Розроблення моделі синхронізації роботи колаборативних роботів-маніпуляторів у HRC-сценаріях

Автор(и)

  • Ігор Невлюдов Харківський національний університет радіоелектроніки
  • Владислав Євсєєв Харківський національний університет радіоелектроніки
  • Світлана Максимова Харківський національний університет радіоелектроніки
  • Олександр Пащенко Харківський національний університет радіоелектроніки
  • Віктор Косенко Харківський національний університет радіоелектроніки

DOI:

https://doi.org/10.30837/2522-9818.2026.2.214

Ключові слова:

колаборативні роботизовані маніпулятори, синхронізація руху, сценарії взаємодії людини і робота (HRC), децентралізоване керування, алгоритм консенсусу, потенціальні поля безпеки, псевдообернена матриця Якобі, Індустрія 5.0.

Анотація

У статті розглянуто задачу синхронізації роботи групи колаборативних роботів-маніпуляторів у спільному робочому просторі з людиною в умовах сучасних вимог людиноцентричного виробництва та концепції Індустрії 5.0. Актуальність дослідження зумовлена необхідністю забезпечення узгодженого руху декількох роботів за одночасного дотримання жорстких безпекових обмежень у HRC-сценаріях, де традиційні централізовані підходи не гарантують достатньої надійності та масштабованості. Метою роботи є розроблення математичної моделі синхронізованого керування колаборативними маніпуляторами з урахуванням взаємної узгодженості, відстеження спільної траєкторії та активного уникнення небезпечних зближень із людиною та між роботами. Предметом дослідження є децентралізовані закони синхронізації у просторі задачі з проєкцією в суглобовий простір та використанням потенціальних полів безпеки. У роботі застосовано методи математичного моделювання динаміки маніпуляторів на основі рівнянь Ейлера–Лагранжа, методи консенсусного керування, псевдоінверсії матриці Якобі, чисельні методи інтегрування Рунге–Кутти четвертого порядку та методи аналізу безпекових метрик. Завданнями дослідження є формалізація законів консенсусного керування у просторі задачі, інтеграція потенціальних полів безпеки та чисельна валідація моделі для групи маніпуляторів у спільному робочому просторі. Результати моделювання для групи з трьох дволанкових планарних маніпуляторів показали формування узгоджених траєкторій зі зменшенням характерних коливань та стабілізацією динаміки, однак середня похибка відстеження спільної траєкторії залишається на рівні 0.38–0.40 м. Аналіз мінімальних дистанцій робот–робот і робот–людина підтвердив ефективність потенціальних бар’єрів у сталому режимі, проте виявив небезпечні провали на перехідних ділянках. Зроблено висновок, що запропонована модель забезпечує стабільну синхронізацію та базовий рівень безпеки, але для гарантованого дотримання зазорів у всьому часовому інтервалі доцільно перейти до жорстких бар’єрних обмежень типу CBF та задачно-пріоритетних схем керування.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Біографії авторів

Ігор Невлюдов, Харківський національний університет радіоелектроніки

доктор технічних наук, професор,  завідувач кафедри комп’ютерно-інтегрованих технологій, автоматизації, робототехніки та безпекової інженерії

Владислав Євсєєв, Харківський національний університет радіоелектроніки

доктор технічних наук, професор,  професор кафедри комп’ютерно-інтегрованих технологій, автоматизації, робототехніки та безпекової інженерії

Світлана Максимова, Харківський національний університет радіоелектроніки

кандидат технічних наук, доцент, доцент кафедри комп’ютерно-інтегрованих технологій, автоматизації, робототехніки та безпекової інженерії

Олександр Пащенко, Харківський національний університет радіоелектроніки

здобувач вищої освіти ступеня доктора філософії кафедри комп’ютерно-інтегрованих технологій, автоматизації, робототехніки та безпекової інженерії

