Drl контроллер дхо: Контроллер DRL 5 в 1 купить — SJRacing — тюнинг комплектующие для вашего автомобиля

Содержание

Выбираем качественный блок управления ДХО

Дневные ходовые огни (ДХО) обязаны соответствовать определенному режиму работы, который прописан в ГОСТе Р 41.48-2004 (Правила ЕЭК ООН N 48). Умельцы придумали ряд схем подключения ходовых огней, однако они либо очень сложны в реализации, либо не соответствуют требованиям ГОСТа. Существуют и уже готовые блоки управления ДХО, но и здесь есть свои подводные камни.

Немного о режиме работы

Согласно последней редакции Правил ЕЭК ООН №48, дневные ходовые огни должны включаться автоматически при запуске двигателя автомобиля и автоматически гаснуть, когда автомобиль заглушен. Также ДХО должны автоматически гаснуть при включении фар ближнего либо дальнего света. Блок управления ДХО этим требованиям должен удовлетворять в первую очередь.

Немаловажный момент, который должен присутствовать в модуле ДХО – стабилизация напряжения на уровне 12 вольт. Дело в том, что в подавляющем большинстве фар ходовых огней отсутствует полноценный стабилизатор тока. Ток на светодиодах ограничивается при помощи резисторов, которые из-за постоянных перепадов напряжения в бортовой сети автомобиля неспособны его ограничить на одном уровне. Отсюда и появление «болезней» в виде мерцания и преждевременного выхода из строя ходовых огней.

Благодаря стабилизатору напряжения, при помощи резисторов можно ограничить ток светодиодов на одном уровне и значительно продлить их срок службы.

Китайские контроллеры ходовых огней

Из-за разнообразия и низкой стоимости, товары из Китая заполонили рынок России и стран СНГ. Не стали исключением и контроллеры ДХО. На популярном сайте AliExpress.com можно найти несколько вариантов блоков управления дневных ходовых огней, которые имеют приятный ценник и множество положительных отзывов. Но давайте разберемся, так ли хорошо все на самом деле.

Соответствие режиму работы

На AliExpress можно найти около 7 разновидностей модулей управления дневным светом автомобиля. Первые четыре работают автоматически.

Согласно описанию товара, изображенный на фото первый вариант подключается напрямую к АКБ автомобиля и автоматически включается при запуске двигателя и выключается примерно через 15 секунд после его остановки.

Следующие три китайских блока управления имеют такое же подключение и принцип работы, но отключают ДХО уже с задержкой примерно 30 секунд. Также дополнительно присутствует управляющий провод, который подключается к плюсовому проводу лампы габаритов. При работающих габаритах, ходовые огни приглушаются примерно наполовину от максимальной яркости.

Согласно последней редакции Правил ЕЭК ООН №48 противотуманные фары, лампы ближнего и дальнего света должны работать только с включенными габаритными огнями.

Самый дорогой вариант имеет более сложное подключение – помимо проводов питания от АКБ и плюса с лампы габарита требуется соеденить дополнительный провод с плюсом замка зажигания. Из дополнительных особенностей есть возможность подключения фар ДХО со встроенными поворотниками и реализация стробирования дневными ходовыми огнями при подаче звукового сигнала.

При работающем ближнем или дальнем свете ДХО здесь также не выключаются, а приглушаются примерно наполовину.

Производителем заявлена встроенная в блок управление стабилизация напряжения на уровне 12 вольт, но по замерам и отзывам покупателей она отсутствует.

В продаже также существует разновидность данного контроллера ДХО с выносным пультом дистанционного управления режимом стробоскопа.

Важно! Согласно части 4 статьи 12.5 КоАП РФ управление транспортным средством, на котором без соответствующего разрешения установлены устройства для подачи специальных световых или звуковых сигналов (за исключением охранной сигнализации), — влечет лишение права управления транспортными средствами на срок от одного года до полутора лет с конфискацией указанных устройств.

Какие из вышеописанного следуют выводы? Во-первых, при работающем ближнем или дальнем свете ДХО должны полностью гаснуть, а не притухать. Во-вторых, ДХО должны выключаться сразу же, без задержки. То есть все варианты не соответствуют требованиям Правил ЕЭК ООН №48 и ГОСТа Р 41.48-2004 и не могут применяться в автомобиле.

Следующие три варианта работают не в автоматическом режиме – управление осуществляется вручную, что сразу же противоречит требованиям режима работы.

Помимо вышеописанных моментов, все 7 разновидностей не имеют стабилизации по напряжению.

Качество сборки

Про качество китайских модулей управления ДХО много можно не говорить – оно полностью соответствует цене. В самых дешевых вариантах применяются максимально дешевые комплектующие. Если взять наиболее продаваемый образец, то сразу же можно заметить два момента:

очень тонкие, короткие и хлипкие провода;
отсутствие защиты от влаги.

Если присмотреться к плате устройства, то можно обнаружить остатки флюса и отсутствие защитных диодов.

В более дорогих моделях ситуация чуть лучше, но все так же далека от приемлемой.

Откуда хвалебные отзывы?

Здесь нет ничего необычного. Большая часть покупателей оставляют отзыв сразу же при получении товара, только лишь за факт его получения. Некоторые покупатели бегло проверяют товар и так же оставляют хороший отзыв. И только небольшая категория людей оставляет отзыв спустя какое-то время после реального пользования продуктом. Если же товар ломается, то дополнительные отзывы, как правило, никто не пишет.

Российский блок управления ДХО

На фоне китайских контроллеров ДХО, выгодно отличается российский блок управления DayLight+:

полное соответствие ГОСТу;
качественная сборка;
имеется встроенный стабилизатор напряжения.

Помимо вышеописанных преимуществ, российский модуль управления дневными ходовыми огнями разработан с учетом особенностей бортовой сети автомобиля и имеет неплохой запас по мощности.

Производителем заявлено возможность долговременного подключения нагрузки до 3 А или 36 ватт, что значительно больше требуемого фарами ДХО.

Защита от влаги, как и положено, здесь имеется.

Схема подключения максимально простая: два провода подключаются к аккумулятору (АКБ) машины, один к положительному проводу лампы габарита.

Также имеется и альтернативная схема подключения, когда положительный провод питания берется не с аккумулятора, а с + замка зажигания. Альтернативный вариант подойдет для автомобилей с сильной просадкой бортового напряжения, «умной» зарядкой АКБ либо с системой «старт-стоп».

Сами фары ходовых огней подключаются с помощью стандартных автомобильных разъемов, которые идут в комплекте.

Отличительной чертой блока DayLight+ является спрятанный под заглушкой подстроечный резистор. Российский контроллер дневного света включается и выключается в зависимости от напряжения в бортовой сети автомобиля. По умолчанию порог включения находится на отметке 13,5 вольт, а выключения на отметке 13, 2 вольт. Данные уровни вполне удовлетворяют нормальной работе в машине, так как в заглушенном состоянии на клеммах АКБ присутствует примерно 12,4…12,6 вольт, а в заведенном около 14,5. В случае необходимости отметки включения и выключения блока управления ДХО можно сместить при помощи подстроечного резистора.

Подводя итоги

Изучив все имеющиеся на рынке блоки управления ДХО можно с уверенностью сказать, что единственное правильное решение – использование блока DayLight+. Абсолютно все китайские модели не рекомендуются к установке в силу следующих причин:

Не соответствие ГОСТу Р 41.48-2004 (Правилам ЕЭК ООН №48): ходовые огни должны работать в автоматическом режиме; при включении ближнего или дальнего света обязаны полностью гаснуть, а не притухать; после остановки мотора автомобиля ДХО должны гаснуть сразу же.
Отсутствие стабилизации напряжения.
Не достаточно качественная сборка и уровень защиты устройства в целом.

Мы сознательно и безвозмездно рассмотрели более детально российский блок управления ДХО и разместили на него активную ссылку, так как он не имеет недостатков китайских аналогов и является действительно достойным вариантом.

Как еще один достойный вариант, можно упомянуть немецкую линейку DayLight от Philips. Однако модули управления Philips не являются универсальными – они разработаны под конкретный вариант дневных ходовых огней, с которыми и поставляются в комплекте.

Китайский контроллер ДХО с AliExpress – отзыв-обзор ~ IT-Spectrum

Отзыв-обзор китайского блока управления светодиодными Дневными Ходовыми Огнями – контроллера LED DRL.

Дневные Ходовые Огни должны включаться при движении автомобиля (например, по включению двигателя), но в ночное время должны быть выключены (например, по включению фар) или их яркость должна быть понижена до уровня габаритных огней, чтобы не слепить встречный транспорт. На просторах Интернет можно встреть множество вариантов самостоятельного подключения ДХО для осуществления такого алгоритма работы огней от самых простых, используя штатную электрику автомобиля, до весьма вычурных, использующих электронные схемы с интегральной логикой. В любом случае, при таком подключении требуется вмешательство в электрику машины, а это далеко не всегда полезно и безопасно.

Гораздо проще подключить ДХО через готовый блок управления (контроллер) – в Интернет их также можно найти без особого труда: есть варианты для работы с накальными лампами фар дальнего света, есть именно для работы с LED DRL. Также контроллеры есть для работы с комбинированными ДХО с указателями поворотов, стоимостью порядка

8…10 у.е. у нас или в Китае, а есть – чисто для ДХО без излишеств: на AliExpress всего за 3,5 у.е. Именно о таком контроллере и будет наш обзор.

Распаковка и первые впечатления

После отгрузки продавцом контроллер из Китая прибыл через аж через 40 дней, как и полагается для изделий такого типа и размера, в обычном посылочном пакете с “пупыркой”. Особых впечатлений и эмоций блок управления не вызвал: герметичная пластиковая коробочка размером со спичечный коробок, провода для подключения, предохранитель на проводе питания – все сделано чинно и добротно.

Подключение

Подключение контроллера ДХО элементарно даже для обывателя, не сильно разбирающегося в технике. Выходные провода «OUT» подключаем к самим ДХО, входные «IN» к питанию бортовой сети, например, к аккумулятору: красный – на «плюс», черный на «минус». Желтый провод используется для управления яркостью ДХО – подключаем на «плюс» от ближнего света. Вот и все: никаких шаманств с перемычками и переключениями и т.п. – на все про все – 10 минут с перекурами.

Проверяем в деле

Принцип работы контроллера прост, как угол дома. Если напряжение бортовой сети выше 13В (при работающем двигателе), контроллер включает ДХО, если напряжение падает ниже – выключает ДХО с задержкой около 15 секунд. Небольшая задержка, по-видимому, сделана, чтобы ДХО не моргали бестолку, если у вас неожиданно при трогании заглох двигатель или кратковременно “просело” напряжение. В реальности, длительность паузы на отключение DRL после выключения зажигания может варьироваться от нескольких секунд до минуты, в зависимости, насколько быстро у вас снижается напряжение бортовой сети при выключении двигателя. Если у вас ДХО включается/выключается как-то по-другому это повод показать машину автоэлектрику.

Падение напряжения на контроллере при включенных ДХО составило всего 0,23В – это составляет всего лишь 1,5% от суммарной потребляемой огнями мощности.

Для управления яркостью желтый провод был подключен на питание ближнего света левой фары. При включении ближнего света суммарная мощность, подаваемая на мои ДХО снижается почти в 3 раза, хотя визуально с расстояния нескольких метров это ощущается не сильно. Даже при мощности 1 Вт на фонарь, ДХО светят гораздо ярче габаритных огней.

При работе с подключенным желтым проводом наблюдается странный “косяк” в поведении контроллера: если до подачи на желтый провод «+12» огни выключены (выключен двигатель), после подачи на него «+12», например включаем фары, огни включаются на полную мощность. Если завести двигатель огни как и положено перейдут на пониженный режим. —

Итоги

Преимущества

Простое подключение
Компактный корпус

Недостатки

недостаточное приглушение ДХО при работе в режиме с включенными фарами
неадекватное поведение при включенных фарах и выключенном двигателе.

Простой контроллер всего за 3 доллара обеспечит режим работы ваших ДХО без лишней мороки. Мое мнение: за такие деньги вполне пригодное устройство.

Просмотры: 16 812

Поделиться статьей:

Простой контроллер ДХО без микроконтроллеров. Проверено в суровых условиях Якутской зимы

Приветствую сограждан Датагории!
Я хочу рассказать вам историю создания мной контроллеров ДХО (контроллеров дневных ходовых огней для автомобиля). ГАИ, как всегда по просьбе трудящихся, навязало нам использование в автомобилях ДХО, а мы законопослушные стали радостно исполнять указание. Первые проблемы не заставили себя долго ждать — забываем отключить ДХО и имеем разряженные аккумуляторы, опоздания на работу и ласковые слова и мысли про наше родное ГАИ
Значит пора заняться контроллером ДХО!

Господа и дамы, автоводы, сограждане!
У нас есть новый кит с доработками и на заводской печатной плате:
Project-013 «DRL CONTROLLER». Автомобильный контроллер ДХО
Налетай!

Содержание / Contents

В моем микроавтобусе стояли очень смешные противотуманные фары, они пластиковые, белые и используют габаритную лампочку! Толку с них не было никакого — на переделку! Габаритные лампочки были заменены светодиодными аналогами, это позволило пренебречь током потребления. Далее изменена штатная схема включения, благо доступность проводов в моем микроавтобусе великолепна. За час с перекуром была собрана и подключена схема:

Сигнал габарита взял прямо с подсветки кнопки. Итог: правильная работа ДХО, выключение при включении габаритов и невозможность забыть выключить ДХО. Данная схема работает несколько лет без нареканий как моих так и инспекторов ГАИ.

Но вот, приобрел я второй автомобиль, для семьи. Большой, комфортный и… страшно неудобный в плане прокладки новой проводки. Как я уже говорил, по сути я человек ленивый, лень мне разбирать приборную панель, протаскивать в плотную гофру провода, а ведь потом и собирать всё это назад!

Нет, увольте! Нужно другое решение!

Светильники ДХО были приобретены отдельно, по вполне сходной цене, монтировались легко, на каждый по 2 самореза в бампер. Дело за контроллером: как всегда, в своей манере, собрал конструкцию на коленке за час, использовал ATmega8, т.к. мне требовалась дополнительная функция индикации работы ПЖД, которая отключалась на заведенной машине.
Принцип был таков: машина заглушена — напряжение на АКБ меньше 13,5 В. Завёл — пошла зарядка, напряжение выше 13,5 В, ходовые огни включаются. Из подключений 2 провода на АКБ и 2 провода на ДХО. Заводить сигнал с габаритов я не стал — ДХО очень гармонично вписались в экстерьер автомобиля.
Исключён фрагмент. Полный вариант статьи доступен меценатам и полноправным членам сообщества.

Читай условия доступа.
Решил собрать контроллер и для знакомого, но т.к. конструкция должна была быть почти бесплатной (спасибо, век не забуду!), микроконтроллер — это жирно! Да и зачем, ведь есть более простое решение – компаратор! В режиме компаратора я использовал ОУ LM358, очень дёшево и не надо стабилизатора напряжения, питание LM358 до 30 Вольт, снова экономия! Схему привожу ниже, всё крайне просто и понятно, стандартная схема включения ОУ в качестве компаратора с источником опорного напряжения.
Исключён фрагмент. Полный вариант статьи доступен меценатам и полноправным членам сообщества. Читай условия доступа.
Крепилась вся схема прямо на проводе АКБ с помощью пластикового хомута. Минус схемы — отсутствие функции гашения ДХО при включении габарита (лень было вводить).
И тут началось… Знакомый похвастался девайсом своему другу. Мне поступило еще несколько предложений на изготовление контроллеров.
Что понравилось автолюбителям? Простота монтажа и то, что не нужно тащить провода в салон, всё располагается в моторном отсеке!
В итоге конструкция упростилась еще на 2 резистора, что благодатно сказалось на моем эго лентяя. Вместо регулировки опорного напряжения, я ввел прямую подстройку измеряемого напряжения:
Исключён фрагмент. Полный вариант статьи доступен меценатам и полноправным членам сообщества. Читай условия доступа.
Настройка обоих вариантов сводится к установке триммером порога срабатывания схемы при работе генератора, т.е. при напряжении в бортовой сети выше 13,5 В

Оформление конструкции не изменилось, собирается всё очень быстро, работа надежна даже при наших Якутских морозах.

Этот вариант устройства я собрал, как и предыдущие на коленке за 10 минут. Использовал макетную китайскую плату, готовую конструкцию залил термоклеем и облагородил термоусадкой.Вариант чертежа печатной платы. ▼ dho-dip.7z 6,05 Kb ⇣ 161
Удачи вам и берегите ваши АКБ!

Камрад, рассмотри датагорские рекомендации

🌼 Полезные и проверенные железяки, можно брать

Опробовано в лаборатории редакции или читателями.

24.12.19 изменил Datagor. Добавлен чертеж печатной платы

ДХО-контроллеры. Общая информация — DEVAYSER.COM

Подобрать по авто

Что такое

DRL controller?

DRL controller (или ДХО контроллер) — это устройство, которое автоматически включает фары автомобиля.

ДХО контроллер включает только фары. Габаритные огни, подсветка номера и приборов при этом не включаются. При включении габаритных огней (в темное время суток), ДХО контроллер прекращает свою работу. Также, с помощью ДХО контроллера можно задать яркость свечения лампочек. Пониженная яркость снижает нагрузку на генератор, тем самым позволяя экономить топливо и в меньшей мере влиять на динамику автомобиля.

[Иногда под «дхо-контроллером» понимают устройство, которое управляет работой дополнительно устанавливаемых дхо-фар.

Все ДХО-контроллеры, представленные на нашем сайте, не требуют установки дополнительной оптики. Наши контроллеры подключаются непосредственно к штатным галогенным лампам дальнего или ближнего света, либо же к лампам противотуманных фар].

a) 10% яркости;

в) 100% яркости;

б) 50% яркости.

Дальний свет фар автомобиля под управлением DRL контроллера

Основные функции ДХО контроллеров

Автоматическое включение фар. ДХО контроллер автоматически включит ближний или дальний свет фар после запуска двигателя. Процесс запуска отслеживается по сигналу на входе «Включение», либо по напряжению в бортовой сети автомобиля.
Регулировка яркости. В DRL контроллерах предусмотрена регулировка яркости. Пониженная яркость снижает нагрузку на генератор и позволяет не слепить водителей встречных авто при подключении к лампам дальнего света.

Задержка включения фар в режиме ДХО. ДХО контроллер можно настроить таким образом, чтобы фары в режиме ДХО включались не сразу после запуска двигателя, а спустя некоторое время. Задержка включения может быть полезна в случаях если Вы пользуетесь дистанционным запуском двигателя или регулярно прогреваете двигатель перед началом движения.
DRL controller не влияет на работу штатного оборудования. При включении габаритов, ДХО контроллер прекращает работу, тем самым не оказывая влияния на работу ближнего или дальнего света фар в темное время суток. Если на автомобиле установлен датчик света, при его срабатывании ДХО контроллер также будет прекращать свою работу.

Подробно о возможностях каждого устройства читайте на странице описания конкретного контроллера.

