The object of research, development or design (in Russian) : колесный робот модульной конструкции и робот-манипулятор

The object of research, development or design (in Kazakh) : модульдік доңғалақты робот және робот-манипулятор

Aim of work (in Russian) : Создание алгоритмов определения положения и пространственной ориентации мобильного робота по данным микроэлектромеханических (MEMS) датчиков инерции и разработка методов автоматического управления мобильным роботом для систем, использующих данные MEMS датчиков в качестве сигнала обратной связи. Отличительная черта – применение методов машинного обучения для решения задач навигации и автоматического управления роботом

Aim of work (in Kazakh) : Микроэлектромеханикалық (MEMS) инерция датчиктері бойынша жылжымалы роботтың орнын және кеңістіктік бағдарын анықтау алгоритмдерін құру және кері сигнал ретінде MEMS датчиктерінің деректерін пайдаланатын жүйелер үшін мобильді роботты автоматты басқару әдістерін әзірлеу. Айырықша ерекшелігі роботты навигация және автоматты басқару мәселелерін шешу үшін машиналық оқыту әдістерін қолдану болып табылады

Методы исследования (на русском) : методы теории автоматического управления, методы инерциальной навигации, математическое компьютерное моделирование, тестирование и корректировка разработанных моделей и алгоритмов в программах – симуляторах

Методы исследования (на казахском) : автоматты басқару теориясы әдістері, инерциялық навигация әдістері, математикалық компьютерлік модельдеу, құрастырылған модельдер мен алгоритмдерді симулятор бағдарламаларында сынау және реттеу

Obtained results and novelty (in Russian) : Разработаны новые алгоритмы определения положения и пространственной ориентации мобильного робота по данным микроэлектромеханических (MEMS) датчиков инерции и новые, основанные на методах машинного обучения методы автоматического управления мобильным роботом для систем, использующих данные MEMS датчиков в качестве сигнала обратной связи. Опубликована 1 (одна) статья в рецензируемом научном издании, имеющем процентиль по CiteScore в базе Scopus 88 (восемьдесят восемь). Опубликовано 2 (две) статьи в рецензируемом отечественном издании, рекомендованном КОКСНВО. Опубликована 1 монография в казахстанском издательстве. Защищена 1 диссертация Ph.D. Получен 1 патент на полезную модель в казахстанском патентном бюро.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Микроэлектромеханикалық (MEMS) инерциялық датчиктерінің деректері бойынша мобильді роботтың орнын және кеңістіктік бағдарын анықтауға арналған жаңа алгоритмдер, сондай-ақ MEMS датчиктерінің деректерін кері байланыс сигналы ретінде пайдаланатын жүйелер үшін мобильді роботты автоматты басқарудың машиналық оқыту әдістеріне негізделген жаңа тәсілдер әзірленді. CiteScore көрсеткіші бойынша Scopus дерекқорында процентильдік көрсеткіші 88 (сексен сегіз) болатын рецензияланатын ғылыми басылымда 1 (бір) мақала жарияланды. КОКСНВО ұсынған отандық рецензияланатын басылымдарда 2 (екі) мақала жарық көрді. Қазақстандық баспада 1 монография жарияланды.1 PhD диссертациясы сәтті қорғалды. Қазақстандық патент бюросында 1 пайдалы модельге патент алынды.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Создана экспериментальная среда для натурных экспериментов: спроектирован и смонтирован экспериментальный мобильный робот для апробации разработанных алгоритмов навигации и автоматического управления платформой. Разработано программное обеспечение для программируемых устройств, входящих в состав мобильного робота, реализующего разработанные алгоритмы с применением методов машинного обучения. Разработаны новые алгоритмы определения положения и пространственной ориентации мобильного робота по данным микроэлектромеханических (MEMS) датчиков инерции и новые, основанные на методах машинного обучения методы автоматического управления мобильным роботом для систем, использующих данные MEMS датчиков в качестве сигнала обратной связи, позволяющие повысить точность восстановления траектории и ориентации по зашумленным данным в сравнении с ранее известными методами, основанными на подборе числовых коэффициентов..При малых скоростях движения робота (средняя скорость движения робота 1.2 м/с) построенная методами машинного обучения модель робота как системы с управлением, позволяет точно предсказывать движение робота на временном горизонте продолжительностью порядка 3-4 секунд

