МОДЕЛІ УПРАВЛІННЯ ПАРКУВАННЯМ МОБІЛЬНОГО РОБОТУ НА ОСНОВІ ДАНИХ ВІД ДАТЧИКА ВІДСТАНІ

Анотація

Актуальність. Зростаюча потреба в автономних мобільних системах, здатних до самостійного орієнтування і паркування, обумовлена кількома вагомими факторами. По-перше, активна роботизація у сферах логістики, охорони, доставки та обслуговування потребує надійних механізмів для точного позиціонування мобільних платформ у просторово обмежених середовищах. По-друге, у контексті розвитку безпілотного транспорту проблема автоматичного паркування набуває пріоритетного значення для підвищення рівня безпеки, зниження енергоспоживання та мінімізації участі людини в управлінні. Нині існує велика кількість досліджень, спрямованих на реалізацію систем автоматичного паркування, однак більшість з них або базуються на високовартісних сенсорах (лідарах, камерах з глибоким навчанням), або не забезпечують необхідної точності в умовах динамічних або незнайомих середовищ. На цьому тлі використання ультразвукових датчиків становить ефективну альтернативу, що дозволяє забезпечити необхідний рівень адаптивності та чутливості при збереженні низької вартості системи. Актуальність дослідження підкріплюється необхідністю створення універсальної моделі управління, яка могла б бути масштабованою, адаптивною та легко інтегруватися в різні типи мобільних платформ. У роботі приділяється особлива увага не лише теоретичному опису управлінської моделі, але й експериментальній перевірці її ефективності на основі даних від ультразвукових сенсорів, що відображають фізичне середовище у режимі реального часу. Таким чином, розробка моделі управління паркуванням мобільного робота на основі ультразвукових датчиків є актуальним завданням, яке поєднує в собі як наукову новизну, так і практичну значущість для подальшого розвитку автономних систем. Об'єкт дослідження: система управління паркуванням мобільного робота, що функціонує на основі даних, отриманих від ультразвукових датчиків відстані. Ця система включає в себе як апаратні компоненти (ультразвукові сенсори, виконавчі механізми, контролери), так і програмне забезпечення, що реалізує алгоритми аналізу навколишнього середовища, прийняття рішень щодо паркувального маневру та керування рухом. Мета статті дослідження сучасних моделей управління паркуванням мобільного робота, що функціонують на основі даних від сенсорів відстані, з метою виявлення ефективних підходів до сенсорного забезпечення, алгоритмічного керування та архітектурної реалізації таких систем, а також визначення перспектив їх розвитку для забезпечення точності, надійності та адаптивності в умовах реального середовища. Результати дослідження. У результаті проведеного оглядового дослідження було встановлено, що в сучасних системах управління паркуванням мобільних роботів існує широкий спектр підходів до моделювання, які відрізняються як за рівнем математичної складності, так і за типом сенсорного забезпечення. Виявлено, що вибір моделі безпосередньо пов’язаний із рівнем доступу до обчислювальних ресурсів, типом шасі робота та природою середовища, в якому він функціонує. Окрему увагу приділено порівнянню сенсорів, з яких саме ультразвукові сенсори продовжують домінувати у системах короткодистанційного позиціонування завдяки своїй низькій вартості, простоті інтеграції та надійності в контрольованих умовах. Водночас сенсори LiDAR продемонстрували найвищу точність і просторову інформативність, хоча й залишаються складнішими у реалізації та обслуговуванні. Камери та інфрачервоні сенсори розглянуто як додаткові джерела інформації, які ефективно працюють лише в межах чітко визначених умов і при належному програмному забезпеченні. Результати огляду підтвердили, що ефективна система управління паркуванням мобільного робота базується на комплексному підході до вибору сенсорів, моделі керування, алгоритмічного забезпечення та архітектурної реалізації. Це дає змогу досягти високої точності та надійності функціонування навіть у складних, нестабільних або обмежених середовищах. Висновки. Ефективне управління паркуванням мобільного робота ґрунтується на поєднанні надійного сенсорного забезпечення, зокрема ультразвукових датчиків, і адаптивних алгоритмів прийняття рішень. Ультразвукові сенсори залишаються оптимальними для недорогих і простих систем, тоді як гібридні підходи з використанням LiDAR або камер забезпечують вищу точність. Серед алгоритмів найбільш ефективними виявились FSM, нечітка логіка та методи машинного навчання. Оптимальною є модульна архітектура з чітким поділом сенсорного, обчислювального та виконавчого рівнів, що забезпечує адаптивність, точність і стабільність роботи системи в реальних умовах.