Принцип работы ДХО контроллера

В основу работы ДХО контроллера положен принцип Широтно-Импульсной Модуляции (ШИМ). Этот принцип давно используется производителями автомобилей для регулировки яркости свечения подсветки приборов, скорости вращения вентиляторов и др.

На заре автомобилестроения для регулировки мощности в нагрузке применялись наборы сопротивлений и потенциометры. Эти элементы включались последовательно с нагрузкой и рассеивали часть мощности пропорционально своему сопротивлению. Уровень развития современной электроники позволяет преобразовывать мощность в нагрузке используя ШИМ практически без потерь. Например, потери в наших DRL контроллерах при работе на 2 лампочки общей мощностью 110 Ватт не превышают 1 Ватт. Другими словами, устройство остается холодным вне зависимости от выбранной яркости.

Виды DRL контроллеров

В большинстве случаев (около 95% автомобилей), лампочки в фарах включаются положительным напряжением. Этим объясняется такое разнообразие «плюсовых» контроллеров. Однако, некоторые производители используют управление «минусом» – в этом случае, при подключении используется «минусовой» контроллер.

Внешний вид ДХО контроллеров

Яркость ламп у DRL controller’a и DRL 2+ controller’a регулируется подстроечным резистором с обратной стороны корпуса.

Все настройки Mах DRL 2+/- controller’ов и устройств Start-Stop 3-in-1 (в режиме DRL) изменяются последовательностью импульсом на входе «Габариты» (переключателем габаритов после подключения к авто).

Самый простой – Lite DRL controller – регулируемых настроек не имеет.

Оценить возможности контроллеров можно по ниже приведенной таблице. Более подробную информацию можно найти на странице описания соответствующего устройства.

Сравнить ДХО контроллеры

Функциональные возможности контроллеров
Название	(V2)START-STOP 3-in-1 (DRL)	(V4)Max DRL 2+ controller	(V4)Max DRL 2- controller	DRL 2+ controller
Выходы контроллера	4+	2+	2-	2+
Макс. мощность нагрузки	300 Вт	150 Вт	150 Вт	150 Вт
Регулировка яркости	5…100% (шаг 5%)	5…100% (шаг 5%)	5…100% (шаг 5%)	10…100% (плавно)
Задержка включения	0…6 мин	0…3 мин	0…3 мин	~1 сек
Задержка выключения	0…60 сек	0…60 сек	0…60 сек	~1 сек
Плавность розжига/затухания ламп	0…20 сек	0…20 сек	0…30 сек	0.3 сек
Включение контроллера
&bullet; по напряж. на входе «Включение» (>4В)	&check;	&check;	&check;	&check;
&bullet; по напряж. борт. сети	&check;	&check;	&check;	x
&bullet; по импульсам (с датчика скорости)	&check;	x	x	x
&bullet; логическим «0»	&check;	x	x	x
Полярность входа «Габариты»	«+», «-«	«+»	«+»	«+»
Режим «ON/OFF» (вкл/выкл контроллер)	&check;	&check;	&check;	x
Режим «DIMMER» (яркость при габаритах)	&check;	&check;	&check;	x
Режим «GO_HOME» (проводить домой)	GO_HOME+	GO_HOME+	&check;	x
Электронная защита выходов	&check;	&check;	&check;	x
Звуковой генератор (BUZZER)	&check;	&check;	&check;	x
Вход блокировки (отключения питания)	&check;	x	x	x
Внешний предохранитель	&check;	&check;	x	&check;

Все контроллеры, представленные на нашем сайте, изготовлены из качественных современных комплектующих. Именно поэтому устройства имеют миниатюрные размеры, при этом не греются и могут быть установлены практически в любом удобном месте.

Подобрать ДХО-контроллер по модели авто можно в нашем каталоге.

Подобрать ДХО контроллер — DEVAYSER.COM

Чтобы выбрать нужный контроллер, воспользуйтесь таблицей ниже.

*Точка подключения выходов ДХО-контроллеров на схемах показана в виде крестиков.

Также, можете прислать схему подключения фар на наш e-mail: [email protected]. Мы определим нужный тип ДХО контроллера и нанесем на схему точки подключения.

Если схема недоступна, определить нужный тип контроллера можно используя следующий алгоритм:

В автомобиле ищем точку подключения выхода контроллера. Это провод, который идет к лампочке в фаре. Подключаем к этому проводу тестер (можно снять крышку фары и подключиться к контакту лампы). По показаниям вольтметра определяем какая полярность включает фары авто.
вЫключаем фары и подаем в точку подключения тестера напряжение той полярности, которое включает фары (см. пункт 1). Таким образом вы имитируете работу контроллера на максимальной яркости. Если загорится одна фара — нужен контроллер с двумя выходами.

В п.1 определяется полярность выхода контроллера, в п.2 — одноканальный или двухканальный.

При самостоятельном определении нужного контроллера, будьте внимательны — возможны схемы с комбинированным управлением ламп.

Вот два «экзотических» варианта подключения, которые вводят в ступор даже опытных электриков:

Варианты комбинированного включения ламп и подключение ДХО контроллеров в таких случаях

В этом варианте включения, несмотря на то, что дальний свет включается «минусом», дополнительно разрывается плюсовое питание с помощью реле. Чтобы работа ДХО-контроллера не зависела от положений переключателя света, используйте плюсовой контроллер и дополнительное реле. [Дополнительное реле подает постоянный «минус» на лампу дальнего света через НЗ контакты (в случае если переключатель света оставлен в положении «ближний свет»). При включении габаритов, ДХО-контроллер прекращает работу; также, срабатывает дополнительное реле и восстанавливает разорванную цепь в первоначальное (штатное) состояние.]
Характерная особенность такого включения — при включении дальнего света фар, ближний свет продолжает гореть.

Преимущества предложенных вариантов подключения ДХО-контроллеров в том, что в обоих случаях все необходимые подключения, связанные с наличием дополнительного реле, производятся непосредственно возле фары и тянуть лишние провода не нужно.

Не нашли интересующий Вас вопрос? Задайте его прямо на этой странице или напишите на e-mail: [email protected]

Drl контроллер своими руками

Автоматический контроллер ДХО

Автор: CAMOKAT-BETEPAHA
Опубликовано 30.07.2013
Создано при помощи КотоРед.

Контроллер управляет включением ДХО когда это необходимо. Это основная задача, хотя применить её можно и в других областях. Сигналом для включения-выключения является напряжение бортовой сети и так же сигнал с габаритов автомобиля.

Контроллер имеет возможность настройки порога включения и отключения ДХО и так же есть возможность настройки не полного погасания ДХО при включении габаритов, а выбора любого уровня яркости ДХО от нуля до максимума.

Контроллер имеет плавный розжиг и плавное затухание.

Алгоритм настройки прост:

Есть две кнопки управления: «Минимум» и «Максимум». При заглушенном двигателе, когда не работает генератор нажимается кнопка «Минимум». Контроллер запоминает минимальное значение напряжения. Далее двигатель необходимо запустить, начинает работать генератор, напряжение в бортовой сети повышается — нажимаем кнопку «Максимум». Все настройка завершена. Теперь контроллер следит за напряжением бортовой сети, и если напряжение превысит две трети от разницы минимум — максимум, то ДХО заработают. Для того чтобы ДХО погасли, необходимо, чтобы напряжение упало ниже уровня одной трети.

Если включаются габариты и работа ДХО разрешена, то яркость изменится на уровень, на которую накручен потенциометр регулятора уровня яркости. Можно сделать, что при включении ДХО полностью тухли, или можно настроить треть яркости например, или любой другой уровень яркости.

Для подключения контроллера необходимо подключить четыре провода: масса, +зажигание, габариты и выход на ДХО.

Есть три режима работы:
1. — Основной режим, когда включение происходит на 2/3 напряжения, а выключения на 1/3 напряжения бортовой сети. Как описано выше по ссылке. Условие работы этого режима: минимальный порог должен быть выше максимального. То есть, включили зажигание, нажали кнопку МИН, далее завели автомобиль — нажали кнопку МАКС.

2 — Режим выбранного порога без петли гистерезиса, как в первом варианте работы. Условие выбора этого режима: нужно нажать две кнопки одновременно, после этого порогом будет считаться напряжение в борт сети, при котором были нажаты кнопки настройки. Превышение этого порога выше сразу включает свет, ниже — гасит.

3. — Режим фиксированного порога в 13.8 Вольта. Условие выбора этого режима: нужно сделать наоборот, нажать кнопку МИН при заведенном двигателе, а кнопку МАКС при заглушенном. Другими словами максимальное значение порога должно быть меньше минимального.

Получилась достаточно универсальная поделка, которую можно например применить для работы контроля генератора или контроля превышения какого либо напряжения где либо или наоборот его понижения.

В приложении прошивка, схемы и все что нужно для сборки, перечень компонентов, включая исходники:

Сначала о том, что заставило нас всех (кто сидит за рулем) вообще про это задуматься.

Согласно изменениям в правилах дорожного движения от 20 мая 2010 года, которые были введены в действие 20 ноября 2010 года, все автомобили должны обозначать свое положение на автодороге:
ПДД: П. 19.5 В светлое время суток на всех движущихся транспортных средствах с целью их обозначения должны включаться фары ближнего света или дневные ходовые огни.

Еще немного цитат из нормативных документов:
ПДД :П. 1.2 «Дневные ходовые огни» — внешние световые приборы, предназначенные для улучшения видимости движущегося транспортного средства спереди в светлое время суток.
Цитата из ГОСТ Р 41.48-2004
«п.2.7.24 дневной ходовой огонь: Огонь, направленный вперёд и используемый для обеспечения лучшей видимости транспортного средства при его движении в дневное время*.
*Допускается использование других устройств, обеспечивающих эту функцию.»
Цитата из «Правил ЕЭК ООН N 87: Единообразные предписания, касающиеся официального утверждения дневных ходовых огней механических транспортных средств» с изменениями и дополнениями 11 июля 2008 года (документ на котором основан Технический регламент о безопасности колесных транспортных средств», утвержденный постановлением Правительства Российской Федерации от 10 сентября 2009 г. № 720) :
«6.3 Допускаются дневные ходовые огни, совмещенные с другой функцией – на основе использования общего источника света – и предназначенные для постоянной работы вместе с электронным механизмом управления источником света, регулирующим силу излучаемого света»

Теперь просто расскажу о своем опыте.
Как и все, с осени 2010 года стал включать ближний свет при движении, не хотелось ничем заморачиваться. В первый месяц-два вроде даже привык, расход… Ну какой там расход (вроде бы, про это позже)? Но скоро перегорела одна из лампочек. Недорогая, брал у китайцев на ebay. Все бы ничего, но поменять у меня ее не так-то просто, делаю обычно с хирургическим зажимом, и то обдираю руки об аккумулятор. Ну Грандисоводы знают не понаслышке про это. Поменял. Через месяц опять перегорела. Понял, что надо бы поставить хорошие, а не то, что куплено дешево. Поставил ОСРАМ. Хватило на 3 месяца… Опять менять? Ну честно, надоело уже.
Попался один раз на том, что забыл выключить ближний. А так как езжу 95% по городу, и немного, аккумулятор был явно недозаряженый, и вечером машина не завелась… Пришлось звонить другу и прикуривать от его авто.
Так! Ну это было последней капелькой, надо ставить ДХО. Опять в любимый ebay, нашел вроде неплохие и недорогие светодиодные ДХО. 300 руб, и через месяц они были у меня. Кому интересно как выглядят — мое основное фото, там еще с ними.
На радостях проверил дома — все горит, и написал китайцу положительный отзыв. А вот после установки выяснилось, что цвет чуть отличается — один белый, другой синеватый. Я китайцу — так мол и так, вот фото. Он промычал что-то нечленораздельное на ломаном английском, практически послал. Ладно, мне на них не смотреть.
Методом научного тыка выяснил, где с генератора идет провод, на котором при работе есть 12 вольт, попробовал подключиться на него. Не потянул (теперь-то знаю почему). Нет бы поставить там транзисторный ключ, но не додумался. А влепил просто на провод от зажигания. Конечно колхоз — включаешь: сразу горит, а ты просто хотел музыку включить, ожидая кого-то. Пока думал как переделать, начали выбиваться диоды — один, потом еще один. Деградация переходов от перенапряжения, потому как стабилизаторами там внутри и не пахло. Просто токоограничивающие резисторы. В итоге снял — смотрится как щербатый рот. Да вы все такие линейки видели.
Вернулся на ближний свет, вернулись и все проблемы, от которых уходил. Нет, надо что-то думать. Перерыл кучу форумов, понял что надо делать ДХО из дальнего. Почему?

Недостатки других способов обозначать ТС на дороге
Ближний свет:
— световой пучок не соответствует назначению. Большая часть мощности ламп «светит под капот на дорогу», а не вперёд.
— расходуется большая мощность (2х55=110 Вт + габариты 20 Вт, 130/12 — это почти 11 ампер потребляемого тока)
— снижается срок службы ламп
— при включении ближнего света горят габаритные огни. Кроме снижения срока службы ламп, есть ещё один не маловажный аргумент «против»: включенные задние габаритные огни днём «маскируют» огни стоп-сигналов (особенно светодиодные)
— летом в пробке происходит постоянный перегрев фар ближнего света, что может привести (и приводит) к потемнению и помутнению пластика фар (температура галогеновых ламп в этих условиях может достигать 300 С).
Противотуманные фары (вдобавок к перечисленным):
— противотуманные фары находятся в нижней части бампера, всегда грязные, светят вниз и вдоль дороги, поэтому выполнение требования «улучшения видимости в светлое время суток» под большим вопросом.
Идеальные фары ближнего света и противотуманные фары — не видны встречным водителям, то, что мы видим — это паразитная засветка. И служить «…для обеспечения лучшей видимости транспортного средства при его движении в дневное время» могут только на бумаге.
Дополнительные светодиодные светильники:
— средний светодиод имеет характеристики светимости в 6 кандел. Из вышеприведенного ГОСТ-а видим что на один светильник нужно минимум 400 кандел, т.е. светильник должен содержать 66 светодиодов
— дополнительные светодиодные светильники должны быть сертифицированы для применения именно на этом типе ТС
— сертифицированные светильники яркости по ГОСТу (со сверхяркими светодиодами) стоят достаточно дорого
— неправильно подобранная форма светильников сведет на нет работу дизайнеров кузова автомобиля, и велика вероятность что ваше авто будет смотреться со светильниками гораздо хуже
— при движении с высокой скоростью аэродинамические завихрения вокруг светильников с высокой долей вероятности оставят на их стеклах много грязи
— светодиоды критичны к минимальным броскам напряжения выше положенного и быстро выходят из строя. Это причина того, что мы часто видим на дорогах — множественные «выбитые» светодиоды в линейках на автомобилях
— такие светильники надо еще правильно поставить, чтобы они соответствовали ГОСТу
— даже дорогие и «правильные» дополнительные светильники на основе светодиодов должны выполнять требования ГОСТ Р 41.48-2004 по подключению(раздел 6.19.7):
«… дневные ходовые огни должны включаться автоматически, когда приведен в положение «включено» орган управления запуском/остановом двигателя. Должна быть обеспечена возможность приведения в действие и отключения функционирования автоматического включения дневных ходовых огней без помощи инструмента.
Дневные ходовые огни должны выключаться автоматически, когда включаются головные фары, за исключением тех случаев, когда головные фары включаются на короткий промежуток времени для сигнализации участникам движения»
Резюме: Ни один из вышеперечисленных способов не может считаться правильным с точки зрения ГОСТ Р 41.48-2004 для обеспечения лучшей видимости транспортного средства при его движении в дневное время. Предписание ПДД использовать ближний свет в качестве ДХО рождено не от хорошей жизни — большая часть автомобилей имеет только ближний и дальний свет.
Начал читать про то, какие есть для этого устройства, отзывы, смотреть видео установок, рассматривать фото. Поскольку паяльник — мой лучший друг, решил что соберу сам. Даже не из экономии денег. Просто ни один из имеющихся на рынке контроллеров не удовлетворял моим запросам. Да и сыну нужно было тоже, и друзей немало. Т.е. надо составить типовое ТЗ для контроллера ДХО. Изложу вкратце основные требования:

1. Подключение в автомобиль. Винтовые клеммы на мой взгляд неприемлемы для автомобиля, т.к. имеют свойства раскручиваться от вибрации. Применять разъемы тоже неразумно, в каждом авто это свое, да и качественные скрутки надежнее любых разъемов. Поэтому остановились на простых и надежных проводах, 15-20 см каждого провода достаточно для удобного изготовления скруток или заделывания в разъем. А самый лучший вариант — впаять.
2. Способ подачи напряжения в зависимости от варианта схемы автомобиля, величина напряжения накала, выводы управления, способ контроля, мощность канала. Делать 2 канала нагрузки для такого устройства бессмысленно, т.к. ставится оно один раз и на конкретный автомобиль. Поэтому предусмотрел два варианта контроллера — с управлением по плюсу и с управлением по минусу, что позволяет охватить почти все варианты схем. Регулировать накал ламп (от нуля до 100% с шагом в 10%, как иногда встречается) тоже не надо, т.к. более 45% дальний уже слепит, а менее 25% его практически не видно днем, я остановился на промежутке 30-40%. Множественные входы управления не нужны, автовладельцы ставят обычно один разрешающий канал (генератор или замок зажигания), и один-два запрещающих. Сначала предусмотрел два запрещающих провода одной полярности, потом ввел один запрещающий той же полярности, что и вариант контроллера, и второй запрещающий минусом (для ручника). Отказался от идеи измерять напряжение в бортовой сети и от этого разрешать ШИМ — проводки и генераторы у всех разные, это потенциальное место для сбоев. Таким образом попытался соблюсти подход «простое и надежное устройство, поставил и забыл», и чтобы не отвлекало от процесса управления автомобилем. Далее — после многочисленных тестов решил поставить в силовой канал 3 полевых транзистора, а не 2. Это связано с тем, что в дальний свет часто ставят нестандартные лампы из Поднебесной с фактической мощностью до 120 Ватт. Для двух ламп это 240 Ватт, т.е. 20 А. Хотя транзисторы никогда не работают в таком режиме, предусмотреть я такое должен, и 20 ампер устройство выдерживает.
3. Требования техрегламента. При правильном подключении алгоритм работы строго соответствует Техрегламенту — при заведенном двигателе ДХО светят на 35-40% накала дальнего света. Требование Техрегламента по возможности отключения ДХО без специальных средств с помощью дополнительного выключателя тоже излишне, достаточно вынуть предохранитель, держатель для которого уже врезан в питающий провод, остается только вставить его. Его номинальный ток зависит от мощности ламп дальнего света, для двух ламп по 65 ватт достаточно 7,5 А.
4. Элементарная база. Ну просится сюда микроконтроллер. На нем и плавный старт можно сделать (который нафиг не нужен, при 1/3 накала он получается сам собой), и точный % ШИМ, и управление по выводам легко. Ну питается он от 5 вольт, ну нужен стабилизатор для него, это в принципе недорого. Чуть усложнится схема, и только. Все хорошо, кроме одного — выхода его из строя. Слов нет, они надежны. Но это же автомобиль! Никто не застрахован от попадания воды, или от механического повреждения. Ну и вероятность слетания прошивки, не говоря уже про энергонезависимую память (EEPROM), в которой хранятся текущие настройки. И что пользователю прикажете делать? Заказывать новый девайс. Производителю-то хорошо, но это как-то… Ну неправильно. Т.е. устройство должно быть РЕМОНТОПРИГОДНО, и выполнено на доступной базе.

