Успейте опубликовать статью: прием статей до 20 апреля , публикация выпуска 30 апреля
InfoSmartScience@yandex.ru

Теория и практика науки и образования №6 (6) август 2026 г.

Технические науки Препринт
28.07.2026

Разработка модели системы нечёткого управления движением автономной мобильной тележки в производственном помещении

Авторы
Перминова Екатерина Антоновна
Библиографическое описание

Перминова Е.А. Разработка модели системы нечёткого управления движением автономной мобильной тележки в производственном помещении // Теория и практика науки и образования. — 2026. — № 6 (6). — URL: https://smart-science.net/arhiv/6/4/

Обложка журнала Теория и практика науки и образования

Теория и практика науки и образования №6 (6) август 2026 г.

⏳ Препринт · Файл будет доступен после публикации выпуска
Аннотация
В статье рассматривается задача построения системы управления перемещением автономной внутрицеховой транспортной тележки (AGV) в условиях динамически меняющейся производственной среды. Показано, что традиционные типы транспортных средств — ручные, электрифицированные, рельсовые тележки, а также классические AGV с жёстко заданным маршрутом — не обеспечивают одновременно автономности и адаптивности к незапланированным препятствиям. Предложена архитектура системы управления на основе аппарата нечёткой логики (алгоритм Мамдани), использующая три входные лингвистические переменные — расстояния до препятствий спереди, слева и справа, измеряемые лидарными датчиками, — и две выходные переменные — скорость движения и угол поворота. Разработана полная и непротиворечивая продукционная база из 36 правил. Работоспособность модели проверена в среде MATLAB Fuzzy Logic Designer на трёх характерных сценариях: свободное движение, объезд препятствия и экстренная остановка. Результаты подтверждают плавность формируемых управляющих воздействий и соответствие реакции контроллера заложенной экспертной логике.
Ключевые слова
нечёткая логика нечёткий контроллер автономная мобильная тележка AGV алгоритм Мамдани лидар промышленная автоматизация база нечётких правил
Abstract
The paper addresses the design of a motion control system for an autonomous in-shop transport cart (AGV) operating in a dynamically changing production environment. It is shown that conventional cart types — manual, electric, rail-guided, and classical AGVs following a fixed route — fail to combine full autonomy with adaptability to unplanned obstacles. A control system architecture based on fuzzy logic (Mamdani algorithm) is proposed, using three input linguistic variables — the distances to obstacles ahead, to the left and to the right, measured by LiDAR sensors — and two output variables — travel speed and steering angle. A complete and non-contradictory rule base of 36 production rules was developed. The model's performance was verified in the MATLAB Fuzzy Logic Designer environment on three characteristic scenarios: free motion, obstacle avoidance and emergency stop. The results confirm the smoothness of the generated control actions and their compliance with the embedded expert logic.
Keywords
fuzzy logic fuzzy controller autonomous mobile cart AGV Mamdani algorithm LiDAR industrial automation fuzzy rule base
Логистика внутри цеха напрямую определяет ритмичность работы всего предприятия. Мобильные тележки остаются одним из наиболее востребованных инструментов транспортировки заготовок между рабочими позициями, поскольку не требуют перестройки планировки. Автоматизация управления такими платформами снижает зависимость производственного ритма от присутствия оператора. Вместе с тем реальная цеховая среда динамична: расположение предметов у маршрута постоянно меняется, а люди и оборудование могут оказаться на пути платформы в любой момент. Классические регуляторы, опирающиеся на заранее заданную точную модель окружения, в таких условиях теряют устойчивость.

Целью работы является повышение адаптивности перемещения производственной тележки в цеховых условиях. Для этого решены следующие задачи: проанализированы существующие решения управления транспортной тележкой; разработана структура системы нечёткого управления перемещением; реализована система управления на базе нечёткой логики; проведено её тестирование в среде моделирования.
Анализ существующих решений
Рассмотрены четыре класса внутрицеховых транспортных средств: ручные и электрифицированные тележки, рельсовые тележки и классические AGV с жёстко заданной трассой. Ручные и электрифицированные тележки принципиально зависят от оператора и несовместимы с безлюдным производством. Рельсовые тележки обеспечивают точное позиционирование, но лишены маршрутной гибкости и останавливаются при любом препятствии на пути. Классические AGV следуют заложенным алгоритмам, но беспомощны перед незапланированными ситуациями, поскольку их логика предполагает исчерпывающее предварительное знание геометрии рабочей зоны. Результаты сравнения сведены в таблице 1.
Таблица 1
Сравнительный анализ типов внутрицеховых транспортных средств
Тип транспортного средства
Уровень автоматизации
Адаптивность к препятствиям
Стоимость внедрения
Ручные / электрифицированные тележки
Низкий
Низкая
Низкая / средняя
Рельсовые тележки
Средний
Низкая
Высокая
Классические AGV (заданный маршрут)
Высокий
Низкая
Высокая
AGV с нечётким контроллером (предлагаемое решение)
Очень высокий
Высокая
Высокая

Ни один из существующих типов не удовлетворяет одновременно требованиям автономности, безопасности и адаптивности. Это обосновывает разработку собственной управляющей модели на основе нечёткой логики, не требующей точной математической модели объекта управления и позволяющей закодировать экспертные знания о поведении тележки в виде лингвистических правил.
Структура системы нечёткого управления
В основу системы положена классическая архитектура нечёткого регулятора (рис. 1): показания датчиков фаззифицируются, то есть переводятся в степени принадлежности к лингвистическим термам, обрабатываются блоком нечёткого вывода на основе продукционной базы правил, после чего результат дефаззифицируется в числовое значение управляющего сигнала.
Рисунок 1. Общая структура системы нечёткого управления
Входными величинами контроллера являются три дистанции до препятствий, измеряемые лидаром: спереди, слева и справа от тележки. Лидар выбран в качестве основного сенсора благодаря совместимости формата выходных данных с входными переменными контроллера и устойчивости к типичной цеховой запылённости и переменной освещённости. Выходные величины — скорость движения и безразмерный угол поворота, определяющий разность скоростей вращения левого и правого колёс дифференциального привода, пересчитываемую блоком обратной кинематики по формуле