Віктор Косенко, Харківський національний університет радіоелектроніки

доктор технічних наук, професор, Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка», професор кафедри автоматики, електроніки та телекомунікацій, Полтава, Харківський національний університет радіоелектроніки, професор кафедри комп’ютерно-інтегрованих технологій, автоматизації, робототехніки та безпекової інженерії

Посилання

References

Mourtzis, D. (2023), "The Metaverse in Industry 5.0: A human-centric approach towards personalized value creation", Encyclopedia, Vol. 3, No. 3, pp. 1105–1120. DOI: https://doi.org/10.3390/encyclopedia3030080

Goh, C.S. and Chong, H.Y. (2023), "Opportunities in the sustainable built environment: Perspectives on human-centric approaches", Energies, Vol. 16, No. 3, Article 1301. DOI: https://doi.org/10.3390/en16031301

Lyashenko, V., Tahseen, A.J.A., Yevsieiev, V. and Maksymova, S. (2023), "Automated Monitoring and Visualization System in Production", International Research Journal of Multidisciplinary Technovation, Vol. 5, No. 6, pp. 09–18. DOI: https://doi.org/10.54392/irjmt2362

Borboni, A., Reddy, K.V.V., Elamvazuthi, I., Al-Quraishi, M.S., Natarajan, E. and Azhar Ali, S.S. (2023), "The expanding role of artificial intelligence in collaborative robots for industrial applications: A systematic review of recent works", Machines, Vol. 11, No. 1, Article 111. DOI: https://doi.org/10.3390/machines11010111

Hameed, A., Ordys, A., Możaryn, J. and Sibilska-Mroziewicz, A. (2023), "Control system design and methods for collaborative robots", Applied Sciences, Vol. 13, No. 1, Article 675. DOI: https://doi.org/10.3390/app13010675

Bortnikova, V., Yevsieiev, V., Beskorovainyi, V., Nevliudov, I., Botsman, I. and Maksymova, S. (2019), "Structural parameters influence on a soft robotic manipulator finger bend angle simulation", In: 2019 IEEE 15th International Conference on the Experience of Designing and Application of CAD Systems (CADSM), IEEE, pp. 35–38. DOI: https://doi.org/10.1109/CADSM.2019.8779300

Keshvarparast, A., Battini, D., Battaia, O. and Pirayesh, A. (2024), "Collaborative robots in manufacturing and assembly systems: Literature review and future research agenda", Journal of Intelligent Manufacturing, Vol. 35, No. 5, pp. 2065–2118. DOI: https://doi.org/10.1007/s10845-023-02137-w

Khan, Q.W., Khan, A.N., Rizwan, A., Ahmad, R., Khan, S. and Kim, D.H. (2023), "Decentralized machine learning training: A survey on synchronization, consolidation, and topologies", IEEE Access, Vol. 11, pp. 68031–68050. DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3284976

Miao, X., Shi, Y., Yang, Z., Cui, B. and Jia, Z. (2023), "Sdpipe: A semi-decentralized framework for heterogeneity-aware pipeline-parallel training", Proceedings of the VLDB Endowment, Vol. 16, No. 9, pp. 2354–2363. DOI: https://doi.org/10.14778/3598581.3598604

Semeraro, F., Griffiths, A. and Cangelosi, A. (2023), "Human–robot collaboration and machine learning: A systematic review of recent research", Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, Vol. 79, Article 102432. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rcim.2022.102432

Li, W., Hu, Y., Zhou, Y. and Pham, D.T. (2024), "Safe human–robot collaboration for industrial settings: A survey", Journal of Intelligent Manufacturing, Vol. 35, No. 5, pp. 2235–2261. DOI: https://doi.org/10.1007/s10845-023-02159-4

De Simone, V., Di Pasquale, V., Giubileo, V. and Miranda, S. (2022), "Human-robot collaboration: An analysis of worker’s performance", Procedia Computer Science, Vol. 200, pp. 1540–1549. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.01.355

