Розроблення симуляційної системи автономного робота-логіста
Автор: Редько Валентин Васильович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Системне проєктування
Інститут: Інститут комп'ютерних наук та інформаційних технологій
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2025-2026 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: Редько В.В. Фармага І.В. (керівник). Розроблення симуляційної системи автономного робота-логіста. Магістерська кваліфікаційна робота. Національний університет «Львівська політехніка», 2025. Розширена анотація. Об’єктом дослідження є процеси автоматизованого переміщення вантажів у складському середовищі за допомогою автономних мобільних роботів. Предметом дослідження виступають методи побудови фізично достовірної симуляції руху робота, алгоритми скінченного автомата станів, навігації та уникнення зіткнень, а також програмні засоби збору й аналітичної обробки телеметричних даних. Метою роботи є розроблення програмно-апаратної симуляційної системи автономного робота-логіста, яка дає змогу моделювати типовий склад, взаємодію робота з вантажами, виконання завдань пошуку, підбору та доставки, а також оцінювати продуктивність алгоритмів керування. У роботі створено віртуальне середовище складу на основі фізичного рушія PyBullet, що забезпечує моделювання динаміки руху, зіткнень та захоплення об’єктів. Реалізовано структуру складського простору, стелажні системи, конвеєрну зону доставки, вантажі різних типів і статичні перешкоди. Програмна модель робота включає сенсорну підсистему у вигляді віртуального лідара, модуль керування та механізм фізичного пікапу вантажу через жорсткий констрейнт. Алгоритм поведінки побудований у вигляді машини станів, що охоплює режими патрулювання, пошуку вантажу, підбору, доставки та заряджання. Розроблено адаптивний алгоритм уникнення зіткнень на основі пакетного ray-casting та вектора репульсивних корекцій. Навігація здійснюється з урахуванням геометричних обмежень складського простору, безпечної відстані до перешкод та динамічної зміни умов середовища. Розроблено клієнт–серверну систему на Flask для збору й збереження телеметрії у SQLite, а також для побудови інтерактивних візуалізацій. Інтерфейс відображає траєкторії руху, метрики продуктивності (час доставки, кількість спроб, зіткнення, споживання батареї), а також формує аналітичні графіки за допомогою Chart.js. Проведені експериментальні симуляції підтвердили коректність роботи алгоритмів та можливість подальшої оптимізації поведінки автономних роботів у складських системах. Отримана система може бути використана для тестування алгоритмів робототехнічної логістики, оцінки впливу конфігурацій складу на час виконання завдань та навчання моделей керування у віртуальному середовищі. Наукова новизна полягає у розробленні інтегрованої симуляційної системи автономного логістичного робота, що поєднує фізичне моделювання, навігацію та аналітичний веб-інтерфейс в єдиному середовищі. У роботі запропоновано адаптивний алгоритм уникнення перешкод на основі комбінування ray-casting та векторних корекцій, який підвищує стабільність руху в складських умовах. Удосконалено метод навігації шляхом урахування реальних геометричних обмежень та динаміки середовища. Також розроблено методику збору телеметрії в реальному часі для оцінювання ефективності поведінкових сценаріїв робота. Запропонований підхід забезпечує можливість тестування та порівняння алгоритмів керування без використання фізичного обладнання. Ключові слова: автономний робот, скінченний автомат станів, симуляція, PyBullet, навігація, уникнення зіткнень, складська автоматизація. Перелік використаних літературних джерел Fox, D., Burgard, W., & Thrun, S. (1997). The dynamic window approach to collision avoidance. IEEE Robotics & Automation Magazine, 4(1), 23–33. Khatib, O. (1986). Real-time obstacle avoidance for manipulators and mobile robots. The International Journal of Robotics Research, 5(1), 90–98. Coumans, E., & Bai, Y. (2016). PyBullet: A Python module for physics simulation. Bullet Physics Library. LaValle, S. (2006). Planning Algorithms. Cambridge University Press. Siciliano, B., & Khatib, O. (2016). Springer Handbook of Robotics. Springer. Wurman, P., D’Andrea, R., & Mountz, M. (2008). Coordinating hundreds of autonomous robots. AI Magazine, 29(1), 9–19. Hu, J., Sun, Y., & Liu, Y. (2020). Mobile robot path planning in warehouses. Robotics and Autonomous Systems, 124, 103–128.