Вот такая тавтология. Но тем не менее, написанное, по синтаксическим, орфографическим и смысловым правилам, имеет право на жизнь. Примечание автора: контроллер – это устройство управления электроникой; микроконтроллер – миниатюрная часть контролера на базе интегральной микросхемы.

Если Ваш автомобиль не оборудован штатными лампами дневных ходовых огней, а применение основных фар слишком расточительно для Вас, Правила дорожного движения РФ позволяют для обозначения транспортного средства в светлое время суток применять противотуманные фары.

Но этот вариант рационален лишь в том случае, если мощность лампочек в противотуманных фарах меньше мощности ламп в основных фарах. Если это не так, то установки ДХО не избежать. Вообще, на данный момент, установка ДХО на транспортное средство, находящееся в эксплуатации, не является обязательной, но к 2016 г все автотранспортные средства должны быть оборудованы дневными ходовыми огнями.

В итоге, вывод напрашивается сам – однозначно устанавливать ДХО.

Для этого можно воспользоваться услугами специализированного автоцентра, а можно самостоятельно выполнить эту не очень сложную операцию. Конечно, многое зависит от автомобиля (трудоемкости снятия приборной панели и бампера) и от происхождения самого комплекта ДХО (заводское производство либо самоделка). Следует напомнить, что самостоятельно установленные ходовые огни должны соответствовать требованиям ГОСТ Р 41.48-2004 (Правила ЕЭК ООН № 48 и №87) или п. 1.3.29 приложения № 5 к «Техническому Регламенту безопасности колесных транспортных средств».

Контроллер ДХО на основе реле

На большинстве автомобилей стоят штатные заводские противотуманные фары. Но не все водители ими пользуются. Причины разные: не возникает необходимости, фары слишком прожорливы либо просто неэффективны. Вот их и можно переделать в ходовые огни. Лампочки, естественно, придется поменять на LED-аналоги (светодиодные). Это даст неплохую экономию эл. энергии и, что немаловажно, позволит при расчете электрической мнемосхемы пренебречь потребляемым током.

Далее, нужно будет изменить штатную схему включения. Вот тут потребуется (с высокой долей вероятности) снятие приборной панели и бампера. По отзывам трудящихся, делается это за час с небольшим. После получения доступа к бортовой электропроводке коммутируем все следующим образом:

Важно обеспечить правильную работу ходовых огней: они должны включаться при переводе ключа зажигания в положение, обеспечивающее работу двигателя, и отключаться при включении ближнего/дальнего света основных фар либо стояночных огней (габаритов). Для этого сигнал габаритов можно взять прямо с подсветки кнопки. Так Вы никогда не забудете выключить ДХО. Данная схема проверена многими автовладельцами и нареканий не имеет.

Но что делать, если в автомобиле доступ к проводке внутри салона крайне затруднен или вообще невозможен? Для ленивого автолюбителя с непытливым умом это будет настоящим препятствием. Нужно другое решение. Рассмотрим следующий вариант.

Вариант на ATmega8

Светильники ДХО можно приобрести отдельно, без модуля управления, по вполне сносной цене. Отверстия в бампере уже имеются (от противотуманных фар), если нет, вырезаем. Весь монтаж заключается в фиксации светильников четырьмя саморезами. Дело за контроллером. В предлагаемом варианте рассмотрим применение «старого» доброго ATmega8, 8-ми битного микроконтроллера фирмы Atmel.

Кстати, с его помощью возможно также реализовать дополнительные функции, к примеру, индикацию работы ПЖД, которая имеет свойство отключаться на заведенной машине. Алгоритм работы схемы на ATmega8 такой: если машина заглушена, напряжение на АКБ меньше 13,5 В, если заведена — идет зарядка, и напряжение выше 13,5 В.

Ходовые огни включаются автоматически.. Из подключений 2 провода на АКБ и 2 провода на ДХО. При аккуратном монтаже ДХО средней ценовой категории очень гармонично впишутся в экстерьер автомобиля.

Существует еще вариант сборки управляющего контроллера ДХО на основе компаратора.

Схема контроллера ДХО на компараторе LM358

В данной схеме компаратор реализован на базе низкопотребляющего двухканального операционного усилителя LM358. Схема получается очень дёшевой, к тому же, отпадает необходимость в стабилизаторе напряжения, однополярное питание LM358 рассчитано на 3 – 30 В, опять же, экономия. Принципиальная схема ниже, там все просто и понятно.

Настройка данного контроллера сводится к установке триммером порога срабатывания схемы при работе генератора, т.е. при напряжении в бортовой сети выше 13,5 В.

Собирается всё очень быстро, работает надежно даже в сильный мороз.

Реле ДХО (контроллер автоматического управления светом) DRL ЦНТ

Универсальный контроллер ближнего света подходит для всего семейства ВАЗ, где управление ближним светом фар идёт через реле управление светом, а так же Chevrolet Niva, Niva 4х4, ГАЗель, Логан, Ларгус. Предназначен для автоматического плавного включения ближнего света фар при запуске, что позволяет значительно продлить срок служб ламп накаливания и сэкономить.

Суть контроллера

Контроллер – компактный прибор, отвечающий за плавное включение и отключение фар ближнего света и управляющий их работой на уровне мини-авто-компьютера:

плавно включает фары ближнего света при запуске двигателя – экономия ресурса ламп до 50%;
поддерживает работу фар дневного света во время движения автомобиля на уровне 75% – экономия до 25%;
автоматически переводит фары в режим экономного освещения после остановки автомобиля в течение 1-2 минут – экономия до 50%;
автоматически отключает фары через 20 секунд после выключения двигателя.

И всё это он делает за счёт встроенного трёхкомпонентного акселерометра, способного понимать изменение положения тела в 3-х направлениях. Технически это всё реализовано в одном мини устройстве, устанавливаемом вместо штатного реле ближнего света. Вынимается штатное реле, на его место вставляется Торнадо-ДХО. Возможно применение на авто как с «плюсовыми» так и с «минусовыми» схемами питания бортовой сети.

Преимущества контроллера

экономия ресурса фар – плавное включение и автоматическое выключение, а так же использование мощности на 75% позволяют электролампам работать существенно дольше. Срок может доходить до 5-ти лет эксплуатации или 100 000 км пробега, в зависимости от производителя ламп;
штатное место размещения – установка контроллера не требует внесения изменений в устройство самого автомобиля или его электросистемы и не влияет на гарантию. Прибор устанавливается в штатную колодку реле;
универсальность – может использоваться со всеми видами отечественных автомобилей и с большинством импортных;
нулевые затраты на установку – не нужно ехать на СТО или обращаться к специалистам, чтобы установить контроллер. Все можно сделать самостоятельно.

Инструкция, прилагаемая к контроллеру, подробно расписывает все четыре варианта монтажа.

Внимание! Самостоятельная установка контроллера не влияет на гарантию как автомобиля, так и самого контроллера.

Гарантия изготовителя

Компания «Центр новых технологий» гарантирует исправную работу блока DRL при соблюдении условий хранения, транспортирования и правил эксплуатации.

Гарантийный срок эксплуатации – 6 месяцев со дня продажи блока DRL.

DRL ACADEMY | Лига гонок на дронах

ИЗУЧАЙТЕ НАУКУ

ЗА ВЫСОКОЙ СКОРОСТЬЮ
СПОРТ ГОНКИ НА ДРОНАХ.

СКАЧАТЬ НА:

Посмотрите эти уроки DRL Academy, чтобы узнать, как быстро, как высоко и как далеко может лететь дрон.Затем проверьте свои навыки гонок на дронах в DRL Sim на Playstation, Xbox, Steam или Epic Games, который научит вас летать и строить дроны, как профессионалы.

ХОТИТЕ УЗНАТЬ БОЛЬШЕ

ОБ АКАДЕМИИ DRL?

Скачать

Я согласен получать информационный бюллетень DRL по электронной почте

Нажимая кнопку подписки выше, вы соглашаетесь получать от нас электронные письма в соответствии с нашей Политикой конфиденциальности.

Вы можете отказаться от подписки на такие электронные письма в любое время, следуя инструкциям, описанным в электронных письмах, которые мы отправляем вам, или как подробно описано здесь.

Контент приближается.

Введите свой адрес электронной почты ниже, и мы отправим вам электронное письмо с инструкциями по изменению пароля.

Ссылка для запроса сброса Успех ПОДПИСЫВАТЬСЯ!

Я согласен получать информационный бюллетень DRL по электронной почте

Вы успешно подписались!

Пожалуйста, проверьте свой почтовый ящик, чтобы узнать, как сбросить пароль.

Вернуться к ДХО

ПОДПИСЫВАТЬСЯ!

Я согласен получать информационный бюллетень DRL по электронной почте

Вы успешно подписались!

Мы используем файлы cookie для сбора информации об использовании вами этого сайта, чтобы вам было удобнее пользоваться нашим сайтом и чтобы лучше понять ваши потребности.
Нажимая «Принять», вы соглашаетесь с нашими Условиями использования, наша Политика конфиденциальности и использование файлов cookie на нашем сайте.
Чтобы узнать больше о том, как мы используем файлы cookie и ваш выбор в отношении использования файлов cookie, кликните сюда.

Принимать

Аксессуары для света и освещения Модули дневных ходовых огней Educatorsfirst.org Mobilistics ДХО дневные ходовые огни Универсальный модуль управления

Аксессуары для света и освещения Модули дневных ходовых огней в первую очередь для преподавателей.org Mobilistics DRL Универсальный модуль управления дневными ходовыми огнями

Это не повлияет на нормальную работу переключателя света или не приведет к затемнению часов или дисплея радио во время использования. Другой провод пускового устройства можно подключить к минусу аварийного стоп-сигнала. • Защита плавким предохранителем с герметичными компонентами для контроля влажности и вибрации. Триггерный провод подключается к стояночному огню, НИЗКАЯ СТОИМОСТЬ, приборная панель или задние фонари не горят во время использования. Повысьте безопасность вождения до 30%. Положительный, -, гарантия на один год, рекомендуется профессиональная установка.не поставляется, ЛЕГКО УСТАНОВИТЬ, или переключатель «заземлен при нажатии» на аварийном тормозе, • 30-секундная задержка после запуска автомобиля предотвращает потерю мощности запуска аккумулятора. Система просто подает полную мощность на ближний свет через 30 секунд после ключ зажигания был включен, что дает вам время запустить двигатель и запустить его. Универсальный модуль управления дневными ходовыми огнями Mobilistics DRL: автомобильная электроника, можно использовать дополнительный переключатель включения / выключения, который выключит DRL во время стоянки с работающим двигателем.НОВЫЙ малый размер 1 дюйм Ш x 3 дюйма x 1 дюйм В. • Блокировка включения фар полностью обходит систему, когда фары включены, и выключает DRL при включении света. • Положительный или отрицательный вход позволяет использовать в ближнем свете с положительным или отрицательным срабатыванием.Идеально подходит для СТАНДАРТНЫХ ЛУЧЕЙ НИЗКОГО ЛУЧА или ПОЛОСОВЫХ СВЕТОДИОДНЫХ ФОНАРОВ ПОСЛЕПРОДАЖНОЙ ПРОДАЖИ ИЛИ ДНЕВНЫХ ФОНАРОВ, делает ваш автомобиль легко видимым, Полностью иллюстрированные инструкции. СДЕЛАНО В США DRL-7 может использоваться с любым транспортным средством с Фары ближнего света ПОВЫШАЮТ БЕЗОПАСНОСТЬ ВОЖДЕНИЯ. Позвоните в свою страховую компанию, чтобы узнать о скидках, которые вы можете получить, установив систему дневных ходовых огней.Контроллер дневных ходовых огней, будет работать только ближний свет. +, +, • Блокировка аварийного тормоза позволяет отключать систему во время стоянки с работающим двигателем.

Нужно запланировать или изменить уже запланированное
посещение школы? Связаться с Кендалл

Эл. Почта: [email protected]

931-624-3215

Мы предлагаем различные курсы профессионального обучения по таким темам, как этика GA, понимание TKES, общие проблемы с персоналом, которых следует избегать.Наша команда экспертов может говорить на самые разные темы. Напишите Кендаллу сегодня, чтобы узнать больше.

Эл. Почта: [email protected]

931-624-3215

Связаться с нашими сотрудниками

Универсальный модуль управления дневными ходовыми огнями ДХО Mobilistics

AnzoUSA 531106 Компонент освещения, дымовая линза, переднее крыло, светодиодный боковой габаритный фонарь, янтарный сигнал поворота, габаритные огни для 2018 2019 2020 Jeep Wrangler JL JLU.HomDSim 118inch 300cm Авто Декор интерьера автомобиля Светодиодная неоновая лампа Glow EL Проволочная полоса 12V 315inch / 800cm, желтая, Marsauto D2S Ксеноновые лампы HID HID 2 Pack Diamond White 6000K 35W Суперяркая лампа прямой замены с перчатками, Mobilistics DRL Дневные ходовые огни Универсальные Модуль управления . Монтажный кронштейн для светодиодной планки MICTUNING Передний держатель номерного знака со светодиодной рабочей полосой дальнего света 60 Вт для автомобилей Jeep Truck SUV и др. Partsam 10Pcs 2.5 Круглые красные светодиоды и комплект боковых габаритных огней 13 диодов со световой втулкой и проводом для грузовиков Пигтейл Прицеп Rv Заподлицо Водонепроницаемое герметичное крепление на 12 В 2.5 круглых светодиодных габаритных огней, TONSEE 10шт. T10 Wedge 5-SMD 5050 Ксеноновые светодиодные лампы 192 168 194 W5W 2825 158 Белый, Сигнал парковки водителя Угловой габаритный фонарь с заменой хромированной отделки для пикапа Toyota 8162089177. Mobilistics DRL Дневные ходовые огни Универсальные Модуль управления , светоотражающий треугольник безопасности Majic для автомобилей 3 PACK.

Универсальный модуль управления дневными ходовыми огнями Mobilistics DRL

Адрес: 125 Townpark Drive, Suite 300 Kennesaw, GA 30144

Mobilistics DRL Универсальный модуль управления дневными ходовыми огнями

Пожалуйста, ознакомьтесь с информацией о размере перед покупкой.Наш широкий выбор предлагает бесплатную доставку и бесплатный возврат. ⠐ В основном мы предлагаем высокое качество. Примечание: аккуратно стирайте вручную, чтобы сохранить форму. SeatSavers от CoverCraft имеют индивидуальный рисунок, подходящий для ваших пикапов и внедорожников, эластичная ручка Y для обеспечения правильной посадки во время езды, О США: Century Star — бренд, зарегистрированный в США. , Мягкий язычок и стелька из пеноматериала с эффектом памяти для непревзойденного комфорта.воплощая видение своего художника в дизайне, Earthwise от Ampad Recycled Reporter’s Notebook, Mobilistics DRL Daytime Running Lights Universal Control Module , Наш широкий выбор элегантен для бесплатной доставки и бесплатного возврата, BICO рекомендует осторожно промыть ваш продукт в теплой воде и высушить мягкой тканью. Серебряное женское 20 ‘1 мм 3D кадуцей змея на кресте Буква V Кулон с символом ветеринара Ожерелье: Одежда, Низкие затраты на обслуживание: Светодиодная кукурузная лампа 6000K со средним основанием E27, Коррозионная стойкость описывает способность материала предотвращать порчу, вызванную атмосферой, 1 Vintage French Часы в загородном тосканском стиле.Подружка или побалуйте себя, мобильная осветительная вышка WCDE-4-MHL-EWGI представляет собой автономную буксируемую осветительную вышку, которая излучает достаточно света, чтобы осветить территорию размером до 7 акров. Все оригинальные прокладки MAHLE соответствуют спецификациям оригинального оборудования или превосходят их, обеспечивая наилучшие уплотнения. Это прекрасное украшение поставляется очищенным и заряженным, универсальным модулем управления дневными ходовыми огнями Mobilistics DRL . Также доступны греческие буквы, фирменные платья из шкуры кролика. Товар можно бесплатно обернуть с помощью карточки для заметок. Вышивка Kantha распознается по бегущим стежкам.Этот список предназначен для топпера для торта Sweet 16. Затем молдинги можно обрабатывать так же, как и натуральное дерево — их можно красить. Эта великолепная бусина нитки для большинства фирменных браслетов с подвесками, включая Pandora, будет предоставлена информация для отслеживания. Эти очаровательные бумажные соломинки Majestic Flowers обязательно привлекут внимание на вашем следующем мероприятии, Великолепный набор браслетов и серег — 1950-1960-х годов. Они также служат частью косплея. Универсальный модуль управления дневными ходовыми огнями Mobilistics DRL , Panniers распространяют комплекты вес всех предметов в пространстве вокруг заднего колеса.о тебе всегда заботятся, даже если у тебя есть вещи. — После покупки цифрового файла, проштамповали изготовленную марку Wien синим цветом, ЦВЕТНОЙ НАСТОЛЬНЫЙ Бегунок из 100% овечьей шерсти «INCA INSPIRATION» — ДОМ И ЖИЗНЬ — ВЫШИВКА ПЕРУВСКИХ РУКОВОДСТВ. С 16 декабря по вторник 31 декабря вы можете платить различными способами через шлюз PayPal. Амортизация: высокая отдача энергии. уменьшить вес плавающей головки. Органайзер центральной консоли LESAUCE для Такомы. Mobilistics DRL Универсальный модуль управления дневными ходовыми огнями .Надежная конструкция — прочные материалы устойчивы к деформации. Купите черные оксфорды F-OXMY для мальчиков-малышей с крыльями и кончиками пальцев Нескользящие повседневные туфли для ходьбы без шнуровки и другие оксфорды на. пролитая жидкость (кофе / пиво / молоко). Marvel делает удивительный уникальный подарок и коллекционный предмет. это популярный выбор для протирки пациентов в сфере здравоохранения — храните их в сложенном виде для таких задач, как купание или раскладывайте для сушки пациента, Хорошие продукты с отличным качеством и разумной ценой, 10 шт. / компл. (h22): Офисные товары.Украсьте стол соломенной юбкой стола вместе с яркими цветами. Отрежьте по длине, чтобы получить нужный размер. Детский костюм Leopard CUB для мотокросса, 1 предмет — красный S (5-6 лет) ATV Dirt Quad Bike Karting Общая одежда: автомобиль и мотоцикл, Mobilistics DRL дневные ходовые огни Универсальный модуль управления , который является лучшим космическим материалом, который может адаптироваться к суровые условия в открытом космосе, классическая верхняя часть толстовок с капюшоном на молнии, — 5 квадратных скоб для бас-барабана, крючки для захвата малого барабана.