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Натуралық эксперименттер жүргізуге арналған эксперименттік орта құрылды: Навигация және платформаны автоматты басқару бойынша әзірленген алгоритмдерді сынақтан өткізу үшін эксперименттік мобильді робот жобаланып, жиналды. Машиналық оқыту әдістерін қолдана отырып әзірленген алгоритмдерді жүзеге асыратын мобильді роботтың құрамына кіретін бағдарламаланатын құрылғыларға арналған бағдарламалық қамтамасыз ету әзірленді. Мынадай ғылыми нәтижелер алынды: Микроэлектромеханикалық (MEMS) инерциялық датчиктердің деректері негізінде мобильді роботтың орнын және кеңістіктік бағдарын анықтаудың жаңа алгоритмдері әзірленді. Сонымен қатар, кері байланыс сигналы ретінде MEMS-датчиктерінің деректерін пайдаланатын жүйелер үшін машиналық оқыту әдістеріне негізделген мобильді роботты автоматты басқарудың жаңа әдістері ұсынылды. Бұл әдістер траектория мен бағдарды бұрынғы сандық коэффициенттерді іріктеуге негізделген тәсілдермен салыстырғанда, шуылданған деректер негізінде анағұрлым дәл қалпына келтіруге мүмкіндік береді. Робот баяу қозғалған кезде (орташа жылдамдығы 1,2 м/с), машиналық оқыту әдістерімен құрылған басқарылатын жүйе ретінде робот моделі уақытша көкжиекте (3-4 секунд шамасында) оның қозғалысын дәл болжауға мүмкіндік береді.

Level of implementation (in Russian) : Для внедрения в практику предлагается: 1) Патент РК № 8714 от 15.12.2023 на полезную модель «Способ напыления многослойных покрытий на имплантаты из титановых сплавов» авторов: Алонцева Д.Л., Прохоренкова Н.В., Красавин А.Л., Назенова Г.М. Способ отличается тем, что для напыления используют микроплазмотрон, установленный на индустриальном роботе-манипуляторе, перемещаемый роботом по сложной траектории в пространстве с заданной линейной скоростью и с выбранной дистанцией напыления. 2) Собранный в процессе исследования колесный мобильный робот может быть использован в учебном процессе для проведения лабораторных работ и подготовки кадров в области управления и навигации мобильных роботов, а также для отработки новых алгоритмов управления и накопления данных для машинного обучения. 3) Опубликованная в Казахстанском издательстве монография может быть использована как в учебном процессе при обучении докторантов специальностей робототехника, приборостроение, автоматизация и управление, так и специалистами в инерциальной навигации, то есть конечными пользователями разрабатываемых научно-технических продуктов.

Level of implementation (in Kazakh) : Практикаға енгізу үшін ұсынылады: 1) «Титан қорытпаларынан жасалған имплантаттардағы көпқабатты жабынды бүрку әдісі» пайдалы модельге Қазақстан Республикасының 2023 жылғы 15 желтоқсандағы № 8714 патенті авторлары: Алонцева Д.Л., Прохоренкова Н.В., Красавин А.Л., Назенова Г.М. Әдістің ерекшелігі, микроплазмотрон индустриялық робот-манипуляторға орнатылып, роботпен кеңістікте күрделі траектория бойынша берілген сызықтық жылдамдықпен және таңдалған бүрку қашықтығымен қозғалады. 2) Зерттеу барысында құрастырылған доңғалақты мобильді роботты оқу үдерісінде зертханалық жұмыстар жүргізуге, мобильді роботтарды басқару мен навигациясы саласында кадрлар даярлауға, сондай-ақ жаңа басқару алгоритмдерін сынақтан өткізуге және машиналық оқытуға арналған деректер жинауға қолдануға болады. 3)Қазақстандық баспада жарияланған монографияны оқу үдерісінде робототехника, аспап жасау, автоматтандыру және басқару мамандықтарының докторанттарын даярлауда, сондай-ақ инерциялық навигация саласының мамандары, яғни әзірленген ғылыми-техникалық өнімдердің соңғы пайдаланушылары қолдана алады.

