Dynamic modal control of unmanned vehicle movement in open pit mining

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The purpose of this study is to present a number of aspects in the modern concept of computer-aided dynamic modal control of unmanned quarry vehicles in open pit mining. In particular, the software and hardware module that is a part of the “Smart Quarry” global structure deals with the conditions of matching a form of specific current trajectories (their deviation to the left or right of the nominal axial trajectory) to information “trajectory” chirp signals. The study employs the methods of wavelet transforms to convert one-dimensional signals that generate unmanned vehicle current trajectories into the time-frequency distributions of Cohen’s class. The formation of unmanned vehicle current trajectories under their deviation to the left / right from the nominal axial trajectory on straight and curved routes is considered schematically. It is noted that the tracking of unmanned current trajectories on quarry routes is carried out taking into account the nature of trajectory signals. The difference between the introduced dynamic modal control of the unmanned vehicle and the static one is formulated. Some fragments displaying 1D-signals in a wavelet medium are introduced into the autonomous and external control subsystems. The computer-aided control system uses such elements of the wavelet transforms technique as Gabor wavelet functions, the wavelet matching pursuit algorithm, and Cohen’s class time-frequency distributions. The research results in formulating the criteria for forming the unmanned vehicle current trajectories by the control system in the form of its reactions to sporadic disturbances caused by the occurrence of static or dynamic obstacles on a route. The algorithm of dynamic modal control of current trajectories has been developed. The concept of forward and reverse transient processes of signals of unmanned vehicle trajectory deviation has been introduced. The estimation procedure of modal controller parameters has been described. The algorithm has been developed for modal controller matrix recalculation, which has the form of the chain of sequentially implemented matrix procedures. It should be noted in conclusion that a computer-aided system for modal control of current trajectory deviation has been developed on the basis of the performed research. It enables to implement the functions of controlling the dynamics of technological and safe movement of unmanned vehicles along the quarry routes in a conflict environment of open pit mining.

About the authors

I. V. Chicherin

T. F. Gorbachev Kuzbass State Technical University

Email: chicivan@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0003-1219-4415

B. A. Fedosenkov

T. F. Gorbachev Kuzbass State Technical University

Email: rafwaveletsve@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-3369-0514

References

  1. Cheng H. Autonomous intelligent vehicles: theory, algorithms, and implementation. Springer-Verlag London, 2011. 154 p.
  2. Autonomous control systems and vehicles: intelligent unmanned systems / eds. K. Nonami, M. Kartidjo, K.- J. Yoon, A. Budiyono. Springer Japan, 2013. 315 p.
  3. Naranjo J. E., Clavijo M., Jiménez F., Gómez O., Rivera J. L., Anguita M. Autonomous vehicle for surveillance missions in off-road environment // 2016 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV). 2016. Р. 98–103. https://doi.org/10.1109/IVS.2016.7535371.
  4. Shadrin S. S., Varlamov O. O., Ivanov A. M. Experimental autonomous road vehicle with logical artificial intelligence // Journal of Advanced Transportation. 2017. https://doi.org/10.1155/2017/2492765.
  5. Дубинкин Д. М. Современное состояние техники и технологий в области автономного управления движением транспортных средств угольных карьеров // Горное оборудование и электромеханика. 2019. № 6. С. 8–15. https://doi.org/10.26730/1816-4528-2019-6-8-15.
  6. Чичерин И. В., Федосенков Б. А., Сыркин И. С., Садовец В. Ю., Дубинкин Д. М. Концепция управления беспилотными транспортными средствами в условиях открытых горных работ // Известия вузов. Горный журнал. 2020. № 8. С. 109–120. https://doi.org/10.21440/0536-1028-2020-8-109-120.
  7. Костюк С. Г., Чичерин И. В., Федосенков Б. А., Дубинкин Д. М. Мониторинг динамического состояния автономных тяжелых платформ на карьерных маршрутах горнорудных предприятий // Устойчивое развитие горных территорий. 2020. Т. 12. № 4. С. 600–608. https://doi.org/10.21177/1998-4502-2020-12-4-600-608.
  8. Mallat S., Zhang Z. Matching pursuit with time-frequency dictionaries // IEEE Transactions on Signal Processing. 1993. Vol. 41. Iss. 12. P. 3397–3415. https://doi.org/10.1109/78.258082.
  9. Mallat S. A wavelet tour of signal processing. San Diego: Academic Press, 2001. 637 p.
  10. Стрейц В. Метод пространства состояний в теории дискретных линейных систем управления / пер. с англ. под ред. Я. З. Цыпкина. М.: Наука, 1985. 296 с.
  11. Дорф Р., Бишоп Р. Современные системы управления / пер. с англ. Б. И. Копылова. М.: Лаборатория базовых знаний, 2002. 832 с.
  12. Goodwin G. C., Graebe S. F., Salgado M. E. Control system design. New York: Prentice Hall, Pearson Education, Inc., 2001. 944 p.
  13. Goswami J. C., Chan A. K. Fundamentals of wavelets: theory, algorithms and applications. Hoboken: John Wiley & Sons, Inc., 2011. 382 p.
  14. Добеши И. Десять лекций по вейвлетам. Ижевск: Регулярная и хаотическая динамика, 2001. 464 с.
  15. Debnath L. Wavelet transforms and their applications. Boston: Birkhauser, 2002. 565 p.
  16. Chicherin I. V., Fedosenkov B. A., Syrkin I. S., Sadovets V. Iu., Dubinkin D. M. Using a wavelet medium for computer-aided controlling the movement of unmanned vehicles along quarry routes // Известия вузов. Горный журнал. 2021. № 2. С. 103–112. https://doi.org/10.21440/0536-1028-2021-2-103-112.
  17. Auger F., Chassande-Mottin E. Quadratic time-frequency analysis I: Cohen’s class // Time-frequency analysis: concepts and methods / eds. F. Hlawatsch, F. Auger. London: ISTE, 2008. P. 131–163.
  18. Measures, performance assessment, and enhancement TFDs // Time-frequency signal analysis and processing: a comprehensive reference / ed. B. Boashash. New York: Academic Press, 2016. P. 387–452.
  19. Fedosenkov D. B., Simikova A. A., Kulakov S. M., Fedosenkov B. A. Cohen’s class time-frequency distributions for measurement signals as a means of monitoring technological processes // Steel in Translation. 2019. Vol. 49. Iss. 4. P. 252–256. https://doi.org/10.3103/S0967091219040065.
  20. Debnath L. Recent development in the WignerVille distribution and time-frequency signal analysis // PINSA. 2002. Vol. 68A. Iss. 1. P. 35–56.
  21. Ackermann J. Der Entwurf linearer Regelungssysteme im Zustandsraum // Regelungstechnik und Prozessdatenverarbeitung. 1972. H. 7. S. 297–300.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».