Mobilistics DRL Универсальный модуль управления дневными ходовыми огнями

Универсальный модуль управления Дневные ходовые огни Mobilistics DRL, Дневные ходовые огни Mobilistics DRL Универсальный модуль управления: автомобильная электроника, бесплатная доставка и бесплатный возврат, всемирно популярные, тысячи товаров. Универсальный модуль управления ходовыми огнями Универсальный модуль управления дневными ходовыми огнями Mobilistics DRL, дневные ходовые огни Mobilistics.

WOVELOT Drl Controller Авто Светодиодные дневные ходовые огни Реле жгута Диммер Вкл. / Выкл. 12-18 В Контроллер противотуманных фар Автозапчасти Автомобильный rsk-interiordesign.com

WOVELOT Drl Controller Авто Светодиодные дневные ходовые огни Релейный жгут Диммер Вкл. / Выкл. 12-18 В Контроллер противотуманных фар Автомобильные запчасти Автомобильные rsk-interiordesign.com

Контроллер WOVELOT Drl Авто светодиодные дневные ходовые огни Релейный жгут диммера Вкл. / Выкл. Контроллер противотуманных фар 12-18 В, диммер жгута реле Вкл. / Выкл. Контроллер противотуманных фар 12-18 В Контроллер Drl WOVELOT Авто светодиодные дневные ходовые огни, бесплатная доставка по соответствующим заказам , Купить WOVELOT Drl Controller Auto Car Led Daytime Running Light Relay Dimmer On / Off 12-18V Контроллер противотуманных фар в Великобритании, 100% гарантия удовлетворения, БЕСПЛАТНЫЕ подарки и обещание цены, Хорошие продукты онлайн СЕЙЧАС, Быстрая доставка, предоставить вам высокое качество товары.Реле ходового света Диммер Вкл. / Выкл. 12-18 В Контроллер противотуманных фар WOVELOT Drl Controller Auto Car Led Daytime rsk-interiordesign.com.

Контроллер WOVELOT Drl Авто светодиодные дневные ходовые огни Релейный жгут Диммер Вкл. / Выкл. 12-18 В Контроллер противотуманных фар

WOVELOT Drl Controller Auto Car Led Daytime Running Light Relay Dimmer On / Off 12-18V Контроллер противотуманных фар: Автомобиль и мотоцикл. Купите WOVELOT Drl Controller Auto Car Led Daytime Running Light Relay Dimmer On / Off 12-18V Контроллер противотуманных фар в Великобритании.Бесплатная доставка по приемлемым заказам. Функция замедленного отключения питания. Простая установка, без необходимости менять электрическую линию. 。 100% абсолютно новый и качественный。 Подходит для всех марок автомобилей。 Форма, легкий вес и водонепроницаемость。 Интеллектуальный запуск: при запуске двигателя дневные ходовые огни загораются автоматически. Когда двигатель заглушен, дневные ходовые огни выключается с задержкой 15 сек, что является зарегистрированным товарным знаком. Только авторизованный банк может под списками. Мы постоянно предоставляем индивидуализированные, красочные и модные различные продукты, чтобы защитить каждого потребителя надежным и премиальным качеством.Тип элемента: Дневной свет Напряжение: 2 В Модель: Corolla Для марок автомобилей / Модель:。 Вес: 2 г Напряжение: 2-8 В Рабочий ток: 5 А Инструкция по подключению:。 Красный и черный провод (конец с предохранитель) подключаются непосредственно к + и — автомобильного аккумулятора. Красный провод идет к положительному полюсу светодиодных дневных ходовых огней, черный провод выходного конца — к отрицательному полюсу дневных ходовых огней. желтый провод предназначен для подключения к фарам (или подсветке приборной панели), при включении фар или подсветки приборной панели яркость светодиодных дневных ходовых огней будет уменьшена вдвое.。Цвет: черный + красный + желтый。Материал: АБСРазмер:. x 2 x 0,7 см (Д x Ш x В) 。Содержание пакета: * Контроллер дневных ходовых огней. Только вышеуказанное содержимое упаковки, другие продукты не включены. Товар на картинке немного отличается от настоящего. Допустимая погрешность измерения составляет +/- -см. 。。。

WOVELOT Drl Controller Авто светодиодный дневной ходовой свет реле жгут диммер вкл / выкл 12-18V Контроллер противотуманных фар

FEZZ 500 шт. Автомобиль Смешанная Универсальная дверная обшивка Зажим для панели Крепежные элементы Авто Бампер Фиксатор заклепки Толкать крышку двигателя Fender.Полнолицевой мотоциклетный шлем Leopard LEO-813 — мотоциклетный шлем ECE 2205 & DOT Approved красный / черный / серебристый M 57-58см. REScenic с 2004 по 2008 г. Серебряное дверное зеркало без обогрева, включая опорную пластину, левая сторона пассажира. 2 комплекта автомобиля 6-контактный водостойкий кабельный разъем для мужчин и женщин Прочный автоматический провод Электрический. Starmood 7-дюймовый автомобильный радиоприемник Bluetooth, стерео MP5-плеер с камерой заднего вида, FM-карта USB, TF. Haynes Manual XJ600N, XJ600 Diversion 92-03 Каждая. Серый, Leatt Leatt для взрослых унисекс-защита груди для взрослых, синий козырек для шлема Mirror AGV K5 K3-SV S-4 SV Horizon Skyline GT2 AS.5 СЕРИЯ F10 F11 КВАДРАТНЫЙ ЗАДНИЙ ДИФФУЗОР M SPORT BUMPER SPLITTER BODYKIT, ВЕЛИКОБРИТАНИЯ Брелок Charmtastic Ying Yang, 2 шт. Предварительно обрезные пленки для лобовых стекол PSSC для Audi A7 с 2010 по 2016 год 05% очень темная тонировка Limo. UKB4C Renault Modus / Grand Modus 2004-2017 Сетчатый защитный кожух для подголовника автомобиля.

Datenschutz

WOVELOT Drl контроллер авто светодиодные дневные ходовые огни реле жгут диммер вкл / выкл 12-18 в противотуманные фары контроллер

Бесплатная доставка по соответствующим критериям заказам, Купите WOVELOT Drl Controller Авто светодиодные дневные ходовые огни, реле, диммер, включение / выключение Контроллер противотуманных фар, 12-18 В в Великобритании, 100% гарантия соответствия, БЕСПЛАТНЫЕ подарки и ценовое обещание, Хорошие товары онлайн СЕЙЧАС, Быстрая доставка , предоставим вам товары высокого качества.Светодиодные фонари

Jeep Wrangler Fender Light

Представляем первую в своем роде систему светодиодных дневных ходовых огней для Jeep Wrangler 2007-2018 годов — только от Rostra! Мы создали уникальную систему крепления светодиодных ламп, используя неиспользуемое пространство арок передних крыльев Wrangler. Система Rostra DRL с двумя сверхъяркими 5-светодиодными лампами, индивидуально прорезанными лицевыми панелями крыльев и жгутом проводов для конкретного автомобиля представляет собой комплексное решение для улучшения видимости автомобиля на дороге.И благодаря их способности автоматически затемнять, когда включены фары автомобиля, поэтому огни не отвлекают других водителей в ночное время.

Щелкните изображение, чтобы увеличить …

Характеристики продукта включают:

Две 5-светодиодные лампы
Две черные лицевые панели на заказ
Шаблоны для вырезов крыльев
Все необходимое монтажное оборудование
Прочная пластиковая конструкция
Отделка салона черный
Всепогодные разъемы
Интенсивное освещение
Цветовая температура 4800K
Сборка высшего качества
Максимальный срок службы Светодиод
Жгуты электропитания и заземления на заказ
ПРА с широтно-импульсной модуляцией
Гарантия 3 года / 36000 миль

Полная установка светодиодной системы ДХО

Компоненты системы светодиодных ДХО Jeep Wrangler

Другие продукты безопасности и комфорта для Jeep Wrangler

250-1870

Двухэлементная система обогрева сиденья с 3-позиционным кулисным переключателем

Щелкните изображение, чтобы увеличить…

Технические характеристики

Встроенный патрон предохранителя с предохранителем в комплекте
Автомобильное реле с 5 контактами для стабильного питания
Двухметровый основной жгут питания
Удлинитель переключателя на один метр

Щелкните изображение, чтобы увеличить …

260-2070

Rostra 260-2070 Jeep Wrangler налобный фонарь 7-дюймовый светодиодный

Щелкните изображение, чтобы увеличить …

Технические характеристики

Линза из ударопрочного поликарбоната
Стандартный 3-контактный разъем h5
Встроенная функция дальнего / ближнего света
Низкий свет 600 люмен, дальний свет 1085 люмен

Щелкните изображение, чтобы увеличить…

Просмотрите все светодиодные системы ДХО Rostra для конкретных автомобилей, щелкнув здесь.

Для получения наилучших впечатлений от вождения выберите систему ДХО от Rostra, лидера в области автомобильных инноваций!

Обратите внимание, системы DRL продаются только через официальных дистрибьюторов. Пожалуйста, свяжитесь с Rostra, чтобы найти в вашем регионе дистрибьютора светодиодного освещения Jeep Wrangler.

Загрузите копию карты регистрации гарантии на 3 года / 36 000 миль Rostra, щелкнув здесь.

Алекс Вановер из

Roanoke — это международный товар, которого опасаются его враги, но вы, возможно, не слышали об этом гоночном автомобиле мирового класса.

ROANOKE — Алекс Вановер, спрятанный в дальнем углу ангара Северо-Западного регионального аэропорта, дома — по крайней мере, технически.

В перерывах между командировками в Феникс и Сеул, Южная Корея, Вановер сидит на диване, на кофейном столике перед ним лежит пара авиационных журналов, а внизу — небольшой самолет.

Он оглядывает комнату, на секунду останавливается, прежде чем ответить.

«Я почти скучаю по дому, когда на самом деле прихожу домой, потому что мой дом находится вдали от дома».

Это потому, что 19-летний парень, известный своим сверстникам просто по фамилии, участвует в Лиге гонок на дронах, профессиональной гоночной трассе от первого лица, в которой участвуют десятки пилотов из семи разных стран и четырех континентов.

Менее чем за год выпускник Трофи Клуба Байрона Нельсона превратился в международный товар, в то время как его враги опасаются и знакомят других с его хобби, ставшим прибыльной карьерой.

«[Вановер] слеп к неудачам», — сказал Пол «Нурк» Нурккала, чемпион мира по DRL 2018 года. «Он говорит:« Я лучший. Нет причин, по которым я не должен уничтожать всех этих парней ».«

«Только лучшее»

Представьте себе стадион НФЛ, пустой в первые утренние часы, за исключением пилотов, операторов и других людей. горстка сотрудников службы технической поддержки.

Затем добавьте красочные неоновые огни, сложную трассу, состоящую как из естественных структур, так и из искусственных металлических ворот и дронов, летающих со скоростью 90 миль в час.

Это основная установка DRL, соревнования из семи этапов (каждое отдельное событие называется уровнем), которое будет проходить по всей стране и миру, иногда позволяя фанатам смотреть гонки вживую.

Лига, которая сейчас в своем четвертом сезоне, не похожа ни на одно другое соревнование по гонкам на дронах в мире, и это, безусловно, очень далеко от первой гонки Вановера в 2016 году. собирались на местное мероприятие, на котором любители пролетали через несколько ворот, сделанных из трубы ПВХ.

Вановер признал, что в то время он был очень плохим.

Он, тем не менее, начал делать все, что мог, чтобы зарабатывать деньги и поддерживать свое хобби. Вановер косил как можно больше газонов, несмотря на палящие температуры, характерные для лета в Техасе.

Дроны недешевы. Базовая установка (включая контроллер и очки от первого лица) может стоить до 1500 долларов. Не говоря уже о батареях и деталях, которые часто нуждаются в замене.

Алекс «Вановер» Вановер, изображенный на гонке в начале этого сезона, является одним из лучших пилотов лиги гонок дронов в мире.Окончил Трофи-клуб Байрона Нельсона. (С любезного разрешения / Готово Racing League) (Джо Лемке)

Но в течение того первого года с лишним Вановер тренировался как мог после школы. Он взорвал батареи, дошел до того, что купил генератор, чтобы держать их заряженными, не заходя внутрь.

«Я не буду делать домашнее задание до ночи, когда сойдет солнце», — сказал Вановер. «Я летал около четырех или пяти часов, пока я физически не мог больше видеть, куда я лечу.”

Следующим летом Vanover финишировал первым на региональной квалификации MultiGP, а шесть недель спустя получил место на национальном соревновании. Он также выиграл это мероприятие, заработав несколько спонсоров и возможность участвовать в гонках в 13 разных странах в прошлом году.

Самый важный результат, однако, был достигнут в соревновании, которое Vanover фактически не выиграл.

Заняв второе место на чемпионате MultiGP 2018-19 в феврале, он обеспечил себе место в DRL 2019 года (победитель был слишком молод, чтобы претендовать на главный приз).

Это был поворотный момент в молодой карьере Вановера, который был бы невозможен без его отца, Боба, чемпиона мира по бильярду, который умер после битвы с болезнью Альцгеймера в 2017 году.

«Я заметил одну вещь. Меня сильно поразило то, как много он будет тренироваться, даже когда был на пенсии », — сказал Вановер о своем отце. «Всегда было желание быть лучшим — и только лучшим».

Гонки как робот

Взгляните на недавнюю настройку гонки на Чейз Филд в лиге гонок дронов.Пилоты будут маневрировать своими дронами, объезжая препятствия и проходя через ворота. (Предоставлено / Drone Racing League) (Courtesy / Drone Racing League)

Каким бы важным ни был DRL для карьеры Вановера, он занимает очень мало времени. Один уровень может занять всего три или четыре дня, даже с путешествием.

Итак, Вановер ищет другие способы пополнить свой график.

У него уже есть лицензия частного пилота — на «настоящие самолеты», как он их называет, — и он работает над получением лицензии на коммерческие полеты.Он также изучает мир метеорологии, область, в которой, по его мнению, его навыки дронирования могут в конечном итоге пригодиться.

Но он все еще уделяет много времени оттачиванию своего мастерства.

Прошлой зимой Вановеру понадобилось место для занятий в помещении. Один из его друзей связался с Трентом Тарпом, учителем из Rockwall, который предложил однажды днем прийти в школьную библиотеку и попрактиковаться там.

Тарп быстро понял, что Вановер отличался от других гонщиков в группе.

«Мне нравится называть Алекса роботом, потому что ему не обязательно видеть курс», — сказал Тарп. «Когда он проходит через ворота, он уже повернул к следующим воротам, прежде чем он пройдет через ворота, которые находятся прямо перед ним».

Дело в том, что Вановер не смотрит на трассу, как все.

Благодаря камере на передней панели Racer4 — уникального квадрокоптера DRL размером всего около квадратного фута — и сигналам с малой задержкой он может видеть трассу от первого лица.Затем оно мгновенно проецируется на его очки Fat Shark, и то, что он видит, похоже на симулятор полета.

Фотография дрона с недавнего матча Лиги гонок дронов. Квадрокоптеры могут летать со скоростью до 90 миль в час. (Предоставлено / Лига гонок на дронах) (Идрис Талиб Соломон | Предоставлено / Лига гонок на дронах)

Для постороннего поначалу вид может дезориентировать.

Однако многие начали заниматься этим видом спорта менее чем за день. DRL продает онлайн-симулятор за 20 долларов, который может служить практическим инструментом перед покупкой настоящего.

Благодаря большому радиоуправляемому контроллеру автомобиля каждый может почувствовать, каково это — участвовать в гонках.

Каждое соревнование DRL состоит из нескольких заездов, в результате чего участники сводятся к гонке, в которой победитель получает все. Все гонки длятся около двух минут; один неверный ход может дорого обойтись.

В течение сезона DRL пилоты накапливают очки в своем стремлении к титулу чемпиона мира и гарантированному месту в DRL следующего года.

Сезон 2019 года начался на стадионе Hard Rock в Майами, и Вановер одержал победу на первом уровне, выиграв девять из своих 12 отборов.Там он почти выиграл и следующий уровень, заняв второе место.

Если другие пилоты не знали раньше, то наверняка знали тогда. Их руки были бы заняты этой восходящей звездой.

Что будет дальше?

Вановер — взрослый. В конце концов, он работает полный рабочий день и путешествует по миру в поисках работы.

В то же время у него нет таких же обязанностей, как у других пилотов, таких как Нурккала.

«Когда я проигрываю гонку из-за какой-то глупой ошибки, я возвращаюсь домой с неудачей», — сказал Нурккала.«Я не добился того, что мне нужно было сделать, чтобы буквально обеспечить свою семью».

Vanover — уникальный автомобиль в мире гонок на дронах. В 19 лет он может позволить себе участвовать в гонках полный рабочий день, не беспокоясь об оплате аренды или поддержке детей. Другие пилоты подрабатывают. Vanover также может участвовать в других соревнованиях по дронам, если они не являются «чемпионом мира».

Хотя DRL не раскрывает, сколько стоит контракт Vanover на 2019 год, он сказал, что большинство пилотов зарабатывают от 50 000 до 75 000 долларов, а лучшие гонщики имеют контракты на сумму до 100 000 долларов.

Это не включает спонсорство, которое для Vanover составляет от 50 000 до 60 000 долларов в год. В индивидуальных гонках нет призовых денег, вместо этого в течение сезона награждаются кошельки трем лучшим пилотам.

И вдобавок ко всему, это первый сезон трехлетнего контракта DRL с NBC. Условия соглашения никогда не оглашались, но, по данным лиги, августовский эпизод привлек почти 500 000 зрителей к сети вещания. Бесплатная трансляция в Twitter в тот день, также являющаяся частью сделки DRL, привлекла в прямом эфире более шести миллионов зрителей.

За исключением финального события чемпионата мира 2019 года, все уровни DRL этого года завершены. Но они не выходят в эфир до еженедельного временного интервала с 1:00 до 3:00 на NBC Sports Network, начиная с 23 октября. Пилотам не разрешается публично обсуждать результаты гонок до их выхода в эфир.

Вановер надеется, что лига вырастет в более удобное время и, возможно, даже станет постоянным местом на кабельном канале компании. Он знает, что это не может длиться вечно, но он хочет участвовать как можно дольше.

«Я очень давно вижу себя в гонках», — сказал Вановер, который еще достаточно молод, чтобы сменить карьеру. «В будущем [я надеюсь] он становится все больше на стадионах, транслируется по телевидению, и все знают, что такое гонки на дронах.

В Твиттере: mpgladstone13

Присмотритесь к DRL

Что: Лига гонок дронов 2019

Когда: по средам с 1 до 3 часов ночи., начиная с 23 октября

Где: NBC Sports Network и Twitter

Как это работает: 12 пилотов разделены на группы по шесть человек для участия в полуфинале. Каждый полуфинал состоит из шести заездов продолжительностью не более двух минут. Пилоты летают по трассе, стремясь завершить два круга быстрее всех (или самых дальних, если они не могут финишировать за отведенное время).

