Архитектура двухуровневой системы управления автономным мобильным роботом для складской логистики

В. В. Шухин, З. Л. Хакимов, М. А. Лабазанов

---

Аннотация. Актуальность работы обусловлена ростом рынка складской робототехники и необходимостью совмещения интеллектуальных функций с точным детерминированным управлением. Предложена двухуровневая архитектура системы управления автономным мобильным роботом, разделяющая когнитивные (NVIDIA Jetson Orin Nano, ROS 2) и исполнительные (STM32H743ZI, FreeRTOS) функции. Разработан специализированный протокол обмена данными с контролем целостности. Предложенная архитектура обеспечивает сбалансированное распределение вычислительной нагрузки и может быть использована для создания высокоточных мобильных платформ складского назначения.

Цель исследования – разработка и математическое обоснование двухуровневой архитектуры системы управления автономным мобильным роботом, оценка ее предельных характеристик и демонстрация преимуществ через сравнительный анализ с существующими подходами.

Методы исследования. В работе использованы следующие методы исследования:

1. Математическое моделирование и расчеты – формализация моделей для оценки точности позиционирования с использованием расширенного фильтра Калмана, расчет временных параметров системы, вероятности ошибок передачи данных.

2. Симуляционное моделирование – верификация системы в ROS 2 и Gazebo, оценка динамической точности и времени отклика.

3. Алгоритмическое проектирование – разработка каскадных ПИД-регуляторов для управления двигателями, протокола обмена между уровнями архитектуры.

4. Сравнительный анализ – сопоставление характеристик предложенной системы с коммерческими аналогами (MiR250, Fetch Freight 1500).

5. Экспериментальная оценка – моделирование методом Монте-Карло для определения среднеквадратичной ошибки позиционирования, анализ энергопотребления и автономности.

Результаты. В работе представлена инновационная двухуровневая архитектура системы управления автономным мобильным роботом (АМР) для складской логистики. Архитектура реализует разделение вычислительной нагрузки между высокоуровневым контроллером на базе одноплатного компьютера NVIDIA Jetson Orin Nano (4 ГБ) с операционной системой ROS 2 Humble и низкоуровневым контроллером на микропроцессоре STM32H743ZI (ядро ARM Cortex-M7, 550 МГц) под управлением ОСРВ FreeRTOS. Высокий уровень отвечает за навигацию с использованием алгоритмов SLAM (на основе лидара Ouster OS0-32) и глобальное планирование маршрута, в то время как низкий уровень обеспечивает прецизионное управление двигателями через каскадные ПИД-регуляторы и обработку данных с абсолютных энкодеров Renishaw RESOLUTE с разрешением 26 бит. Также представлен разработанный двоичный протокол обмена с контролем целостности (CRC-16-CCITT), формализованы математические модели для расчета точности позиционирования и определены критические временные параметры системы. Расчетное время цикла управления на низком уровне составляет 1 мс, а средняя задержка межпроцессного взаимодействия – 3.5 мс. Система демонстрирует теоретическую точность позиционирования ±2.1 мм при использовании сенсорного слияния данных одометрии и лидара. Результаты моделирования указывают на возможность обработки до 15 целевых задач в минуту в типичной складской ячейке размером 10×10 м.

Заключение. Предложенная архитектура представляет собой сбалансированное решение, сочетающее высокую производительность, детерминизм и относительную экономическую доступность, что делает ее перспективной основой для следующего поколения исследовательских и коммерческих складских АМР.

Ключевые слова: автономный мобильный робот, складская логистика, распределенная система управления, ROS 2, FreeRTOS, сенсорное слияние, ПИД-регулятор, абсолютные энкодеры

Для цитирования. Шухин В. В., Хакимов З. Л., Лабазанов М. А. Архитектура двухуровневой системы управления автономным мобильным роботом для складской логистики // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2026. Т. 28. № 1. С. 102–116. DOI: 10.35330/1991-6639-2026-28-1-102-116

