Архив номеров

Предложена структура модели управления многозвенным роботом-манипулятором, отличительной чертой которой выступает включение в нее блоков решения задач прямой и обратной динамики, использующих нечеткий интервальный метод. Актуальность темы исследования характеризуется необходимостью разработки и внедрения робототехнических комплексов для замены человеческого труда в условиях опасных и вредных производств, а также совершенствованием алгоритмического обеспечения систем управления роботами в условиях неопределенности внешней среды. Разработаны алгоритмы решения прямой и обратной задач динамики многозвенных роботов-манипуляторов, в основе которых лежит описание движения звеньев робота в виде системы уравнений, учитывающих неопределенности внешней среды, моделируемой методами нечеткой логики. Объектом исследования выступали технологические зоны в непосредственной близости от агрегатов окомкования мелкорудного сырья и рудонагревательных печей горно-обогатительных комбинатов, где присутствуют факторы неопределенности внешней среды двух основных групп: к первой относятся факторы, затрудняющие определение координат целевого объекта захвата ­МРМ (например, как следствие запыленности среды), ко второй – факторы, влияющие на перемещение подвижных частей робота (например, вызванные износом или нагревом частей механизмов). Апробирование предложенных алгоритмов проводилось в модельном эксперименте в среде MatLab с использованием инструментов физического моделирования Simscape, а также Robotics System Toolbox для проектирования, моделирования и тестирования робототехнических приложений. Эксперимент показал, что точность позиционирования концевого эффектора многозвенного робота-манипулятора в случае применения предложенного интервального метода хотя и составляет не доли, а несколько процентов от заданного терминального положения, тем не менее превосходит решения, получаемые с использованием стандартного инструментария Robotics System Toolbox, не адаптированного для работы в условиях неопределенности внешней среды.

Информация о посещаемости торговой точки имеет огромную ценность для бизнеса. Она позволяет оценить эффективность проведения маркетинговых акций и оптимизировать график работы персонала. Более того, данные о количестве посетителей могут быть косвенно использованы для анализа конкурентной среды. Несмотря на существование разнообразных технологических подходов к решению задачи по подсчету посетителей, каждый из них обладает рядом своих существенных недостатков. Цель исследования – разработать программную систему подсчета посетителей на основе применения технологий машинного зрения к видеопотоку. Для этого предложено разбить задачу подсчета на две подзадачи: обнаружение и отслеживание перемещения посетителей в кадре, каждая из которых решалась с использованием сверточных нейронных сетей. Обучение и валидация нейронных сетей проводились на данных, собранных в реальных условиях исключительно с камер заказчика системы. В совокупности с выдвинутым алгоритмом подсчета система стала способна: а) исключать из подсчета сотрудников торговой сети, носящих корпоративную униформу; б) правильно обрабатывать сложные и непредсказуемые траектории движения посетителей в сцене видеонаблюдения; в) без ущерба для точности подсчета корректно обрабатывать ошибки декодирования видеопотока, следствием которых является пропуск кадров. Оценка качества работы системы проводилась на 504 тестовых видео, на которых суммарно вошли в торговую точку и вышли из нее 739 посетителей. При обработке каждого кадра итоговая ошибка подсчета составила 3 %. В ходе ряда экспериментов было установлено, что при обработке только каждого 4-го кадра (нагрузка на систему в этом случае снижалась в 4 раза) ошибка подсчета повысилась лишь на 1 %.

Актуальной задачей в настоящее время является описание макроэкономических явлений построением качественных математических моделей. В современной действительности взаимное влияние экономических факторов представляет огромный интерес. Поэтому возникает необходимость описания взаимосвязи между ключевыми показателями, играющими немаловажную роль в развитии экономики. В частности, изучение взаимного влияния между экономическими показателями хорошо описывают модели векторной авторегрессии, в которых эти факторы рассматриваются в качестве эндогенных переменных. При этом силу их взаимосвязи можно узнать, найдя функции импульсных откликов, которые формируют экономически точную оценку только в случае перехода от модели векторной авторегрессии к структурной векторной авторегрессии. В настоящей работе в качестве объектов исследования выбраны следующие показатели: объем пищевых товаров розничной торговли, объем непродовольственных товаров розничной торговли, а также средний уровень заработной платы. Данные для этих факторов взяты для Приволжского федерального округа Российской Федерации. Авторами построена эконометрическая модель взаимосвязи указанных показателей с использованием векторной авторегрессии. Также проведены верификация и проверка прогностических свойств полученной модели, что подтвердило ее достаточно высокое качество. Кроме того, для оценки взаимовлияния этих показателей найдены функции импульсных откликов. Эти функции получены переходом от построенной векторной авторегрессионной модели к структурной векторной авторегрессии. Авторами настоящего исследования проведен анализ математически полученных результатов и дана их экономическая интерпретация. В результате был предложен подход, который может быть использован органами регионального управления для исследования рассматриваемых показателей с целью прогнозирования социально-экономического развития региона.