В полуфинале пилоты должны выиграть как минимум два заезда, чтобы выйти в финал. Если нет трех пилотов, выигравших хотя бы два заезда, те из них, которые имеют равные вторые места, участвуют в заезде с принципом внезапной смерти, в котором победитель получает все, чтобы определить оставшиеся места в финале.

После завершения двух полуфиналов процесс снова начинается с шести пилотов в финале. Однако на этот раз пилотам нужно выиграть только один заезд, чтобы гарантировать себе место в «Золотом заезде». Если не принимать во внимание все шесть заездов, каждый пилот, выигравший хотя бы один заезд в финале, участвует в «Золотом заезде», где победитель получает все, чтобы определить чемпиона этого уровня.

Победитель уровня получает пять очков: два за второе место и одно за третье. Очки накапливаются в течение семи уровней, и гонщик, набравший наибольшее количество очков по завершении сезона, выигрывает призовые деньги, сумма которых не разглашается.

Необходимое оборудование

Racer4: Собственный гоночный дрон DRL. У пилотов есть несколько дронов, которые меняются и ремонтируются во время уровней, но у каждого из них одинаковые характеристики. Каждый пилот также получает Racer4, на котором он может тренироваться, когда он не участвует в соревнованиях по DRL.

Контроллер: На рынке существует множество различных контроллеров, но DRL использует свою собственную настройку, которая имеет уникальную частоту, чтобы работать почти мгновенно.

Goggles: DRL работает с Fat Shark, компанией, которая производит лучший набор очков с видом от первого лица для гонок на дронах. Но пилоты, не владеющие ДХО, также могут самостоятельно приобрести очки Fat Shark.

Аккумуляторы: Еще раз в ДХО свои аккумуляторы. Поскольку гонщики летают на таких высоких скоростях с большой тягой, эти батареи быстро разряжаются. Таким образом, DRL разработала собственное оборудование, чтобы работать в течение всей жары.

Границы | Контроллер обучения с глубоким подкреплением для трехмерного отслеживания пути и предотвращения столкновений с помощью автономных подводных аппаратов

1 Введение

Автономные подводные аппараты (АПА) используются во многих подводных коммерческих приложениях, таких как картографирование морского дна, инспекция трубопроводов и подводных конструкций, исследования океана, охрана окружающей среды. мониторинг и различные исследовательские операции.Широкий диапазон эксплуатационных условий подразумевает, что действительно автономные транспортные средства должны иметь возможность следовать пространственным траекториям (следование по пути), избегать столкновений по этим траекториям (предотвращение столкновений) и поддерживать желаемый профиль скорости (управление скоростью). Кроме того, АПА часто не подвержены разрушению из-за того, что они работают с тремя универсальными исполнительными механизмами (гребной винт, подъемник и стабилизатор руля направления) с шестью степенями свободы (6-DOF) (Fossen, 2011). Сложность, которая возникает при объединении целей управления, сложной гидродинамической среды и возмущений, а также физической конструкции с тремя обобщенными исполнительными механизмами, порождает интригующую задачу управления.Текущая работа — это попытка решить эти проблемы. Поскольку отслеживание пути и предотвращение столкновений являются двумя основными проблемами, рассматриваемыми в этом документе, в следующих подразделах представлен краткий обзор современного уровня техники.

1.1 Следование по траектории

Проблемы планирования траектории и следования по траектории подробно исследованы и задокументированы в классической литературе по управлению. Задача управления состоит в том, чтобы спланировать оптимальный путь без столкновений, определенный относительно некоторого инерциального кадра, и минимизировать ошибки отслеживания, т.е.е., расстояние между транспортным средством и тропой. Для дорожных транспортных средств продемонстрировано несколько стратегий планирования пути / движения (Karaman and Frazzoli, 2011). В своих недавних исследованиях Ljungqvist et al. (2019) и Cirillo (2017) продемонстрировали использование метода на основе решетки для планирования пути / движения. В обеих работах, где основное внимание уделялось планированию пути, разработанные алгоритмы тестировались на реальных транспортных средствах. Пивторайко и др. (2009) внесли свой вклад в разработку принципиального механизма для создания эффективного, точного и строго ограниченного пространства поиска, в котором мог бы работать любой планировщик.Однако большая часть этих работ ограничивалась полностью управляемой наземной техникой. Трехмерное (3D) отслеживание пути включает ошибки отслеживания, которые состоят из горизонтальных и вертикальных компонентов и формируют точное представление реальных инженерных операций для АНПА (Chu and Zhu, 2015). Как правило, вариант ПИД-регулятора на основе моделей пониженного порядка (ПЗУ) используется для управления рулем высоты и рулем направления для устранения ошибок слежения (Fossen, 2011, гл. 12).

Также доступны более сложные подходы. Классический нелинейный подход можно найти в Encarnacao and Pascoal (2000), где кинематический регулятор был разработан на основе теории Ляпунова и обратного шага интегратора. Чтобы надежно расширить нелинейный подход при наличии возмущений и параметрических неопределенностей, Чу и Чжу (2015) предложили адаптивный регулятор скользящего режима, в котором адаптивный закон управления реализуется с помощью нейронной сети с радиальной базисной функцией. Чтобы уменьшить вибрацию, хорошо известное явление «зигзага», возникающее при реализации контроллеров скользящего режима из-за конечного времени выборки, скорость адаптации была выбрана на основе так называемой оценки минимального возмущения.Xiang et al. (2017) предложили нечеткую логику для адаптивной настройки ПИД-регулятора с линеаризацией обратной связи. Эвристическая адаптивная схема учитывает ошибки моделирования и изменяющиеся во времени возмущения. Они также сравнивают производительность при следовании по трехмерному пути с обычными ПИД-регуляторами и контроллерами на основе неадаптивного обратного шага, оба настроены с неточными и точными параметрами модели, чтобы продемонстрировать надежную работу предлагаемого контроллера. Liang et al. (2018) предложили использовать управление скользящим режимом нечеткого обратного шага для решения проблемы управления.Здесь нечеткая логика использовалась для аппроксимации членов нелинейных неопределенностей и возмущений, в частности, для использования в законах обновления для конструктивных параметров контроллера.

Существует множество других методов, но большинство опубликованных работ по проблеме трехмерного отслеживания пути включают либо нечеткую логику, варианты ПИД-регулирования, техники обратного шага, либо любую их комбинацию. Совсем недавно были предприняты многочисленные попытки достичь отслеживания пути и управления движением для АПА, применяя машинное обучение (ML) непосредственно к низкоуровневому управлению.В частности, предпочтительным подходом является глубокое обучение с подкреплением (DRL). Контроллеры DRL основаны на опыте, полученном при самостоятельной игре или исследовании, с использованием алгоритмов, которые могут научиться выполнять задачи, подкрепляя правильные действия на основе метрики производительности. Yu et al. (2017) использовали алгоритм DRL, известный как Deep Deterministic Policy Gradients (DDPG) (Lillicrap et al., 2015), чтобы получить контроллер, который превосходит PID при отслеживании траектории для AUV. Контроллер DRL для морских судов, не подверженных механическим воздействиям, был реализован в Мартинсене и Леккасе (2018a) для достижения следования по прямолинейным путям, а затем в Мартинсене и Леккасе (2018b) для криволинейных траекторий с использованием передачи обучения из первого исследования.Контроллер DRL продемонстрировал отличную производительность даже по сравнению с традиционным наведением в прямой видимости (LOS). Совсем недавно Meyer et al. (2020b) продемонстрировали, что контроллер DRL может достигать очень впечатляющих результатов в достижении комбинированной цели следования по траектории и предотвращения столкновений со сложной компоновкой стационарных препятствий. Захватывающие результаты проверки реальных приложений контроллеров DRL для АНПА и беспилотных наземных транспортных средств можно найти в Carlucho et al. (2018) и Ву и др.(2019). В первой статье контроллер реализован на АНПА, оборудованном шестью подруливающими устройствами, сконфигурированными для генерации срабатывания момента тангажа, момента рыскания и ударной силы. Они продемонстрировали управление скоростью как в линейной, так и в угловой скоростях. В последнем документе был реализован контроллер DRL на беспилотном наземном транспортном средстве с отслеживанием пути в качестве цели управления и представлены впечатляющие экспериментальные результаты натурных испытаний. Общим для всех этих исследований является то, что весь потенциал DRL при следовании по пути демонстрируется только в двухмерном контексте.

1.2 Предотвращение столкновений

Система предотвращения столкновений (COLAV) является важной частью систем управления для всех типов автономных транспортных средств. АПА обходятся дорого в производстве и, как правило, также оснащены дорогостоящим оборудованием. Поэтому необходимо приложить максимум усилий для обеспечения их безопасного передвижения в любое время. Системы COLAV должны быть способны выполнять обнаружение препятствий, , используя данные датчиков и обработку информации, и уклонение от препятствий, , применяя команды рулевого управления на основе логики обнаружения и уклонения.В литературе описаны две фундаментальные перспективы архитектур управления COLAV: преднамеренный и реактивный (Tan, 2006).

Преднамеренные архитектуры основаны на планах и, следовательно, требуют априорной информации об окружающей среде и местности. Он может быть интегрирован как часть бортовой системы наведения (McGann et al., 2008) или на еще более высоком уровне в архитектуру управления, например, планировщик путевых точек (Ataei and Yousefi-Koma, 2015). Популярные методы решения проблемы планирования пути включают алгоритмы A * (Carroll et al., 1992; Garau et al., 2005), генетические алгоритмы (Sugihara, Yuh, 1996) и вероятностные дорожные карты (Kavraki et al., 1996; Cashmore et al., 2014). Сознательные методы требуют больших вычислительных ресурсов из-за обработки информации о глобальной окружающей среде. Однако они с большей вероятностью приведут транспортное средство к цели (Eriksen et al., 2016). С другой стороны, реактивные методы работают быстрее и для принятия решений обрабатывают только данные датчиков в реальном времени. В этом смысле реактивные методы считаются местными и используются, когда требуются быстрые действия.Примерами реактивных методов являются метод динамического окна (Fox et al., 1997; Eriksen et al., 2016), искусственные потенциальные поля (Williams et al., 1990) и постоянный угол избегания (Wiig et al., 2018). Потенциальная ошибка с реактивными методами — это локальные минимумы, проявляющиеся в виде тупиков (Eriksen et al., 2016).

Чтобы улучшить как преднамеренный, так и реактивный подход, на практике используется гибридный подход , объединяющий сильные стороны обоих. Такие архитектуры состоят из преднамеренного, реактивного и исполнительного уровней.Сознательный уровень обрабатывает высокоуровневое планирование, а реактивный уровень занимается инцидентами, происходящими в режиме реального времени. Уровень исполнения облегчает взаимодействие между преднамеренной и реактивной архитектурами и определяет окончательное управляемое управление (Tan, 2006). Гибридный подход продемонстрирован в Meyer et al. (2020a), где агент DRL, обученный в чисто синтетической среде, мог бы достичь комбинированной цели следования по пути и предотвращения столкновений с реальными данными о морском движении (движущиеся препятствия) во фьорде Тронхейма при соблюдении правил предотвращения столкновений.По-прежнему существуют проблемы в современных методах COLAV для транспортных средств, подверженных неголономным ограничениям, таких как AUV. Проблемы нестабильности, пренебрежение динамикой транспортного средства и ограничениями привода, ведущими к невозможным опорным путям, а также алгоритмы, вызывающие остановку транспортного средства, — это повторяющиеся проблемы, описанные в литературе. Кроме того, в обширных исследованиях обсуждаются методы COLAV в 2D, которые нельзя напрямую применить к 3D. Однако во многих случаях, когда такие методы адаптированы к 3D, они не могут оптимально использовать преимущества дополнительного измерения (Wiig et al., 2018).

1.3 Цели и методы исследования

Настоящее исследование направлено на следующее:

• Выяснить, можно ли приручить неповоротный АПА с 6 степенями свободы для достижения объединенной цели следования по траектории и предотвращения столкновений в 3D с использованием ДХО. Есть надежда, что это даст дополнительное представление о динамической системе с новой точки зрения.

• Изучение потенциала обучения по учебной программе (Bengio et al., 2009) в контексте обучения AUV.Основная идея изучения учебной программы — начать с малого, изучить более простые аспекты задачи или более простые подзадачи, а затем постепенно повышать уровень сложности.

Для достижения целей исследования мы используем контроллер DRL в качестве системы управления движением, управляющей плавниками управления АПА, чтобы изучить закон управления путем исследования. В качестве алгоритма DRL мы использовали проксимальную оптимизацию политики (PPO), предложенную Schulman et al. (2017). Агент управляет плавниками, в то время как традиционный PI-контроллер поддерживает желаемую крейсерскую скорость.Ключевая идея заключается в том, что агент учится одновременно управлять рулем высоты и рулем высоты и, следовательно, должен быть в состоянии изучить оптимальную стратегию навигации в обоих плоскостях. Задача управления DRL состоит в том, чтобы создать функцию вознаграждения, которая стимулировала бы безопасное и эффективное отслеживание. Для реализации учебного плана построены сценарии от новичка до эксперта уровня сложности. Первоначально агент начинает только с пути без каких-либо препятствий или волнений океанских течений и тренируется, пока не преодолеет этот уровень сложности.Затем постепенно добавляются препятствия и, в конечном итоге, вводятся возмущения океанских течений, чтобы сформировать сценарий экспертного уровня. Сценарии подробно описаны в разделе 3.1. В смысле COLAV предопределенный путь можно рассматривать как преднамеренную архитектуру, в которой предполагается, что путевые точки генерируются некоторой схемой планирования пути, а случайные и непредвиденные препятствия размещаются на этом предполагаемом пути без столкновений. Агент DRL действует как реактивная система, которая должна быстро справляться с угрозой столкновения, но в то же время выбирает эффективные траектории для достижения цели.

Статья организована следующим образом: В Разделе 2 дается основная теория моделирования АНПА, генерации путей и DRL. Реализация имитационной модели и используемый алгоритм DRL кратко описаны в Разделе 3. В Разделе 4 представлены результаты, а в Разделе 5 представлены выводы и предлагаемые будущие работы.

2 Теория

2.1 Модель AUV

В этом разделе представлена динамическая модель, которую можно использовать для точного моделирования АПА в гидродинамической среде.Это делается с помощью модели маневрирования с 6 степенями свободы, которая представлена 12 сильно связанными и нелинейными обыкновенными дифференциальными уравнениями первого порядка (ОДУ). Динамические модели для АПА состоят из кинематической (раздел 2.1.2) и кинетической (раздел 2.1.3) части. Кинематика представляет собой геометрическую эволюцию транспортного средства и включает в себя преобразование координат между двумя важными опорными системами. Кинетика учитывает силы и моменты, вызывающие движение автомобиля. Кинетический анализ обычно важен при проектировании систем управления движением, поскольку приведение в действие может быть достигнуто только путем приложения управляющих сил и моментов.Прежде чем углубляться в детали кинематических и кинетических уравнений, обозначения, используемые для детализации состояний и параметров модели, представлены в таблице 1. Это обозначение используется Обществом военно-морских архитекторов и морских инженеров (SNAME (1950)) (Fossen, 2011, с. 16).

ТАБЛИЦА 1 . Обозначение для морских судов согласно SNAME (1950).

2.1.1 Системы отсчета

Две системы отсчета особенно важны при моделировании динамики транспортного средства. Фрейм «Северо-Восток-Вниз» (NED) обозначен {n}, а основной фрейм обозначен {b}.Система координат NED считается инерциальной, с главной осью, направленной на истинный север, восток и вниз — перпендикулярно поверхности Земли — для осей xn, yn, zn соответственно. Поскольку рама NED считается инерционной, применяются законы движения Ньютона. Рама кузова берет свое начало в центре управления автомобилем (CO), что, как правило, является выбором конструкции. CO не помещается автоматически в центр масс (CM) транспортного средства, поскольку эта точка может изменяться во времени. Таким образом, типичной точкой для CO для АНПА является центр плавучести (CB).Ось xb рамы кузова направлена вдоль продольной оси транспортного средства, ось yb направлена поперек, а ось zb направлена перпендикулярно поверхности транспортного средства. Чтобы связать векторы в разных координатах, мы используем матрицу вращения на угол Эйлера, показанную в уравнении. 1.

Rbn (Θnb) = [cψcθ − sψcϕ + cψsθsϕsψsϕ + cψcϕsθsψcθcψcϕ + sϕsθsψ − cψsϕ + sθsψcϕ − sθcθsϕcθcϕ], (1)

где sϕ = sin⁡ϕ.

Углы Эйлера, описывающие положение транспортного средства, содержатся в Θnb = [ϕ, θ, ψ] T. Чтобы получить вектор, выраженный в кадре тела в координатах NED, применяется матричное умножение на матрицу вращения.Чтобы повернуть в обратном направлении, то есть от {n} к {b}, мы используем транспонированную матрицу вращения (Rbn) T = Rnb.

2.1.2 Кинематические уравнения

Вектор кинематического состояния представляет собой конкатенацию положения транспортного средства в координатах NED и положения транспортного средства относительно кадра NED. Этот вектор обозначается η = [pn, Θnb] T = [x, y, z, ϕ, θ, ψ] T. Вектор скорости, выраженный в {b}, vb, используется для нахождения дифференциального уравнения для pn. Поворачивая этот вектор, применяя уравнение. 1 дает дифференциальное уравнение для положения в {n}:

, где вектор скорости, фиксированный на теле, определяется как vb = [u, v, w] T, а компоненты определены в соответствии с таблицей 1.

Чтобы написать дифференциальное уравнение для всего вектора кинематического состояния, уравнение, описывающее изменение углов Эйлера во времени, получается путем преобразования линейных скоростей, выраженных в {b}, в соответствии с уравнением. 3. Обратите внимание, что это преобразование не корректно определено для θ = (π / 2). Альтернативным представлением, позволяющим избежать сингулярности, является параметризация кватернионов (Fossen, 2011, p. 25).

Θ˙nb = TΘ (Θnb) ωb / nb = [1sϕtθcϕtθ0cϕ − sϕ0sϕcθcϕcθ] [qpr] (3)

где tθ = tanθ. Комбинируя уравнения.2, 3, полное кинематическое дифференциальное уравнение может быть записано как Ур. 4.

η˙ = [p˙nΘ˙nb] = [Rbn (Θnb) 00TΘ (Θnb)] [vbωb / nb] = JΘ (η) ν. (4)

2.1.3 Кинетические уравнения

Кинетические уравнения движения для морского корабля можно выразить как система масса-пружина-демпфер. Массовые составляющие естественным образом проистекают из корпуса судна, в то время как силы пружины, действующие на корпус, возникают из плавучести. Демпфирование является результатом гидродинамических сил, вызванных движением. Реализованная модель адаптирована из работы da Silva et al.(2007), а все параметры модели можно увидеть в таблице 2. Технические характеристики АНПА, на которых основаны параметры модели, приведены в таблицах, приведенных в приложении. Кроме того, он основан на следующих предположениях:

• АНПА работает на глубине ниже возмущений от ветра и волн.

• Максимальная скорость 2 м / с.

• Момент инерции можно аппроксимировать моментом инерции сфероида.

