Проактивне керування мобільними роботами у динамічному виробничому середовищі

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorНосов, Андрій Олексійович
dc.contributor.authorКоржик, Михайло Володимирович
dc.date.accessioned2026-04-07T12:26:57Z
dc.date.available2026-04-07T12:26:57Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractСучасне виробництво дедалі більше спирається на використання мобільних роботів для автоматизації логістичних і технологічних операцій. Проте динамічний характер виробничого середовища створює складні наукові проблеми для систем керування мобільними платформами, оскільки існуючі алгоритми навігації часто не забезпечують належного балансу між швидкістю виконання завдань, енергоефективністю та безпекою руху. Метою дослідження є узагальнення сучасних методів проактивного керування мобільними роботами на основі формалізації задачі через багатовимірний POMDP, впровадження генеративних моделей для прогнозування динаміки та багатокритеріальної оптимізації з адаптивним балансуванням цілей. Проведено комплексний аналіз наукових публікацій 2016–2025 років та використано методи системного аналізу для синтезу нової архітектури керування. Виявлено, що оптимальне проактивне керування досягається через інтеграцію трьох ключових компонентів: прогнозування майбутніх станів середовища, багатокритеріального планування з урахуванням продуктивності, безпеки та енергоефективності, а також адаптивного балансування цілей у реальному часі. Запропоновано трирівневу архітектуру системи керування та розроблено математичну модель, яка формалізує процес адаптивного проактивного керування з урахуванням прогнозованої динаміки середовища. Запропонована архітектура створює теоретичну основу для розробки нового покоління автономних робототехнічних систем, здатних ефективно функціонувати у складних виробничих умовах.
dc.description.abstractotherModern manufacturing increasingly relies on the use of mobile robots for automation of logistics and technological operations. However, the dynamic nature of manufacturing environments creates complex scientific challenges for mobile platform control systems. Existing navigation algorithms often fail to provide an adequate balance between task execution speed, energy efficiency, and movement safety. The aim of this research is to synthesize modern methods of proactive control of mobile robots in dynamic manufacturing environments based on problem formalization through multidimensional POMDP, implementation of generative models for dynamics prediction, and multi-criteria optimization with adaptive goal balancing.A comprehensive analysis of scientific publications from 2016–2025 was conducted on the topics of autonomous navigation, multi-criteria reinforcement learning, and integration of artificial intelligence systems with industrial controllers. Systems analysis methods were used to identify unresolved scientific problems and synthesize a new control architecture. Theoretical approaches were applied including formalization through partially observable Markov decision processes, prediction methods based on generative models, and principles of multi-criteria optimization.It was found that optimal proactive control is achieved through the integration of three key components: prediction of future environmental states, multi-criteria planning considering productivity, safety, and energy efficiency, as well as adaptive goal balancing in real-time. A three-level control system architecture is proposed, which includes a prediction module based on generative models, a planning module using reinforcement learning algorithms, and an execution module based on programmable logic controllers. It is shown that the integration of high-level AI-algorithms with industrial PLCs provides a unique combination of adaptability and guaranteed safety. A mathematical model has been developed that formalizes the process of adaptive proactive control considering predicted environment dynamics and variable criteria priorities.Proactive control of mobile robots in dynamic environments requires a comprehensive approach that combines prediction, multi-criteria optimization, and reliable hardware execution. The proposed architecture creates a theoretical and practical foundation for developing a new generation of autonomous robotic systems capable of functioning effectively in complex manufacturing conditions with safety guarantees.
dc.format.pagerangeС. 59-67
dc.identifier.citationНосов, А. О. Проактивне керування мобільними роботами у динамічному виробничому середовищі / Носов А. О., Коржик М. В. // Вісник НТУУ «КПІ ім. Ігоря Сікорського». Серія «Хімічна інженерія, екологія та ресурсозбереження». – 2025. – № 4(24). – С. 59-67. – Бібліогр.: 9 назв.
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/2617-9741.4.2025.348822
dc.identifier.orcid0009-0009-7708-1295
dc.identifier.orcid0000-0002-7636-4754
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/80015
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.relation.ispartofВісник НТУУ «КПІ ім. Ігоря Сікорського». Серія «Хімічна інженерія, екологія та ресурсозбереження», № 4 (24), 2025
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectпроактивне керування
dc.subjectмобільні роботи
dc.subjectPOMDP
dc.subjectбагатокритеріальна оптимізація
dc.subjectпрограмовані логічні контролери
dc.subjectдинамічне виробниче середовище
dc.subjectproactive control
dc.subjectmobile robots
dc.subjectPOMDP
dc.subjectmulti-criteria optimization
dc.subjectprogrammable logic controllers
dc.subjectdynamic manufacturing environment
dc.subject.udc004.896
dc.titleПроактивне керування мобільними роботами у динамічному виробничому середовищі
dc.title.alternativeProactive control of mobile robots in dynamic manufacturing environments
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
59-67.pdf
Розмір:
607.03 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Вісник НТУУ «КПІ ім. Ігоря Сікорського». Серія «Хімічна інженерія, екологія та ресурсозбереження»: збірник наукових праць, № 4 (24)