Δv = d ∙ θ ∙ vmax ,   vleft = v − Δv / 2,   vright = v + Δv / 2,

где θ — безразмерный угол поворота (от −1 до 1), d — расстояние между колёсами, v — линейная скорость центра тележки, vmax — максимальная скорость; знак Δv определяет направление поворота.
Входные и выходные переменные, функции принадлежности
Для каждой входной переменной определён универсум и терм-множество. Расстояние спереди задано на [0; 3] м с термами «очень близко», «близко», «среднее», «далеко»; расстояния слева и справа — на [0; 2] м с термами «очень близко», «близко», «свободно». Боковой интервал отражает ширину межстаночных проходов, фронтальный — дальность уверенного обнаружения помехи лидаром. Для всех термов приняты треугольные функции принадлежности как наиболее простые в настройке (рис. 2).
Рисунок 2. Функции принадлежности входной переменной «расстояние спереди»
Выходная переменная «скорость» задана на [0; 2] м/с (термы «стоп», «низкая», «средняя», «высокая»); «угол поворота» — на [−1; 1] (термы «резко влево», «влево», «прямо», «вправо», «резко вправо»).
Формирование базы правил
База правил построена на четырёх принципах: (1) при помехе спереди и свободном боковом проходе тележка снижает скорость и корректирует курс в сторону менее загруженного канала; (2) скорость обратно связана со степенью приближения к помехе по всем трём каналам; (3) при дистанции менее 0,3 м по фронтальному каналу (терм «очень близко») платформа немедленно останавливается независимо от боковых проходов; (4) при критическом сближении по всем трём каналам тележка полностью останавливается. Число возможных комбинаций входных термов равно 4 × 3 × 3 = 36, и база содержит ровно одно правило на каждую комбинацию, что обеспечивает её полноту и непротиворечивость. Пример: «ЕСЛИ расстояние спереди далеко И слева свободно И справа свободно, ТО скорость высокая И угол поворота прямо».
Результаты тестирования
Работоспособность модели проверена в модуле Rule Inference пакета MATLAB Fuzzy Logic Designer на трёх сценариях (расстояния спереди/слева/справа, м). Свободное движение (2,8/1,9/1,9): скорость 1,77 м/с, угол ≈ 0 — тележка идёт прямо на максимальной скорости. Объезд препятствия при несимметричных проходах (1,1/0,5/1,5): скорость снижена до 0,9 м/с, угол 0,4 — в сторону более свободного правого канала. Экстренная остановка (0,1/1,8/1,9): скорость 0,067 м/с (фактически ноль), угол 0 — система не пытается выполнить объезд даже при свободных боковых каналах, реализуя приоритет безопасности. Во всех случаях сработали правила, предписанные экспертной логикой, конфликтов не зафиксировано, выходные переменные менялись плавно.
Заключение
Разработана модель системы нечёткого управления движением автономной тележки с тремя входными и двумя выходными переменными и продукционной базой из 36 правил на алгоритме Мамдани. Эксперимент подтвердил корректность работы модели на характерных сценариях цеховой эксплуатации. Ограничение работы — статический характер тестирования: контроллеру предъявлялись фиксированные наборы входных значений, а не непрерывный поток данных. Направления дальнейшей работы — динамическое моделирование в Simulink, натурные испытания на прототипе и расширение базы правил для нештатных сценариев (одновременные препятствия по всем каналам, отказ датчика).
***
  1. ГОСТ ISO 3691-4-2020. Тележки промышленные. Требования безопасности и верификация. Часть 4. Тележки без водителя и их системы. — Москва : Стандартинформ, 2021. — 56 с.

  2. Заде Л. А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближённых решений / Л. А. Заде ; пер. с англ. — Москва : Мир, 1976. — 165 с.

  3. Никишечкин А. П. Моделирование нечётких систем : учебное пособие / А. П. Никишечкин. — Москва : ИЦ ГОУ ВПО МГТУ «СТАНКИН», 2010. — 196 с.

  4. Круглов В. В. Нечёткая логика и искусственные нейронные сети : учебное пособие / В. В. Круглов, М. И. Дли, Р. Ю. Голунов. — Москва : Физматлит, 2001. — 224 с.

  5. Пегат А. Нечёткое моделирование и управление / А. Пегат ; пер. с англ. А. Г. Подвесовского, Ю. В. Тюменцева. — 2-е изд. — Москва : БИНОМ. Лаборатория знаний, 2013. — 798 с.

  6. Ковальчук А. К. Создание и исследование интеллектуальных систем управления автономными мобильными роботами : учебное пособие / А. К. Ковальчук, В. М. Лохин, М. П. Романов. — Москва : Издательство МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2009. — 236 с.

  7. Бурдаков С. Ф. Системы управления движением колесных роботов / С. Ф. Бурдаков, И. В. Мирошник, Р. Э. Стельмаков. — Санкт-Петербург : Наука, 2001. — 227 с.
📝
Опубликуйте свою статью
Препринт в течение 3-5 рабочих дней после оплаты. Справка о публикации и электронная версия журнала включены.