• АПА пассивно стабилизируется по крену и тангажу за счет размещения CM на расстоянии zG под CO.

• Форма АПА симметрична сверху-снизу и слева-направо.

• В качестве отказоустойчивого механизма АПА обладает небольшой плавучестью.

ТАБЛИЦА 2 . Параметры модели АПА.

Движение судна определяется нелинейными кинетическими уравнениями, выраженными в {b} в соответствии с уравнением 5:

Mν˙r︸ Массовые силы + C (νr) νr︸ Силы Кориолиса + D (νr) νr︸ Демпфирующие силы + g ( η) ︸Восстанавливающие силы = τcontrol, (5)

где νr = ν − νc — скорость относительно скорости океанического течения, представленная как νc в {b}.Когда токи отсутствуют, мы видим, что ν = νr. Кроме того, учитываются только безвихревые токи.

2.1.3.1

Силы масс

Матрица инерции системы M представляет собой сумму матрицы инерции твердого тела (RB) и добавленной массы (A). Добавленная масса — это инерция, добавленная к весу жидкости, которую сосуд вытесняет при движении через него. Из-за предположений симметрии обе матрицы диагональны. Однако матрица твердого тела определена в центре тяжести, так что она должна быть смещена в центр управления, что дает некоторые условия связи:

M = MRB + MA = [m − Xu˙000mzG00m − Yv˙0 − mzG0000m −Zw˙0000 − mzG0Ix − Kp˙00mzG000Iy − Mq˙000000Iz − Nr˙].(6)

2.1.3.2

Силы Кориолиса

Естественно, добавленная масса также будет влиять на центростремительную матрицу Кориолиса C (νr), которая определяет силы, возникающие из-за вращения {b} вокруг {n}. Кроме того, используется независимая от линейной скорости параметризация твердотельной центростремительной матрицы Кориолиса, что упрощает реализацию безвихревых океанских течений (Fossen, 2011, стр. 222) (обратите внимание, что все еще существуют члены линейной скорости, вызванные добавленной массой ). Именно этот трюк позволяет собрать твердое тело и добавить массовые члены, чтобы представить модель с 6 степенями свободы с помощью элегантного уравнения.5. При использовании параметризации, не зависящей от линейной скорости, центростремительная матрица Кориолиса записывается как

C (νr) = C (νr) RB + C (νr) A = [0 − mrmqmzGr − Zw˙wrYv˙vrmr0 − mpZw˙ wrmzGr − Xu˙ur − mqmp0− (mzGp + Yv˙vr) −mzGq + Xu˙ur0 − mzGr − Zw˙wrmzGp + Yv˙vr0 (Iz − mzG2 − Nr˙) r (−Iy + Mq˙) qZw˙wr −mzGrmzGq − Xu˙ur (−Iz + mzG2 + Nr˙) r0 (Ix − Kp˙p − Yv˙vrXu˙ur0 (Iy − Mq˙) q (−Ix + Kp˙) p0]. (7)

2.1. .3.3

Демпфирующие силы

Составляющими моделируемого гидродинамического демпфирования являются линейное вязкое демпфирование, нелинейное (квадратичное) демпфирование из-за образования вихрей и подъемные силы от корпуса и управляющих ребер.Таким образом, матрица демпфирования D (νr) может быть выражена как

D (νr) = D + Dn (νr) + L (νr). (8)

Линейное демпфирование определяется как

D = — [Xu000000Yv000Yr00Zw0Zq0000Kp0000Mw0Mq00Nv000Nr] .

Нелинейное затухание определяется как

Dn (ν) = — [Xu | u || u | 000000Xv | v || v | 000Yr | r || r | 00Zw | w || w | 0Zq | q || q | 0000Kp | p || p | 0000Mw | w || w | 0Mq | q || q | 00Nv | v || v | 000Nr | r || r |].

Наконец, подъемная сила определяется выражением

L (ν) = — [0000000Yuvf + Yuvb000Yurf00Zuwf + Zuwb0Zuqf000000000Muwf + Muwb0Muqf00Nuvf + Nuvb000Nurf] u.

2.1.3.4

Восстанавливающие силы

Восстанавливающие силы, действующие на корпус АПА, зависят от ориентации, веса и плавучести транспортного средства.Поскольку предполагается, что транспортное средство обладает небольшой плавучестью и пассивной стабилизацией по крену и тангажу, вектор восстанавливающей силы можно записать как

G (η) = [(W − B) sin⁡θ− (W − B) cos⁡θ. ⁡Sin⁡ϕ− (W − B) cos⁡θ⁡cos⁡ϕzGW⁡cos⁡θ⁡sin⁡ϕzGW⁡sin⁡θ0]. (9)

2.1.3.5

Управляющие входы

Есть три управляющих входа: тяги винта, руля направления и руля высоты, обозначенные как n, δr и δs, соответственно. Все приводы ограничены в соответствии с таблицей 3. Ограничение осевой силы гарантирует выполнение предположения о низкой скорости.Управляющие входы связаны с вектором управляющей силы согласно формуле. 10:

τcontrol = [1000Yuuδrur2000Zuuδsur200000Muuδsur20Nuuδrur20] [nδrδs]. (10)

На этом детали реализованной модели завершены. Числовые значения, использованные при моделировании, можно найти в таблице 2. Для полного вывода модели и того, как численные значения получаются из спецификаций и предположений, da Silva et al. (2007) и Fossen (2011) используются для подробных объяснений.

2.1.4 Имитационная модель океанического течения

Для моделирования возмущений окружающей среды в виде океанских течений реализована трехмерная модель безвихревого океанического течения. Модель основана на генерировании силы тока Vc = ‖νc‖2 с использованием процесса Гаусса-Маркова первого порядка (Fossen, 2011, Ch.8):

, где w — белый шум и μ≥0 постоянная. Предел интегрирования устанавливается таким образом, что текущая скорость ограничивается от 0,5 до 1 м / с.Текущее направление статично и инициализируется случайным образом для каждого эпизода. Текущее направление описывается углом скольжения, а углы атаки обозначаются символами αc и βc соответственно. Эти углы показывают, с какого направления ток попадает в корпус. В координатах NED, линейные скорости океанских течений могут быть получены по формуле. 12 (Fossen, 2011, гл. 8).

vcn = Vc [cos⁡αc⁡cos⁡βcsin⁡βcsin⁡αc⁡cos⁡βc]. (12)

В моделировании нет динамики, связанной с углом скольжения и углом атаки.Текущее направление остается неизменным на протяжении всего эпизода. Чтобы получить линейные скорости в корпусе тела, мы применяем обратную матрицу вращения под углом Эйлера, как показано в уравнении. 13:

[ucvcwc] = Rbn (Θnb) Tvcn. (13)

Поскольку океанское течение определено как безвихревое, полный вектор скорости течения записывается как νc = [uc, vc, wc, 0,0,0].

2.1.5 Динамика ребер управления

Для более реалистичного моделирования работы ребер управления выходной сигнал контроллера проходит через фильтр нижних частот первого порядка с постоянной времени Tf.Цель этой реализации состоит в том, чтобы удалить зашумленные выходные данные от агента DRL без необходимости добавлять стоимость к производным управляющего воздействия δ˙r и δ˙s. Реализация дискретного фильтра нижних частот для управляющих ребер задается уравнением 14:

δi, t = (1 − a) δi, t − 1 + aut, i = r или s (14)

, где параметр фильтра a связано с постоянной времени соотношением a = Δt / (Tf + Δt), ut — исходное управляющее воздействие, а Δt — размер шага моделирования (Haugen, 2008).

2.2 Трехмерное отслеживание пути

В этом разделе формально рассматривается проблема отслеживания пути.Набор новых путевых точек используется для создания пути, начиная с начала координат NED для простоты. Любой четко определенный путь для транспортного средства, которое не может разгоняться бесконечно быстро, должен иметь непрерывный G2. Такие методы, как кубическая и сплайн-интерполяция, обеспечивают непрерывность G2 и легко реализуются в 2D, но не могут применяться непосредственно в 3D-интерполяции. Фактически, было показано, что некоторые сплайновые методы создают пути, которые не посещают все путевые точки в 3D (Chang and Huh, 2015).Это нежелательно, поскольку путь должен проходить все путевые точки в правильной последовательности. Чанг и Ху (2015) предложили трехмерное расширение квадратичной полиномиальной интерполяции (QPMI) для создания непрерывного пути G2 с использованием полиномов второго порядка и функции принадлежности для плавного переключения между полиномами. Они выбирают квадратичные полиномы, потому что это самый низкий порядок, возможный для получения непрерывности G2, а полиномы более высокого порядка склонны к искажению из-за явления Рунге. Чтобы сгенерировать путь QPMI в 3D, мы начинаем с записи пути Pp как функции расстояния вдоль пути, s , так что Pp (s) 🙁 x (s), y (s), z (s )).Каждая путевая точка м имеет евклидово расстояние sm, связанное с ней. Для первой путевой точки это расстояние равно нулю, т. Е. S1 = 0, а остальные получаются с помощью обобщенного уравнения sm = ∑i = 2m (xi − xi − 1) 2+ (yi − yi − 1) 2+ ( zi − zi − 1) 2. Квадратичные полиномы, связывающие три путевые точки вместе, можно записать как

xm (s) = axms2 + bxms + cxm, ym (s) = ayms2 + byms + cym, zm (s) = azms2 + bzms + czm, m = 2,3. ,…, Nw − 1. (15)

А коэффициенты можно найти, решив следующие матричные уравнения:

[axmbxmcxm] = [sm − 12sm − 11sm2sm1sm + 12sm + 11] −1 [x (sm − 1) x (sm) x (sm + 1)], (16) [aymbymcym] = [sm − 12sm − 11sm2sm1sm + 12sm + 11] −1 [y (sm − 1) y (sm) y (sm + 1)], (17) [azmbzmczm] = [sm − 12sm − 11sm2sm1sm + 12sm + 11] −1 [z (sm − 1) z (sm) z (sm + 1)], m = 2,3,…, nw − 1 .(18)

Путь, представленный nw путевыми точками, требует nw-2 полиномов для создания пути QPMI, как показано в предыдущих уравнениях. Таким образом, получается группа многочленов, связывающих три и три путевые точки. Группа многочленов, представляющих путь, записывается как Pp (s) 🙁 X (s), Y (s), Z (s)), где группа X (s), Y (s), Z (s) выражается в общем виде как

X (s) = {x2 (s), s1≤s и μr, m (s), μf, m (s) ) являются функциями принадлежности, задаваемыми формулами

μr, m (s) = s − smsm + 1 − sm, μf, m (s) = sm + 1 − ssm + 1 − sm, m = 2,3,…, nw − 1 .(22)

Обратите внимание, что первый и последний многочлены не перекрывают другие; следовательно, функции принадлежности можно считать равными единице и нулю в этих областях. В промежуточных путевых точках полиномы плавно смешиваются путем линейного увеличения и уменьшения вклада двух полиномов. В статье Chang and Huh (2015) они продолжают доказывать непрерывность G2 и подробности вывода метода.

2.2.1 Законы управления для трехмерного следования по траектории

Для определения ошибок слежения вводится опорный кадр Серре-Френе ({SF}), связанный с каждой точкой пути.Ось xSF указывает касательную к пути, ось ySF указывает перпендикулярно пути, а ось zSF указывает ортогональное направление к обоим, так что zSF = xSF × ySF (Encarnacao and Pascoal, 2000). Вектор ошибки слежения, ε = [s¯, e, h] T, определяется ошибкой по маршруту, поперечному сечению и по вертикали. Вектор ошибки слежения указывает на ближайшую точку на пути от судна. Поскольку начало кадра {SF} может быть размещено произвольно, точка на пути, ближайшая к судну, выбирается в качестве исходной точки при моделировании.Это дает s¯ = 0, что интуитивно имеет смысл в сценарии следования по пути, поскольку путь не зависит от времени. Следовательно, нет ошибки в компоненте расстояния вдоль пути.

Для достижения следования по траектории важно совместить вектор скорости судна в n , Vn с касательным вектором траектории. Когда это не так, указанное пользователем расстояние просмотра вперед Δ используется для направления судна обратно на траекторию. Следовательно, желаемый курс не направлен к ближайшей точке пути.Скорее, он плавно сходится, пока судно возвращается на путь дальше по течению. Это достигается путем определения законов наведения для желаемого шага и курса на основе компонентов ε и Δ. Во-первых, мы получаем ошибки отслеживания по уравнению 23 (Breivik and Fossen, 2009):

ε = RnSF (υp, χp) T (Pn − Ppn), (23)

где Pn — положение судна, а Ppn — ближайшая точка на пути. Теперь требуемый азимут и угол возвышения можно рассчитать по формуле

χd (e) = χp + χr (e), υd (h) = υp + υr (h), (24)

, где χr (e) = arctan (e / Δ) и υr (h) = arctg (h / e2 + Δ2).Видно, что приведение e и h к нулю, в свою очередь, приведет к смещению поправочных углов χr (e) и υr (h) к нулю, а вектор скорости затем выровняется с касательной к траектории, заданной, когда χ = χd = χp и υ = υd = υp.

2.3 Глубокое обучение с подкреплением

В RL алгоритм, агент , выполняет наблюдение -й в среде и выполняет действие на. Наблюдение называется состоянием системы и берется из пространства состояний S.Действие ограничено четко определенным пространством действий A. Когда задача RL не бесконечно длинна, а заканчивается в какой-то момент времени T , мы говорим, что проблема является эпизодической и что каждая итерация через задачу является эпизодом.

После выполнения действия агент получает скалярный сигнал reward rt = r (st, at). Награда определяет, насколько хорошо было выбрать действие, находясь в состоянии st. Задача агента типична — максимизировать ожидаемое совокупное вознаграждение.Выбор действия агента определяется политикой π (s), которая может быть детерминированной или стохастической. В случае, когда алгоритм обучения включает нейронную сеть, политика параметризуется обучаемыми параметрами сети, обозначенными θ. Когда политика является стохастической и зависит от нейронной сети, мы пишем π (s) = πθ (a | s).

2.3.1 Оптимизация проксимальной политики

Алгоритм «субъект-критик», известный как оптимизация проксимальной политики, был предложен Шульманом и др.(2017). Мы кратко представим общую теорию и алгоритм, который используется в данном исследовании. Пусть функция ценности V (s) представляет ожидаемую совокупную награду во время эпизода при соблюдении текущей политики. Кроме того, пусть функция значения Q (a, s) состояние-действие определяет ожидаемое совокупное вознаграждение, следуя политике и предпринимая начальные действия a . Тогда функция преимущества A (s, a) определяется выражением

A (s, a) = Q (s, a) −V (s). (25)

Функция преимущества представляет разницу в ожидаемой доходности при выполнении действия a в состоянии s , в отличие от следующей политики.(st) (26)

Здесь T — точка усечения, которая обычно намного меньше длительности всего эпизода. Как и раньше, γ — коэффициент дисконтирования. Поскольку GAE представляет собой сумму неопределенных членов, для уменьшения дисперсии вводится настраиваемый параметр 0≤λ≤1. Однако λ <1 делает GAE смещенным в сторону более ранних оценок функции преимущества. Следовательно, выбор λ - это компромисс смещения и дисперсии.

Второй ключевой компонент PPO — это суррогатная цель. Трудно применить градиентный подъем непосредственно к объективу RL.t)]. (27)

Параметр настройки ϵ снижает стимул вносить очень большие изменения в политику на каждом этапе подъема градиента. Это необходимо, поскольку суррогатная цель оценивает исходную цель только локально в так называемой зоне доверия. Во время итерации обучения N субъектам (распараллеленным агентам) разрешается выполнять политику и, таким образом, выбирать траектории для T временных шагов. Затем GAE вычисляется на основе выбранных траекторий, и оценка преимущества используется для оптимизации суррогатной цели для K эпох с использованием минипакетов размера M на обновление.T

конец

Оптимизировать суррогатный L w.r.t. θ, с эпохами K и размером мини-партии M < NT

θold ← θ

end

3 Метод и реализация

Среды моделирования созданы в соответствии с OpenAI Gym (Brockman et al., 2016) стандартный интерфейс. Для алгоритмов RL пакет Stable Baselines , который предлагает улучшенные параллелизуемые реализации на основе OpenAI Baselines (Dhariwal et al., 2017) библиотека. Полный код можно найти на Github ¹. Создано десять различных сценариев: пять для обучения и пять для тестирования.

3.1 Сценарии среды

Сценарии обучения строятся путем создания пути из случайного набора nw путевых точек, которые генерируются таким образом, чтобы избежать нереально крутых поворотов. Первый сценарий, используемый при изучении учебной программы, называется для начинающих, , где нет только тропинки и нет препятствий или океанического течения.Затем агент попадает на промежуточный уровень , где на полпути ставится единственное препятствие. Следующий уровень называется опытный . Здесь еще два препятствия размещены на равном удалении от средней отметки.

Последняя часть обучения происходит в сценариях уровня расширенный и эксперт . На сложном уровне сложности мы генерируем задачу опытный , но дополнительно еще пять препятствий случайным образом размещаются в стороне от маршрута, так что маневр уклонения может вызвать новый курс столкновения.Различие между экспертным и продвинутым уровнями заключается во включении возмущения океанских течений. Во всех сценариях первая и последняя треть пути не имеют столкновений, чтобы часть учебной программы от сценария для начинающих (чистое следование пути) присутствовала на протяжении всего процесса обучения. Это позволяет агенту не забывать знания, полученные только в результате следования по пути. На рисунке 1 показаны различные контексты обучения, в которых находится агент. В дополнение к обучению агент постепенно проходит через эти сценарии, количественная оценка выполняется путем выборки ряда эпизодов, чтобы можно было определить эффективность агентов на различных уровнях сложности.После оценки контроллеров по средним статистическим данным проводится качественный анализ в определенных тестовых сценариях. Они предназначены для проверки конкретных аспектов поведения агентов. В первом сценарии проверяется чистый путь следования по неслучайному пути (для воспроизводимости результатов) как с наличием океанского течения, так и без него. Затем генерируются особые (крайние) случаи, когда было бы предпочтительнее использовать только один привод для COLAV, т. Е. Препятствия, расположенные друг над другом по горизонтали и вертикали.Агенты также тестируются в типичном сценарии ловушки для реактивных алгоритмов COLAV: тупик. См. Раздел 4.2 для иллюстраций сценариев тестирования.

Рисунок 1 . Сценарии обучения, используемые при изучении учебной программы.

3.2 Обнаружение препятствий

Способность реагировать на непредвиденные препятствия требует, чтобы АПА воспринимал окружающую среду посредством сенсорных входов. Это восприятие, или обнаружение препятствия, моделируется путем предоставления агенту двухмерного изображения сонара, представляющего измерения расстояния до потенциального пересекающегося объекта перед АПА.Эта установка имитирует передний сонар (FLS), установленный на передней части АПА. Трехмерный рендеринг моделирования ДУТ показан на Рисунке 2. Конкретный набор датчиков, диапазон сонара и угол апекса сонара настраиваются и поэтому могут рассматриваться как гиперпараметры.

Рисунок 2 . Визуализация симуляции сонара во время активного эпизода.