Al-Sharo, Y., Abu-Jassar, A., Lyashenko, V., Yevsieiev, V. and Maksymova, S. (2023), "A Robo-hand prototype design gripping device within the framework of sustainable development", Indian Journal of Engineering, Vol. 20, No. 54, Article e37ije1673. DOI: https://doi.org/10.54905/disssi.v20i54.e37ije1673

Rybalskii, I., Kruusamäe, K., Singh, A.K. and Schlund, S. (2024), "An Augmented Reality Interface for Safer Human-Robot Interaction in Manufacturing", IFAC-PapersOnLine, Vol. 58, No. 19, pp. 581–585. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2024.09.275

Kóczi, D. and Sárosi, J. (2025), "Safety Engineering for Humanoid Robots in Everyday Life-Scoping Review", Electronics, Vol. 14, No. 23, Article 4734. DOI: https://doi.org/10.3390/electronics14234734

Pawlewski, P. (2024), "Scientific and Practical Challenges for the Development of a New Approach to the Simulation of Remanufacturing", Sustainability, Vol. 16, No. 9, Article 3857. DOI: https://doi.org/10.3390/su16093857

Ye, H., Song, Y., Lam, J. and Ioannou, P.A. (2025), "Decentralized Prescribed-Time Control of Robotic Arm-Finger Systems for Grasping and Moving Tasks", IEEE Transactions on Cybernetics, Vol. 55, No. 9, pp. 4386–4399. DOI: https://doi.org/10.1109/TCYB.2025.3586153

Zhang, M., Guo, J. and Zhang, Z. (2025), "A Distributed Slack Barrier Recurrent Neural Network for Multiple Redundant Manipulators Collaborative System in Obstacles Environment", IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems, Vol. 55, No. 9, pp. 6299–6311. DOI: https://doi.org/10.1109/TSMC.2025.3578566

Agarwal, S., Alonso-Mora, J. and Sun, S. (2025), "Decentralized Real-Time Planning for Multi-UAV Cooperative Manipulation via Imitation Learning", arXiv preprint, arXiv:2510.17143. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2510.17143

Ma, D., Zhang, C., Xu, Q. and Zhou, G. (2026), "Large and small-scale models’ fusion-driven proactive robotic manipulation control for human-robot collaborative assembly in industry 5.0", Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, Vol. 97, Article 103078. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rcim.2025.103078

Ding, P., Zhang, J., Zheng, P., Zhang, P., Fei, B. and Xu, Z. (2025), "Dynamic scenario-enhanced diverse human motion prediction network for proactive human–robot collaboration in customized assembly tasks", Journal of Intelligent Manufacturing, Vol. 36, No. 7, pp. 4593–4612. DOI: https://doi.org/10.1007/s10845-024-02462-8

Loy, W.W., Donovan, J., Rittenbruch, M. and Belek Fialho Teixeira, M. (2025), "Exploring AR-enabled human–robot collaboration (HRC) system for exploratory collaborative assembly tasks", Construction Robotics, Vol. 9, No. 2, Article 19. DOI: https://doi.org/10.1007/s41693-025-00165-x

Rahman, S.M. (2025), "Assessment and Benchmark Metrics for Human-Robot Collaborative Object Manipulation Tasks", In: 2025 IEEE International Conference on Robotics and Technologies for Industrial Automation (ROBOTHIA), IEEE, pp. 1–6. DOI: https://doi.org/10.1109/ROBOTHIA63806.2025.10986742

Lin, P., Zeng, N., Li, Q. and Nübel, K. (2025), "A Review of Human–Robot Collaboration Safety in Construction", Systems, Vol. 13, No. 10, Article 856. DOI: https://doi.org/10.3390/systems13100856

Syed Khalid, M., Yevsieiev, V., Nevliudov, I., Lyashenko, V., Alharbi, A.R. and Rajeh, W. (2022), "HMI Development Automation with GUI Elements for Object-Oriented Programming Languages Implementation", International Journal of Engineering Trends and Technology, Vol. 70, No. 1, pp. 139–145. DOI: https://doi.org/10.14445/22315381/IJETT-V70I1P215