Беспилотные летательные аппараты нашли широкое применение в различных областях мониторинга, разведки, дистанционного контроля. Для успешного решения этих задач ­БПЛА оборудованы мобильными системами компьютерного зрения и ­ЭВМ. Получаемые с их помощью снимки видимого диапазона могут быть недостаточно качественными из-за погодных условий или низкой освещенности. Таким образом, снимки инфракрасного спектра являются предпочтительным выходом. В статье представлена нейросетевая модель обнаружения объектов InfraDet_D на изображениях инфракрасного спектра, полученных с помощью ­БПЛА. В основу архитектуры модели InfraDet_D положена нейросетевая модель ­YOLO5, которая состоит из базового и промежуточного блоков, а также включает блок прогноза. Базовый блок создан на основе нейросетевой модели ­CSPDarknet-53 и предназначен для извлечения карт признаков из изображений на входе модели. Для описания промежуточного модуля предложено использовать нейронную сеть Bi-­FPN слияния карт признаков различного масштаба, полученных от базового блока. В архитектуру Bi-­FPN также предложено включить модули координатного внимания, что позволило повысить точность распознавания малых объектов, сохранив вычислительные требования для мобильных систем машинного зрения. Проведены численные эксперименты на наборе изображений в инфракрасном диапазоне ­HIT-­UAV, показавшие превосходство предложенной модели над такими моделями, как ­SSD, Faster ­RCNN, Retinanet, ­YOLO5. Компьютерные эксперименты показали, что модель способна распознавать объекты с точностью более 81,57 %.

Значительная часть современных производственных и телекоммуникационных систем включают асинхронные линии передачи материальных и информационных потоков. В этом случае для увеличения надежности указанных систем между единицами оборудования устанавливаются накопители, выполняющие различные функции. Так, в информационных системах накопители используются для хранения информации, в системах энергетики – для аккумулирования энергии, в производственных системах – для создания межоперационного запаса заготовок и т. д. Математическое моделирование асинхронных линий позволяет оценивать прогнозные характеристики их надежности и эффективности функционирования на этапе проектирования, что способствует минимизации последующих эксплуатационных затрат. В связи с этим возникает актуальная задача разработки математических моделей асинхронных линий, учитывающих их особенности применения и структуру, а также параметры межоперационного накопителя. Для решения указанной задачи целесообразно использовать методы теории полумарковских процессов с пространством состояний общего вида. Это позволяет смягчить известные ограничения на законы распределения случайных величин, характеризующих пребывание системы в состояниях и переходы из одного состояния в другое. В статье представлены разработанные полумарковские модели с дискретно-непрерывным фазовым пространством состояний для анализа функционирования двухфазной асинхронной линии. Рассмотрены два режима ее работы: «только через накопитель» и «прямая передача». На основе использования полумарковской модели и алгоритма асимптотического фазового укрупнения получены приближенные выражения для нахождения стационарных характеристик надежности функционирования рассматриваемых систем. Указанные зависимости описаны в терминах математических ожиданий и применимы при произвольных законах распределения случайных величин, характеризующих систему. Предложенные модели достаточно легко реализуются с использованием распространенных математических пакетов. Показано, что полумарковские модели двухфазных асинхронных линий позволяют обеспечить определение с приемлемой точностью основных показателей надежности с учетом зависимости этих показателей от емкости межоперационного накопителя и режима его работы. Это дает возможность проводить сравнительный анализ рассматриваемых режимов работы, решать оптимизационные задачи при определении структуры и параметров управления моделируемой системой как при ее проектировании, так и в процессе эксплуатации.