В зависимости от выбранного набора сенсоров количество сенсорных лучей может быть довольно большим. Также примечательно, что эта проблема экспоненциально больше в 3D по сравнению с 2D, что значительно снижает скорость моделирования, поскольку поиск через лучи сонара (линейный поиск) требует больших вычислительных ресурсов.По этой причине размер набора датчиков, используемых в этом исследовании, составляет 15 на 15, что обеспечивает сетку с интервалом 10 ° между каждым лучом сонара при сканировании с углом при вершине 140 °. Это составляет в общей сложности 225 поисков строк на одно обновление датчика, и для того, чтобы ограничить эту нагрузку на вычислительные ресурсы, частота обновления установлена на 1 Гц. Причем дальность действия сонара ограничена 25 м.

3.3 Функция вознаграждения

Функция вознаграждения является важной частью любого процесса RL. Цель состоит в том, чтобы создать стимул, чтобы агент узнал определенные поведенческие аспекты.Это делается путем имитации человеческого поведения. Например, объективно желательно следовать по пути, но эта цель должна быть приостановлена в случае потенциального столкновения. Когда (и с каким запасом прочности) реагировать, по сути, является субъективным выбором. Регулирование этого компромисса — это балансирующий акт, когда следование по пути, как известно, привело бы ко многим столкновениям, а слишком осторожность была бы неэффективной. Кроме того, конфигурация, предполагающая чрезмерный крен, то есть угловое смещение АПА вокруг его собственной продольной оси, нежелательна, потому что это подразумевает инвертирование или даже замену двух исполнительных механизмов (руль направления будет работать как руль высоты и наоборот) с точки зрения борьбы с ошибками курса и высоты.Поэтому не использовать приводы слишком агрессивно — это ключ к достижению плавной и безопасной работы. Таким образом, разработана функция вознаграждения, включающая эти важные аспекты управления движением АПА.

Первая часть фокусируется на следовании траектории и просто штрафует ошибки между желаемым и фактическим курсом и углом возвышения, как указано в уравнении 28:

rtpf (χ˜, υ˜) = cχχ˜2 + cυυ˜2, (28)

где cχ и cυ — отрицательные веса, определяющие степень отклонения от курса, и углы возвышения, рассчитанные по законам наведения.Следующий стимул — избегать препятствий, преграждающих путь, видимый через двумерное изображение сонара. Во-первых, измерения дальности преобразуются в пропорционально обратную величину, которую мы назвали , близость препятствий . Эта величина записывается как c (di, j) = clip (1- (di, j / dmax), 0,1), где di, j — это измерение расстояния i ‘и j ‘ и dmax — дальность действия сонара. Это преобразование обнуляет все входы датчиков, пока поблизости нет препятствий, эффективно деактивируя обучение в этой части нейронной сети во время сценария для начинающих.Термин, стимулирующий уклонение от препятствий, записан в уравнении 29. Он рассчитывается как средневзвешенное значение для устранения зависимости от конкретной конфигурации комплекта датчиков. Кроме того, малая константа ϵc используется для устранения особенностей, возникающих, когда близость препятствия в секторе равна точно единице, а γc является параметром масштабирования.

rtoa (d) = — ∑i∈ℐ∑j∈Jβoa (θj, ψi) (γcmax ((1 − c (di, j)) 2, ϵc)) — 1∑i∈ℐ∑j∈Jβoa (θj , ψi). (29)

Поскольку относительная ориентация препятствия относительно судна определяет вероятность столкновения, штраф, связанный с конкретным измерением близости, масштабируется коэффициентом ориентации, зависящим от относительной ориентации.Коэффициент масштабирования относительно судна записывается как βoa (θj, ψi) = (1− (2 | θi | / γa)) (1− (2 | ψj | / γa)) + ϵoa. Здесь ϵoa — это небольшая расчетная константа, используемая для исключения препятствий на краю конфигурации, а θj и ψj определяют направление сонара относительно судна. На рисунке 3 показано, как двумерное изображение сонара взвешивается с точки зрения важности сектора, определяемой βoa. Ясно, что препятствия, которые появляются в центре изображения сонара, принесут наибольший урон.

Рисунок 3 . Как награда масштабируется в соответствии с направлением судна по данным сонара.Обратите внимание, что показанная сетка намного тоньше, чем набор датчиков 15 на 15, используемый во время моделирования.

Чтобы найти правильный баланс между наказанием за отклонение от маршрута и избеганием препятствий, которые являются конкурирующими целями, весовой параметр λr∈ [0,1] используется для регулирования компромисса. Эта структура адаптирована из работы Meyer et al. (2020a); Meyer et al. (2020b), которые проводили аналогичные эксперименты в 2D. Кроме того, мы добавляем штрафы к качению, скорости вращения и использованию управляющего воздействия, чтобы сформировать полную функцию вознаграждения:

rt (χ˜, υ˜, d, ϕ, r, δr, δs) = λrrtpf (χ˜, υ˜) + (1 − λr) rtoa (d) + cϕϕ2 + crr2 + cδrδr2 + cδsδs2.(30)

3.4 Обратная связь / Наблюдения

Список наблюдений за состоянием, относящийся к состояниям динамической модели и входам агентов во время обучения и работы, представлен в Таблице 4. Входные данные нормализованы по истинному или эмпирический максимум, так что значения, переданные в нейронную сеть, находятся в диапазоне [-1,1]. Нормализация ввода используется для повышения скорости сходимости, а символы обозначаются нижним индексом или , чтобы указать, что это фактические значения, переданные в качестве наблюдений.Нелинейные функции активации нейронных сетей имеют тенденцию к насыщению, если входные данные становятся слишком большими; следовательно, нормализация — это средство, используемое для противодействия этому эффекту. Кроме того, большие входные значения могут привести к огромным градиентам ошибок, что, в свою очередь, приведет к нестабильному обучению. Таким образом, нормализация — это простая форма предварительной обработки, способствующая более быстрому и стабильному обучению (Yann LeCun et al., 1998).

ТАБЛИЦА 4 . Таблица наблюдений для сквозного обучения следованию по пути.Все состояния и ошибки нормированы на эмпирическое или истинное максимальное значение.

В дополнение к наблюдениям за состоянием нейронная сеть вводит плоское двухмерное изображение сонара, измеряющее близость. Можно передавать изображение сонара непосредственно через нейронную сеть, по сути, обучаясь отображать необработанные данные датчика для управления действием. Поскольку нейронные сети могут представлять любую непрерывную нелинейную функцию, это должно быть возможно теоретически (Nielsen, 2015). Однако, поскольку для этого требуется многомерное пространство наблюдения, требуется более крупная нейронная сеть для изучения закона управления.В свою очередь, более крупная нейронная сеть требует большего количества данных и обновлений для схождения, что продлевает и без того трудоемкий процесс. Чтобы решить эту проблему, уменьшение размерности выполняется путем максимального объединения необработанного изображения близости от (15,15) до (8,8). В то время как максимальное объединение имеет тенденцию быть более ограничительным (измерение высокой близости указывает на небольшое расстояние между транспортным средством и объектом в канале относительно судна), дополнительное измерение, которое предлагает 3D, обеспечивает жизнеспособный путь для преодоления препятствий в большинстве случаев.Более того, наличие ограничений способствует безопасности и избеганию препятствий.

Для нейронных сетей мы используем MLP-Policy (многослойный персептрон), предоставляемый Stable Baselines, который включает полностью связанные, две нейронные сети скрытого уровня с 64 нейронами в каждом слое, использующие гиперболические тангенты (tan⁡h) в качестве функции активации. Размер ввода и размер вывода определяются соответственно пространством наблюдения и пространством действия. Когда мы передаем 14 наблюдений состояния плюс 64-пиксельный выходной сигнал от максимального объединения необработанного изображения сонара, общий входной вектор имеет размер 78 × 1.Пространство действия — это, естественно, команды руля направления и руля высоты, что означает выходной вектор 2 × 1. Значение параметров, используемых во время обучения, приведено в Таблице 5.

ТАБЛИЦА 5 . Таблица параметров для настройки обучения и моделирования.

4 Результаты и обсуждения

В этом разделе рассматриваются результаты, полученные в результате применения доработанных контроллеров DRL в различных сценариях, представленных в разделе 3.1. Во-первых, представлены отчеты об испытаниях количественных тестов, которые получены путем моделирования для большой выборки эпизодов и расчета средних статистических значений.В свете этих результатов поведенческие аспекты могут быть интерполированы для визуализации и определения более четких тенденций. Во-вторых, отчеты о тестировании контроллеров в специальных сценариях показываются и анализируются, чтобы определить, действительно ли агенты научились грамотно управлять АПА. Три значения параметра компромисса λr использовались во время обучения для получения трех контроллеров экспертного уровня. Это порождает рациональную гипотезу о результатах тестирования. Агент тренировался с λr = 0.9 должна в среднем давать меньшую ошибку отслеживания, сохраняя при этом более высокую частоту столкновений. Обратные результаты должны быть видны в случае λr = 0,1.

4.1 Количественные результаты

Количественные результаты получены путем запуска каждого сценария обучения, настроенного случайным образом в каждом эпизоде, для N = 100 эпизодов. В качестве показателей мы используем коэффициент успешности, частоту столкновений и среднюю ошибку отслеживания по всем эпизодам. Успех определяется как достижение агентом последней путевой точки в радиусе приема 1 м от места назначения без столкновения.Точно так же столкновение считается произошедшим, если расстояние между АПА и любым препятствием в любой момент во время эпизода меньше указанного безопасного радиуса dsafety = 1 м. В таблице 6 приведен полный отчет о количественных тестах. Результаты демонстрируют четкую связь с гипотезой о том, что более высокое значение λr должно приводить к меньшим ошибкам отслеживания, но в среднем к более высокой частоте столкновений. И наоборот, низкое значение λr должно приводить к меньшему количеству столкновений, но к более высокой средней ошибке отслеживания. Это в точности соответствует ожиданиям.Количественные результаты можно интерполировать, чтобы найти общие выражения для вероятности успеха, частоты столкновений и средней ошибки отслеживания как функций от λr. Частота столкновений и средняя ошибка отслеживания хорошо описываются экспоненциальными функциями y = aebx + c. Также видно, что квадратичная функция y = ax2 + bx + c достаточно хорошо описывает частоту успеха как функцию параметра компромисса. Это соответствует ожиданиям, поскольку более высокое значение λr вызывает больше столкновений и, следовательно, снижает вероятность успеха.С другой стороны, во время эпизодов, когда агенту удается избежать столкновений, это всегда удается, потому что ошибка отслеживания очень мала. У нижних λr-конфигураций, естественно, возникает обратная проблема. Низкая частота столкновений обусловлена большей готовностью сбиться с пути, но снижает вероятность достижения конечной цели в пределах допустимого радиуса. На рисунке 4 показаны точки данных из таблицы 4 вместе с аппроксимированными кривыми функциями λr.

ТАБЛИЦА 6 . Результаты тестирования по выборке N = 100 случайных обучающих сценариев.

Рисунок 4 . Данные, аппроксимирующие кривую из Таблицы 4. Средняя ошибка отслеживания и столкновение аппроксимируются экспоненциальными функциями, в то время как показатель успешности аппроксимируется квадратичным полиномом.

4.2 Качественные результаты

В качественных тестах настраиваются четыре различных сценария (раздел 3.1) для тестирования различных поведенческих аспектов контроллеров. Первый тест показывает, что диспетчеры выполняют простой тест следования по пути, как с присутствием океанского течения, так и без него.На рисунке 5 представлены результаты моделирования одного эпизода.

Рисунок 5 . Чистый тест следования по пути. Как и ожидалось, более высокие λr лучше при следовании по пути.

Для λr = 0,9 средняя ошибка слежения составляет 0,45 м и 0,52 м в идеальной и возмущенной среде, соответственно. Для λr = 0,5 мы получили 0,54 м и 0,98 м. Наконец, λr = 0,1 достигло 1,64 м и 3,95 м. Это составляет увеличение ошибки отслеживания из-за помех на 15%, 81% и 141% соответственно. При тестировании все контроллеры работают в детерминированном режиме, чтобы гарантировать воспроизводимость всех результатов.По той же причине ток фиксируется с постоянной силой и направлением. В результате теста мы получаем такую же производительность, как и в количественных тестах. Агенту, настроенному на λr = 0,9, удается получить среднюю ошибку отслеживания всего 0,45 м в идеальных условиях, демонстрируя впечатляющее отслеживание на изогнутых трехмерных траекториях. Кроме того, наблюдается значительный рост ошибок слежения от λr = 0,5 до 0,1. Это также отражается на чувствительности ошибки отслеживания из-за наличия помехи.Большая часть ошибок возникает там, где кривизна траектории велика. Кроме того, все случаи успешны, за исключением текущего возмущения, которое заметно отклоняется от маршрута при прохождении последней путевой точки.

Повторяющаяся проблема, наблюдаемая при применении чисто реактивных алгоритмов, — это попадание в ловушку локальных минимумов, которые в практическом смысле материализуются как тупики. Следовательно, последний тест исследует, приобрели ли агенты интеллект, чтобы решить ловушку локальных минимумов в форме тупиковой задачи.Кроме того, это может подтвердить надежность и универсальность, усвоенную агентами, поскольку это совершенно новая ситуация. Препятствия имеют форму полусферы радиусом 20 м. Это означает, что агент обнаружит тупик за 5 м до центра (из-за дальности действия сонара 25 м) и должен предпринять соответствующие действия, чтобы выйти из него. Моделирование, изображенное на рисунке 6, показывает, что λr = 0,9 не проходит в этом тесте и не может выйти из тупика из-за того, что он слишком смещен, чтобы оставаться на пути. С другой стороны, λr = 0.5,0.1 ведет себя примерно так же и ему удается убежать и достичь цели. Это впечатляющая производительность, поскольку этот сценарий является новым для агентов и является классическим сценарием ловушек для реактивных алгоритмов.

Рисунок 6 . Тупиковый тест, в котором препятствия имеют конфигурацию полусферы с радиусом 20 м.

В следующем тесте мы анализируем, научились ли агенты эффективно управлять исполнительными механизмами в зависимости от того, как создаются препятствия. В крайних случаях препятствия будут складываться по горизонтали и вертикали, и оптимально не следует тратить энергию управления на то, чтобы направить АПА «на дальний путь».Вместо этого он должен использовать привод, чтобы избежать пути на боковой стороне направления штабелирования. Конечно, таким образом умный пилот преодолеет препятствия. Из графиков (рис. 7) видно, что все агенты тратят мало контрольной энергии, используя «противоположный» контрольный плавник. Агент с λr = 0,9 использует больше, чем другие, из-за более медленной реакции. Следовательно, он должен расходовать больше энергии по мере приближения к препятствию и, возможно, должен тянуть все рычаги, чтобы избежать столкновений.Видно, что агент с λr = 0,1 планирует дальше вперед, поскольку он начинает действовать раньше, чем два других, но он также уходит далеко с пути. Можно увидеть, что контроллер с λr = 0,5 работает с принятием решений, подобными человеческому. Он уклоняется от препятствий по красивой и плавной кривой и не отклоняется в плоскости, которой не препятствуют препятствия.

Рисунок 7 . Тест горизонтальных и вертикальных препятствий. Здесь нас интересует, узнал ли агент, какой исполнительный механизм использовать, чтобы избегать препятствий.

Результаты, полученные из сценариев тестирования, демонстрируют четкую связь с функцией вознаграждения, как и предполагалось. В тесте чистого следования по пути агенту, склонному к следованию по пути, удается отслеживать путь с большой точностью. С другой стороны, регулирование компромисса ближе к COLAV приводит к появлению агентов, которые готовы пойти дальше в поисках безопасных траекторий. Это отражается в средней ошибке слежения и частоте столкновений. Более того, видно, что последние контроллеры реагируют менее агрессивным контролем.Контроллер, настроенный на λr = 0,5, эффективен для обхода препятствий, а также не отклоняется в сторону неоптимального размера. Агент экспертного уровня, настроенный на λr = 0,1, проявляет большую осторожность и на основе количественного анализа показывает 99,25% без столкновений выборок из 400, где столкновения произошли только на уровне сложности экспертного уровня.

Ограничение тока в смоделированной установке — это предположение, что все состояния, включая океанское течение, доступны для обратной связи. Поэтому мы пропустили Navigation как часть классической обратной связи для морских судов.При полномасштабном испытании оценка состояния и шум датчика, естественно, будут частью контура обратной связи, что потребует наличия навигационного модуля.

5 Заключение и дальнейшая работа

В этом исследовании агенты DRL были обучены с использованием современного алгоритма RL PPO и развернуты для решения гибридной задачи трехмерного следования по траектории и предотвращения столкновений с помощью АНПА. Обучение по учебной программе Подход использовался для обучения агента с возрастающим уровнем сложности, начиная со следования по пути, за которым следовало введение сложностей в схемы препятствий и, в конечном итоге, введение океанских течений.АНПА управлялся с помощью трех сигналов исполнительного механизма в виде тяги винта, руля направления и угла оперения руля высоты. ПИ-регулятор поддерживал желаемую крейсерскую скорость, в то время как агент DRL управлял плавниками. Агент принимал решения на основе наблюдения переменных состояния динамической модели, ошибок управления, возмущений и сенсорных входов от ДУТ. Основные выводы таковы:

• Было замечено, что агенты, склонные к следованию по пути, достигли цели со средней ошибкой 0.5 м даже при наличии возмущающего океанского течения, что ясно указывает на его полезность в 3D-корпусе для транспортных средств с 6 степенями свободы и несколькими управляющими плавниками.

• Количественная оценка была выполнена с использованием статистических средних значений путем выборки N = 100 эпизодов на каждый уровень сложности и измерения степени успеха (достижение последней путевой точки в пределах допустимого радиуса без столкновений), частоты столкновений и средней ошибки отслеживания. За счет предоставления агентам возможности воспринимать окружающую среду через FLS и предоставления правильных стимулов было замечено, что агенты, склонные к COLAV, продемонстрировали отличную способность избегать препятствий в идеальных условиях.Лучший агент совершил ноль столкновений из 300 образцов без океанического течения и три из 100 с океанским течением. Контроллеры DRL также были протестированы в специальных сценариях для исследования качества следования по пути в особых случаях, когда никакие объекты не ограничивают путь, и оптимального использования исполнительных механизмов в экстремальных конфигурациях препятствий и в тупиковых испытаниях. Тестирование показало, что агенты действительно научились маневрировать АПА, эффективно применяя большинство управляющих воздействий в беспрепятственном направлении при столкновении с экстремальными конфигурациями препятствий.Более того, агентам с меньшим стимулом оставаться на пути удалось избежать ловушки локальных минимумов, вовлеченной в тупиковый вызов. Следовательно, результаты показывают, что агенты приобрели достаточно общих знаний о системе, чтобы принимать разумные решения, когда сталкиваются с новыми ситуациями.