Efficiency (in Russian) : Эффективность нового алгоритма управления движением звена робота-манипулятора, выполняющего напыление металлического покрытия, заключается в автоматическом следовании заданной траектории с высокой точностью и минимальной статической ошибкой. Это обеспечивает поддержание необходимой дистанции и скорости напыления, что гарантирует равномерную толщину, пористость и шероховатость покрытия. Разработанные и протестированные в симуляторе алгоритмы навигации и управления мобильным роботом обеспечивают прохождение требуемой траектории с учетом временных параметров. Их эффективность подтверждается моделированием замкнутой системы управления при различных внешних воздействиях, демонстрирующим быстродействие, устойчивость и робастность управления четырехколесным мобильным роботом. Дополнительно подтверждена результатами экспериментов эффективность новых методов автоматического управления мобильным роботом, основанных на машинном обучении и использующих данные MEMS-датчиков как сигнал обратной связи. Она выражается в точном траекторном управлении движением: при скорости около 1,2 м/с точность предсказания сохраняется в пределах 3-4 секунд. Собранные в ходе экспериментов данные по траекторному управлению использованы для обучения сети и оценки точности модели колесного робота, построенной на основе рекуррентной нейронной сети

Efficiency (in Kazakh) : Металл жабынын бүрку процедурасын орындайтын робот-манипулятордың жұмыс құралы қозғалысын басқаруға әзірленген жаңа алгоритмнің тиімділігі жоспарланған траектория бойынша автоматты қозғалысты қамтамасыз етуімен және статикалық қатені азайтуымен анықталады. Қашықтық пен бүрку жылдамдығын дәл сақтау жабынының біркелкі қалыңдығын, кеуектілігін және кедір-бұдырлығын қамтамасыз етеді. Симуляторда сыналған мобильді роботты навигациялау және басқару алгоритмдері платформа қозғалысының уақыт параметрлеріне сәйкес траекториядан өтуін дәл орындайды. Жаңа басқару алгоритмдерінің тиімділігі әртүрлі сыртқы әсерлер жағдайында жабық басқару жүйесін модельдеу арқылы расталып, төрт дөңгелекті мобильді роботтың жылдамдығын, тұрақтылығын және робастылығын көрсетті. Сонымен қатар, машиналық оқыту әдістеріне негізделген жаңа тәсілдердің тиімділігі де тәжірибелермен дәлелденді. MEMS датчиктері деректерін кері байланыс ретінде қолданатын жүйелерде бұл тәсіл робот қозғалысын дәл траекториялық басқаруды қамтамасыз етті: шамамен 1,2 м/с жылдамдықта болжау дәлдігі 3-4 секунд аралығында сақталды. Доңғалақты мобильді робот траекториясын басқару тәжірибелерінде жиналған деректер рекуррентті нейрондық желі негізіндегі модельді оқыту мен оның дәлдігін бағалауға пайдаланылды.

Field of application (in Russian) : робототехника, электроника, автоматические системы управления, инерциальная навигация, машинное обучение, машиностроение (получение покрытий), обучение исследователей и специалистов в этих областях

Field of application (in Kazakh) : робототехника, электроника, автоматты жүйелер, инерциялық навигация, машинаны оқыту, машина жасау (жабындарды алу), осы бағыттар бойынша зерттеушілер мен мамандарды даярлау