Анализ эпидемических процессов – одна из старейших задач для применения методов моделирования в области исследования состояния социума. При наличии многих подходов к разработке эпидемических моделей не удалось своевременно получить приемлемый прогноз продолжающегося зимой 2024 г. распространения коронавируса. C новыми волнами обновленный вирус вернулся в очередной раз после объявления победы над инфекцией. Определены возможности и проблемы камеральных структур на основе модификаций SIR-моделей на современной стадии эпидемии продолжающего мутировать вируса. Общемировая динамика заражений изменила режим колебаний дважды: после пика весны 2022 и зимой 2024 г. После глобальной волны Omicron локальные эпидемии приобрели асинхронный характер по признакам образования и затухания серий волн. Частота появления отдельных пиков заражений существенно различалась в регионах уже в 2020 г. В некоторых странах развивались частые короткие волны большой амплитуды. Сценарии классифицированы по характерным признакам их нелинейной динамики. Предложен метод моделирования резкого развития распространения вируса на основе уравнений c функциями пороговой регуляции, описывающих варианты образования вспышек заражений и ситуативных демпфирующих функций, определяющих форму осциллирующего затухания для числа заражений. Затухающий тренд после первичной волны в модели прерывается событием массового заражения, которое индуцирует вспышку заражений и далее новый по характеристикам режим затухания флуктуаций. B вычислительном эксперименте имитирован вариант развития экстремального пика после стадии затухания волн локальной эпидемии как бифуркационный сценарий реактивации волн активности SARS-CoV-2, обусловленной эффектом от одного массового заражения.

Представлена программная модель сложных процессов переработки мелкорудного сырья на основе обучаемого дерева систем нечеткого логического вывода. Переработка такого сырья обеспечивает не только получение ценного конечного продукта, например такого, как желтый фосфор, но и способствует решению проблемы утилизации рудных отходов, мелкодисперсные фракции которых наносят значительный экологический ущерб территориям, прилегающим к горно-обогатительным комбинатам. Технологическая система переработки мелкорудного сырья состоит из энергоресурсоемких агрегатов, поэтому даже незначительное относительное снижение затрат ресурсов и энергии приводит к большой экономии в абсолютных цифрах. Такое снижение может достигаться за счет оптимизации управления агрегатами, синтез которого требует наличия моделей технологических процессов, поэтому совершенствование методов и инструментария моделирования является актуальной исследовательской задачей. Особенностью предложенной модели является то, что ее входами являются не только переменные, описывающие преобразования ресурса, но и переменные, отражающие энергозатраты отдельных технологических агрегатов. Это позволяет применять модель для расчета энергоресурсоэффективности переработки мелкорудного сырья. Иерархическая структура нечетко-логического дерева способна отражать взаимосвязь процессов различной природы, сопровождающих переработку мелкорудного сырья, а также способствует повышению эффективности ее обучения за счет разбиения признакового пространства большой размерности на несколько групп, на которых обучаются отдельные узлы дерева. Программа, разработанная в среде MatLab и реализующая предложенную модель, показала высокую точность регрессии на синтетическом наборе входных данных, что может свидетельствовать о целесообразности применения предложенной модели в задачах оптимизации систем управления переработкой мелкорудного сырья по критерию энергоресурсоэффективности.

Стеганографические методы всегда ориентированы на конкретный формат файла, используемого в качестве контейнера. Наибольшие трудности возникают при встраивании в текстовые документы с разметкой. В статье предложена модель встраивания в управляющие теги структурированных текстовых документов. Модель использует древовидную структуру документа и осуществляет встраивание в свободные листовые вершины. Такой подход позволяет добавлять скрытые данные, не влияющие на штатное отображение документа. На основе данной модели предложено два стеганографических метода. Первый метод встраивает скрытые данные в теги html-документа, добавляя неотображаемые теги и стилевые классы к свободным листовым вершинам. Для обнаружения встроенных данных используется идентификатор встраивания, роль которого играет имя нового класса. Для защиты от стегоанализа имена новых классов создаются с использованием ключа встраивания и стойкой хеш-функции. Формат идентификаторов выбирается таким образом, чтобы совпадать с форматом имен исходного документа. Такой подход формирования имен позволяет распределять блоки скрытого сообщения случайным образом по свободным листовым вершинам. Второй метод предназначен для стеганографического встраивания в xml-документы. Скрытые данные добавляются в атрибуты свободных листовых вершин. Для работы метода требуется два новых атрибута. Оба атрибута описываются в виде дополнительной структуры, не отличимой от присутствующих в документе. Идентификатор встраивания также формируется с помощью ключа встраивания и номера встроенного блока. Для представления данных используется алгоритм шифрования, что требует введения дополнительного ключа. Оба метода используют маскировку встроенных данных для противодействия стегоаналузу исходного кода. Стегоанализ таких методов имеет экспоненциальную алгоритмическую сложность, поэтому оба метода применимы только к большим файлам.