Разработка методов оптимизации и аппроксимации рабочей области параллельных роботов

Объектом исследования является рабочая область параллельных роботов и описание рабочей области с использованием современных высокопроизводительных вычислительных систем и программного обеспечения для решения широкого класса прикладных задачЦель работы – Разработка новых методов многокритериальной оптимизации для описания границ рабочей области, открывающие возможности для решения широкого класса прикладных задач в области промышленной и медицинской робототехники. В процессе работы разработаны новые гибридные алгоритмы многокритериальной оптимизации, которые основаны на сочетании методов локальной и глобальной оптимизации с возможностью подстройки параметров алгоритма под решаемую задачу. Разработанные алгоритмы применяются для решения широкого спектра задач построения аппроксимации рабочей области роботов, имеющих различную структуру, что позволяет продемонстрировать эффективность предложенного подхода и определить границы его применимости. В результате исследований разработаны гибридные оптимизационные алгоритмы, основанные на сочетании методов глобальной и локальной многокритериальной оптимизации, применимые для решения задачи аппроксимации образа компактного множества при непрерывном отображении, с возможностью подстройки параметров алгоритма под решаемую задачу. Разработана технология построения таких отображений для задачи описания рабочей области. На основе разработанных оптимизационных методов разработан подход к построению аппроксимации рабочей области роботов с 5 и 6 степенями свободы, который позволит строить множество, гарантированно содержащее рабочую область. Рассмотрен широкий спектр роботов, начиная от планарных многозвенных манипуляторов до сложных механизмов с параллельной кинематикой, а также варианты с препятствиями, накладывающими ограничения на форму рабочей области.Основные показатели: высокая эффективность распараллеливания для многоядерных систем с общей памятью, высокую масштабируемость.Эффективность методов оптимизации и аппроксимации определяются в результате экспериментов, на основании которых анализируется эффективность параллельной реализации комбинированных алгоритмов, и исследуются правила выбора параметров, управляющих работой алгоритмов, реализованных на языке программирования С++, который обладает мощными средствами поддержки объективно-ориентированного программирования, обеспечивает высокий уровень абстракции, модульности и гибкости программирования