Nevliudov, I., Yevsieiev, V., Maksymova, S., Gopejenko, V. and Kosenko, V. (2025), "Development of mathematical support for adaptive control for the intelligent gripper of the collaborative robot manipulator", Advanced Information Systems, Vol. 9, No. 3, pp. 57–65. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2025.3.07

Twist, L., Zhang, J.M., Harman, M., Syme, D., Noppen, J. and Nauck, D. (2025), "LLMs Love Python: A Study of LLMs’ Bias for Programming Languages and Libraries", arXiv preprint, arXiv:2503.17181. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2503.17181

Kuchuk, H., Kosenko, N., Kuchuk, N., Gopejenko, V. and Kosenko, V. (2026), "Adaptive Resource Allocation Method for the Mobile Fog Layer of High-Density Industrial Internet of Things in Industry 5.0 Networks", Innovative Technologies and Scientific Solutions for Industries, Vol. 1, No. 35, pp. 65–78. DOI: https://doi.org/10.30837/2522-9818.2026.1.065

Monteiro, W.R. and Meza, G.R. (2026), "Practical Optimization Examples with Python", In: A Practical Guide to Optimization in Engineering and Data Science, Springer, Cham, pp. 261–324. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-032-04633-8_7

Nevliudov, I., Yevsieiev, V., Maksymova, S., Demska, N., Kolesnyk, K. and Miliutina, O. (2022), "Object Recognition for a Humanoid Robot Based on a Microcontroller", In: 2022 IEEE XVIII International Conference on the Perspective Technologies and Methods in MEMS Design (MEMSTECH), IEEE, pp. 61–64. DOI: https://doi.org/10.1109/MEMSTECH55132.2022.10002906

Bezkorovainyi, V., Binkovska, A., Noskov, V., Gopejenko, V. and Kosenko, V. (2025), "Adaptation of logistics network structures in emergency situations", Advanced Information Systems, Vol. 9, No. 4, pp. 39–50. DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2025.4.06

Nevliudov, I., Yevsieiev, V., Maksymova, S. and Filippenko, I. (2020), "Development of an architectural-logical model to automate the management of the process of creating complex cyber-physical industrial systems", Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, Vol. 4, No. 3(106), pp. 44–52. DOI: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2020.210761

Yevsieiev, V., Nevliudov, I., Maksymova, S., Omarov, M. and Klymenko, O. (2023), "Conveyor Belt Object Identification: Mathematical, Algorithmic, and Software Support", Applied Mathematics & Information Sciences, Vol. 17, No. 6, pp. 1073–1088. DOI: https://doi.org/10.18576/amis/170615

##submission.downloads##

Опубліковано

2026-06-27

Як цитувати

Nevliudov, I., Yevsieiev, V., Maksymova, S., Pashchenko, O. і Kosenko, V. (2026) «Розроблення моделі синхронізації роботи колаборативних роботів-маніпуляторів у HRC-сценаріях», СУЧАСНИЙ СТАН НАУКОВИХ ДОСЛІДЖЕНЬ ТА ТЕХНОЛОГІЙ В ПРОМИСЛОВОСТІ, (2(36), с. 214–226. doi: 10.30837/2522-9818.2026.2.214.

Номер

№ 2(36) (2026): Сучасний стан наукових досліджень та технологій в промисловості

Розділ

ІНЖЕНЕРІЯ ТА ПРОМИСЛОВІ ТЕХНОЛОГІЇ

Ліцензія

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Наше видання використовує положення про авторські права Creative Commons для журналів відкритого доступу.

Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:

  • Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-NC-SA 4.0), котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.

  • Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо не комерційного та не ексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.

  • Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису опублікованої роботи, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи.

Статті цього автора (авторів), які найбільше читають

<< < 1 2 3