©   Шухин В. В., Хакимов З. Л., Лабазанов М. А., 2026

Список литературы

1. Самарин И. В. Исследование влияния динамических препятствий на эффективность методов локализации в автономных мобильных роботах // Хлебопечение России. 2024. Т. 68. № 1. С. 98–109. EDN: IEEBUC
2. Угловский А. С. Система управления движением мобильного робота // Вестник АПК Верхневолжья. 2024. № 2(66). С. 98–108. DOI: 10.35694/YARCX.2024.66.2.013. EDN: WFPSEJ
3. Кутафин А. А., Захаркина С. В. Управление двигателями в мобильном роботе при помощи ПИД-регулятора // Инновационное развитие техники и технологий в промышленности (ИНТЕКС-2021): сборник материалов Всероссийской научной конференции молодых исследователей с международным участием, Москва, 12–15 апреля 2021 года. Том Часть 4. М.: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Российский государственный университет имени А.Н. Косыгина (Технологии. Дизайн. Искусство)», 2021. С. 208–212. EDN: XKLAGG
4. Краев Р. В., Белозерских В. В. SLAM-концепция оптимизации модели программного управления передвижением робота на карте с контрольными точками //Высокопроизводительные вычислительные системы и технологии. 2020. Т. 4. № 2. С. 59–65. EDN: JRQBHN
5. Беркаев А. Р., Ненашев А. А., Ключиков А. В. Разработка системы локализации и позиционирования мобильного робота // Математические методы в технике и технологиях – ММТТ. 2020. Т. 12-3. С. 152–157. EDN: QDGESL
6. Guo P., Shi H., Wang Sh. et al. An ROS architecture for autonomous mobile robots with UCAR platforms in smart restaurants // Machines. MDPI AG – 2022. Vol. 10. No. 10. P. 844. DOI: 10.3390/machines10100844. EDN: ADSREE
7. Алхалили А. С., Лукьянов Е. А. Управление движением колесного мобильного робота на основе имитационного моделирования // Вестник БГТУ им. В. Г. Шухова. 2022. № 8. С. 112–121. EDN: XJSZPY
8. Лапшинов С. А., Шахнов В. А., Юдин А. В. Направления интеллектуализации управления движением мобильного робота // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2021. Т. 23. № 1. С. 50–62. EDN: FKKKGV
9. Безмен П. А. Алгоритм фильтра Калмана для комплексирования данных в системе управления мобильным роботом // Фундаментальные и прикладные проблемы техники и технологии. 2019. № 3(335). С. 82–87. EDN: AYKMKS
10. Deshmukh A., Gupta M. PID Controller: a review of literature // International Journal of Scientific Research in Computer Science, Engineering and Information Technology (IJSRCSEIT). Vol. 6. No. 3. Pp. 48–53. DOI: 10.32628/IJSRCSEIT.0639
11. Shahbazi M. Machine learning-based approaches for obstacle detection and avoidance in autonomous vehicles: a review // Expert Systems With Applications. 2021. No. 172. P. 114535. DOI: 10.1016/j.eswa.2021.114535
12. Малов Д. А., Едемский А. Ю., Савельев А. И. Разработка системы проактивной локализации киберфизического пространства на основе методов машинного обучения //Информационные технологии и вычислительные системы. 2018. № 4. С. 72–83. DOI: 10.14357/20718632180408. EDN: MIDRAT
13. Горькавый М. А., Горькавый А. И., Мельниченко М. А. Оптимизация роботизированного технологического процесса на базе нейросетевой имитационной модели энергопотребления // Известия высших учебных заведений. Электромеханика. 2023. Т. 66. № 2. С. 85–95. DOI: 10.17213/0136-3360-2023-2-85-95. EDN: WYKEWQ
14. Лопота А. В., Спасский Б. А. Мобильные наземные робототехнические комплексы профессионального назначения // Робототехника и техническая кибернетика. 2020. Т. 8. № 1. С. 5–17. DOI: 10.31776/RTCJ.8101. EDN: JAQTQG
15. Веселов Г. Е., Лебедев Б. К., Лебедев О. Б. Управление движением группы мобильных роботов в колонне // Информатизация и связь. 2021. № 3. С. 7–11. DOI: 10.34219/2078-8320-2021-12-3-7-11. EDN: LDISYZ

Информация об авторах

Шухин Владимир Витальевич, канд. техн. наук, доцент кафедры «Автоматизация технологических процессов и производств», Грозненский государственный нефтяной технический университет имени академика М. Д. Миллионщикова;
364051, Россия, г. Грозный, проспект имени Х. А. Исаева, 100;
shukhin86@bk.ru, ORCID: https://orcid.org/0009-0003-0273-0058, SPIN-код: 2895-3434 Хакимов Заур Леччиевич, канд. техн. наук, доцент кафедры «Автоматизация технологических процессов и производств», Грозненский государственный нефтяной технический университет имени академика М. Д. Миллионщикова;
364051, Россия, г. Грозный, проспект имени Х. А. Исаева, 100;
deffender_95@mail.ru, ORCID: https://orcid.org/0009-0007-1665-8631, SPIN-код: 3540-6580
Лабазанов Магомед Абубакарович, старший преподаватель кафедры «Автоматизация технологических процессов и производств», Грозненский государственный нефтяной технический университет имени академика М. Д. Миллионщикова;
364051, Россия, г. Грозный, проспект имени Х. А. Исаева, 100;
labazanov.90@inbox.ru, ORCID: https://orcid.org/0009-0005-9714-5146, SPIN-код: 5981-5217

Финансирование

Исследование проведено без спонсорской поддержки.