| Наименование РИД |
Программа виртуальной модели модульного мобильного вспомогательного робота «ЛИРС.АртБул-3»
|
| Реферат |
Программа предназначена для использования виртуальной модели модульного мобильного вспомогательного робота «ЛИРС.АртБул-3» в симуляторе Gazebo Ignition и служит для решения важных задач в исследованиях, разработке и тестирование робототехнических комплексов:
- Безопасная среда тестирования. Модель предоставляет безопасную платформу для тестирования и отладки алгоритмов, включая навигацию, планирование пути и обход препятствий, без рисков повреждения физического оборудования;
- Визуализация и отладка в реальном времени. Модель обеспечивает визуальную обратную связь в моделируемой среде, помогая в отладке и тонкой настройке;
- Исследования и образование. Модель используется в академических целях для обучения концепциям робототехники.
Программа обеспечивает выполнение следующих функций для робота «ЛИРС.АртБул-3»:
- конфигурация параметров создаваемой виртуальной модели;
- импорт созданной виртуальной модели в симулятор Gazebo;
- визуализация виртуальной модели в Gazebo/Rviz в соответствии с заданными параметрами.
Разработанная модель состоит из корпуса, двух идентичных независимо управляемых ведущих колёс, формирующих дифференциальный привод, двух пассивных самоориентирующихся поворотных колёс рояльного типа и бортовых датчиков. Каждая часть модели имеет собственную текстуру, созданную в программном инструменте Blender и Freecad.
|
| Возможные направления использования |
Разработанная 3D-модель модульного мобильного вспомогательного робота «ЛИРС.АртБул-3» и URDF-описание для его интеграции в симулятор Gazebo Ignition позволят проводить апробацию и тестирование алгоритмов навигации, локализации и других на мобильных роботах с дифференциальным типом шасси. Модель робота состоит из каркаса и корпуса, двух идентичных независимо управляемых ведущих колёс, формирующих дифференциальный привод, двух пассивных самоориентирующихся поворотных колёс рояльного типа, одного 2D лазерного дальномера, трех ультразвуковых дальномеров, одной камеры и одного инерциального измерительного модуля. Файл URDF предоставляет набор параметров и позволяет быстро реконфигурировать мобильную платформу под необходимые параметры; бортовые датчики модели могут быть сконфигурированы под параметры различных реальных датчиков.
|
| Количество опытных образцов |
0
|
| Количество просмотров |
3
|
| Наличие дополнительных файлов |
False
|
| Использование РИД правообладателем |
False
|
| Внешнее использование РИД |
False
|
| НИОКТР (JSON) |
{}
|
| ИКСИ (JSON) |
[]
|
| ИКСПО (JSON) |
[]
|
| ОЭСР (JSON) |
[]
|
| Дата первого статуса |
2025-11-20T11:35:17.196764+00:00
|
| Предполагаемый тип результата |
Программа для ЭВМ
|
| Ожидаемая роль |
Исполнитель
|
| Заказчик |
МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
|
| Руководитель работы |
Магид Евгений Аркадьевич
|
| Руководитель организации |
Таюрский Дмитрий Альбертович
|
| Регистрационный номер НИОКТР |
125091010200-5
|
| Последний статус |
Подтверждена, 625121000050-8, 2025-12-10 07:23:50 UTC
|
| ОКПД |
Услуги, связанные с научными исследованиями и экспериментальными разработками в области компьютерных наук и информационных технологий
|
| Ключевые слова |
мобильный робот; виртуальная модель
|
| Исполнители |
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "КАЗАНСКИЙ (ПРИВОЛЖСКИЙ) ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ"
|
| Авторы |
Магид Евгений Аркадьевич; Еремин Александр Николаевич; Доброквашина Александра Сергеевна; Апурин Артем Александрович; Аббясов Булат Ривалевич
|
| Коды тематических рубрик |
28.23.27 - Интеллектуальные робототехнические системы
|
| OESR |
Робототехника и автоматическое управление
|
| Приоритеты научно-технического развития |
а) переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, роботизированных и высокопроизводительных вычислительных систем, новых материалов и химических соединений, результатов обработки больших объемов данных, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта;
|
