качества предлагается использовать СМ произвольной степени. Данный подход аналогичен экспертно-статистическому методу определения весов. При этом он обеспечивает наилучшую среднеквадратическую аппроксимацию любого числа экспертных оценок, поэтому в процессе экспертизы их неопределенность уменьшается, а взаимная согласованность повышается. В статье описываются СМ степеней 1, 2, 3. Метод интерактивной аппроксимации экспертных оценок проверяется для СМ степени 2 в рамках задачи о вычислении комплексного показателя качества смартфонов, ранжируемых по семи частным критериям.

Сохранить в закладках

Издательство

Издательство: ИПУ РАН
Регион: Россия, Москва
Почтовый адрес: 117997, ГСП-7, г. Москва, Профсоюзная, 65
Юр. адрес: 117997, г. Москва, Профсоюзная, 65
ФИО: Новиков Дмитрий Александрович (дирек)
E-mail адрес: dan@ipu.ru
Контактный телефон: +7 (495) 3348910
Сайт: https://www.ipu.ru/

Все права на тексты и товарные знаки принадлежат их законным владельцам. Подробнее...

Сайт https://scinetwork.ru (далее – сайт) работает по принципу агрегатора – собирает и структурирует информацию из публичных источников в сети Интернет, то есть передает полнотекстовую информацию о товарных знаках в том виде, в котором она содержится в открытом доступе.

Сайт и администрация сайта не используют отображаемые на сайте товарные знаки в коммерческих и рекламных целях, не декларируют своего участия в процессе их государственной регистрации, не заявляют о своих исключительных правах на товарные знаки, а также не гарантируют точность, полноту и достоверность информации.

Все права на товарные знаки принадлежат их законным владельцам!

Сайт носит исключительно информационный характер, и предоставляемые им сведения являются открытыми публичными данными.

Администрация сайта не несет ответственность за какие бы то ни было убытки, возникающие в результате доступа и использования сайта.

Спасибо, понятно.