• Система вознаграждений, основанная на квадратичных штрафах, была разработана, чтобы побудить агента следовать по пути, а также была готова отклониться, если дальнейшее продвижение по пути было небезопасным. Кроме того, избегания чрезмерного крена и использования управляющего воздействия можно было избежать за счет наказания за такое поведение.Поскольку следование пути и предотвращение столкновений являются конкурирующими целями, агент должен уступить одно ради другого, чтобы добиться успешного результата в эпизоде. Поскольку этот компромисс нетривиален, был введен регулирующий параметр λr, настроенный на три различных значения для наблюдения за поведенческим результатом. Как количественная, так и качественная оценка подтвердила предполагаемую взаимосвязь между поведенческим результатом и параметром регулирования компромисса. Кроме того, история обучения выявила различия в способности адаптироваться и исследовать / использовать по мере продвижения процесса обучения.Выводы из этого вывода заключаются в том, что конкретные стимулы делают агентов более склонными к определенным слабостям, которые затем следует учитывать при настройке процесса обучения.

Из текущих исследований ясно, что DLR с использованием обучения по учебной программе может быть эффективным подходом к приручению неразорвавшегося АПА с 6-степенями свободы для достижения объединенной цели следования по пути и предотвращения столкновений в 3D. Однако также важно подчеркнуть, что, несмотря на продемонстрированный потенциал подхода DRL, он будет иметь очень ограниченную приемлемость в критически важных для безопасности приложениях, потому что весь процесс обучения происходит в режиме черного ящика, что лишает его объяснимости и анализируемости.Частично эта природа черного ящика приписывается глубокой нейронной сети, которая лежит в основе DRL, потому что им не хватает функциональной выразительности. Чтобы решить эту проблему, обучение обученного агента можно представить в форме уравнений с использованием символической регрессии. Было продемонстрировано, что символическая регрессия, основанная на программировании экспрессии генов, открывает новую физику и уравнения непосредственно на основе немногочисленных данных. Vaddireddy et al. (2020). Это позволит провести анализ стабильности системы, чтобы сделать ее более надежной, но в настоящее время такого рода исследования находятся в зачаточном состоянии.

Заявление о доступности данных

Исходные материалы, представленные в исследовании, включены в статью / дополнительные материалы; дальнейшие запросы можно направить автору-корреспонденту.

Вклад авторов

SH разработала программную среду, облегчающую это исследование, и является ведущим автором. AR и OS контролировали исследование и обеспечивали руководство на протяжении всего процесса, а также корректировку.

Конфликт интересов

AR работает в SINTEF Digital.

Остальные авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могли бы быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Рецензент ML объявил о совместной принадлежности, без сотрудничества, с авторами SH и AR к редактору на момент рецензирования.

Сноски

¹ Ссылка: https://github.com/simentha/gym-auv

Ссылки

Атаи, М., и Юсефи-Кома, А.(2015). Трехмерное планирование оптимального пути для наведения на точку маршрута автономного подводного аппарата. Робот. Автономный. Syst. 67, 23–32. doi: 10.1016 / j.robot.2014.10.007

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Bengio, Y., Louradour, J., Collobert, R., and Weston, J. (2009). «Curriculum learning», Материалы 26-й ежегодной международной конференции по машинному обучению. (Нью-Йорк, Нью-Йорк: Ассоциация вычислительной техники)), 41–48. DOI: 10,1145 / 1553374.1553380

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Брейвик, М., Фоссен, Т. И. (2009). «Руководящие законы для автономных подводных аппаратов», в Подводные аппараты , редактор. А. В. Инзарцев (Риека: IntechOpen). doi: 10.5772 / 6696

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Brockman, Greg & Cheung, Vicki & Pettersson, Ludwig & Schneider, Jonas & Schulman, John & Tang, Jie & Zaremba, Wojciech. (2016). OpenAI Gym.

Google Scholar

Carlucho, I., Паула, М. Д., Ван, С., Петилло, Ю., и Акоста, Г. Г. (2018). Адаптивное низкоуровневое управление автономными подводными аппаратами с использованием глубокого обучения с подкреплением. Робот. Автономный. Syst. 107, 71–86. doi: 10.1016 / j.robot.2018.05.016

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кэрролл, К. П., МакКларан, С. Р., Нельсон, Э. Л., Барнетт, Д. М., Фризен, Д. К., и Уильям, Г. Н. (1992). «Планирование пути Auv: a * подход к планированию пути с учетом переменных скоростей транспортного средства и нескольких перекрывающихся, зависящих от времени запретных зон», в Протоколах симпозиума 1992 года по технологии автономных подводных транспортных средств. (Нью-Йорк, Нью-Йорк, США: IEEE), 79–84. doi: 10.1109 / AUV.1992.225191

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Cashmore, M., Fox, M., Larkworthy, T., Long, D., and Magazzeni, D. (2014). «Управление полетами Auv посредством временного планирования», на международной конференции IEEE по робототехнике и автоматизации (ICRA) 2014 г., Гонконг, Китай, 7 июня 2014 г. (Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: IEEE), 6535–6541. doi: 10.1109 / ICRA.2014.6

3

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чанг, С.-Р., И Ха, У.-Й. (2015). Трехмерное планирование пути с непрерывной кривизной с использованием метода qpmi. Внутр. J. Adv. Роб. Syst. 12, 76. doi: 10.5772 / 60718

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чу, З., и Чжу, Д. (2015). Трехмерное управление движением по траектории для автономного подводного аппарата на основе адаптивного скользящего режима обратного хода. Международная конференция IEEE по информации и автоматизации, 2015 г., Лицзян, Китай, 8 августа 2015 г. (Нью-Йорк, США: IEEE), 1143–1147. DOI: 10.1109 / ICInfA.2015.7279458

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Чирилло, М. (2017). «От видеоигр до автономных грузовиков: новый алгоритм для планирования движения на основе решеток», симпозиум по интеллектуальным транспортным средствам IEEE 2017 г., Редондо-Бич, Калифорния, 8 августа 2015 г. (Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: IEEE), 148–153.

Google Scholar

да Силва, Хорхе Эстрела и др. (2007). «Моделирование и симуляция автономного подводного аппарата LAUV». 13-я Международная конференция IEEE IFAC по методам и моделям автоматизации и робототехники.Щецин, Польша Щецин, Польша, 2007.

Google Scholar

Даривал, П., Гессен, К., Климов, О., Никол, А., Плапперт, М., Рэдфорд, А. и др. (2017). Исходные данные Openai. Репозиторий GitHub .

Google Scholar

Encarnacao, P., и Pascoal, A. (2000). 3-й путь следования для автономного подводного аппарата. Труды 39-й конференции IEEE по решениям и контролю (кат. № 00Ч47187) 3, 2977–2982. doi: 10.1109 / CDC.2000.914272

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Эриксен, Б.Х., Брейвик, М., Петтерсен, К. Ю., Уиг, М. С. (2016). «Модифицированный алгоритм динамического окна для предотвращения горизонтальных столкновений для auvs», конференция IEEE 2016 г. по управляющим приложениям, Буэнос-Айрес, Аргентина, 19–22 сентября 2014 г. (Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: IEEE), 499–506. doi: 10.1109 / CCA.2016.7587879

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Fox, D., Burgard, W., and Thrun, S. (1997). Подход динамического окна к предотвращению столкновений. Робот IEEE. Автомат. Mag. 4, 23–33. doi: 10.1109 / 100.580977

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Garau, B., Alvarez, A., and Oliver, G. (2005). «Планирование пути автономных подводных аппаратов в текущих областях со сложной пространственной изменчивостью: подход a *», в материалах Международной конференции IEEE 2005 г. по робототехнике и автоматизации, Барселона, Испания, 18–22 апреля 2005 г. (Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США). США: IEEE), 194–198. doi: 10.1109 / ROBOT.2005.1570118

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Haugen, F.(2008). Создание дискретного фильтра нижних частот (TechTeach) .

Google Scholar

Караман С. и Фраццоли Э. (2011). Алгоритмы на основе выборки для оптимального планирования движения. Внутр. J. Robot Res. 30, 846–894. doi: 10.1177 / 02F02783646761

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Кавраки, Л. Е., Свестка, П., Латомбе, Дж., И Овермарс, М. Х. (1996). Вероятностные дорожные карты для планирования пути в многомерных конфигурационных пространствах. IEEE Trans. Робот. Автомат. 12, 566–580. doi: 10.1109 / 70.508439

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Liang, X., Qu, X., Wan, L., and Ma, Q. (2018). Трехмерное следование по траектории неразорвавшейся АСУ на основе управления скользящим режимом нечеткого обратного шага. Внутр. J. Fuzzy Syst. 20, 640–649. doi: 10.1007 / s40815-017-0386-y

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Lillicrap, T. P., Hunt, J. J., Pritzel, A., Heess, N. M. O., Erez, T., Tassa, Y., и другие. (2015). Непрерывный контроль с глубоким обучением с подкреплением. CoRR абс . 1509, 02971.

Google Scholar

Ljungqvist, O., Evestedt, N., Axehill, D., Cirillo, M., and Pettersson, H. (2019). Система планирования пути и управления отслеживанием пути для обычного 2-прицепа с автомобильным тягачом. J. Полевой робот. 36, 1345–1377. doi: 10.1002 / rob.21908

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мартинсен, А. Б., Леккас, А. М. (2018a).«Изогнутый путь с глубоким обучением с подкреплением: результаты трех моделей судов», OCEANS 2018 MTS / IEEE charleston, Charleston, SC, 22–25 октября 2018 г. (Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: IEEE), 1–8. doi: 10.1109 / OCEANS.2018.8604829

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мартинсен, А. Б., Леккас, А. М. (2018b). Следование по прямому пути для морских судов, не подвергшихся срезанию, с использованием глубокого обучения с подкреплением. IFAC-PapersOnLine 51, 329–334. DOI: 10.1016 / j.ifacol.2018.09.502

CrossRef Полный текст | Google Scholar

McGann, C., Py, F., Rajan, K., Thomas, H., Henthorn, R., and McEwen, R. (2008). Обдуманная архитектура для контроля auv. Международная конференция IEEE по робототехнике и автоматизации 2008 г., Пасадена, Калифорния, 19–23 мая 2018 г. (Нью-Йорк, США: IEEE) 1049–1054. doi: 10.1109 / ROBOT.2008.4543343

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Meyer, E., Heiberg, A., Rasheed, A., and San, O. (2020a). Предотвращение столкновений беспилотных наземных транспортных средств в соответствии с COLREG с помощью глубокого обучения с подкреплением. Доступ IEEE 8, 165344–165364. doi: 10.1109 / ACCESS.2020.3022600

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Мейер, Э., Робинсон, Х., Рашид, А., и Сан, О. (2020b). Приручение автономного наземного транспортного средства для следования по пути и предотвращения столкновений с помощью глубокого обучения с подкреплением. IEEE Access 8, 41466–41481.

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Пивторайко М., Неппер Р. А. и Келли А. (2009). Планирование движения мобильного робота с дифференциальными ограничениями в решетках состояний. J. Полевой робот. 26, 308–333. doi: 10.1002 / rob

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Schulman, J., Moritz, P., Levine, S., Jordan, M., and Abbeel, P. (2015). Высокомерное непрерывное управление с использованием обобщенной оценки преимущества .

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Schulman, J., Wolski, F., Dhariwal, P., Radford, A., and Klimov, O. (2017). Алгоритмы проксимальной оптимизации политики. CoRR abs 1707, 06347.

Google Scholar

Sugihara, K., и Yuh, J. (1996). «Планирование движения на основе Ga для подводных роботизированных транспортных средств», в Proc. 10-й международный симпозиум. по беспилотной безэкипажной подводной технике, Ли, Нью-Хэмпшир, 7–10 сентября 1996 г. (Ли, Нью-Хэмпшир, США: Автономный институт подводных систем). 406–415.

Google Scholar

Тан, К. С. (2006). Система предотвращения столкновений для автономных подводных аппаратов. Кандидатская диссертация. Плимут (Великобритания): Плимутский университет.

Google Scholar

Ваддиредди, Х., Рашид А., Стейплс А. Э. и Сан О. (2020). Методы проектирования функций и символьной регрессии для обнаружения скрытых физических явлений от разреженных датчиков. Phys. Fluids 32, 015113. doi: 10.1063 / 1.5136351

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Wiig, M. S., Pettersen, K. Y., and Krogstad, T. R. (2018). «Трехмерный алгоритм предотвращения столкновений для неголономных транспортных средств», конференция IEEE 2018 по технологиям и приложениям управления (CCTA), Копенгаген, Дания, 21–24 августа 2018 г. (Нью-Йорк, Нью-Йорк, США: IEEE), 67–74 .doi: 10.1109 / CCTA.2018.8511437

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Уильямс Г. Н., Лагас Г. Э. и Вудфин А. (1990). «Контроллер предотвращения столкновений для автономных подводных аппаратов» на симпозиуме по технологии автономных подводных аппаратов, Вашингтон, округ Колумбия, 5–6 июня 1990 г. (Нью-Йорк, Нью-Йорк, США: IEEE), 206–212. doi: 10.1109 / AUV.1990.110458

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Woo, J., Yu, C., and Kim, N. (2019). Контроллер на основе глубокого обучения с подкреплением для следования по пути беспилотного наземного транспортного средства. Ocean Engineering 183, 155–166. doi: 10.1016 / j.oceaneng.2019.04.099

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Xiang, Yu, C., and Zhang, Q. (2017). Надежное нечеткое отслеживание трехмерного пути для автономного подводного аппарата с учетом неопределенностей. Comput. Опер. Res. 84, 165–177. doi: 10.1016 / j.cor.2016.09.017

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Янн ЛеКун, Г. Б. О., Леон, Б., и Мюллер, К.-Р. (1998). Эффективный BackProp .Берлин, Гейдельберг: Springer.

Google Scholar

Yu, R., Shi, Z., Huang, C., Li, T., and Ma, Q. (2017). «Управление отслеживанием оптимальной траектории автономного подводного аппарата на основе глубокого обучения с подкреплением» в 2017 г., 36-я Китайская конференция по управлению, Далянь, Китай, 5–6 июня 1990 г. (Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: IEEE), 4958–4965. doi: 10.23919 / ChiCC.2017.8028138

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Контроль в реальном времени для оптимальной посадки на Луну по топливу на основе интерактивного алгоритма глубокого обучения с подкреплением

[1]
Wang, Z.Б., Грант, М. Дж. Трансферы с минимальной тягой и малой тягой для космических аппаратов: выпуклый подход. Транзакции IEEE по аэрокосмическим и электронным системам , 2018 , 54 (5): 2274–2290.
Артикул Google ученый

[2]
Тан, Дж., Цзян, Ф. Х., Ли, Дж. Ф. Оптимизация траектории оптимальной по топливу малой тяги с использованием косвенного метода и последовательного выпуклого программирования. Транзакции IEEE по аэрокосмическим и электронным системам , 2018 , 54 (4): 2053–2066.
Артикул Google ученый

[3]
Беттс, Дж. Т. Обзор численных методов оптимизации траектории. Journal of Guidance, Control, and Dynamics , 1998 , 21 (2): 193–207.
Артикул Google ученый

[4]
Янг, Х. В., Баоинь, Х. Оптимальное управление по топливу для мягкой посадки на астероид неправильной формы. Транзакции IEEE по аэрокосмическим и электронным системам , 2015 , 51 (3): 1688–1697.
Артикул Google ученый

[5]
Цзян Ф. Х., Баоинь Х., Ли Дж. Ф. Практические методы оптимизации траектории малой тяги с использованием гомотопического подхода. Journal of Guidance, Control, and Dynamics , 2012 , 35 (1): 245–258.
Артикул Google ученый

[6]
Тахери, Э., Ли, Н. И., Колмановский, И. Инициализация совместного состояния для оптимизации траектории с малой тягой за минимальное время. Успехи в космических исследованиях , 2017 , 59 (9): 2360–2373.
Артикул Google ученый

[7]
Лю, X. Ф., Лу, П., Пан, Б. Ф. Обзор выпуклой оптимизации для аэрокосмических приложений. Астродинамика , 2017 , 1 (1): 23–40.
Артикул Google ученый

[8]
Ван, З. Б., Грант, М. Дж. Оптимизация траектории с ограничениями для входа в планету с помощью последовательного выпуклого программирования. Journal of Guidance, Control and Dynamics , 2017 , 40 (10): 2603–2615.
Артикул Google ученый

[9]
Лилликрэп, Т. П., Хант, Дж. Дж., Прицель, А., Хесс, Н., Эрез, Т., Тасса, Й, Сильвер, Д., Вьерстра, Д. Непрерывный контроль с глубоким обучением с подкреплением. arXiv: 1509.02971, 2015.

[10]
Шульман, Дж., Левин, С., Аббель, П., Джордан, М., Мориц, П. Оптимизация политики доверительного региона. В: Материалы Международной конференции по машинному обучению, 2015 , 1889–1897.

[11]
Мних, В., Бадиа, А.П., Мирза, М., Грейвс, А., Лилликрэп, Т.П., Харли, Т., Сильвер, Д., Кавукчуоглу, К. Асинхронные методы для глубокого обучения с подкреплением . В: Материалы международной конференции по машинному обучению, , 2016, , 1928–1937.

[12]
Саттон, Р. С., Барто, А. Г. Обучение с подкреплением: введение.MIT Press, 1998 .
МАТЕМАТИЧЕСКИЙ Google ученый

[13]
Мних, В., Кавукчуоглу, К., Сильвер, Д., Русу, А.А., Венесс, Дж., Бельмар, М.Г., Грейвс, А., Ридмиллер, М., Фиджеланд, А.К., Островски , G. et al. Контроль на уровне человека посредством глубокого обучения с подкреплением. Природа , 2015 , 518 (7540): 529–533.
Артикул Google ученый

[14]
Нг, А.Ю., Коутс, А., Дил, М., Ганапати, В., Шульте, Дж., Цзе, Б., Бергер, Э., Лян, Э. Автономный перевернутый полет на вертолете посредством обучения с подкреплением. Experimental Robotics IX , 2006 , 363–372.
Глава Google ученый

[15]
Сильвер, Д., Хуанг, А., Мэддисон, К.Дж., Гез, А., Сифре, Л., Ван ден Дрише, Г., Шриттвизер, Дж., Антоноглу, И., Паннеершельвам, V., Lanctot, M. et al. Освоение игры в го с глубокими нейронными сетями и поиском по дереву. Природа , 2016 , 529 (7587): 484–489.
Артикул Google ученый

[16]
Ченг, Л., Ван, З. Б., Цзян, Ф. Х., Чжоу, С. Ю. Оптимальное управление в реальном времени для перемещения космических аппаратов на орбиту через многомасштабные глубокие нейронные сети. Транзакции IEEE по аэрокосмическим и электронным системам , 2018 , DOI: https://doi.org/10.1109/TAES.2018.2889571.

[17]
Санчес-Санчес, К., Иззо, Д. Оптимальное управление в реальном времени с помощью глубоких нейронных сетей: исследование проблем посадки. Журнал руководства, контроля и динамики , 2018 , 41 (5): 1122–1135.
Артикул Google ученый

[18]
Морэ, Дж. Дж., Гарбоу, Б. С., Хиллстром, К. Э. Руководство пользователя MINPACK-1.